यह बड़े पैमाने पर उपलब्ध ओपन डेटासेट है. इसमें इमारतों की आउटलाइन शामिल हैं. ये आउटलाइन, 50 सेंटीमीटर की हाई-रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज से ली गई हैं. इसमें अफ़्रीका, लैटिन अमेरिका, कैरेबियन, दक्षिण एशिया, और दक्षिण-पूर्व एशिया में 180 करोड़ इमारतों का पता लगाया गया है. इस अनुमान में 5.8 करोड़ वर्ग कि॰मी॰ का क्षेत्र शामिल था.
इस डेटासेट में मौजूद हर बिल्डिंग के लिए, हम पॉलीगॉन शामिल करते हैं. इससे ज़मीन पर बिल्डिंग के फ़ुटप्रिंट के बारे में पता चलता है. साथ ही, हम कॉन्फ़िडेंस स्कोर भी शामिल करते हैं. इससे पता चलता है कि हमें कितना भरोसा है कि यह एक बिल्डिंग है. इसके अलावा, हम बिल्डिंग के सेंटर से जुड़ा प्लस कोड भी शामिल करते हैं. इसमें बिल्डिंग के टाइप, उसके पते या उसकी ज्यामिति के अलावा किसी अन्य जानकारी के बारे में कोई जानकारी नहीं है.
बिल्डिंग फ़ुटप्रिंट, कई ज़रूरी कामों के लिए मददगार होते हैं. जैसे, जनसंख्या का अनुमान लगाना, शहरी नियोजन, मानवीय सहायता, पर्यावरण विज्ञान, और जलवायु विज्ञान. यह प्रोजेक्ट घाना में शुरू किया गया है. शुरुआत में, इसका फ़ोकस अफ़्रीका महाद्वीप पर था. अब दक्षिण एशिया, दक्षिण-पूर्व एशिया, लैटिन अमेरिका, और कैरेबियन के बारे में नए अपडेट दिए जाते हैं.
यह अनुमान मई 2023 में लगाया गया था.
ज़्यादा जानकारी के लिए, Open Buildings डेटासेट की आधिकारिक वेबसाइट देखें.
टेबल स्कीमा
टेबल स्कीमा
नाम
टाइप
ब्यौरा
area_in_meters
DOUBLE
पॉलीगॉन का क्षेत्रफल, वर्ग मीटर में.
कॉन्फ़िडेंस
DOUBLE
मॉडल ने कॉन्फ़िडेंस स्कोर [0.65;1.0] असाइन किया है.
full_plus_code
स्ट्रिंग
बिल्डिंग के पॉलीगॉन के केंद्रक पर मौजूद पूरा प्लस कोड.
डब्ल्यू॰ सिरको, एस. कशुबिन, एम. Ritter, A. अन्नकाह, वाई॰एस॰ई॰ बूशारेब, वाई॰ डौफ़िन,
डी॰ Keysers, M. Neumann, M. सिसे, जे॰ए॰ क्विन. हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज से, महाद्वीप के हिसाब से इमारतों का पता लगाना.
arXiv:2107.12283, 2021.
FeatureView, FeatureCollection का एक ऐसा वर्शन होता है जिसे सिर्फ़ देखा जा सकता है. यह तेज़ी से लोड होता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, FeatureView दस्तावेज़ पर जाएं.
यह बड़े पैमाने पर उपलब्ध ओपन डेटासेट है. इसमें इमारतों की आउटलाइन शामिल हैं. ये आउटलाइन, सैटलाइट से ली गई 50 सेमी की हाई-रिज़ॉल्यूशन तस्वीरों से ली गई हैं. इसमें अफ़्रीका, लैटिन अमेरिका, कैरेबियन, दक्षिण एशिया, और दक्षिण-पूर्व एशिया में 1.8 अरब इमारतों की पहचान की गई है. अनुमान 5.8 करोड़ वर्ग किलोमीटर के इलाके के लिए लगाया गया था. इस डेटासेट में मौजूद हर इमारत के लिए, हमने पॉलीगॉन शामिल किया है, जिसमें …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe Open Buildings dataset provides outlines of 1.8B buildings derived from 50 cm satellite imagery across Africa, Latin America, Caribbean, South Asia, and Southeast Asia.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt includes building footprints, a confidence score, and a Plus Code for each building, covering an area of 58M km².\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBuilding footprints can be used for various applications, including population estimation, urban planning, and environmental science.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is available under the CC-BY-4.0 license and is accessible through Google Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset includes building confidence scores, allowing users to filter buildings based on the model's certainty.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Open Buildings V3 Polygons\n\nDataset Availability\n: 2023-05-30T00:00:00Z--2023-05-30T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Google Research - Open Buildings](https://sites.research.google/open-buildings/)\n\nTags\n:\n [africa](/earth-engine/datasets/tags/africa) [asia](/earth-engine/datasets/tags/asia) [building](/earth-engine/datasets/tags/building) [built-up](/earth-engine/datasets/tags/built-up) [open-buildings](/earth-engine/datasets/tags/open-buildings) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [south-asia](/earth-engine/datasets/tags/south-asia) [southeast-asia](/earth-engine/datasets/tags/southeast-asia) [table](/earth-engine/datasets/tags/table) \nstructure \n\n#### Description\n\nThis large-scale open dataset consists of outlines of buildings derived\nfrom high-resolution 50 cm satellite imagery. It contains 1.8B building\ndetections in Africa, Latin America, Caribbean, South Asia and Southeast\nAsia. The inference spanned an area of 58M km².