- Disponibilità del set di dati
- 2016-06-30T07:00:00Z–2023-06-30T07:00:00Z
- Fornitore di set di dati
- Ricerca Google - Open Buildings
- Tag
Descrizione
Il set di dati temporali 2.5D Open Buildings contiene dati sulla presenza di edifici, conteggi frazionari degli edifici e altezze degli edifici a una risoluzione spaziale effettiva di 1 metri (i raster vengono forniti a una risoluzione di 0, 5 metri) con una cadenza annuale dal 2016 al 2023. È prodotta a partire da immagini open source a bassa risoluzione della raccolta Sentinel-2.
Il set di dati è disponibile in Africa, Asia meridionale, Sud-est asiatico, America Latina e Caraibi. Lo scopo di questi dati è supportare le organizzazioni (ad es. governative, non profit, commerciali) che si concentrano su una serie di applicazioni per il bene sociale.
Esplora i dati in modo interattivo con l'app demo di Earth Engine. Se riscontri problemi di prestazioni con l'app Earth Engine, prova invece questo script di Earth Engine.
In alternativa, se non sei un utente di Earth Engine, puoi scaricare i dati direttamente da Google Cloud Storage utilizzando questo notebook.
Per ulteriori dettagli sul progetto e domande frequenti sui dati, visita il sito web del progetto.
Script di esempio:
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 equivalente a quello che si potrebbe ottenere con un modello ad alta risoluzione utilizzando un singolo frame di immagini con risoluzione di 4 m.
Bande
Dimensioni pixel
4 metri
Bande
| Nome | Unità | Min | Max | Dimensioni dei pixel | Descrizione |
|---|---|---|---|---|---|
building_fractional_count |
0 | 0,0216 | metri | Dati di origine per il calcolo del numero di edifici per una determinata AOI. Consulta gli script di esempio che accompagnano questo documento. |
|
building_height |
m | 0 | 100 | metri | Altezza dell'edificio rispetto al terreno nell'intervallo [0 m, 100 m]. |
building_presence |
0 | 1 | metri | Valori di confidenza del modello (ovvero il livello di confidenza di un modello che il pixel faccia parte di un edificio) nell'intervallo [0.0, 1.0]. Tieni presente che i valori di confidenza del modello non sono calibrati, il che significa che se la confidenza del modello per un determinato pixel è 0, 8, non significa che la probabilità effettiva di creare presenza sia dell'80%. Pertanto, i valori di confidenza possono essere utilizzati solo per il ranking relativo (ad es. la definizione di soglie) dei pixel. Inoltre, l'affidabilità del modello può variare in base alla posizione e al tempo in base a una serie di fattori come la copertura nuvolosa, il disallineamento delle immagini e così via. |
Proprietà immagini
Proprietà immagine
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| imagery_start_time_epoch_s | DOUBLE | La data più vecchia possibile per le immagini dell'origine Sentinel-2 utilizzate per produrre questi raster. |
| imagery_end_time_epoch_s | DOUBLE | La data più recente possibile per le immagini dell'origine Sentinel-2 utilizzate per produrre questi raster. |
| inference_time_epoch_s | DOUBLE | Ora in cui i raster dovrebbero prevedere lo stato del mondo, in secondi dall'epoca. |
| s2cell_token | STRING | Token della cella S2 a cui appartiene questo riquadro. A causa dei limiti delle zone UTM, una singola cella S2 che si estende su più zone potrebbe avere più riquadri corrispondenti in zone di proiezione diverse. Vedi http://s2geometry.io/. |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
I dati vengono condivisi ai sensi della licenza Creative Commons Attribution (CC-BY 4.0) e della licenza Open Data Commons Open Database License (ODbL) v1.0. In qualità di utente, puoi scegliere quale delle due licenze preferisci e utilizzare i dati in base ai termini della licenza.
Sfrutta i dati di Copernicus Sentinel-2 (dal 2015 a oggi). Consulta l'avviso legale sui dati di Sentinel
Citazioni
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. Rilevamento di edifici e strade ad alta risoluzione da Sentinel-2, 2023.
Esplorare con Earth Engine
Editor di codice (JavaScript)
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);