- 데이터 세트 사용 가능 기간
- 1975-01-01T00:00:00Z–2015-12-31T00:00:00Z
- 데이터 세트 제공업체
- EC JRC
- 태그
설명
GHSL은 전 세계의 세부적인 위성 이미지 데이터 스트림, 인구조사 데이터, 크라우드 소스 또는 자원봉사 지리 정보 소스 등 다양한 대량의 데이터에서 분석 및 지식을 자동으로 처리하고 추출할 수 있는 새로운 공간 데이터 마이닝 기술의 설계 및 구현에 의존합니다.
GHS-SMOD는 GHSL에서 채택한 농촌-도시 정착지 분류 모델입니다. 도시화 정도(DEGURBA) 개념을 GHSL 데이터 시나리오로 표현한 것입니다. GHS-SMOD의 각 그리드는 참조 에포크(1975, 1990, 2000, 2015)의 GHSL 건물 지역 및 GHSL 인구 그리드 데이터를 통합하여 생성되었습니다.
DEGURBA 분류 스키마는 인구 기반 도시 및 정착지 정의입니다. 특정 시점의 인구를 나타내는 1km² 그리드 셀을 기본 입력으로 사용하여 작동합니다. DEGURBA는 인구 그리드 셀을 '도시 중심지'(도시), '도시 클러스터'(읍면 및 교외), '농촌 그리드 셀'의 세 가지 주요 클래스로 구분합니다. (base)를 사용합니다. 이러한 클래스 추상화는 GHS-SMOD 구현에서 각각 '고밀도 클러스터 (HDC)', '저밀도 클러스터 (LDC)', '농촌 그리드 셀 (RUR)'로 변환됩니다.
'HDC'는 건물이 들어선 레이어를 통합하여 인구 밀도가 낮은 대규모 주거 개발이 있는 지역의 도시 과도한 분열을 고려한다는 점에서 DEGURBA '도시 중심지'와 다릅니다. GHS-SMOD 표현에서 'HDC'는 밀도가 km²당 1, 500명 이상이거나 밀도가 50%를 초과하는 연속 인구 그리드 셀 (4연결, 간격 채우기)의 공간 일반화이며 최소 총 거주 인구는 50,000명입니다. 'LDC'는 밀도가 km²당 300명 이상이고 최소 총인구가 5,000명인 연속 그리드 셀입니다. 'RUR'은 인구가 0보다 크고 300보다 작은 'HDC' 및 'LDC' 외부의 그리드 셀입니다. 그 외의 모든 지역은 인구가 0인 거주 지역으로 분류됩니다.
이 데이터 세트는 세계 몰바이데 투영 (EPSG:54009)으로 생성되었습니다.
자세한 내용은 http://ghsl.jrc.ec.europa.eu/ghs_smod.php를 참고하세요.
Global Human Settlement Layer (GHSL) 프로젝트는 유럽 위원회, 공동연구센터, 지역 및 도시 정책 총국에서 지원합니다. GHSL은 새로운 글로벌 공간 정보, 증거 기반 분석, 지구상의 인류 존재를 설명하는 지식을 생성합니다.
대역
픽셀 크기
1,000미터
대역
| 이름 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|
smod_code |
미터 | 도시화 정도 |
smod_code 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #000000 | 거주 지역 |
| 1 | #448564 | RUR (농촌 그리드 셀) |
| 2 | #70daa4 | LDC (저밀도 클러스터) |
| 3 | #ffffff | HDC (고밀도 클러스터) |
이용약관
이용약관
GHSL은 EC JRC에서 개방형 무료 데이터로 제작했습니다. 출처를 표시하는 경우 재사용이 허용됩니다. 자세한 내용은 사용 조건 (유럽 위원회 재사용 및 저작권 고지)을 참고하세요.
인용
Pesaresi, Martino; Freire, Sergio (2016): GHSL Landsat 및 CIESIN GPW v4-multitemporal (1975~1990~2000~2015)에 적용된 REGIO 모델 2014를 따르는 GHS 정착 그리드. 유럽연합 집행위원회, 공동연구센터 (JRC) [데이터 세트] PID: https://data.europa.eu/89h/jrc-ghsl-ghs_smod_pop_globe_r2016a
Earth Engine으로 탐색하기
코드 편집기(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');