Tập dữ liệu này thuộc Danh mục cộng đồng và không do Google Earth Engine quản lý. Liên hệ với gee-community-catalog@googlegroups.com để báo cáo lỗi hoặc xem thêm các tập dữ liệu trong Danh mục cộng đồng GEE tuyệt vời. Tìm hiểu thêm về Tập dữ liệu của cộng đồng.
- Chủ sở hữu danh mục
- Danh mục cộng đồng GEE tuyệt vời
- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 2000-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
- Nhà cung cấp tập dữ liệu
- Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge
- Thẻ
Mô tả
Tập dữ liệu LandScan do Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge (ORNL) cung cấp, mang đến một tập dữ liệu toàn cầu toàn diện và có độ phân giải cao về phân bố dân số, đóng vai trò là một nguồn tài nguyên có giá trị cho nhiều ứng dụng. Nhờ tận dụng các kỹ thuật mô hình hoá không gian hiện đại và các nguồn dữ liệu không gian địa lý tiên tiến, LandScan cung cấp thông tin chi tiết về số lượng và mật độ dân số ở độ phân giải 30 giây cung, giúp bạn nắm bắt thông tin chi tiết chính xác và mới nhất về mô hình định cư của con người trên toàn cầu. Với độ chính xác và chi tiết, LandScan hỗ trợ nhiều lĩnh vực như quy hoạch đô thị, ứng phó thảm hoạ, dịch tễ học và nghiên cứu môi trường, nhờ đó trở thành một công cụ thiết yếu cho những người ra quyết định và nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu và giải quyết nhiều thách thức về xã hội và môi trường trên quy mô toàn cầu.
Băng tần
Kích thước pixel
1.000 mét
Băng tần
| Tên | Phút | Tối đa | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|---|---|
b1 |
0* | 21171* | mét | Số lượng dân số ước tính |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Các tập dữ liệu Landscan được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Ghi công theo Creative Commons 4.0. Người dùng có thể tự do sử dụng, sao chép, phân phối, truyền tải và điều chỉnh tác phẩm cho mục đích thương mại và phi thương mại mà không bị hạn chế, miễn là nguồn được ghi nhận rõ ràng.
Trích dẫn
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 [Tập dữ liệu]. Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge. https://doi.org/10.48690/1529167
DOI
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (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');