近期，国家青藏高原科学数据中心发布共享了“青藏高原及其周边区域建筑轮廓数据集”。该数据集由北京师范大学叶涛教授、吴吉东教授和青海师范大学周强教授共同牵头开发，用户可开放获取。关联论文发表于《Scientific Data》。

建筑是重要承灾体之一。建筑物分布数据不仅提供了重要的空间信息，还提供了人口和资产相关的信息，可以很好地代表人类活动强度。高精度、高分辨率的建筑数据是监测城乡发展，了解城市化对粮食安全、生物多样性、气候变化以及公共福祉和健康的影响，以及准确评估灾害风险的基础。中国现有的建筑物轮廓数据多为公共地图服务提供的城镇地区轮廓，且中部和东部地区的覆盖面以及精度明显高于西部地区。青藏高原地区地域广阔而居民点较为分散，进一步增加了使用遥感调查方式提取建筑物轮廓的成本和难度。现有的全球或区域数据集中，青藏高原地区除少数几个核心城市区域（如西宁、拉萨、海东等）外，建筑物轮廓数据基本为缺失状态。

图1 青藏高原建筑轮廓数据生产流程图

本研究首次利用高分辨率谷歌影像和AI Earth平台提供的建筑轮廓提取算法（图1），生成了青藏高原及其周边地区的矢量化建筑屋顶数据。提取成果覆盖的轮廓面积达6092.7平方公里，共识别出1309万栋建筑（图2）。同时，该研究使用250个1平方公里的人工勾边样本进行了验证，结果显示数据总体准确率为87%，召回率为91.9%，F1分数为64.8%。与现有的数据产品相比，本研究成果更加精细地描绘了青藏高原地区的建筑分布情况（图3）

图2 建筑轮廓提取结果

图3 与CBRA数据集对比情况

该数据集为该地区灾害风险研究中的暴露评估提供了重要的数据支撑，并且已被多次应用于灾害应急响应，包括：2022年9月泸定地震和2023年12月甘肃积石山地震等。

观测数据集及关联成果由北京师范大学、青海师范大学和阿里巴巴达摩院的研究人员合作完成。相关研究得到了第二次青藏高原综合考察研究（2019QZKK0906）的资助。

论文信息：

Ye, T.*, Shan, H.Y., Wu, J.D.*, Zhou Q.*,Ma, M.F., Zhao, W.Z., Ya, R., Gao, Y., Wu, L.Z. (2025). Vectorized building rooftop prints of the Qinghai-Tibetan Plateau and its neighboring regions. Scientific Data. DOI:https://doi.org/10.1038/s41597-025-05266-4.

数据信息：

叶涛, 吴吉东, 周强,单宏宇.(2024).青藏高原及其周边区域建筑轮廓数据集. 国家青藏高原科学数据中心

https://doi.org/10.11888/RemoteSen.tpdc.301170.

https://cstr.cn/18406.11.RemoteSen.tpdc.301170.