LandScan Population Data Global 1km

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

這個資料集屬於社群目錄，並非由 Google Earth Engine 管理。 如有錯誤，請傳送電子郵件至 gee-community-catalog@googlegroups.com，或查看更多資料集，進一步瞭解社群資料集。

目錄擁有者
Awesome GEE Community Catalog
資料集可用性
2000-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
資料集供應者
Earth Engine 程式碼片段
ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/ORNL/LANDSCAN_GLOBAL")
標記
community-dataset demography landscan population sat-io

說明

LandScan 資料集由橡樹嶺國家實驗室 (ORNL) 提供，是全面性的高解析度全球人口分布資料集，可做為各種應用程式的寶貴資源。LandScan 採用最先進的空間建模技術和進階地理空間資料來源，以 30 弧秒的解析度提供詳細的人口數和密度資訊，讓您準確掌握全球的人類居住模式。LandScan 具有準確性和精細度，可支援都市規劃、災害應變、流行病學和環境研究等多元領域，是決策者和研究人員不可或缺的工具，有助於瞭解並解決全球各種社會和環境挑戰。

頻帶

像素大小
1000 公尺

樂團

名稱 最小值 最大值 像素大小 說明
b1 0* 21171* 公尺

預估人口數
* 預估最小值或最大值

使用條款

使用條款

Landscan 資料集是依據創用 CC 姓名標示 4.0 國際授權使用。只要清楚標示來源，使用者就能自由使用、複製、散布、傳輸及改編作品，用於商業和非商業用途，不受限制。

引用內容

引用內容：

  • Sims, K.、Reith, A.、Bright, E.、Kaufman, J.、Pyle, J.、Epting, J.、Gonzales, J.、Adams, D.、Powell, E.、Urban, M.、& Rose, A. (2023 年)。LandScan Global 2022 [資料集]。橡樹嶺國家實驗室。https://doi.org/10.48690/1529167

DOI

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (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');
在程式碼編輯器中開啟
LandScan 資料集由橡樹嶺國家實驗室 (ORNL) 提供，是全面性的高解析度全球人口分布資料集，可做為各種應用程式的寶貴資源。LandScan 採用最先進的空間建模技術和進階地理空間資料來源，提供詳細的人口數資訊和…
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