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OpenGF

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arXiv2021-04-12 更新2024-06-21 收录
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https://github.com/Nathan-UW/OpenGF
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资源简介:
OpenGF是一个超大规模的地表过滤数据集,基于全球开放的ALS点云数据构建,覆盖面积超过47平方公里,包含9种不同的典型地形场景。该数据集包含超过5亿个精细标记的地表和非地表点,旨在通过深度学习技术解决地表过滤问题,提高数字高程模型的自动生成精度。OpenGF的应用领域广泛,包括道路勘测设计、城市洪水风险评估、碳储存估算等,是一个推动地表过滤和大规模三维地理环境理解研究的重要资源。

OpenGF is an ultra-large-scale surface filtering dataset constructed based on globally open ALS point cloud data. It covers an area of over 47 square kilometers and includes 9 distinct typical topographic scenarios. The dataset contains over 500 million finely annotated surface and non-surface points, aiming to solve the surface filtering problem via deep learning technologies and improve the automatic generation accuracy of digital elevation models (DEM). OpenGF has a wide range of application scenarios, including road survey and design, urban flood risk assessment, carbon storage estimation and so on, and serves as a critical resource for promoting research on surface filtering and large-scale 3D geographic environment understanding.
提供机构:
中国科学院紫金山天文台行星科学重点实验室
创建时间:
2021-01-24
搜集汇总
背景与挑战
背景概述
OpenGF是一个超大规模的地表过滤数据集,基于全球开放的ALS点云数据构建,覆盖面积超过47平方公里,包含9种典型地形场景和超过5亿个精细标记的地表与非地表点。该数据集旨在通过深度学习技术解决地表过滤问题,提高数字高程模型的自动生成精度,应用领域包括道路勘测设计、城市洪水风险评估和碳储存估算,是推动地表过滤和大规模三维地理环境理解研究的重要资源。
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