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- Catalog Owner
- Clima e sostenibilità
- Disponibilità set di dati
- 2025-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- Producer del set di dati
- Google Research
- Tag
Descrizione
I modelli di elevazione quasi globali di Google a 15 m (GEM-15) sono un set di dati di elevazione quasi globale sperimentale (in fase di revisione) con spaziatura della griglia di 15 m, derivato da immagini satellitari stereo ottiche inferiori al metro. Il set di dati è stato creato a partire da immagini ottiche stereo acquisite fino al 2024 (principalmente immagini Pléiades Neo da 30 cm del 2022-2024, integrate da immagini stereo WorldView-2/3/4, GeoEye-1, Pléiades 1A/1B e SPOT da 1,5 m), aggregando ricostruzioni DSM native da 0,5 m e previsioni DTM da 1,0 m a una risoluzione di 15 m.
Oltre al modello digitale della superficie principale di 15 m (dsm), GEM-15 include percentili di elevazione all'interno della cella (dsm_percentile_5, dsm_percentile_50, dsm_percentile_95), deviazione standard dell'elevazione della sottogriglia (dsm_std) e un modello digitale del terreno (dtm) previsto con una risoluzione di 1,0 m utilizzando un modello di deep learning prima dell'aggregazione.
- Esplora i livelli di elevazione in modo interattivo tramite l'app Earth Engine GEM-15.
- Accedi ai
COG di Google Cloud Storage (GCS)
(
gs://climate-and-sustainability/gem-15) e al catalogo STAC. - Trova il codice di valutazione su GitHub.
Tutti i livelli di elevazione indicano le altezze ortometriche in metri riferite al datum verticale del geoide EGM96 (EPSG:5773) e sono proiettati nelle zone UTM locali con una risoluzione in pixel di 15 m.
Possibili utilizzi:
- Modellazione di inondazioni e allagamenti: utilizzo dei livelli di terreno nudo
dtmedsmda 15 m per la modellazione di bacini idrografici, flussi e inondazioni. - Stima dell'altezza della chioma e dell'edificio: combinazione di
dsm_percentile_95(odsm) condtmper stimare l'altezza della chioma della foresta e dell'edificio sopra il livello del suolo (dsm - dtm) e la variabilità verticale locale (dsm_std). Tieni presente che gli edifici molto alti (~>50 m) spesso non vengono acquisiti bene a causa delle limitazioni stereo. - Analisi topografica: utilizzo dei livelli di elevazione di 15 m per l'ortorettifica delle immagini satellitari e il calcolo della pendenza o dell'aspetto.
Limitazioni:
- Immagini multitemporali: i riquadri sono costruiti a partire da immagini multivista su tre livelli di sensori: il 63,2% dei riquadri mappati utilizza immagini Pléiades Neo da 30 cm del periodo 2022-2024, il 24,4% utilizza altri sensori submetrici (WorldView-2/3/4, GeoEye-1, Pléiades 1A/1B) e il 12,4% utilizza immagini SPOT da 1,5 m. Le transizioni temporali possono apparire lungo i confini di acquisizione.
- Esclusioni dalla copertura: la copertura si estende dalle latitudini 60°S a 84°N ed esclude Russia, Cina, Mongolia, Groenlandia e Antartide. I dati relativi all'India sono compensati (con compensazioni che si riducono gradualmente al di fuori del confine indiano per decine di chilometri) per rispettare le normative indiane in materia di dati geospaziali.
- Mascheramento dell'acqua e vuoti: i corpi idrici (più un buffer di 9 m), la neve/il ghiaccio, le saline e altre superfici a bassa consistenza (~1-3% delle celle) e i pixel che differiscono di oltre 50 m da Copernicus GLO-30 sono mascherati come assenza di dati.
- Fitta chioma forestale: poiché le altitudini sono derivate da immagini stereo ottiche anziché da LiDAR, l'accuratezza del modello
dtmbare-earth è inferiore nelle foreste fitte in cui il terreno non è visibile dall'alto. - Precisione verticale assoluta: si verificano offset medi regionali di diversi metri rispetto al lidar aereo (da -4,8 m a +1,9 m nelle regioni di convalida del paper). Se la precisione assoluta è fondamentale, elimina i bias rispetto al controllo locale.
