[论文解读] MTBF-33: A multi-temporal building footprint dataset for 33 counties in the United States (1900 – 2015)

Johannes Uhl, Stefan Leyk|arXiv (Cornell University)|Mar 21, 2022

Land Use and Ecosystem ServicesEnvironmental Science参考文献 17被引用 20

一句话总结

MTBF-33 是一个独特的开放获取数据集，包含美国33个县共计620万个建筑轮廓（1900–2015年），数据源自统一处理的地籍、税务评估和建筑轮廓数据。该数据集支持高分辨率、多时相的城市扩张与建成环境演变分析，有助于验证历史土地利用模型，并为基于遥感的城市变化检测深度学习系统提供训练支持。

ABSTRACT

Despite abundant data on the spatial distribution of contemporary human settlements, historical datasets on the long-term evolution of human settlements at fine spatial and temporal granularity are scarce, limiting our quantitative understanding of long-term changes of built-up areas. This is because commonly used large-scale mapping methods (e.g., computer vision) and suitable data sources (i.e., aerial imagery, remote sensing data, LiDAR data) have only been available in recent decades. However, there are alternative data sources such as cadastral records that are digitally available, containing relevant information such as building construction dates, allowing for an approximate, digital reconstruction of past building distributions. We conducted a non-exhaustive search of open and publicly available data resources from administrative institutions in the United States and gathered, integrated, and harmonized cadastral parcel data, tax assessment data, and building footprint data for 33 counties, wherever building footprint geometries and building construction year information was available. The result of this effort is a unique dataset that we call the Multi-Temporal Building Footprint Dataset for 33 U.S. Counties (MTBF-33). MTBF-33 contains over 6.2 million building footprints including their construction year, and can be used to derive retrospective depictions of built-up areas from 1900 to 2015, at fine spatial and temporal grain. Moreover, MTBF-33 can be employed for data validation purposes, or to train statistical learning models aiming to extract historical information on human settlements from remote sensing data, historical maps, or similar data sources.

研究动机与目标

• 为解决美国城市变化研究中细粒度、长期历史建筑轮廓数据稀缺的问题。
• 整合并统一处理来自33个美国县的开放、公开的地籍和不动产数据，包含建筑建造年份属性。
• 创建一个多时相地理空间数据集，支持从1900年至2015年对建成区的回溯制图。
• 提供一个基准数据集，用于验证历史土地利用变化模型，并训练深度学习模型以识别城市变化信号。
• 支持对不同年龄和开发模式的城市区域中建筑存量动态的纵向分析。

提出的方法

• 从县和州政府网站收集公开数据，包括地籍记录、税务评估数据以及建筑轮廓GIS图层。
• 识别出33个县，其建筑轮廓和建筑建造年份（"year built"）数据均公开可获取。
• 使用阿尔伯斯等面积圆锥投影（SR-ORG:74801）将异构数据源整合并统一为一致的地理空间矢量格式。
• 保留源数据中所有合理的建筑建造年份值，但将时间范围限定在1900–2015年，以减少幸存者偏差。
• 为每个县生成一个ESRI Shapefile，包含多边形几何图形及相应的建筑建造年份属性。
• 实施数据质量检查，并报告各县城的完整率和时间统计信息，以帮助用户了解数据局限性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用非遥感数据源，实现高空间和时间分辨率的历史建筑轮廓重建？
• RQ2 地籍和税务评估数据在多大程度上能为城市变化分析提供可靠、多时相的建筑轮廓信息？
• RQ3 1900至2015年间，美国不同类型的城市与乡村县份在建成区扩展方面呈现出怎样的时空模式？
• RQ4 建筑建造年份数据中的幸存者偏差在多大程度上影响了历史城市范围重建的准确性？
• RQ5 该数据集在多大程度上可提升基于遥感或地图的历史城市变化检测深度学习模型的训练与验证效果？

主要发现

• MTBF-33 包含来自33个美国县的超过620万个具有建筑建造年份属性的建筑轮廓，时间跨度从1810年至2015年。
• 该数据集在建筑建造年份数据方面表现出高完整性，其中佛罗里达州萨拉索塔县（Sarasota County）的完整率达97.7%，科罗拉多州博尔德县（Boulder County）为95.9%。
• 所有县的平均建筑建造年份为1968年，中位数为1971年，表明建筑活动集中在20世纪中期。
• 在1900年之前，幸存者偏差显著增加，早期时期的记录保存较少，限制了对1900年以前重建的可靠性。
• 该数据集支持以精细的时间粒度进行建成区的回溯制图，有助于对城市化模式进行详细分析。
• MTBF-33 可公开获取，网址为 https://doi.org/10.17632/w33vbvjtdy，便于在城市建模、人口尺度下放以及人工智能训练中重复使用。