ওয়ার্ল্ড সেটেলমেন্ট ফুটপ্রিন্ট (WSF) 2015 হল একটি 10মি রেজোলিউশনের বাইনারি মাস্ক যা বিশ্বব্যাপী মানব বসতির সীমার রূপরেখা 2014-2015 মাল্টিটেম্পোরাল ল্যান্ডস্যাট-8 এবং সেন্টিনেল-1 চিত্রের মাধ্যমে প্রাপ্ত হয়েছে (যার মধ্যে যথাক্রমে ~217,000 এবং 0 ~107, দৃশ্যমান হয়েছে)।
সময়ের সাথে সাথে মানব বসতিগুলির অস্থায়ী গতিশীলতা অন্যান্য সমস্ত অ-বসতি তথ্য শ্রেণীর তুলনায় সংবেদনশীলভাবে আলাদা। তাই, নির্বাচিত সময়ের ব্যবধানে আগ্রহের একটি অঞ্চলে উপলব্ধ সমস্ত মাল্টি-টেম্পোরাল ইমেজ দেওয়া, মূল সাময়িক পরিসংখ্যান (অর্থাৎ, সাময়িক গড়, সর্বনিম্ন, সর্বোচ্চ, ইত্যাদি) এর জন্য বের করা হয়েছে:
রাডার ডেটার ক্ষেত্রে মূল ব্যাকস্ক্যাটারিং মান; এবং
বিভিন্ন বর্ণালী সূচক (যেমন, গাছপালা সূচক, বিল্ট-আপ সূচক, ইত্যাদি) অপটিক্যাল চিত্রের ক্ষেত্রে ক্লাউড মাস্কিং করার পরে প্রাপ্ত।
এর পরে, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVMs) এর উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন শ্রেণিবিন্যাস স্কিমগুলি যথাক্রমে অপটিক্যাল এবং রাডার টেম্পোরাল বৈশিষ্ট্যগুলিতে আলাদাভাবে প্রয়োগ করা হয়, এবং অবশেষে, দুটি আউটপুট সঠিকভাবে একত্রিত হয়।
স্তরের উচ্চ নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা পরিমাণগতভাবে মূল্যায়ন করার জন্য, ক্রাউড-সোর্সিং ফটো-ব্যাখ্যা দ্বারা লেবেলযুক্ত বিপুল পরিমাণ গ্রাউন্ড-ট্রুথ নমুনার (যেমন, 900,000) উপর ভিত্তি করে Google-এর সহযোগিতায় একটি বিস্তৃত বৈধতা অনুশীলন করা হয়েছে। বর্তমানে সাহিত্যে প্রস্তাবিত অত্যাধুনিক অনুশীলনগুলি অনুসরণ করে একটি পরিসংখ্যানগতভাবে শক্তিশালী এবং স্বচ্ছ প্রোটোকল সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
সমস্ত প্রযুক্তিগত বিবরণের জন্য, অনুগ্রহ করে প্রকাশনা পড়ুন
Marconcini, M., Metz-Marconcini, A., Üreyen, S., Palacios-Lopez, D., Hanke, W., Bachofer, F., Zeidler, J., Esch, T., Gorelick, N., Kakarla, A., Paganini, M., Strano, E. (2020)। মানুষ কোথায় বাস করে তার রূপরেখা, ওয়ার্ল্ড সেটেলমেন্ট ফুটপ্রিন্ট 2015। বৈজ্ঞানিক ডেটা, 7(1), 1-14। doi:10.1038/s41597-020-00580-5
ওয়ার্ল্ড সেটেলমেন্ট ফুটপ্রিন্ট (WSF) 2015 হল একটি 10মি রেজোলিউশনের বাইনারি মাস্ক যা বিশ্বব্যাপী মানব বসতির সীমার রূপরেখা 2014-2015 মাল্টিটেম্পোরাল ল্যান্ডস্যাট-8 এবং সেন্টিনেল-1 চিত্রের মাধ্যমে প্রাপ্ত হয়েছে (যার মধ্যে যথাক্রমে ~217,000 এবং 0 ~107, দৃশ্যমান হয়েছে)। সময়ের সাথে সাথে মানুষের বসতিগুলির অস্থায়ী গতিশীলতা সংবেদনশীলভাবে ভিন্ন …
DLR/WSF/WSF2015/v1, ল্যান্ডকভার, ল্যান্ডস্যাট থেকে প্রাপ্ত, জনসংখ্যা, সেন্টিনেল1-প্রাপ্ত, বসতি, শহুরে
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe World Settlement Footprint (WSF) 2015 dataset provides a 10m resolution global map of human settlements, derived from 2014-2015 Landsat-8 and Sentinel-1 imagery.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt utilizes temporal dynamics and spectral indices to distinguish settlement areas from other land cover types with high accuracy, validated by extensive ground-truth samples.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is freely available under a CC0-1.0 license and can be accessed and analyzed through Google Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCreated by the German Aerospace Center (DLR) in collaboration with Google, the WSF 2015 is detailed in a Scientific Data publication.\u003c/p\u003e\n"]]],["The World Settlement Footprint (WSF) 2015 dataset, provided by DLR, is a global 10m resolution binary mask of human settlements. It uses 2014-2015 Landsat-8 and Sentinel-1 imagery, processing approximately 217,000 and 107,000 scenes, respectively. Temporal statistics from radar and optical data, including spectral indices, are extracted. Support Vector Machines (SVMs) are applied to classify settlements, with outputs combined and validated using 900,000 ground-truth samples. The dataset is accessible via Earth Engine.\n"],null,["# World Settlement Footprint 2015\n\nDataset Availability\n: 2015-01-01T00:00:00Z--2016-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)](https://www.dlr.de/)\n\nTags\n:\n[landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [landsat-derived](/earth-engine/datasets/tags/landsat-derived) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [sentinel1-derived](/earth-engine/datasets/tags/sentinel1-derived) [settlement](/earth-engine/datasets/tags/settlement) [urban](/earth-engine/datasets/tags/urban) \n\n#### Description\n\nThe World Settlement Footprint (WSF) 2015 is a 10m resolution binary mask\noutlining the extent of human settlements globally derived by means of\n2014-2015 multitemporal Landsat-8 and Sentinel-1 imagery (of which \\~217,000 and\n\\~107,000 scenes have been processed, respectively).\n\nThe temporal dynamics of human settlements over time are\nsensibly different than those of all other non-settlement information classes.\nHence, given all the multitemporal images available over a region of interest\nin the selected time interval, key temporal statistics (i.e., temporal mean,\nminimum, maximum, etc.) are extracted for:\n\n- the original backscattering value in the case of radar data; and\n- different spectral indices (e.g., vegetation index, built-up index, etc.) derived after performing cloud masking in the case of optical imagery.\n\nNext, different classification schemes based on Support\nVector Machines (SVMs) are separately applied to the optical and radar temporal\nfeatures, respectively, and, finally, the two outputs are properly combined\ntogether.\n\nTo quantitatively assess the high accuracy and reliability of the\nlayer, an extensive validation exercise has been carried out in collaboration\nwith Google based on a huge amount of ground-truth samples (i.e., 900,000)\nlabeled by crowd-sourcing photo-interpretation. A statistically\nrobust and transparent protocol has been defined following the state-of-the-art\npractices currently recommended in the literature.\n\nFor all technical details, please refer to\n[the publication](https://www.nature.com/articles/s41597-020-00580-5)\n\n### Bands\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|--------------|-----|-----|------------|-------------------------|\n| `settlement` | 255 | 255 | 10 meters | A human settlement area |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC0-1.0](https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Marconcini, M., Metz-Marconcini, A., Üreyen, S., Palacios-Lopez, D., Hanke, W., Bachofer, F.,\n Zeidler, J., Esch, T., Gorelick, N., Kakarla, A., Paganini, M., Strano, E. (2020).\n Outlining where humans live, the World Settlement Footprint 2015. Scientific Data, 7(1), 1-14.\n [doi:10.1038/s41597-020-00580-5](https://doi.org/10.1038/s41597-020-00580-5)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.1038/s41597-020-00580-5\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.Image('DLR/WSF/WSF2015/v1');\n\nvar opacity = 0.75;\nvar blackBackground = ee.Image(0);\nMap.addLayer(blackBackground, null, 'Black background', true, opacity);\n\nvar visualization = {\n min: 0,\n max: 255,\n};\nMap.addLayer(dataset, visualization, 'Human settlement areas');\n\nMap.setCenter(90.45, 23.7, 7);\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/DLR/DLR_WSF_WSF2015_v1) \n[World Settlement Footprint 2015](/earth-engine/datasets/catalog/DLR_WSF_WSF2015_v1) \nThe World Settlement Footprint (WSF) 2015 is a 10m resolution binary mask outlining the extent of human settlements globally derived by means of 2014-2015 multitemporal Landsat-8 and Sentinel-1 imagery (of which \\~217,000 and \\~107,000 scenes have been processed, respectively). The temporal dynamics of human settlements over time are sensibly different ... \nDLR/WSF/WSF2015/v1, landcover,landsat-derived,population,sentinel1-derived,settlement,urban \n2015-01-01T00:00:00Z/2016-01-01T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.1038/s41597-020-00580-5](https://doi.org/https://www.dlr.de/)\n- [https://doi.org/10.1038/s41597-020-00580-5](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/DLR_WSF_WSF2015_v1)"]]
