空天院发布多要素高分辨率地物矢量数据集IRSAMap

AI科技 2025年09月26日 03:26 0 aa

近日，中国科学院空天信息创新研究院（空天院）国家遥感应用工程技术研究中心研究员孟瑜团队，正式发布大范围、高分辨率、多要素地物矢量数据集——IRSAMap，面向科研与应用领域全面开放共享。如图1所示，该数据集是首个面向大尺度、多任务、细粒度的高分辨率地表覆盖矢量数据集。

图1 IRSAMap数据集要素体系与应用任务示意图

随着遥感技术及其应用需求的持续发展，对地物提取与制图的精度及表达方式提出了更高要求。传统基于像素的栅格分类结果存在边界锯齿、跨图幅接边不一致等问题，难以直接表达道路交叉、建筑邻接等拓扑关系，后续应用中往往需额外进行人工矢量化处理，方可支持GIS分析，流程成本高、效率低。而对象级矢量建模以“面、线、点”等矢量形式表达地物要素，天然适配GIS与测绘应用，能够直接用于面积与长度量算、网络连通性分析及时空变化更新。实现这一技术跨越，亟需大规模、多场景、标注规范统一的高质量数据集作为支撑。IRSAMap应需而生，旨在为矢量化方法的研究与应用提供标准化数据基础。

研究团队基于吉林一号卫星影像、Google Earth及Open Cities AI等多源数据，构建了覆盖全球六大洲79个区域、总面积超过1000平方公里的大规模高分辨率矢量地物数据集，空间分辨率优于1米。团队采用“人工预标注+AI模型推理+人工复核修正”的人机协同标注流程，完成了5000余幅1024×1024像素影像切片的精细标注，共包含超过180万个地物实例，涵盖建筑物、道路、水系、植被等十类典型自然与人工地物。其中，建筑实例约73万个，道路总长度超过1.1万公里。如图2所示，清晰展示了IRSAMap数据集不同地物类型的分布情况。

图2 IRSAMap数据集中不同地物类型的统计分布

IRSAMap在多个维度上优于当前国际同类公开数据集。与现有主流数据集相比，IRSAMap在地物类别覆盖、实例数量及标注精细度方面均具有显著优势。例如，其单幅影像平均建筑实例数达32个，最高为685个。道路数据经人工修正，有效保障了网络连通性与几何精度。此外，IRSAMap不仅支持像元级分类，还可用于建筑轮廓规则化、道路中线提取等矢量提取与地形图制图任务。该数据集的发布填补了多要素、大范围高分辨率矢量化数据的空白，将有力推动遥感智能解译矢量提取方法的研究与应用。

相关研究成果以“IRSAMap: Toward Large-Scale, High-Resolution Land Cover Map Vectorization”为题，于2025年8月19日在《IEEE地球科学与遥感汇刊》（IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing）正式发表。研究得到了国家重点研发计划的支持，数据集已通过GitHub平台面向全球开放共享。

数据集链接：

论文链接：

语引导语引导语导语引导语引导语

以上内容由国家遥感应用工程技术研究中心研究员陈静波、博士生邓利高提供。