GHSL: Global building height 2018 (P2023A)

Dostępność zbioru danych

2018-01-01T00:00:00Z–2018-12-31T00:00:00Z

Dostawca zbioru danych

EC JRC

Fragment kodu Earth Engine

ee.ImageCollection("JRC/GHSL/P2023A/GHS_BUILT_H")

Tagi

alos building built built-environment builtup copernicus dem ghsl height jrc population sdg sentinel2-derived srtm urban

Opis

Ten przestrzenny zbiór danych rastrowych przedstawia globalne rozmieszczenie wysokości budynków w rozdzielczości 100 m w 2018 r. Dane wejściowe używane do przewidywania wysokości budynków to ALOS Global Digital Surface Model (30 m), dane z misji NASA Shuttle Radar Topographic Mission (30 m) oraz globalna kompozycja obrazów z satelity Sentinel-2 pochodzących z danych L1C z lat 2017–2018.

Więcej informacji o produktach danych GHSL znajdziesz w raporcie GHSL Data Package 2023, w którym warstwa wysokości budynków jest określana jako średnia wysokość netto budynku (ANBH).

Projekt Global Human Settlement Layer (GHSL) jest wspierany przez Komisję Europejską, Wspólne Centrum Badawcze oraz Dyrekcję Generalną ds. Polityki Regionalnej i Miejskiej.

Pasma

Rozmiar piksela
100 metrów

Pasma

Nazwa	Jednostki	Rozmiar piksela	Opis
built_height	m	metry	Średnia wysokość budynków w komórce siatki

Warunki korzystania z usługi

Warunki korzystania z usługi

GHSL został opracowany przez Wspólne Centrum Badawcze Komisji Europejskiej jako otwarte i bezpłatne dane. Ponowne wykorzystanie jest dozwolone pod warunkiem podania źródła. Więcej informacji znajdziesz w warunkach korzystania (European Commission Reuse and Copyright Notice).

Cytaty

Cytowania:

• Zbiór danych : Pesaresi, Martino; Politis, Panagiotis (2023): GHS-BUILT-H R2023A - GHS building height, derived from AW3D30, SRTM30, and Sentinel2 composite (2018). Komisja Europejska, Wspólne Centrum Badawcze (JRC) PID: http://data.europa.eu/89h/85005901-3a49-48dd-9d19-6261354f56fe doi:10.2905/85005901-3A49-48DD-9D19-6261354F56FE

• Metodologia : Pesaresi, Martino, Marcello Schiavina, Panagiotis Politis, Sergio Freire, Katarzyna Krasnodebska, Johannes H. Uhl, Alessandra Carioli i in. (2024). Postępy w zakresie globalnej warstwy osadnictwa ludzkiego dzięki wspólnej ocenie danych z obserwacji Ziemi i badań ankietowych populacji. International Journal of Digital Earth 17(1). doi:10.1080/17538947.2024.2390454.

DOI

• https://doi.org/10.1080/17538947.2024.2390454
• https://doi.org/10.2905/85005901-3A49-48DD-9D19-6261354F56FE

Odkrywanie za pomocą Earth Engine

Ważne: Earth Engine to platforma do analizy naukowej i wizualizacji zbiorów danych geoprzestrzennych o rozmiarze petabajtów, która jest przeznaczona zarówno dla użytkowników publicznych, jak i biznesowych oraz rządowych. Earth Engine jest bezpłatne do użytku w celach badawczych, edukacyjnych i non-profit. Aby rozpocząć, zarejestruj się, aby uzyskać dostęp do Earth Engine.

Edytor kodu (JavaScript)

var image = ee.Image("JRC/GHSL/P2023A/GHS_BUILT_H/2018");
var built = image.select('built_height');
var visParams = {
  min: 0.0,
  max: 12.0,
  palette: ['000000', '0d0887', '7e03a8', 'cc4778', 'f89540', 'f0f921'],
};

Map.setCenter(2.349014, 48.864716, 10);
Map.addLayer(built, visParams, 'Average building height [m], 2018');

Otwórz w edytorze kodu

GHSL: Global building height 2018 (P2023A)

Ten przestrzenny zbiór danych rastrowych przedstawia globalne rozmieszczenie wysokości budynków w 2018 r. z dokładnością do 100 m. Dane wejściowe używane do przewidywania wysokości budynków to ALOS Global Digital Surface Model (30 m), dane z misji NASA Shuttle Radar Topographic Mission (30 m) i …

JRC/GHSL/P2023A/GHS_BUILT_H, alos,building,built,built-environment,builtup,copernicus,dem,ghsl,height,jrc,population,sdg,sentinel2-derived,srtm,urban

2018-01-01T00:00:00Z/2018-12-31T00:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

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

• https://doi.org/10.2905/85005901-3A49-48DD-9D19-6261354F56FE
• https://doi.org/10.2905/85005901-3A49-48DD-9D19-6261354F56FE