LandScan Population Data Global 1km

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

Ten zbiór danych jest częścią katalogu społeczności i nie jest zarządzany przez Google Earth Engine. W przypadku błędów napisz na adres gee-community-catalog@googlegroups.com. Więcej zbiorów danych znajdziesz w katalogu Awesome GEE Community Catalog. Więcej informacji o zbiorach danych społeczności

Właściciel katalogu
Awesome GEE Community Catalog
Dostępność zbioru danych
2000-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
Dostawca zbioru danych
Fragment kodu Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/ORNL/LANDSCAN_GLOBAL")
Tagi
community-dataset demography landscan population sat-io

Opis

Zbiór danych LandScan, udostępniany przez Oak Ridge National Laboratory (ORNL), to kompleksowy zbiór danych o rozmieszczeniu ludności na świecie o wysokiej rozdzielczości, który stanowi cenne źródło informacji dla wielu zastosowań. LandScan wykorzystuje najnowocześniejsze techniki modelowania przestrzennego i zaawansowane źródła danych geoprzestrzennych, aby dostarczać szczegółowe informacje o liczbie i gęstości zaludnienia w rozdzielczości 30 sekund łuku. Umożliwia to uzyskanie precyzyjnych i aktualnych informacji o wzorcach osadnictwa na całym świecie. Dzięki swojej dokładności i szczegółowości LandScan wspiera różne dziedziny, takie jak planowanie przestrzenne, reagowanie na katastrofy, epidemiologia i badania środowiskowe. Jest to niezbędne narzędzie dla decydentów i badaczy, którzy chcą zrozumieć i rozwiązać różne problemy społeczne i środowiskowe na skalę globalną.

Pasma

Rozmiar piksela
1000 metrów

Pasma

Nazwa Minimum Maks. Rozmiar piksela Opis
b1 0* 21171* metry

Szacunkowa liczba ludności
* szacowana wartość minimalna lub maksymalna

Warunki korzystania z usługi

Warunki korzystania z usługi

Zbiory danych Landscan są objęte licencją Creative Commons Attribution 4.0 International. Użytkownicy mogą bez ograniczeń używać, kopiować, rozpowszechniać, przesyłać i adaptować utwór do celów komercyjnych i niekomercyjnych, pod warunkiem że podane zostanie wyraźne oznaczenie źródła.

Cytaty

Cytowania:

  • 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 [zbiór danych]. Oak Ridge National Laboratory. https://doi.org/10.48690/1529167

DOI

Odkrywanie za pomocą Earth Engine

Edytor kodu (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');
Otwórz w edytorze kodu
Zbiór danych LandScan, udostępniany przez Oak Ridge National Laboratory (ORNL), to kompleksowy zbiór danych o rozmieszczeniu ludności na świecie o wysokiej rozdzielczości, który stanowi cenne źródło informacji dla wielu zastosowań. LandScan wykorzystuje najnowocześniejsze techniki modelowania przestrzennego i zaawansowane źródła danych geoprzestrzennych, aby dostarczać szczegółowe informacje o liczbie ludności i …
projects/sat-io/open-datasets/ORNL/LANDSCAN_GLOBAL, community-dataset,demography,landscan,population,sat-io
2000-01-01T00:00:00Z/2023-12-31T00:00:00Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine