LandScan 数据集是一个全面的高分辨率全球人口分布数据集

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此星光明 发表于 2025/01/26 18:34:28 2025/01/26
【摘要】 ​ 简介美国橡树岭国家实验室(ORNL)提供的 LandScan 数据集是一个全面的高分辨率全球人口分布数据集,是广泛应用的宝贵资源。 利用最先进的空间建模技术和先进的地理空间数据源,LandScan 以 30 弧秒的分辨率提供了有关人口数量和密度的详细信息,从而能够对全球范围内的人类居住模式进行精确的最新了解。 凭借其准确性和细粒度,LandScan 支持城市规划、灾害响应、流行病学和环境...

 简介

美国橡树岭国家实验室(ORNL)提供的 LandScan 数据集是一个全面的高分辨率全球人口分布数据集,是广泛应用的宝贵资源。 利用最先进的空间建模技术和先进的地理空间数据源,LandScan 以 30 弧秒的分辨率提供了有关人口数量和密度的详细信息,从而能够对全球范围内的人类居住模式进行精确的最新了解。 凭借其准确性和细粒度,LandScan 支持城市规划、灾害响应、流行病学和环境研究等多个领域,成为决策者和研究人员了解和应对全球范围内各种社会和环境挑战的重要工具。

数据集说明

空间信息

Catalog owner
Dataset Availability

2000-01-01T00:00:00 - 2022-12-31T00:00:00

Dataset Provider

Oak Ridge National Laboratory

Contact

Contact information not available.

Collection Snippet

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

变量

Resolution

1000 meters

Bands Table
Name Description Min* Max*
b1

Estimated Population count

0 21171

* = Values are estimated

代码

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');

代码链接

https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples%3ADatasets%2Fsat-io%2Fprojects_sat-io_open-datasets_GLOBathy_GLOBathy_bathymetry

结果

引用

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 [Data set]. Oak Ridge National Laboratory. ORNL LandScan Viewer - Oak Ridge National Laboratory

许可

Landscan 数据集采用知识共享署名 4.0 国际许可协议。 用户可以为商业和非商业目的自由使用、复制、分发、传输和改编作品,不受任何限制,但必须明确注明出处。

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