\n\nFor each building in this dataset we include the polygon describing its\nfootprint on the ground, a confidence score indicating how sure we are that\nthis is a building, and a [Plus Code](https://plus.codes/) corresponding to\nthe center of the building. There is no information about the type of\nbuilding, its street address, or any details other than its geometry.\n\nBuilding footprints are useful for a range of important applications: from\npopulation estimation, urban planning and humanitarian response to\nenvironmental and climate science. The project is based in Ghana, with an\ninitial focus on the continent of Africa and new updates on South Asia,\nSouth-East Asia, Latin America and the Caribbean.\n\nInference was carried out during May 2023.\n\nFor more details see the official\n[website](https://sites.research.google/open-buildings/) of the Open\nBuildings dataset.\n\n### Table Schema\n\n**Table Schema**\n\n| Name | Type | Description |\n|--------------------|----------|-----------------------------------------------------------------------------|\n| area_in_meters | DOUBLE | Area in square meters of the polygon. |\n| confidence | DOUBLE | Confidence score \\[0.65;1.0\\] assigned by the model. |\n| full_plus_code | STRING | The full [Plus Code](https://plus.codes/) at the building polygon centroid. |\n| longitude_latitude | GEOMETRY | Centroid of the polygon. |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- W. Sirko, S. Kashubin, M. Ritter, A. Annkah, Y.S.E. Bouchareb, Y. Dauphin,\n D. Keysers, M. Neumann, M. Cisse, J.A. Quinn. Continental-scale building\n detection from high resolution satellite imagery.\n [arXiv:2107.12283](https://arxiv.org/abs/2107.12283), 2021.\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\n// Visualization of GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons.\n\nvar t = ee.FeatureCollection('GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons');\n\nvar t_065_070 = t.filter('confidence \u003e= 0.65 && confidence \u003c 0.7');\nvar t_070_075 = t.filter('confidence \u003e= 0.7 && confidence \u003c 0.75');\nvar t_gte_075 = t.filter('confidence \u003e= 0.75');\n\nMap.addLayer(t_065_070, {color: 'FF0000'}, 'Buildings confidence [0.65; 0.7)');\nMap.addLayer(t_070_075, {color: 'FFFF00'}, 'Buildings confidence [0.7; 0.75)');\nMap.addLayer(t_gte_075, {color: '00FF00'}, 'Buildings confidence \u003e= 0.75');\nMap.setCenter(3.389, 6.492, 17); // Lagos, Nigeria\nMap.setOptions('SATELLITE');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/GOOGLE/GOOGLE_Research_open-buildings_v3_polygons)\n\n### Visualize as a FeatureView\n\n\nA `FeatureView` is a view-only, accelerated representation of a\n`FeatureCollection`. For more details, visit the\n[`FeatureView` documentation.](/earth-engine/guides/featureview_overview)\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 fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer(\n 'GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons_FeatureView');\n\nvar visParams = {\n rules: [\n {\n filter: ee.Filter.expression('confidence \u003e= 0.65 && confidence \u003c 0.7'),\n color: 'FF0000'\n },\n {\n filter: ee.Filter.expression('confidence \u003e= 0.7 && confidence \u003c 0.75'),\n color: 'FFFF00'\n },\n {\n filter: ee.Filter.expression('confidence \u003e= 0.75'),\n color: '00FF00'\n },\n ]\n};\n\nfvLayer.setVisParams(visParams);\nfvLayer.setName('Buildings');\n\nMap.setCenter(3.389, 6.492, 17); // Lagos, Nigeria\nMap.add(fvLayer);\nMap.setOptions('SATELLITE');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/GOOGLE/GOOGLE_Research_open-buildings_v3_polygons_FeatureView) \n[Open Buildings V3 Polygons](/earth-engine/datasets/catalog/GOOGLE_Research_open-buildings_v3_polygons) \nThis large-scale open dataset consists of outlines of buildings derived from high-resolution 50 cm satellite imagery. It contains 1.8B building detections in Africa, Latin America, Caribbean, South Asia and Southeast Asia. The inference spanned an area of 58M km². For each building in this dataset we include the polygon describing ... \nGOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons, africa,asia,building,built-up,open-buildings,population,south-asia,southeast-asia,table \n2023-05-30T00:00:00Z/2023-05-30T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://sites.research.google/open-buildings/)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/GOOGLE_Research_open-buildings_v3_polygons)"]]
