1975-2030城市化程度数据集
GHS Settlement Layers简介与Notebook示例
GHS Settlement Layers由 UN Statistical Commission 推荐的城市化程度（stage I ）方法 在JRC形成全球人口网格数据（1975-2030，间隔5年）上的应用。https://www.cbedai.net/xg通过整合从Landsat和Sentinel-2图像数据提取的建成区（GHS-BUILT-S R2022）和从CIESIN GPW v4.11衍生的人口数据（GHS-POP R2022）而生成。本产品根据GHS-BUILT-S和GHS-POP数据集的更新，在2019年发布的数据基础上进行了更新。具体信息可查阅
此数据集属于国际公开数据，任何商业和非商业目的都可以免费使用。
有关此数据产品正确引用的更多详细信息，请参阅 。
引用参考： Schiavina M., Melchiorri M., Pesaresi M. (2022): GHS-SMOD R2022A - GHS settlement layers, application of the Degree of Urbanisation methodology (stage I) to GHS-POP R2022A and GHS-BUILT-S R2022A, multitemporal (1975-2030)European Commission, Joint Research Centre (JRC) PID: , doi: 10.2905/4606D58A-DC08-463C-86A9-D49EF461C47F European Commission, and Statistical Office of the European Union, 2021 Applying the Degree of Urbanisation — A methodological manual to define cities, towns and rural areas for international comparisons — 2021 edition Publications Office of the European Union, 2021; ISBN 978-92-76-20306-3 10.2785/706535
分辨率
1000
波段
| 名称 | 波段说明 | 最小值（估计值） | 最大值（估计值） |
|---|---|---|---|
| smod_code | Settlement classification of the cell | -200 | 30 |
smod_code Class Table
| Value | 描述 | 颜色 |
|---|---|---|
| 10 | Water grid cell | 0C1D60 |
| 11 | Very low density rural grid cell | CCF57A |
| 12 | Low density rural grid cell | AACE65 |
| 13 | Rural cluster | 5E8040 |
| 21 | Suburban or peri-urban | FBFF55 |
| 22 | Semi-dense urban cluster | B68F2F |
| 23 | Dense urban cluster | B68F2F |
| 30 | Urban centre | EB5E58 |
| -200 | / | Nodata |
代码：
import aie
aie.Authenticate()
aie.Initialize()
# 指定需要检索的区域
feature_collection = aie.FeatureCollection('China_Province') \
.filter(aie.Filter.eq('province', '浙江省'))
geometry = feature_collection.geometry()
dataset = aie.ImageCollection('GHS_SMOD_GLOBE_R2022A') \
.filterBounds(geometry) \
.limit(10);
map = aie.Map(
center=dataset.getCenter(),
height=800,
zoom=4
)
vis_params = {
'bands': ['smod_code'],
'min': 10,
'max': 30,
"palette":["#0C1D60","#CCF57A","#AACE65",
"#5E8040","#FBFF55","#B68F2F",
"#B68F2F","#EB5E58"]
}
map.addLayer(
dataset,
vis_params,
'GHS_SMOD_GLOBE_R2022A',
bounds=dataset.getBounds()
)
map
单景影像加载：
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