LandScan Population Data Global 1km

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

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कैटलॉग का मालिक
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डेटासेट की उपलब्धता
2000-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine स्निपेट
ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/ORNL/LANDSCAN_GLOBAL")
टैग
community-dataset demography landscan population sat-io

ब्यौरा

ओक रिज नैशनल लैबोरेट्री (ओआरएनएल) से मिला LandScan डेटासेट, दुनिया भर में जनसंख्या के वितरण का एक बेहतरीन और अच्छी क्वालिटी वाला डेटासेट है. यह कई तरह के ऐप्लिकेशन के लिए एक अहम संसाधन के तौर पर काम करता है. LandScan, जगह के हिसाब से डेटा इकट्ठा करने की आधुनिक तकनीकों और जियोस्पेशल डेटा के बेहतर सोर्स का इस्तेमाल करता है. यह 30 आर्क-सेकंड के रिज़ॉल्यूशन पर, जनसंख्या की संख्या और घनत्व के बारे में पूरी जानकारी देता है. इससे दुनिया भर में इंसानों के रहने की जगहों के बारे में सटीक और अप-टू-डेट जानकारी मिलती है. LandScan की सटीक और बारीक जानकारी की वजह से, यह शहरी नियोजन, आपदा राहत, महामारी विज्ञान, और पर्यावरण से जुड़ी रिसर्च जैसे अलग-अलग फ़ील्ड में मदद करता है. इसलिए, यह नीति निर्माताओं और शोधकर्ताओं के लिए एक ज़रूरी टूल है. इसकी मदद से, वे दुनिया भर में सामाजिक और पर्यावरण से जुड़ी अलग-अलग चुनौतियों को समझ सकते हैं और उनका समाधान कर सकते हैं.

बैंड

पिक्सल का साइज़
1,000 मीटर

बैंड

नाम कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
b1 0* 21171* मीटर

अनुमानित जनसंख्या
* अनुमानित न्यूनतम या अधिकतम वैल्यू

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

Landscan डेटासेट को क्रिएटिव कॉमंस एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनैशनल लाइसेंस के तहत लाइसेंस मिला है. उपयोगकर्ता, काम को व्यावसायिक और गैर-व्यावसायिक मकसद से इस्तेमाल कर सकते हैं. इसके अलावा, वे इसे कॉपी कर सकते हैं, बांट सकते हैं, ट्रांसमिट कर सकते हैं, और इसमें बदलाव कर सकते हैं. इसके लिए, उन्हें किसी तरह की पाबंदी का सामना नहीं करना पड़ेगा. हालांकि, उन्हें स्रोत के बारे में साफ़ तौर पर जानकारी देनी होगी.

उद्धरण

साइटेशन:

  • सिम्स, के॰, एलेक्स रीथ, ब्राइट, ई., कौफ़मैन, जे., पाइल, जे., एप्टिंग, जे., गोंज़ालेज़, जे., एडम्स, डी., पॉवेल, ई॰, अर्बन, एम॰, & Rose, A. (2023). LandScan Global 2022 [डेटा सेट]. Oak Ridge National Laboratory. https://doi.org/10.48690/1529167

डीओआई

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (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');
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ओक रिज नैशनल लैबोरेट्री (ओआरएनएल) से मिला LandScan डेटासेट, दुनिया भर में जनसंख्या के वितरण का एक बेहतरीन और अच्छी क्वालिटी वाला डेटासेट है. यह कई तरह के ऐप्लिकेशन के लिए एक अहम संसाधन के तौर पर काम करता है. LandScan, जनसंख्या की गिनती और … के बारे में ज़्यादा जानकारी देता है. इसके लिए, वह बेहतरीन स्पैटियल मॉडलिंग तकनीक और जियोस्पेशल डेटा के बेहतर सोर्स का इस्तेमाल करता है
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