- Dostępność zbioru danych
- 1975-01-01T00:00:00Z–2015-12-31T00:00:00Z
- Dostawca zbioru danych
- EC JRC
- Tagi
Opis
GHSL opiera się na projektowaniu i wdrażaniu nowych technologii eksploracji danych przestrzennych, które umożliwiają automatyczne przetwarzanie i wyodrębnianie analiz i informacji z dużej ilości różnorodnych danych, w tym globalnych strumieni danych z obrazów satelitarnych o wysokiej rozdzielczości, danych ze spisów powszechnych oraz źródeł informacji geograficznych pochodzących od społeczności lub wolontariuszy.
GHS-SMOD to model klasyfikacji osadnictwa wiejskiego i miejskiego przyjęty przez GHSL. Jest to reprezentacja stopnia urbanizacji (DEGURBA) w scenariuszu danych GHSL. Każda siatka w GHS-SMOD została wygenerowana przez zintegrowanie danych siatek obszarów zabudowanych GHSL i siatek populacji GHSL dla okresów referencyjnych: 1975, 1990, 2000, 2015.
Schemat klasyfikacji DEGURBA to definicja miast i osiedli oparta na liczbie ludności. Jako główne dane wejściowe wykorzystuje komórkę siatki o powierzchni 1 km², która uwzględnia populację w danym momencie. DEGURBA dzieli komórki siatki populacji na 3 główne klasy: „ośrodki miejskie” (miasta), „skupiska miejskie” (miasteczka i przedmieścia) oraz „wiejskie komórki siatki”. (podstawa). Te abstrakcje klas przekładają się odpowiednio na „klastry o wysokiej gęstości zaludnienia (HDC)”, „klastry o niskiej gęstości zaludnienia (LDC)” i „wiejskie komórki siatki (RUR)” w implementacji GHS-SMOD.
„HDC” różnią się od „ośrodków miejskich” DEGURBA tym, że uwzględniają nadmierną fragmentację miast w regionach z dużą liczbą osiedli mieszkaniowych o niskiej gęstości zabudowy, integrując warstwę zabudowaną. W reprezentacji GHS-SMOD „HDC” to przestrzenne uogólnienie sąsiadujących ze sobą komórek siatki populacji (4-spójność, wypełnianie luk) o gęstości co najmniej 1500 mieszkańców na km² lub o gęstości powierzchni zabudowanej > 50% i minimalnej łącznej populacji mieszkańców wynoszącej 50 000. „LDC” to ciągłe komórki siatki o gęstości zaludnienia co najmniej 300 mieszkańców na km² i łącznej populacji co najmniej 5000 osób. „RUR” to komórki siatki poza „HDC” i „LDC”, w których liczba ludności jest większa od 0 i mniejsza od 300. Wszystkie pozostałe obszary są klasyfikowane jako obszary zamieszkane, w których liczba ludności wynosi 0.
Ten zbiór danych został utworzony w projekcji World Mollweide (EPSG:54009).
Więcej informacji znajdziesz na stronie http://ghsl.jrc.ec.europa.eu/ghs_smod.php.
Projekt Global Human Settlement Layer (GHSL) jest wspierany przez Komisję Europejską, Wspólne Centrum Badawcze i Dyrekcję Generalną ds. Polityki Regionalnej i Miejskiej. GHSL dostarcza nowych globalnych informacji przestrzennych, analiz opartych na dowodach i wiedzy opisującej obecność człowieka na Ziemi.
Pasma
Rozmiar piksela
1000 metrów
Pasma
| Nazwa | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|
smod_code |
metry | Stopień urbanizacji |
Tabela klas smod_code
| Wartość | Kolor | Opis |
|---|---|---|
| 0 | #000000 | Obszary zamieszkane |
| 1 | #448564 | RUR (wiejskie komórki siatki) |
| 2 | #70daa4 | LDC (klastry o niskiej gęstości) |
| 3 | #ffffff | HDC (klastry o dużej gęstości) |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
GHSL zostało opracowane przez EC JRC jako otwarte i bezpłatne dane. Ponowne wykorzystanie jest dozwolone pod warunkiem podania źródła. Więcej informacji znajdziesz w warunkach użytkowania (informacje o ponownym wykorzystaniu i prawach autorskich Komisji Europejskiej).
Cytaty
Pesaresi, Martino; Freire, Sergio (2016): GHS Settlement grid following the REGIO model 2014 in application to GHSL Landsat and CIESIN GPW v4-multitemporal (1975-1990-2000-2015). Komisja Europejska, Wspólne Centrum Badawcze (JRC) [zbiór danych] PID: https://data.europa.eu/89h/jrc-ghsl-ghs_smod_pop_globe_r2016a
Odkrywanie za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (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');