- Dataset-Verfügbarkeit
- 2016-06-30T07:00:00Z–2023-06-30T07:00:00Z
- Dataset-Anbieter
- Google Research – Open Buildings
- Tags
Beschreibung
Der temporale 2,5D-Datensatz „Open Buildings“ enthält Daten zu Gebäuden, anteiligen Gebäudezahlen und Gebäudehöhen mit einer effektiven räumlichen Auflösung von 1 m (Raster werden mit einer Auflösung von 0,5 m bereitgestellt) in jährlichen Abständen von 2016 bis 2023. Sie wird aus Open-Source-Bildern mit niedriger Auflösung aus der Sentinel-2-Sammlung erstellt.
Der Datensatz ist in Afrika, Südasien, Südostasien, Lateinamerika und der Karibik verfügbar. Ziel dieser Daten ist es, Organisationen (z.B. staatliche Behörden, gemeinnützige Organisationen, kommerzielle Unternehmen) zu unterstützen, die sich auf eine Reihe von Anwendungen für soziale Zwecke konzentrieren.
Sie können die Daten interaktiv mit der Earth Engine-Demo-App untersuchen. Falls Sie Leistungsprobleme mit der Earth Engine-App haben, können Sie stattdessen dieses Earth Engine-Skript ausprobieren.
Wenn Sie kein Earth Engine-Nutzer sind, können Sie die Daten auch direkt aus Google Cloud Storage herunterladen. Verwenden Sie dazu dieses Notebook.
Weitere Informationen zum Projekt und häufig gestellte Fragen zu den Daten finden Sie auf der Projektwebsite.
Beispielskripts:
How to compute building count for a given AOIHow to compute built-up area for a given AOIHow to see two years side-by-side and compare
1 Entspricht dem, was mit einem hochauflösenden Modell mit einem einzelnen Frame mit einer Auflösung von 4 m erreicht werden könnte.
Bänder
Pixelgröße
4 Meter
Bänder
| Name | Einheiten | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|---|
building_fractional_count |
0 | 0,0216 | Meter | Quelldaten zum Ableiten der Anzahl von Gebäuden für ein bestimmtes Einsatzgebiet. Sehen Sie sich die zugehörigen Beispielskripts an. |
|
building_height |
m | 0 | 100 | Meter | Höhe des Gebäudes relativ zum Gelände im Bereich [0 m, 100 m]. |
building_presence |
0 | 1 | Meter | Konfidenzwerte des Modells (d. h. wie sicher ein Modell ist, dass das Pixel Teil eines Gebäudes ist) im Bereich [0,0, 1,0]. Die Werte für die Modellkonfidenz sind nicht kalibriert.Wenn die Modellkonfidenz für ein bestimmtes Pixel 0,8 beträgt, bedeutet das nicht, dass die tatsächliche Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel zur Präsenz beiträgt, 80 % beträgt. Daher können Konfidenzwerte nur für das relative Ranking (z. B. Schwellenwertfestlegung) von Pixeln verwendet werden. Die Zuverlässigkeit des Modells kann je nach Standort und Zeit variieren. Das liegt an einer Reihe von Faktoren wie Wolkenbedeckung und fehlerhaften Ausrichtungen von Bildern. |
Bildattribute
Bildattribute
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| imagery_start_time_epoch_s | DOUBLE | Das frühestmögliche Datum für die Sentinel-2-Quellbilder, die zur Erstellung dieser Raster verwendet wurden. |
| imagery_end_time_epoch_s | DOUBLE | Das spätestmögliche Datum für die Sentinel-2-Quellbilder, die zur Erstellung dieser Raster verwendet wurden. |
| inference_time_epoch_s | DOUBLE | Die Zeit, für die die Raster den Zustand der Welt vorhersagen sollen, in Sekunden seit Epoche. |
| s2cell_token | STRING | Token der S2-Zelle, zu der diese Kachel gehört. Aufgrund von UTM-Zonengrenzen kann eine einzelne S2-Zelle, die sich über mehrere Zonen erstreckt, mehrere entsprechende Kacheln in verschiedenen Projektionszonen haben. Weitere Informationen finden Sie unter http://s2geometry.io/. |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Die Daten werden unter der Creative Commons-Lizenz „Namensnennung“ (CC-BY 4.0) und der Open Data Commons Open Database License (ODbL) v1.0 freigegeben. Als Nutzer können Sie auswählen, welche der beiden Lizenzen Sie bevorzugen, und die Daten gemäß den Bedingungen dieser Lizenz verwenden.
Nutzt die Copernicus Sentinel-2-Daten (2015 bis heute). Rechtliche Hinweise zu Sentinel-Daten
Zitate
Wojciech Sirko, Emmanuel Asiedu Brempong, Juliana T. C. Marcos, Abigail Annkah, Abel Korme, Mohammed Alewi Hassen, Krishna Sapkota, Tomer Shekel, Abdoulaye Diack, Sella Nevo, Jason Hickey, John Quinn. High-Resolution Building and Road Detection from Sentinel-2, 2023.
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var geometry = ee.Geometry.Point( [31.549876545106667, 30.011531513347673]); // New Cairo, Egypt var col = ee.ImageCollection('GOOGLE/Research/open-buildings-temporal/v1'); /** * Adds building presence and height layers for a given timestamp. * @param {number} millis Timestamp in milliseconds. */ function addLayers(millis) { // Create a mosaic of tiles with the same timestamp. var mosaic = col.filter(ee.Filter.eq('system:time_start', millis)).mosaic(); var year = new Date(millis).getFullYear(); Map.addLayer( mosaic.select('building_presence'), {max: 1}, 'building_presence_conf_' + year); Map.addLayer( mosaic.select('building_height'), {max: 100}, 'building_height_m_' + year, /*shown=*/ false); }; // Get latest 2 years var ts = col.filterBounds(geometry) .aggregate_array('system:time_start') .distinct() .sort() .getInfo() .slice(-2); ts.forEach(addLayers); Map.centerObject(geometry, 14);