LandScan Population Data Global 1km

информация

Этот набор данных является частью каталога сообщества и не управляется Google Earth Engine. Для сообщений об ошибках обращайтесь по адресу [e-mail] или просмотрите другие наборы данных из каталога сообщества Awesome GEE. Узнайте больше о наборах данных сообщества .

Владелец каталога

Потрясающий каталог сообщества GEE

Доступность набора данных

2000-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z

Производитель наборов данных

Национальная лаборатория Ок-Ридж

Фрагмент кода земляного двигателя

ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/ORNL/LANDSCAN_GLOBAL")

Теги

community-dataset demography landscan population sat-io

Описание

Набор данных LandScan, предоставленный Национальной лабораторией Ок-Ридж (ORNL), представляет собой всеобъемлющий и высокоточный глобальный набор данных о распределении населения, который служит ценным ресурсом для широкого спектра применений. Используя передовые методы пространственного моделирования и современные геопространственные источники данных, LandScan предоставляет подробную информацию о численности и плотности населения с разрешением в 30 угловых секунд, что позволяет получать точные и актуальные данные о моделях расселения людей по всему миру. Благодаря своей точности и детализации, LandScan поддерживает различные области, такие как городское планирование, реагирование на стихийные бедствия, эпидемиология и экологические исследования, что делает его незаменимым инструментом для лиц, принимающих решения, и исследователей, стремящихся понять и решить различные социальные и экологические проблемы в глобальном масштабе.

Группы

Размер пикселя
1000 метров

Группы

Имя	Мин	Макс	Размер пикселя	Описание
b1	0*	21171*	метры	Оценочная численность населения

* расчетное минимальное или максимальное значение

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

Данные Landscan распространяются под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License. Пользователи могут свободно использовать, копировать, распространять, передавать и адаптировать данное произведение в коммерческих и некоммерческих целях без ограничений, при условии четкого указания источника.

Цитаты

Ссылки:

• Симс, К., Рейт, А., Брайт, Э., Кауфман, Дж., Пайл, Дж., Эптинг, Дж., Гонсалес, Дж., Адамс, Д., Пауэлл, Э., Урбан, М., и Роуз, А. (2023). LandScan Global 2022 [Набор данных]. Национальная лаборатория Ок-Ридж. https://doi.org/10.48690/1529167

DOI

• https://doi.org/10.48690/1529167

Исследуйте мир с помощью Earth Engine.

Важно: Earth Engine — это платформа для научного анализа и визуализации геопространственных наборов данных петабайтного масштаба, предназначенная как для общественного блага, так и для коммерческих и государственных пользователей. Earth Engine бесплатна для использования в исследовательских, образовательных и некоммерческих целях. Для начала работы, пожалуйста, зарегистрируйтесь для доступа к Earth Engine.

Редактор кода (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');

Открыть в редакторе кода

Данные о населении LandScan по всему миру (1 км)

Набор данных LandScan, предоставленный Национальной лабораторией Ок-Ридж (ORNL), представляет собой всеобъемлющий и высокоточный глобальный набор данных о распределении популяций, который служит ценным ресурсом для широкого спектра применений. Используя передовые методы пространственного моделирования и современные геопространственные источники данных, LandScan предоставляет подробную информацию о численности популяций и…

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

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

• https://doi.org/10.48690/1529167
• https://doi.org/10.48690/1529167