World Settlement Footprint (WSF) 2015, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन वाला बाइनरी मास्क है. इसमें दुनिया भर में इंसानी बस्तियों की सीमाएं दिखाई गई हैं. यह डेटा, 2014-2015 के मल्टीटेम्पोरल Landsat-8 और Sentinel-1 की इमेज से मिला है. इनमें से ~2,17,000 और ~1,07,000 सीन प्रोसेस किए गए हैं.
समय के साथ-साथ, मानवीय बस्तियों में होने वाले बदलाव, बस्तियों के अलावा अन्य सभी जानकारी वाली क्लास से अलग होते हैं.
इसलिए, चुने गए समय अंतराल में किसी इलाके के लिए उपलब्ध सभी मल्टीटेम्पोरल इमेज के आधार पर, समय के हिसाब से मुख्य आंकड़े (जैसे, समय के हिसाब से औसत, कम से कम, ज़्यादा से ज़्यादा वगैरह) निकाले जाते हैं. ये आंकड़े इनके लिए निकाले जाते हैं:
रेडार डेटा के मामले में, ओरिजनल बैकस्कैटरिंग वैल्यू; और
ऑप्टिकल इमेज के मामले में, क्लाउड मास्किंग करने के बाद अलग-अलग स्पेक्ट्रल इंडेक्स (जैसे, वनस्पति सूचकांक, बिल्ट-अप इंडेक्स वगैरह) निकाले जाते हैं.
इसके बाद, सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) पर आधारित अलग-अलग क्लासिफ़िकेशन स्कीम को ऑप्टिकल और रडार की टाइमपोरल सुविधाओं पर अलग-अलग तरीके से लागू किया जाता है. आखिर में, दोनों आउटपुट को एक साथ जोड़ दिया जाता है.
लेयर की ज़्यादा सटीक और भरोसेमंद होने का आकलन करने के लिए, Google के साथ मिलकर पुष्टि करने की एक लंबी प्रक्रिया पूरी की गई है.यह प्रक्रिया, ज़मीनी हकीकत से जुड़े बहुत सारे सैंपल के आधार पर की गई है. जैसे, 9,00,000)
को क्राउड-सोर्सिंग फ़ोटो-इंटरप्रिटेशन के ज़रिए लेबल किया गया है. आंकड़ों के हिसाब से सटीक और पारदर्शी प्रोटोकॉल तय किया गया है. यह प्रोटोकॉल, साहित्य में फ़िलहाल सुझाई गई सबसे बेहतरीन प्रक्रियाओं के मुताबिक है.
मार्कोनी, एम., एलेक्सांद्र मेट्ज़-मार्कोनसिनी, उरेयेन, एस., पलासियोस-लोपेज़, डी., हैंके, डब्ल्यू॰, बाकोफ़र, एफ़.,
ज़ेडलर, जे., एश, टी., गोरेलिक, एन., ककारला, ए., पागानिनी, एम॰, स्ट्रानो, ई॰ (2020).
इस इमेज में, वर्ल्ड सेटलमेंट फ़ुटप्रिंट 2015 के हिसाब से, यह दिखाया गया है कि लोग कहां रहते हैं. Scientific Data, 7(1), 1-14.
doi:10.1038/s41597-020-00580-5
World Settlement Footprint (WSF) 2015, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन वाला बाइनरी मास्क है. इसमें दुनिया भर में इंसानी बस्तियों की सीमाएं दिखाई गई हैं. यह 2014-2015 के मल्टीटेम्पोरल Landsat-8 और Sentinel-1 की इमेज से बनाया गया है. इनमें से ~2,17,000 और ~1,07,000 सीन प्रोसेस किए गए हैं. समय के साथ-साथ, मानव बस्तियों की अस्थायी गतिकी में समझदारी से अंतर किया गया है …
[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)"]]
