- Disponibilidade do conjunto de dados
- 2016-06-30T07:00:00Z–2023-06-30T07:00:00Z
- Produtor de conjunto de dados
- Google Research - Open Buildings
- Tags
Descrição
O conjunto de dados temporais 2.5D do Open Buildings contém dados sobre presença, contagens fracionárias e alturas de edifícios em uma resolução espacial efetiva de 1 4 m (os raster são fornecidos em resolução de 0, 5 m) em uma cadência anual de 2016 a 2023. Ele é produzido com imagens de baixa resolução e código aberto da coleção Sentinel-2.
O conjunto de dados está disponível na África, no sul e no sudeste da Ásia, na América Latina e no Caribe. O objetivo desses dados é apoiar organizações (por exemplo, governamentais, sem fins lucrativos, comerciais) que se concentram em uma variedade de aplicativos para o bem social.
Explore os dados de forma interativa com o app de demonstração do Earth Engine. Se você tiver problemas de performance com o app, tente este script do Earth Engine.
Se você não usa o Earth Engine, baixe os dados diretamente do Google Cloud Storage usando este notebook.
Para mais detalhes sobre o projeto e perguntas frequentes sobre os dados, acesse o site.
Exemplos de scripts:
How to compute building count for a given AOIHow to compute built-up area for a given AOIHow to see two years side-by-side and compare
1equivalente ao que poderia ser alcançado por um modelo de alta resolução usando um único frame de imagens de resolução de 4 m.
Bandas
Bandas
Tamanho do pixel: 4 metros (todas as bandas)
| Nome | Unidades | Mín. | Máx. | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|---|---|
building_fractional_count |
0 | 0,0216 | 4 metros | Dados de origem para derivar contagens de edifícios para uma determinada AOI. Consulte os exemplos de scripts. |
|
building_height |
m | 0 | 100 | 4 metros | Altura do edifício em relação ao terreno no intervalo [0 m, 100 m]. |
building_presence |
0 | 1 | 4 metros | Valores de confiança do modelo (ou seja, o nível de confiança de um modelo de que o pixel faz parte de um edifício) no intervalo [0,0, 1,0]. Observe que os valores de confiança do modelo não são calibrados, o que significa que, se a confiança do modelo para um determinado pixel for 0,8, isso não significa que a probabilidade real de presença de construção seja de 80%. Portanto, os valores de confiança só podem ser usados para classificação relativa (por exemplo, definição de limites) de pixels. Além disso, a confiança do modelo pode variar de acordo com o local e o horário com base em vários fatores, como cobertura de nuvens, desalinhamento de imagens etc. |
Propriedades de imagens
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| imagery_start_time_epoch_s | DOUBLE | Data mais antiga possível para as imagens do Sentinel-2 de origem usadas para produzir esses rasteres. |
| imagery_end_time_epoch_s | DOUBLE | Data mais recente possível para as imagens do Sentinel-2 de origem usadas para produzir esses rasteres. |
| inference_time_epoch_s | DOUBLE | O período em que os rasterizadores devem prever o estado do mundo, em segundos desde a época. |
| s2cell_token | STRING | Token da célula S2 a que este bloco pertence. Devido aos limites das zonas UTM, uma única célula S2 que abrange várias zonas pode ter vários blocos correspondentes em diferentes zonas de projeção. Consulte http://s2geometry.io/. |
Termos de Uso
Termos de Uso
Os dados são compartilhados de acordo com a licença Creative Commons Atribuição (CC-BY 4.0) e a licença Open Data Commons Open Database (ODbL) v1.0. Como usuário, você pode escolher qual das duas licenças prefere e usar os dados de acordo com os termos dessa licença.
Usa os dados do Copernicus Sentinel-2 (de 2015 até o momento). Consulte o Aviso legal sobre dados do Sentinel
Citações
Wojciech Sirko, Emmanuel Asiedu Brempong, Juliana T. C. Marcos, Abigail Annkah, Abel Korme, Mohammed Alewi Hassen, Krishna Sapkota, Tomer Shekel, Abdoulaye Diack, Sella Nevo, Jason Hickey, John Quinn. Detecção de edifícios e estradas de alta resolução do Sentinel-2, 2023.
Explore com o Earth Engine
Editor de código (JavaScript)
var geometry = ee.Geometry.Point( [31.549876545106667, 30.011531513347673]); // New Cairo, Egypt var col = ee.ImageCollection('GOOGLE/Research/open-buildings-temporal/v1'); /** * Adds building presence and height layers for a given timestamp. * @param {number} millis Timestamp in milliseconds. */ function addLayers(millis) { // Create a mosaic of tiles with the same timestamp. var mosaic = col.filter(ee.Filter.eq('system:time_start', millis)).mosaic(); var year = new Date(millis).getFullYear(); Map.addLayer( mosaic.select('building_presence'), {max: 1}, 'building_presence_conf_' + year); Map.addLayer( mosaic.select('building_height'), {max: 100}, 'building_height_m_' + year, /*shown=*/ false); }; // Get latest 2 years var ts = col.filterBounds(geometry) .aggregate_array('system:time_start') .distinct() .sort() .getInfo() .slice(-2); ts.forEach(addLayers); Map.centerObject(geometry, 14);