Ten zbiór danych jest częścią katalogu wydawcy i nie jest zarządzany przez Google Earth Engine. W przypadku błędów skontaktuj się z The Malaria Atlas Project. Więcej zbiorów danych z katalogu The Malaria Atlas Project. Więcej informacji o zbiorach danych wydawcy
- Właściciel katalogu
- The Malaria Atlas Project
- Dostępność zbioru danych
- 2019-01-01T00:00:00Z–2020-01-01T00:00:00Z
- Dostawca zbioru danych
- Malaria Atlas Project
- Kontakt
- The Malaria Atlas Project
- Tagi
Opis
Ta globalna mapa dostępności przedstawia czas podróży lądem (w minutach) do najbliższego szpitala lub kliniki we wszystkich obszarach między 85 stopniem szerokości geograficznej północnej a 60 stopniem szerokości geograficznej południowej w nominalnym roku 2019.
Dzięki wykorzystaniu dużych zbiorów danych zebranych przez OpenStreetMap, Mapy Google i badaczy akademickich udało się skompilować najbardziej kompletną kolekcję lokalizacji placówek opieki zdrowotnej. Ta mapa powstała w ramach współpracy MAP (University of Oxford), Telethon Kids Institute (Perth, Australia), Google i University of Twente (Holandia).
Projekt ten opiera się na wcześniejszych pracach opublikowanych przez Weiss et al. w 2018 r. (doi:10.1038/nature25181). Weiss i współautorzy (2018 r.) wykorzystali zbiory danych dotyczące dróg (obejmujące pierwsze w historii użycie na skalę globalną zbiorów danych Open Street Map i Google Roads), kolei, rzek, jezior, oceanów, warunków topograficznych (nachylenia i wysokości), rodzajów pokrycia terenu i granic państw. Każdemu z tych zbiorów danych przypisano prędkość lub prędkości podróży w postaci czasu potrzebnego na pokonanie każdego piksela danego typu. Zestawy danych zostały następnie połączone, aby utworzyć „powierzchnię tarcia”, czyli mapę, na której każdy piksel ma przypisaną nominalną ogólną prędkość podróży na podstawie typów występujących w tym pikselu. W przypadku bieżącego projektu utworzono zaktualizowaną powierzchnię o wysokim współczynniku tarcia, aby uwzględnić najnowsze ulepszenia w danych o drogach w OSM.
Algorytmy najtańszej ścieżki (uruchamiane w Google Earth Engine, a w przypadku obszarów o wysokiej szerokości geograficznej – w R) zostały użyte w połączeniu z tą powierzchnią tarcia do obliczenia czasu podróży ze wszystkich lokalizacji do najbliższego (w czasie) ośrodka opieki zdrowotnej. Zbiór danych o placówkach opieki zdrowotnej wykorzystuje dane o lokalizacji z 2 największych globalnych baz danych: (1) dane OSM, które zostały zebrane i udostępnione do pobrania na stronie www.healthsites.io; oraz (2) dane wyodrębnione z Map Google. Globalne zbiory danych zostały uzupełnione o lokalizacje obiektów na skalę kontynentalną, które zostały niedawno opublikowane w przypadku Afryki i Australii. Aby ułatwić porównywanie źródeł danych, użyto tylko placówek zdefiniowanych jako szpitale i kliniki. Wiele punktów znalezionych w tym samym pikselu zostało połączonych, aby dopasować rozdzielczość analizy do rozdzielczości wybranej siatki reprezentującej powierzchnię Ziemi. Każdy piksel na mapie dostępności przedstawia najkrótszy czas (w minutach) potrzebny na dotarcie z danego miejsca do szpitala lub kliniki.
Środki na źródłowy zbiór danych są opisane w odpowiedniej publikacji.
Pasma
Pasma
Rozmiar piksela: 927,67 m (wszystkie pasma)
| Nazwa | Jednostki | Min. | Maks. | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|---|---|
accessibility |
min | 0 | 41504.1 | 927,67 metra | Czas podróży do najbliższego szpitala lub przychodni. |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Ta praca jest na międzynarodowej licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0.
Cytaty
D.J. Weiss, A. Nelson, C.A. Vargas-Ruiz, K. Gligorić, S. Bavadekar, E. Gabrilovich, A. Bertozzi-Villa, J. Rozier, H.S. Gibson, T. Shekel, C. Kamath, A. Lieber, K. Schulman, Y. Shao, V. Qarkaxhija, A.K. Nandi, S.H. Keddie, S. Rumisha, E. Cameron, K.E. Battle, S. Bhatt, P.W. Gething. Globalne mapy czasu podróży do placówek opieki zdrowotnej. Nature Medicine (2020).
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (JavaScript)
var dataset = ee.Image('projects/malariaatlasproject/assets/accessibility/accessibility_to_healthcare/2019'); var accessibility = dataset.select('accessibility'); var accessibilityVis = { min: 0.0, max: 41556.0, gamma: 4.0, }; Map.setCenter(18.98, 6.66, 2); Map.addLayer(accessibility, accessibilityVis, 'Accessibility');