Bande
Bande
Dimensioni pixel: 15 metri (tutte le bande)
| Nome | Unità | Dimensioni pixel | Descrizione |
|---|---|---|---|
dsm |
m | 15 metri | Modello digitale della superficie (media del DSM nativo bilineare di 2,5 m all'interno della cella di 15 m) |
dsm_std |
m | 15 metri | Deviazione standard del DSM nativo bilineare di 2,5 m all'interno di una cella di 15 m |
dsm_percentile_5 |
m | 15 metri | 5° percentile del DSM nativo bilineare di 2,5 m all'interno di una cella di 15 m |
dsm_percentile_50 |
m | 15 metri | 50° percentile (mediana) del DSM nativo bilineare di 2,5 m all'interno di una cella di 15 m |
dsm_percentile_95 |
m | 15 metri | 95° percentile del DSM nativo bilineare di 2,5 m all'interno di una cella di 15 m |
dtm |
m | 15 metri | Modello digitale del terreno (DTM) della superficie terrestre (media del DTM nativo bilineare di 2,5 m all'interno di una cella di 15 m) |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
Questo set di dati è concesso in licenza ai sensi della licenza CC-BY 4.0 e richiede la seguente attribuzione: "Questo set di dati è prodotto da Google".
Citazioni
Batchu, V. V., et al. (2026). GEM-15: modelli di elevazione della superficie e del terreno globali (15 metri) da immagini ottiche stereo submetriche.
Esplora con Earth Engine
Editor di codice (JavaScript)
// --- Cyclic Color Palette (256 steps) --- var elevationPalette = [ '#f985f8', '#fa84f6', '#fb83f3', '#fc82f1', '#fc81ee', '#fd7feb', '#fd7ee8', '#fd7ce5', '#fd7ae2', '#fd78de', '#fd76db', '#fc74d7', '#fc72d4', '#fb70d0', '#fb6dcc', '#fa6bc8', '#fa69c5', '#f967c1', '#f864bd', '#f762bb', '#f75fb7', '#f65db4', '#f55bae', '#f458aa', '#f356a6', '#f254a3', '#f1519f', '#f04f9b', '#ef4c97', '#ee4a94', '#ed4890', '#ec468c', '#ea4388', '#e94184', '#e83f81', '#e63d7d', '#e53b79', '#e33975', '#e13771', '#e0356a', '#de3366', '#dc3162', '#da2f5e', '#d92d5a', '#d72c56', '#d52a52', '#d3284f', '#d1264b', '#cf2447', '#cd2343', '#cb213f', '#ca1c3d', '#c81b39', '#c61935', '#c41832', '#c2172e', '#c11727', '#bf1724', '#be1721', '#bd171e', '#bc181b', '#bb1919', '#ba1b16', '#b91d14', '#b91f11', '#b9210f', '#b9230d', '#b9260c', '#b9290a', '#ba2b08', '#ba2e07', '#bb3106', '#bc3306', '#bc3605', '#bd3905', '#be3b05', '#bf3e04', '#c04104', '#c14304', '#c24604', '#c34804', '#c44b04', '#c54d04', '#c65004', '#c75204', '#c85404', '#c95705', '#ca5905', '#cb5c05', '#cc5e05', '#cd6105', '#cd6305', '#ce6505', '#cf6705', '#d06905', '#d16c05', '#d16f05', '#d27105', '#d37305', '#d37505', '#d47705', '#d47a05', '#d57c04', '#d57e04', '#d68104', '#d68304', '#d78504', '#d78704', '#d88904', '#d88b04', '#d98e04', '#d99005', '#d99205', '#d99406', '#da9707', '#da9908', '#da9b0a', '#daa10d', '#d9a20f', '#d9a412', '#d8a515', '#d8a718', '#d7a81c', '#d5a91f', '#d4aa23', '#d3ab27', '#d1ac2b', '#cfae2f', '#cdb033', '#cbb137', '#c9b23b', '#c6b33f', '#c4b343', '#c1b246', '#beb24a', '#bbb14e', '#b8b052', '#b5af55', '#b2ae59', '#afad5c', '#acad5f', '#a8ac62', '#a5ab65', '#a1aa68', '#9dab6b', '#99a96e', '#95a871', '#91a774', '#8da677', '#89a57a', '#84a47d', '#7fa280', '#7ba183', '#77a086', '#729e89', '#6e9d8c', '#699c8f', '#639b92', '#5e9a95', '#599898', '#53979b', '#4e969e', '#4894a1', '#4392a4', '#3d90a7', '#388eaa', '#328cad', '#2d8ab0', '#2889b3', '#2387b6', '#1f85b9', '#1a83bc', '#1581bf', '#107fc2', '#0e7dc5', '#0c7ac8', '#0a78cb', '#0975ce', '#0973d1', '#096fd4', '#096cd7', '#0969da', '#0a66dd', '#0b63e0', '#0c60e3', '#0d5de6', '#0e5ae9', '#0f57ec', '#1154ef', '#1251f2', '#144ef5', '#154bf8', '#1748fb', '#1946fd', '#1b44ff', '#1d42ff', '#2040ff', '#223fff', '#253eff', '#283dff', '#2b3dff', '#2e3dff', '#313eff', '#343fff', '#3740ff', '#3a41ff', '#3d43ff', '#4045ff', '#4347ff', '#4649ff', '#494bff', '#4b4dff', '#4e4fff', '#5251ff', '#5553ff', '#5855ff', '#5b57ff', '#5e59ff', '#615bff', '#635dff', '#665fff', '#6961ff', '#6c63ff', '#6f65ff', '#7267ff', '#7569ff', '#786aff', '#7b6cff', '#7e6eff', '#8170ff', '#8471ff', '#8773ff', '#8a75ff', '#8d76ff', '#9077ff', '#9378ff', '#9679ff', '#997aff', '#9c7bff', '#a07cff', '#a37dff', '#a77eff', '#aa7fff', '#ae80ff', '#b180ff', '#b581ff', '#b882ff', '#bc83ff', '#bf84ff', '#c284ff', '#c585ff', '#c885ff', '#cb86ff', '#ce86ff', '#d186ff', '#d486ff', '#d786ff', '#da86ff', '#dd87ff', '#e087ff', '#e287ff', '#e587ff', '#e886fe', '#ea86fd', '#ec86fc', '#ee86fb', '#f086fa', '#f285f9' ]; // --- GEM-15 Collection & Elevation Bands --- var gem15Collection = ee.ImageCollection( 'projects/climate-and-sustainability/assets/gem-15_v1'); var gemMosaic = gem15Collection.mosaic(); var dsm = gemMosaic.select('dsm'); var dtm = gemMosaic.select('dtm'); var dsm_50 = gemMosaic.select('dsm_percentile_50'); var dsm_5 = gemMosaic.select('dsm_percentile_5'); var dsm_95 = gemMosaic.select('dsm_percentile_95'); var dsm_std = gemMosaic.select('dsm_std'); // Structural Heightmap (nDSM) var heightmap = dsm.subtract(dtm); // --- Base Global DEMs --- // They are all based on an EGM2008 geoid, whereas GEM-15 is based on EGM96, // however the visual difference is minimal. Please perform a geoid correction // for precise altimetric measurements. var copernicusDem = ee.ImageCollection('COPERNICUS/DEM/GLO30_2024_1').mosaic().select('DEM'); var alosDem = ee.ImageCollection('JAXA/ALOS/AW3D30/V4_1').mosaic().select('DSM'); var nasadem = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001').select('elevation'); // --- Cyclic Hillshade Visualization Helper --- // Because GEM-15 tiles span multiple UTM zones, the mosaic does not retain a // single native projection. Reproject to a metric grid at native resolution // before computing hillshade. function visualizeCyclic(image, cycleMax, nativeScale) { cycleMax = cycleMax || 100; nativeScale = nativeScale || 15; var dem = image.select(0); var cycle = ee.Image.constant(cycleMax); var gridDem = dem.reproject({ crs: 'EPSG:3857', scale: nativeScale }); var cyclic = gridDem.mod(cycle).add(cycle).mod(cycle); var rgb = cyclic.visualize({ min: 0, max: cycleMax, palette: elevationPalette }); var hs = ee.Terrain.hillshade(gridDem) .divide(255) .multiply(0.6) .add(0.4); var hs3Band = ee.Image.cat([ hs.rename('vis-red'), hs.rename('vis-green'), hs.rename('vis-blue') ]); return rgb.multiply(hs3Band).toByte(); } // --- Viewport Setup --- Map.setCenter(2.165, 41.395, 14); // --- Map Layers --- Map.addLayer( visualizeCyclic(nasadem, 100, 30), {}, 'NASADEM 30m (Cyclic 100m + Hillshade)', false); Map.addLayer( visualizeCyclic(alosDem, 100, 30), {}, 'ALOS AW3D30 (Cyclic 100m + Hillshade)', false); Map.addLayer( visualizeCyclic(copernicusDem, 100, 30), {}, 'Copernicus GLO-30 (Cyclic 100m + Hillshade)', true); Map.addLayer( visualizeCyclic(dtm, 100, 15), {}, 'GEM-15 DTM (Cyclic 100m + Hillshade)', true); Map.addLayer( visualizeCyclic(dsm, 100, 15), {}, 'GEM-15 DSM (Cyclic 100m + Hillshade)', true); Map.addLayer( visualizeCyclic(dsm_50, 100, 15), {}, 'GEM-15 DSM 50th Percentile (Cyclic 100m + Hillshade)', false); Map.addLayer( visualizeCyclic(dsm_5, 100, 15), {}, 'GEM-15 DSM 5th Percentile (Cyclic 100m + Hillshade)', false); Map.addLayer( visualizeCyclic(dsm_95, 100, 15), {}, 'GEM-15 DSM 95th Percentile (Cyclic 100m + Hillshade)', false); Map.addLayer( visualizeCyclic(dsm_std, 100, 15), {}, 'GEM-15 DSM Std (Cyclic 100m + Hillshade)', false); Map.addLayer( heightmap, {min: 0, max: 25, palette: ['white', 'darkgreen']}, 'Heightmap (0-25m)', true);