Open Buildings Temporal V1

GOOGLE/Research/open-buildings-temporal/v1
डेटासेट की उपलब्धता
2016-06-30T07:00:00Z–2023-06-30T07:00:00Z
डेटासेट उपलब्ध कराने वाली कंपनी
Earth Engine स्निपेट
ee.ImageCollection("GOOGLE/Research/open-buildings-temporal/v1")
टैग
africa annual asia built-up height open-buildings population south-asia southeast-asia
building-height
हाई-रिज़ॉल्यूशन

ब्यौरा

Open Buildings 2.5D Temporal Dataset में, इमारतों की मौजूदगी, इमारतों की संख्या, और इमारतों की ऊंचाई के बारे में डेटा शामिल है. यह डेटा, 2016 से 2023 तक हर साल के लिए उपलब्ध है. इसका स्पेशल रिज़ॉल्यूशन 4 मीटर है. हालांकि, रास्टर 0.5 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध कराए जाते हैं. इसे ओपन-सोर्स से लिया गया है. साथ ही, यह Sentinel-2 कलेक्शन से ली गई कम रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज से बनाया गया है.

यह डेटासेट अफ़्रीका, दक्षिण एशिया, दक्षिण-पूर्व एशिया, लैटिन अमेरिका, और कैरेबियन में उपलब्ध है. इस डेटा का मकसद, सामाजिक भलाई के लिए काम करने वाले संगठनों (जैसे, सरकारी, गैर-लाभकारी, व्यावसायिक) की मदद करना है.

Earth Engine के डेमो ऐप्लिकेशन की मदद से, डेटा को इंटरैक्टिव तरीके से एक्सप्लोर करें. (अगर आपको Earth Engine ऐप्लिकेशन के साथ परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी समस्याएं आती हैं, तो कृपया Earth Engine की इस स्क्रिप्ट का इस्तेमाल करें.)

इसके अलावा, अगर आप Earth Engine के उपयोगकर्ता नहीं हैं, तो इस नोटबुक का इस्तेमाल करके, Google Cloud Storage से सीधे डेटा डाउनलोड किया जा सकता है.

प्रोजेक्ट और डेटा के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवालों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, प्रोजेक्ट की वेबसाइट देखें.

स्क्रिप्ट के उदाहरण:

1यह हाई-रिज़ॉल्यूशन वाले मॉडल से मिलने वाले रिज़ल्ट के बराबर है. इस मॉडल में, 4 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज का सिर्फ़ एक फ़्रेम इस्तेमाल किया जाता है.

बैंड

पिक्सल का साइज़
4 मीटर

बैंड

नाम इकाइयां कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
building_fractional_count 0 0.0216 मीटर

किसी दिए गए एओआई के लिए, इमारतों की संख्या का पता लगाने के लिए सोर्स डेटा. कृपया साथ दी गई उदाहरण स्क्रिप्ट देखें.
building_height m 0 100 मीटर

इमारत की ऊंचाई, इलाके के हिसाब से [0 मीटर, 100 मीटर] की रेंज में होनी चाहिए.
building_presence 0 1 मीटर

मॉडल कॉन्फ़िडेंस वैल्यू, [0.0, 1.0] की रेंज में होती हैं. इसका मतलब है कि मॉडल को कितना भरोसा है कि पिक्सल, किसी बिल्डिंग का हिस्सा है. ध्यान दें कि मॉडल कॉन्फ़िडेंस वैल्यू को कैलिब्रेट नहीं किया जाता है. इसका मतलब है कि अगर किसी पिक्सल के लिए मॉडल कॉन्फ़िडेंस 0.8 है, तो इसका मतलब यह नहीं है कि उस पिक्सल के लिए ऑडियंस बनाने की संभावना 80% है. इसलिए, कॉन्फ़िडेंस वैल्यू का इस्तेमाल सिर्फ़ पिक्सल की रिलेटिव रैंकिंग (जैसे, थ्रेशोल्डिंग) के लिए किया जा सकता है. इसके अलावा, मॉडल का कॉन्फ़िडेंस, जगह और समय के हिसाब से अलग-अलग हो सकता है. ऐसा कई वजहों से हो सकता है. जैसे, बादलों का दिखना, इमेज का अलाइन न होना वगैरह.

इमेज की प्रॉपर्टी

इमेज की प्रॉपर्टी

नाम टाइप ब्यौरा
imagery_start_time_epoch_s DOUBLE

इन रास्टर को बनाने के लिए, Sentinel-2 की सबसे पुरानी इमेज का इस्तेमाल किया गया है.
imagery_end_time_epoch_s DOUBLE

इन रास्टर को बनाने के लिए, Sentinel-2 की इमेज का इस्तेमाल किया गया है. यह इमेज, सबसे नई तारीख की है.
inference_time_epoch_s DOUBLE

वह समय जब रास्टर को दुनिया की स्थिति का अनुमान लगाना होता है. यह समय, युग की शुरुआत से लेकर अब तक के सेकंड में होता है.
s2cell_token स्ट्रिंग

यह टाइल जिस S2 सेल से जुड़ी है उसका टोकन. यूटीएम ज़ोन की सीमाओं की वजह से, एक से ज़्यादा ज़ोन में फैले किसी एक S2 सेल में, अलग-अलग प्रोजेक्शन ज़ोन में कई टाइलें हो सकती हैं. http://s2geometry.io/ पर जाएं.

उपयोग की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

डेटा को Creative Commons Attribution (CC-BY 4.0) लाइसेंस और Open Data Commons Open Database License (ODbL) v1.0 लाइसेंस के तहत शेयर किया जाता है. उपयोगकर्ता के तौर पर, आपके पास यह चुनने का विकल्प होता है कि आपको कौनसे लाइसेंस का इस्तेमाल करना है. इसके बाद, उस लाइसेंस की शर्तों के तहत डेटा का इस्तेमाल किया जा सकता है.

इसमें Copernicus Sentinel-2 के डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. यह डेटा 2015 से लेकर अब तक का है. Sentinel Data की कानूनी सूचना देखें

उद्धरण

उद्धरण:

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करना

कोड एडिटर (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);
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Open Buildings 2.5D Temporal Dataset में, इमारतों की मौजूदगी, इमारतों की संख्या, और इमारतों की ऊंचाई के बारे में डेटा शामिल होता है. यह डेटा, 2016 से 2023 तक हर साल के लिए उपलब्ध है. इसमें 4 मीटर के स्पेशल रिज़ॉल्यूशन (रास्टर 0.5 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध कराए जाते हैं) का इस्तेमाल किया गया है. इसे Sentinel-2 कलेक्शन से मिली ओपन-सोर्स और कम रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज से बनाया गया है. डेटासेट … है
GOOGLE/Research/open-buildings-temporal/v1, africa,annual,asia,built-up,height,open-buildings,population,south-asia,southeast-asia
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