यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, eoscience-eng@google.com पर संपर्क करें या Climate and Sustainability Catalog से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- Climate and Sustainability
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2025-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- डेटासेट बनाने वाली कंपनी
- Google Research
- टैग
ब्यौरा
Google के Near-Global Elevation Models at 15m (GEM-15), दुनिया भर के एलिवेशन का एक एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसकी समीक्षा की जा रही है. यह डेटासेट, 15 मीटर की ग्रिड स्पेसिंग पर आधारित है. इसे सब-मीटर ऑप्टिकल स्टीरियो सैटलाइट से ली गई तस्वीरों से लिया गया है. यह डेटासेट, साल 2024 तक ली गई ऑप्टिकल स्टीरियो इमेजरी से बनाया गया है. इसमें मुख्य तौर पर, 2022–2024 की 30 सेंटीमीटर Pléiades Neo इमेजरी का इस्तेमाल किया गया है. इसके अलावा, WorldView-2/3/4, GeoEye-1, Pléiades 1A/1B, और 1.5 मीटर SPOT स्टीरियो इमेजरी का भी इस्तेमाल किया गया है. इसमें 0.5 मीटर डीएसएम रिकंस्ट्रक्शन और 1.0 मीटर डीटीएम अनुमानों को मिलाकर, 15 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर डेटा तैयार किया गया है.
प्राइमरी 15 मीटर डिजिटल सरफ़ेस मॉडल (dsm) के साथ-साथ, GEM-15 में
सेल के अंदर एलिवेशन पर्सेंटाइल (dsm_percentile_5, dsm_percentile_50,
dsm_percentile_95), सब-ग्रिड एलिवेशन स्टैंडर्ड डीविएशन (dsm_std), और
बेयर-अर्थ डिजिटल टेरेन मॉडल (dtm) शामिल हैं. इन्हें एग्रीगेशन से पहले, डीप लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करके 1.0 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर अनुमानित किया गया है. GEM-15 Earth Engine ऐप्लिकेशन की मदद से, एलिवेशन लेयर को इंटरैक्टिव तरीके से भी एक्सप्लोर किया जा सकता है.
सभी एलिवेशन लेयर, ऑर्थोमेट्रिक हाइट को मीटर में रिपोर्ट करती हैं. इन्हें EGM96 जियोइड वर्टिकल डेटम (EPSG:5773) के हिसाब से रेफ़र किया जाता है. साथ ही, इन्हें 15 मीटर पिक्सल रिज़ॉल्यूशन पर, लोकल यूटीएम ज़ोन में प्रोजेक्ट किया जाता है.
इस्तेमाल के संभावित तरीके:
- बाढ़ और जलमग्नता की मॉडलिंग: वाटरशेड, फ़्लो, और जलमग्नता की मॉडलिंग के लिए, 15 मीटर बेयर-अर्थ
dtmऔरdsmलेयर का इस्तेमाल करना. - कैनोपी और बिल्डिंग की ऊंचाई का अनुमान लगाना: ज़मीन से ऊपर बिल्डिंग और फ़ॉरेस्ट कैनोपी की ऊंचाई (
dsm - dtm) और लोकल वर्टिकल वैरिएबिलिटी (dsm_std) का अनुमान लगाने के लिए,dsm_percentile_95(याdsm) कोdtmके साथ जोड़ना. ध्यान दें कि स्टीरियो की सीमाओं की वजह से, अक्सर (~>50 मीटर) ऊंची इमारतों को अच्छी तरह से कैप्चर नहीं किया जाता है. - टॉपोग्राफ़िक विश्लेषण: सैटलाइट इमेजरी ऑर्थोरेक्टिफ़िकेशन और स्लोप या ऐस्पेक्ट की गणना के लिए, 15 मीटर एलिवेशन लेयर का इस्तेमाल करना.
