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GHSL: 世界各国の建物の高さ 2018（P2023A）
この空間ラスター データセットは、2018 年を基準として、建物の高さのグローバルな分布を 100 m の解像度で示しています。建物の高さを予測するために使用される入力データは、ALOS グローバル デジタル地表モデル（30 m）、NASA シャトル レーダー地形測量ミッションなどです。 alos building built built-environment builtup copernicus -
GHSL: グローバル建造物サーフェス 10 m（P2023A）
このラスター データセットは、S2 画像データから観測された 2018 年の建造物サーフェスの分布を、10 m グリッドセルあたりの平方メートルで表しています。データセットでは、a）建造物の総面積と、b）… のグリッドセルに割り当てられた建造物の面積を測定します。 built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: 1975 ～ 2030 年の世界の建造物（P2023A）
このラスター データセットは、建造物が建てられている地表の分布を示しています。値は 100 m グリッドセルあたりの平方メートルで表されます。このデータセットでは、a）総建て込み面積と、b）主に非住宅（NRES）用途のグリッドセルに割り当てられた建て込み面積を測定しています。データが空間的および時間的に補間されている built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: グローバル決済の特性（10 m）2018（P2023A）
この空間ラスター データセットは、人間の居住地を 10 m の解像度で描画し、建造環境の機能と高さに関連するコンポーネントの観点からその内部特性を記述します。GHSL データ プロダクトの詳細については、GHSL データ パッケージ 2023 レポートをご覧ください。 building built builtup copernicus ghsl height -
清華大学の FROM-GLC で、不浸透性サーフェスに変更された年
このデータセットには、1985 年から 2018 年までの世界全体の不浸透面積の年間変化情報が 30 m 解像度で含まれています。透水性から不浸透性への変化は、教師あり分類と時間的な整合性チェックを組み合わせたアプローチを使用して決定されました。不浸透ピクセルは、50% 以上が不浸透であると定義されます。… 建設 人口 清華 都市部
