LandScan Population Data Global 1km

projects/sat-io/open-datasets/ORNL/LANDSCAN_GLOBAL
معلومات

مجموعة البيانات هذه جزء من "كتالوج المجتمع"، ولا تديرها Google Earth Engine. يُرجى التواصل مع gee-community-catalog@googlegroups.com للإبلاغ عن الأخطاء أو عرض المزيد من مجموعات البيانات من "كتالوج Awesome GEE Community". مزيد من المعلومات حول "مجموعات بيانات المجتمع"

مالك الكتالوج
Awesome GEE Community Catalog
مدى توفّر مجموعة البيانات
2000-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/ORNL/LANDSCAN_GLOBAL")
العلامات
community-dataset demography landscan population sat-io

الوصف

تقدّم مجموعة بيانات LandScan، التي يوفّرها مختبر Oak Ridge الوطني (ORNL)، مجموعة بيانات شاملة وعالية الدقة لتوزيع السكان على مستوى العالم، وتشكّل مصدرًا قيّمًا لمجموعة واسعة من التطبيقات. توفّر قاعدة بيانات LandScan معلومات تفصيلية عن أعداد السكان وكثافتهم بدقة 30 ثانية قوسية، ما يتيح الحصول على إحصاءات دقيقة وحديثة عن أنماط الاستيطان البشري في جميع أنحاء العالم، وذلك من خلال الاستفادة من أحدث تقنيات النمذجة المكانية ومصادر البيانات الجغرافية المكانية المتقدّمة. بفضل دقّتها وتفاصيلها، تدعم قاعدة بيانات LandScan مجالات متنوّعة مثل التخطيط الحضري والاستجابة للكوارث وعلم الأوبئة والأبحاث البيئية، ما يجعلها أداة أساسية لصنّاع القرار والباحثين الذين يسعون إلى فهم التحديات المجتمعية والبيئية المختلفة ومعالجتها على نطاق عالمي.

النطاقات

حجم البكسل
‫1000 متر

النطاقات

الاسم الحد الأدنى الحد الأقصى حجم البكسل الوصف
b1 0* 21171* متر

عدد السكان المقدَّر

* الحدّ الأدنى أو الأقصى للقيمة المقدَّرة

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

مجموعات بيانات Landscan مرخَّصة بموجب "الرخصة الدولية للمشاع الإبداعي مع نسب العمل إلى مؤلفه 4.0". يحق للمستخدمين استخدام العمل ونسخه وتوزيعه ونقله وتعديله لأغراض تجارية وغير تجارية بدون أي قيود، شرط الإشارة بوضوح إلى المصدر.

الاقتباسات

المراجع
  • Sims, K., Reith, A., Bright, E., Kaufman, J., Pyle, J., Epting, J., Gonzales, J., Adams, D., Powell, E., Urban, M., & Rose, A. (2023). LandScan Global 2022 [مجموعة بيانات]. Oak Ridge National Laboratory. https://doi.org/10.48690/1529167

معرِّفات العناصر الرقمية (DOI)

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var landscan_global =
    ee.ImageCollection('projects/sat-io/open-datasets/ORNL/LANDSCAN_GLOBAL');
var popcount_intervals = '<RasterSymbolizer>' +
    ' <ColorMap type="intervals" extended="false" >' +
    '<ColorMapEntry color="#CCCCCC" quantity="0" label="No Data"/>' +
    '<ColorMapEntry color="#FFFFBE" quantity="5" label="Population Count (Estimate)"/>' +
    '<ColorMapEntry color="#FEFF73" quantity="25" label="Population Count (Estimate)"/>' +
    '<ColorMapEntry color="#FEFF2C" quantity="50" label="Population Count (Estimate)"/>' +
    '<ColorMapEntry color="#FFAA27" quantity="100" label="Population Count (Estimate)"/>' +
    '<ColorMapEntry color="#FF6625" quantity="500" label="Population Count (Estimate)"/>' +
    '<ColorMapEntry color="#FF0023" quantity="2500" label="Population Count (Estimate)"/>' +
    '<ColorMapEntry color="#CC001A" quantity="5000" label="Population Count (Estimate)"/>' +
    '<ColorMapEntry color="#730009" quantity="185000" label="Population Count (Estimate)"/>' +
    '</ColorMap>' +
    '</RasterSymbolizer>';

// Define a dictionary which will be used to make legend and visualize image on
// map
var dict = {
  'names': [
    '0', '1-5', '6-25', '26-50', '51-100', '101-500', '501-2500', '2501-5000',
    '5001-185000'
  ],
  'colors': [
    '#CCCCCC', '#FFFFBE', '#FEFF73', '#FEFF2C', '#FFAA27', '#FF6625', '#FF0023',
    '#CC001A', '#730009'
  ]
};

// Create a panel to hold the legend widget
var legend = ui.Panel({style: {position: 'bottom-left', padding: '8px 15px'}});

// Function to generate the legend
function addCategoricalLegend(panel, dict, title) {
  // Create and add the legend title.
  var legendTitle = ui.Label({
    value: title,
    style: {
      fontWeight: 'bold',
      fontSize: '18px',
      margin: '0 0 4px 0',
      padding: '0'
    }
  });
  panel.add(legendTitle);

  var loading = ui.Label('Loading legend...', {margin: '2px 0 4px 0'});
  panel.add(loading);

  // Creates and styles 1 row of the legend.
  var makeRow = function(color, name) {
    // Create the label that is actually the colored box.
    var colorBox = ui.Label({
      style: {
        backgroundColor: color,
        // Use padding to give the box height and width.
        padding: '8px',
        margin: '0 0 4px 0'
      }
    });

    // Create the label filled with the description text.
    var description = ui.Label({value: name, style: {margin: '0 0 4px 6px'}});

    return ui.Panel({
      widgets: [colorBox, description],
      layout: ui.Panel.Layout.Flow('horizontal')
    });
  };

  // Get the list of palette colors and class names from the image.
  var palette = dict['colors'];
  var names = dict['names'];
  loading.style().set('shown', false);

  for (var i = 0; i < names.length; i++) {
    panel.add(makeRow(palette[i], names[i]));
  }

  Map.add(panel);
}

addCategoricalLegend(legend, dict, 'Population Count(estimate)');

Map.addLayer(
    landscan_global.sort('system:time_start')
        .first()
        .sldStyle(popcount_intervals),
    {}, 'Population Count Estimate 2000');
Map.addLayer(
    landscan_global.sort('system:time_start', false)
        .first()
        .sldStyle(popcount_intervals),
    {}, 'Population Count Estimate 2022');
فتح في &quot;أداة تعديل الرموز&quot;