美国基于OpenStreetMap的建筑分类数据集（2024年）

本数据集利用OpenStreetMap中可用的建筑矢量足迹和属性标签，通过规则和机器学习方法将全美约6,770万座建筑划分为“住宅”与“非住宅”两大类；分类过程中还保留了用于决策的OSM原始字段信息。为了评估精度，研究团队在美国若干典型县域中选取官方地籍与土地用途数据作为“真值”对照，结果显示对非住宅建筑的精确率很高、对住宅建筑的召回率优秀。该数据集填补了全美范围内建筑类型信息缺失的空白，可广泛支持人口估算、交通与城市规划、应急响应等应用。
该数据集按核心基于统计区域（CBSA）代码组织大都市区（metropolitan）和小都市区（micropolitan）的文件，并使用州县代码（STCOU，即FIPS/GEOID）命名。大都市区数据分为六个 ZIP 包，文件名以所含 CBSA 范围命名（如 10180-17980.zip），每个 ZIP 内按 CBSA 建立子目录，目录下存放命名为 STCOU_县名.gpkg 的 GeoPackage 文件（如 47900/Fairfax_51059.gpkg 表示 CBSA 47900，弗吉尼亚州费尔法克斯县，STCOU=51 059）。小都市区文件集中于 micropolitan.zip，按 CBSA 子目录存放；其他分类的县直接置于 other.zip 根目录下。readme.txt 提供了完整的目录结构说明，用户可通过 CBSA 和 STCOU/FIPS 代码在美国人口统计局的官方年居民人口估计报告中查阅对应县区信息。