এই ডেটাসেটটি একটি কমিউনিটি ক্যাটালগের অংশ, এবং Google Earth Engine দ্বারা পরিচালিত হয় না। বাগের জন্য gee-community-catalog@googlegroups.com এ যোগাযোগ করুন অথবা Awesome GEE কমিউনিটি ক্যাটালগ ক্যাটালগ থেকে আরও ডেটাসেট দেখুন । কমিউনিটি ডেটাসেট সম্পর্কে আরও জানুন ।
- ক্যাটালগ মালিক
- অসাধারণ GEE কমিউনিটি ক্যাটালগ
- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2000-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- ওক রিজ জাতীয় পরীক্ষাগার
- ট্যাগ
বিবরণ
ওক রিজ ন্যাশনাল ল্যাবরেটরি (ORNL) দ্বারা সরবরাহিত ল্যান্ডস্ক্যান ডেটাসেটটি একটি বিস্তৃত এবং উচ্চ-রেজোলিউশনের বিশ্বব্যাপী জনসংখ্যা বিতরণ ডেটাসেট সরবরাহ করে যা বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ হিসেবে কাজ করে। অত্যাধুনিক স্থানিক মডেলিং কৌশল এবং উন্নত ভূ-স্থানিক তথ্য উৎস ব্যবহার করে, ল্যান্ডস্ক্যান 30 আর্ক-সেকেন্ড রেজোলিউশনে জনসংখ্যা গণনা এবং ঘনত্ব সম্পর্কে বিশদ তথ্য সরবরাহ করে, যা বিশ্বজুড়ে মানব বসতি স্থাপনের ধরণ সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট এবং হালনাগাদ অন্তর্দৃষ্টি সক্ষম করে। এর নির্ভুলতা এবং গ্রানুলারিটির সাথে, ল্যান্ডস্ক্যান নগর পরিকল্পনা, দুর্যোগ প্রতিক্রিয়া, মহামারীবিদ্যা এবং পরিবেশগত গবেষণার মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রকে সমর্থন করে, যা বিশ্বব্যাপী বিভিন্ন সামাজিক ও পরিবেশগত চ্যালেঞ্জগুলি বুঝতে এবং মোকাবেলা করতে ইচ্ছুক সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী এবং গবেষকদের জন্য এটি একটি অপরিহার্য হাতিয়ার করে তোলে।
ব্যান্ড
পিক্সেল আকার
১০০০ মিটার
ব্যান্ড
| নাম | ন্যূনতম | সর্বোচ্চ | পিক্সেল আকার | বিবরণ |
|---|---|---|---|---|
b1 | ০* | ২১১৭১* | মিটার | আনুমানিক জনসংখ্যা গণনা |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
ল্যান্ডস্ক্যান ডেটাসেটগুলি ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন ৪.০ আন্তর্জাতিক লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত। ব্যবহারকারীরা বাণিজ্যিক এবং অ-বাণিজ্যিক উদ্দেশ্যে কাজটি ব্যবহার, অনুলিপি, বিতরণ, প্রেরণ এবং অভিযোজিত করতে পারবেন, কোনও বাধা ছাড়াই, যতক্ষণ না উৎসের স্পষ্ট বৈশিষ্ট্য প্রদান করা হয়।
উদ্ধৃতি
সিমস, কে., রিথ, এ., ব্রাইট, ই., কাউফম্যান, জে., পাইল, জে., এপটিং, জে., গঞ্জালেস, জে., অ্যাডামস, ডি., পাওয়েল, ই., আরবান, এম., এবং রোজ, এ. (২০২৩)। ল্যান্ডস্ক্যান গ্লোবাল ২০২২ [ডেটা সেট]। ওক রিজ ন্যাশনাল ল্যাবরেটরি। https://doi.org/10.48690/1529167
ডিওআই
আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
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');