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全球建筑高度数据集 (Building Height Dataset) - 高分辨率影像拉取工具

为了确保数据集的合规性并获得极高的物理分辨率（亚米级），本项目不提供直接的卫星影像打包下载。 取而代之的是，我们根据全球不同国家/地区的免费开放数据政策，分别编写了专属的高分辨率航空影像下载器。

您需要提供自己关心的具有建筑高度属性的 GeoJSON 边界文件，并对应所属国家运行特定的下载脚本。

依赖安装

pip install geopandas rioxarray rasterio shapely mercantile Pillow requests

NeurIPS 2026 合规说明

从当前版本开始，src/main.py 默认只允许使用已经在代码中完成“公开再分发合规审计”的影像源。

• 通过审计的源会在启动时打印许可证、官方服务地址和署名要求。
• 未完成审计的源会被默认拒绝；如果您只是做内部实验，可显式添加 --allow-unverified-source。
• berlin_all_buildings_height_Filtered.geojson 对应的德国 Berlin/Brandenburg 源已切换为官方 BB-BE DOP20c 服务，许可证为 dl-de/by-2-0，公开发布时需要保留署名： © GeoBasis-DE/LGB, dl-de/by-2-0; © Geoportal Berlin, dl-de/by-2-0 (Daten geändert)

这一步是为了避免把仅适合浏览或内部研究的底图接口误用于可公开分发的数据集。

各国家/地区影像源提取指南

目前原生集成支持了全球 3 个具有顶级开源测绘数据的代表性国家/地区，所有提取的影像自动配置为标准 EPSG:3857 投影，并完美裁切贴合输入的 GeoJSON 边界框。

您可以使用一套统一的接口 --source 进行随时切换调用：

🇺🇸 1. 美国 (USA) - NAIP 0.6m

拉取区域对应的高清 0.6米 影像：

python src/download_image.py --geojson data/raw/your_usa_city.geojson --source usa

🇫🇷 2. 法国 (France) - IGN 0.2m

拉取最高等级 0.2米 惊人细节的影像：

python src/download_image.py --geojson data/raw/your_france_city.geojson --source fra

🇳🇿 3. 新西兰 (New Zealand) - LINZ 0.3m

python src/download_image.py --geojson data/raw/your_nzl_city.geojson --source nzl

⚠️ 性能说明: 这个脚本对读取超大 GeoJSON 做了首级边界快速提取优化，无论几百 MB 的 geojson 都能在单张秒级请求完瓦片。在提取最终影像（精裁切）这一步，才会进行详细形状提取。

⚠️ 注意: 请确保输入的 GeoJSON 的空间几何体存在且具有正确的经纬度 (EPSG:4326/WGS84) 投影信息。