- データセットの可用性
- 2022-08-30T00:00:00Z–2022-08-30T00:00:00Z
- データセット プロバイダ
- Google Research - Open Buildings
- タグ
説明
この大規模なオープン データセットは、高解像度 50 cm 衛星画像から抽出された建物の輪郭で構成されています。アフリカ、南アジア、東南アジアの建物を 8 億 1, 600 万件検出しています。推論は 3,910 万 km² の範囲に及びました。
このデータセットの各建物には、地面上のフットプリントを表すポリゴン、建物であることの確信度を示す信頼スコア、建物の中心に対応する Plus Code が含まれています。建物の種類、住所、ジオメトリ以外の詳細情報は含まれていません。
建物のフットプリントは、人口推定、都市計画、人道支援から、環境科学や気候科学まで、さまざまな重要な用途に役立ちます。このプロジェクトはガーナを拠点としているため、現在の焦点はアフリカ大陸に当てられています。
推論は 2022 年 8 月に実施されました。
詳細については、Open Buildings データセットの公式ウェブサイトをご覧ください。
このデータの更新バージョンが利用可能です。最新バージョンであるバージョン 3.0（2023 年 5 月に推論を実施）は、GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons として利用できます。
テーブル スキーマ
テーブル スキーマ
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| area_in_meters | DOUBLE | ポリゴンの面積（平方メートル）。 |
| 自信 | DOUBLE | モデルによって割り当てられた信頼スコア [0.5;1.0]。 |
| full_plus_code | STRING | 建物のポリゴンの重心にある完全な Plus Code。 |
| longitude_latitude | GEOMETRY | ポリゴンのセントロイド。 |
利用規約
利用規約
引用
W. Sirko, S. Kashubin, M. Ritter, A. Annkah、Y.S.E. Bouchareb、Y. Dauphin、D. Keysers、M. Neumann, M. Cisse、J.A. Quinn。高解像度衛星画像からの大陸規模の建物の検出。arXiv:2107.12283、2021 年。
Earth Engine で探索する
コードエディタ（JavaScript）
// Visualization of GOOGLE/Research/open-buildings/v2/polygons. var t = ee.FeatureCollection('GOOGLE/Research/open-buildings/v2/polygons'); var t_060_065 = t.filter('confidence >= 0.60 && confidence < 0.65'); var t_065_070 = t.filter('confidence >= 0.65 && confidence < 0.70'); var t_gte_070 = t.filter('confidence >= 0.70'); Map.addLayer(t_060_065, {color: 'FF0000'}, 'Buildings confidence [0.60; 0.65)'); Map.addLayer(t_065_070, {color: 'FFFF00'}, 'Buildings confidence [0.65; 0.70)'); Map.addLayer(t_gte_070, {color: '00FF00'}, 'Buildings confidence >= 0.70'); Map.setCenter(3.389, 6.492, 17); // Lagos, Nigeria Map.setOptions('SATELLITE');
FeatureView として可視化する
FeatureView は、FeatureCollection の高速表示専用の表現です。詳細については、
FeatureView ドキュメントをご覧ください。
コードエディタ（JavaScript）
var fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer( 'GOOGLE/Research/open-buildings/v2/polygons_FeatureView'); var visParams = { rules: [ { filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.60 && confidence < 0.65'), color: 'FF0000' }, { filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.65 && confidence < 0.70'), color: 'FFFF00' }, { filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.70'), color: '00FF00' }, ] }; fvLayer.setVisParams(visParams); fvLayer.setName('Buildings'); Map.setCenter(3.389, 6.492, 17); // Lagos, Nigeria Map.add(fvLayer); Map.setOptions('SATELLITE');