Open Buildings V3 Polygons

Dataset-Verfügbarkeit

2023-05-30T00:00:00Z–2023-05-30T00:00:00Z

Dataset-Produzent

Google Research – Open Buildings Google Earth Engine

Earth Engine-Snippet

FeatureCollection
ee.FeatureCollection("GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons")

FeatureView
ui.Map.FeatureViewLayer("GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons_FeatureView")

Tags

africa asia building built-up open-buildings population south-asia southeast-asia table

Struktur

Beschreibung

Dieses umfangreiche offene Dataset besteht aus Umrissen von Gebäuden, die aus hochauflösenden Satellitenbildern mit einer Auflösung von 50 cm abgeleitet wurden. Sie enthält 1,8 Milliarden Gebäudeerkennungen in Afrika, Lateinamerika, der Karibik, Südasien und Südostasien. Die Inferenz umfasste eine Fläche von 58 Mio. km².

Für jedes Gebäude in diesem Dataset geben wir das Polygon an, das seinen Umriss (Footprint) beschreibt, einen Konfidenzwert, der angibt, wie sicher wir sind, dass es sich um ein Gebäude handelt, und einen Plus Code, der der Mitte des Gebäudes entspricht. Es sind keine Informationen zum Gebäudetyp, zur Adresse oder zu anderen Details als der Geometrie vorhanden.

Gebäudeumrisse sind für eine Reihe wichtiger Anwendungen nützlich, von Bevölkerungsschätzungen, Stadtplanung und humanitären Maßnahmen bis hin zu Umwelt- und Klimawissenschaften. Das Projekt hat seinen Sitz in Ghana und konzentriert sich zunächst auf den afrikanischen Kontinent. Es gibt jedoch auch neue Updates zu Südasien, Südostasien, Lateinamerika und der Karibik.

Die Inferenzauswertung wurde im Mai 2023 durchgeführt.

Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Website des Open Buildings-Datasets.

Tabellenschema

Tabellenschema

Name	Typ	Beschreibung
area_in_meters	DOUBLE	Fläche des Polygons in Quadratmetern.
Konfidenz	DOUBLE	Konfidenzwert [0,65;1,0], der vom Modell zugewiesen wird.
full_plus_code	STRING	Der vollständige Plus Code am Schwerpunkt des Gebäudepolygons.
longitude_latitude	GEOMETRY	Schwerpunkt des Polygons.

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

CC-BY-4.0

Zitate

Quellenangaben:

• W. Sirko, S. Kashubin, M. Ritter, A. Annkah, Y.S.E. Bouchareb, Y. Dauphin, D. Keysers, M. Neumann, M. Cisse, J.A. Quinn. Gebäudeerkennung auf kontinentaler Ebene anhand hochauflösender Satellitenbilder. arXiv:2107.12283, 2021.

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Wichtig: Die Earth Engine ist eine Plattform für die wissenschaftliche Analyse und Visualisierung von Geo-Datasets im Petabyte-Bereich, sowohl für die Öffentlichkeit als auch für Unternehmen und Behörden. Die Earth Engine kann kostenlos für Forschungs-, Bildungs- und gemeinnützige Zwecke verwendet werden. Registrieren Sie sich für den Zugriff auf die Earth Engine, um loszulegen.

Code-Editor (JavaScript)

// Visualization of GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons.

var t = ee.FeatureCollection('GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons');

var t_065_070 = t.filter('confidence >= 0.65 && confidence < 0.7');
var t_070_075 = t.filter('confidence >= 0.7 && confidence < 0.75');
var t_gte_075 = t.filter('confidence >= 0.75');

Map.addLayer(t_065_070, {color: 'FF0000'}, 'Buildings confidence [0.65; 0.7)');
Map.addLayer(t_070_075, {color: 'FFFF00'}, 'Buildings confidence [0.7; 0.75)');
Map.addLayer(t_gte_075, {color: '00FF00'}, 'Buildings confidence >= 0.75');
Map.setCenter(3.389, 6.492, 17);  // Lagos, Nigeria
Map.setOptions('SATELLITE');

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Ein FeatureView ist eine beschleunigte Darstellung eines FeatureCollection, die nur angezeigt werden kann. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu FeatureView.

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Code-Editor (JavaScript)

var fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer(
  'GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons_FeatureView');

var visParams = {
  rules: [
    {
      filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.65 && confidence < 0.7'),
      color: 'FF0000'
    },
    {
      filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.7 && confidence < 0.75'),
      color: 'FFFF00'
    },
    {
      filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.75'),
      color: '00FF00'
    },
  ]
};

fvLayer.setVisParams(visParams);
fvLayer.setName('Buildings');

Map.setCenter(3.389, 6.492, 17);  // Lagos, Nigeria
Map.add(fvLayer);
Map.setOptions('SATELLITE');

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Open Buildings V3-Polygone

Dieser umfangreiche offene Datensatz besteht aus Umrissen von Gebäuden, die aus hochauflösenden Satellitenbildern mit einer Auflösung von 50 cm abgeleitet wurden. Sie enthält 1,8 Milliarden Gebäudeerkennungen in Afrika, Lateinamerika, der Karibik, Südasien und Südostasien. Die Inferenz umfasste eine Fläche von 58 Mio. km². Für jedes Gebäude in diesem Dataset geben wir das Polygon an, das seinen Umriss (Footprint) beschreibt, …

GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons, africa,asia,building,built-up,open-buildings,population,south-asia,southeast-asia,table

2023-05-30T00:00:00Z/2023-05-30T00:00:00Z

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https://developers.google.com/earth-engine/datasets