- データセットの可用性
- 1975-01-01T00:00:00Z–2015-12-31T00:00:00Z
- データセット プロバイダ
- EC JRC
- タグ
説明
GHSL は、新しい空間データ マイニング技術の設計と実装に依存しており、グローバルな高解像度衛星画像データ ストリーム、国勢調査データ、クラウドソースまたはボランティアの地理情報ソースなど、大量の異種データから分析と知識を自動的に処理して抽出できます。
GHS-SMOD は、GHSL が採用した農村部と都市部の集落分類モデルです。これは、都市化の度合い（DEGURBA）のコンセプトを GHSL データ シナリオに表現したものです。GHS-SMOD の各グリッドは、参照エポック（1975 年、1990 年、2000 年、2015 年）の GHSL 建物密集地域と GHSL 人口グリッドのデータを統合して生成されています。
DEGURBA 分類スキーマは、都市と集落を人口ベースで定義したものです。特定の時点の人口を考慮した 1 km² のグリッド セルをメインの入力として使用します。DEGURBA は、人口グリッド セルを「都市部」（都市）、「都市クラスター」（町や郊外）、「農村グリッド セル」の 3 つの主要なクラスに分類します。（ベース）これらのクラスの抽象化は、GHS-SMOD 実装ではそれぞれ「高密度クラスタ（HDC）」、「低密度クラスタ（LDC）」、「農村部のグリッド セル（RUR）」に変換されます。
HDC は、低密度の住宅開発が大規模に行われている地域の都市の過剰な細分化を考慮して、市街地レイヤを統合している点で、DEGURBA の「都市中心部」とは異なります。GHS-SMOD 表現では、HDC は、人口密度が 1 km² あたり 1,500 人以上、または建物の表面積の密度が 50% を超え、総居住人口が 50,000 人以上の連続した人口グリッド セル（4 連結、ギャップ充填）の空間一般化です。LDC は、人口密度が 1 km² あたり 300 人以上で、合計人口が 5,000 人以上の連続したグリッド セルです。「RUR」は、「HDC」と「LDC」以外のグリッド セルで、人口が 0 より大きく 300 より小さいセルです。それ以外の場所は、人口が 0 の居住地域として分類されます。
このデータセットは、World Mollweide 投影法（EPSG:54009）で作成されました。
詳細については、http://ghsl.jrc.ec.europa.eu/ghs_smod.php をご覧ください。
Global Human Settlement Layer（GHSL）プロジェクトは、欧州委員会、共同研究センター、地域都市政策総局の支援を受けています。GHSL は、地球上の人間の存在を示す新しいグローバルな空間情報、エビデンスに基づく分析、知識を生成します。
バンド
Pixel Size
1000 メートル
帯域
| 名前 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|
smod_code |
メートル | 都市化の度合い |
smod_code クラス テーブル
| 値 | 色 | 説明 |
|---|---|---|
| 0 | #000000 | 居住地域 |
| 1 | #448564 | RUR（農村部のグリッドセル） |
| 2 | #70daa4 | LDC（低密度クラスタ） |
| 3 | #ffffff | HDC（高密度クラスタ） |
利用規約
利用規約
GHSL は、EC JRC によってオープンで無料のデータとして作成されています。出典を明記すれば、再利用は許可されます。詳細については、利用規約（欧州委員会による再利用と著作権に関する通知）をご覧ください。
引用
Pesaresi、Martino; Freire、Sergio（2016 年）: GHS Settlement grid following the REGIO model 2014 in application to GHSL Landsat and CIESIN GPW v4-multitemporal（1975-1990-2000-2015）。欧州委員会、共同研究センター（JRC）[データセット] PID: https://data.europa.eu/89h/jrc-ghsl-ghs_smod_pop_globe_r2016a
Earth Engine で探索する
コードエディタ（JavaScript）
var dataset = ee.ImageCollection('JRC/GHSL/P2016/SMOD_POP_GLOBE_V1') .filter(ee.Filter.date('2015-01-01', '2015-12-31')); var degreeOfUrbanization = dataset.select('smod_code'); var visParams = { min: 0.0, max: 3.0, palette: ['000000', '448564', '70daa4', 'ffffff'], }; Map.setCenter(114.96, 31.13, 4); Map.addLayer(degreeOfUrbanization, visParams, 'Degree of Urbanization');