सीमाएं:
- मल्टी-टेम्पोरल इमेजरी: टाइलें, तीन सेंसर टियर में मल्टी-व्यू इमेजरी से बनाई जाती हैं: मैप की गई 63.2% टाइलें, 2022–2024 की 30 सेंटीमीटर Pléiades Neo इमेजरी का इस्तेमाल करती हैं. 24.4% टाइलें, अन्य सब-मीटर सेंसर (WorldView-2/3/4, GeoEye-1, Pléiades 1A/1B) का इस्तेमाल करती हैं. वहीं, 12.4% टाइलें, 1.5 मीटर SPOT इमेजरी का इस्तेमाल करती हैं. एक्विज़िशन बाउंड्री के साथ-साथ, टेम्पोरल ट्रांज़िशन दिख सकते हैं.
- कवरेज से बाहर रखी गई जगहें: कवरेज, 60°S से 84°N अक्षांशों तक फैला है. इसमें रूस, चीन, मंगोलिया, ग्रीनलैंड, और अंटार्कटिका शामिल नहीं हैं. भारत के जियोस्पेशियल नियमों का पालन करने के लिए, भारत के डेटा को ऑफ़सेट किया गया है. ऑफ़सेट, भारत की सीमा से बाहर कुछ किलोमीटर की दूरी पर कम होता जाता है.
- वॉटर मास्किंग और वॉइड: पानी के स्रोत (साथ ही, 9 मीटर का बफ़र), बर्फ़/आइस, सॉल्ट पैन, और अन्य लो-टेक्सचर सरफ़ेस (~1–3% सेल) को नो-डेटा के तौर पर मास्क किया जाता है. साथ ही, कॉपरनिकस GLO-30 से 50 मीटर से ज़्यादा अंतर वाले पिक्सल को भी नो-डेटा के तौर पर मास्क किया जाता है.
- घने जंगल की कैनोपी: एलिवेशन, LiDAR के बजाय ऑप्टिकल स्टीरियो इमेजरी से लिए जाते हैं. इसलिए, घने जंगलों में बेयर-अर्थ
dtmकी सटीक जानकारी कम होती है. ऐसा इसलिए, क्योंकि यहां ज़मीन ऊपर से नहीं दिखती. - ऐब्सलूट वर्टिकल एक्युरेसी: एयरबोर्न लिडार के मुकाबले, कई मीटर के रीजनल मीन ऑफ़सेट होते हैं. पेपर में, पुष्टि करने वाले इलाकों में -4.8 मीटर से +1.9 मीटर तक के ऑफ़सेट दिखते हैं. अगर ऐब्सलूट प्रिसिशन ज़रूरी है, तो लोकल कंट्रोल के हिसाब से डिबाइस करें.
बैंड
बैंड
पिक्सल साइज़: 15 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | पिक्सल साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|
dsm |
m | 15 मीटर | डिजिटल सरफ़ेस मॉडल (15 मीटर सेल में 2.5 मीटर बाइलिनियर नेटिव डीएसएम का औसत) |
dsm_std |
m | 15 मीटर | 15 मीटर सेल में 2.5 मीटर बाइलिनियर नेटिव डीएसएम का स्टैंडर्ड डीविएशन |
dsm_percentile_5 |
m | 15 मीटर | 15 मीटर सेल में 2.5 मीटर बाइलिनियर नेटिव डीएसएम का पांचवां पर्सेंटाइल |
dsm_percentile_50 |
m | 15 मीटर | 15 मीटर सेल में 2.5 मीटर बाइलिनियर नेटिव डीएसएम का 50वां पर्सेंटाइल (मीडियन) |
dsm_percentile_95 |
m | 15 मीटर | 15 मीटर सेल में 2.5 मीटर बाइलिनियर नेटिव डीएसएम का 95वां पर्सेंटाइल |
dtm |
m | 15 मीटर | बेयर-अर्थ डिजिटल टेरेन मॉडल (15 मीटर सेल में 2.5 मीटर बाइलिनियर नेटिव डीटीएम का औसत) |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
इस डेटासेट का लाइसेंस CC-BY 4.0 के तहत मिलता है. इसके लिए, एट्रिब्यूशन के तौर पर यह जानकारी देना ज़रूरी है: "यह डेटासेट Google ने बनाया है".
उद्धरण
Batchu, V. V., वगैरह. (2026). GEM-15: सब-मीटर ऑप्टिकल स्टीरियो इमेजरी से, दुनिया भर के सरफ़ेस और टेरेन एलिवेशन मॉडल (15 मीटर).
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (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);