
- בעלי הקטלוג
- Awesome GEE Community Catalog
- זמינות מערך הנתונים
- 2000-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
- ספק מערך נתונים
- Oak Ridge National Laboratory
- תגים
תיאור
מערך הנתונים LandScan, שמסופק על ידי Oak Ridge National Laboratory (המעבדה הלאומית של אוק רידג' – ORNL), מציע מערך נתונים מקיף ברזולוציה גבוהה של התפלגות האוכלוסייה בעולם, שמשמש כמשאב חשוב למגוון רחב של אפליקציות. LandScan משתמש בטכניקות מתקדמות של מודלים מרחביים ובמקורות נתונים גיאו-מרחביים מתקדמים, ומספק מידע מפורט על מספר התושבים וצפיפות האוכלוסייה ברזולוציה של 30 שניות קשת. כך אפשר לקבל תובנות מדויקות ועדכניות לגבי דפוסי התיישבות אנושית ברחבי העולם. הדיוק והגרנולריות של LandScan מאפשרים להשתמש בו בתחומים מגוונים כמו תכנון עירוני, תגובה לאסונות, אפידמיולוגיה ומחקר סביבתי. לכן הוא כלי חיוני למקבלי החלטות ולחוקרים שמנסים להבין ולטפל באתגרים חברתיים וסביבתיים שונים בקנה מידה גלובלי.
תחום תדרים
גודל פיקסל
1,000 מטרים
תחום תדרים
שם | מינימום | מקסימום | גודל הפיקסל | תיאור |
---|---|---|---|---|
b1 |
0* | 21171* | מטרים | מספר משוער של אוכלוסייה |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
השימוש במערכי הנתונים של Landscan נעשה בכפוף לרישיון Creative Commons Attribution 4.0 International License. המשתמשים יכולים להשתמש ביצירה, להעתיק, להפיץ, לשדר ולהתאים אותה למטרות מסחריות ולא מסחריות, ללא הגבלה, כל עוד מציינים בבירור את המקור.
ציטוטים ביבליוגרפיים
Sims, K., Reith, A., Bright, E., קאופמן, ג'יי (Kaufman, J.), Pyle, J., Epting, J., Gonzales, J., Adams, D., Powell, E., אורבן, מ' (Urban, M.), & Rose, A. (2023). LandScan Global 2022 [מערך נתונים]. Oak Ridge National Laboratory. https://doi.org/10.48690/1529167
מספרי DOI
סיור באמצעות Earth Engine
עורך הקוד (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');