यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, The Malaria Atlas Project से संपर्क करें या The Malaria Atlas Project कैटलॉग से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- The Malaria Atlas Project
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2019-01-01T00:00:00Z–2020-01-01T00:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- Malaria Atlas Project
- संपर्क
- The Malaria Atlas Project
- टैग
ब्यौरा
इस ग्लोबल ऐक्सेसिबिलिटी मैप में, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों में, ज़मीन पर मौजूद सबसे नज़दीकी अस्पताल या क्लीनिक तक पहुंचने में लगने वाला समय (मिनटों में) बताया गया है. यह सतह, "सिर्फ़ पैदल चलने" के समय पर आधारित है. इसमें सिर्फ़ बिना मोटर वाले परिवहन के साधनों का इस्तेमाल किया जाता है.
OpenStreetMap, Google Maps, और शिक्षा से जुड़े शोधकर्ताओं ने डेटा इकट्ठा करने के लिए काफ़ी मेहनत की है. इस डेटा का इस्तेमाल करके, अब तक स्वास्थ्य सेवा से जुड़ी सुविधाओं की जगहों की सबसे पूरी जानकारी इकट्ठा की गई है. इस मैप को MAP (University of Oxford), Telethon Kids Institute (पर्थ, ऑस्ट्रेलिया), Google, और University of Twente, नीदरलैंड्स ने मिलकर बनाया है.
यह प्रोजेक्ट, Weiss et al 2018 में पब्लिश किए गए पिछले काम पर आधारित है (doi:10.1038/nature25181). Weiss et al (2018) ने सड़कों के लिए डेटासेट का इस्तेमाल किया. इसमें Open Street Map और Google roads के डेटासेट का इस्तेमाल पहली बार ग्लोबल लेवल पर किया गया. इसके अलावा, रेलवे, नदियों, झीलों, समुद्रों, टोपोग्राफ़िक स्थितियों (ढलान और ऊंचाई), लैंडकवर टाइप, और राष्ट्रीय सीमाओं के लिए भी डेटासेट का इस्तेमाल किया गया. इन डेटासेट में, हर पिक्सल को पार करने में लगने वाले समय के हिसाब से यात्रा की गति तय की गई थी. इसके बाद, डेटासेट को मिलाकर "फ़्रिक्शन सर्फ़ेस" बनाया गया. यह एक ऐसा मैप है जिसमें हर पिक्सल को यात्रा की सामान्य गति असाइन की जाती है. यह गति, उस पिक्सल में मौजूद टाइप के आधार पर तय की जाती है. मौजूदा प्रोजेक्ट के लिए, अपडेट किया गया फ़्रिक्शन सरफेस बनाया गया है, ताकि OSM के सड़क के डेटा में हाल ही में हुए सुधारों को शामिल किया जा सके.
इस फ़्रिक्शन सर्फ़ेस के साथ, सबसे कम लागत वाले पाथ एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया गया. ये एल्गोरिदम, Google Earth Engine में और ज़्यादा अक्षांश वाले इलाकों के लिए R में चलते हैं. इनका इस्तेमाल, सभी जगहों से स्वास्थ्य सेवा देने वाली सबसे नज़दीकी (समय के हिसाब से) सुविधा तक पहुंचने में लगने वाले समय का हिसाब लगाने के लिए किया गया. स्वास्थ्य सेवा देने वाली सुविधाओं के डेटासेट में, दुनिया के दो सबसे बड़े डेटाबेस से जगह की जानकारी का इस्तेमाल किया गया है: (1) OSM का डेटा, जिसे www.healthsites.io पर इकट्ठा किया गया था और डाउनलोड करने के लिए उपलब्ध कराया गया था; और (2) Google Maps से निकाला गया डेटा. ग्लोबल डेटासेट में, महाद्वीप के हिसाब से सुविधाओं की जगहों की जानकारी जोड़ी गई है. यह जानकारी, अफ़्रीका और ऑस्ट्रेलिया के लिए हाल ही में पब्लिश की गई थी. डेटा सोर्स की तुलना करने के लिए, सिर्फ़ उन सुविधाओं का इस्तेमाल किया गया जिन्हें अस्पताल और क्लीनिक के तौर पर तय किया गया है. एक ही पिक्सल में मिले कई पॉइंट को मर्ज कर दिया गया, ताकि विश्लेषण के रिज़ॉल्यूशन से मैच किया जा सके. विश्लेषण का रिज़ॉल्यूशन, पृथ्वी की सतह के चुने गए ग्रिड वाले प्रतिनिधित्व के हिसाब से तय किया गया था. इस तरह, ऐक्सेसिबिलिटी मैप में मौजूद हर पिक्सल, उस जगह से अस्पताल या क्लीनिक तक पहुंचने में लगने वाले सबसे कम समय (मिनटों में) को दिखाता है.
सोर्स डेटासेट के क्रेडिट के बारे में जानकारी, साथ में दिए गए पेपर में दी गई है.
बैंड
पिक्सल का साइज़
927.67 मीटर
बैंड
| नाम | इकाई | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
accessibility_walking_only |
कम से कम | 0 | 138893 | मीटर | बिना मोटर वाले वाहन से, सबसे नज़दीकी अस्पताल या क्लीनिक तक पहुंचने में लगने वाला समय. |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
इस काम के लिए, Creative Commons एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनैशनल लाइसेंस के तहत लाइसेंस मिला है.
उद्धरण
डी॰जे॰ वाइस, ए॰ नेल्सन, सी॰ए॰ वर्गाज़-रुईज़, के॰ Gligorić, S. बावडेकर, ई॰ गैब्रिलोविच, ए. Bertozzi-Villa, J. रोज़ियर, एच॰एस॰ गिब्सन, टी॰ शेकेल, सी. कामथ, ए. लीबर, के॰ शूलमैन, वाई॰ शाओ, वी॰ क्वारकाशिजा, ए॰के॰ नंदी, एस॰एच॰ केडी, एस॰ रुमिशा, ई॰ कैमरन, के॰ई॰ बैटल, एस॰ भट्ट, पी॰डब्ल्यू॰ गेटिंग. स्वास्थ्य केंद्र तक पहुंचने में लगने वाला समय बताने वाले ग्लोबल मैप. नेचर मेडिसिन (2020).
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कोड एडिटर (JavaScript)
var dataset = ee.Image('projects/malariaatlasproject/assets/accessibility/accessibility_to_healthcare/2019_walking_only'); var accessibility = dataset.select('accessibility_walking_only'); var accessibilityVis = { min: 0.0, max: 41556.0, gamma: 4.0, }; Map.setCenter(18.98, 6.66, 2); Map.addLayer(accessibility, accessibilityVis, 'Accessibility');