यह ग्लोबल फ़्रिक्शन सर्फ़ेस, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी लैंड पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी देता है. इसमें "सिर्फ़ पैदल चलने" की यात्रा की स्पीड भी शामिल है. इसमें सिर्फ़ बिना मोटर वाले परिवहन के साधनों का इस्तेमाल किया जाता है.
इस मैप को MAP (University of Oxford), Telethon Kids Institute (पर्थ, ऑस्ट्रेलिया), Google, और University of Twente, नीदरलैंड्स ने मिलकर बनाया है.
यह प्रोजेक्ट, Weiss et al 2018 (doi:10.1038/nature25181) के पब्लिश किए गए पिछले काम पर आधारित है. वाइस और अन्य (2018) ने सड़कों (इसमें Open Street Map और Google Roads के डेटासेट का इस्तेमाल पहली बार ग्लोबल लेवल पर किया गया था), रेलवे, नदियों, झीलों, समुद्रों, टोपोग्राफ़िक स्थितियों (ढलान और ऊंचाई), लैंडकवर टाइप, और राष्ट्रीय सीमाओं के लिए डेटासेट का इस्तेमाल किया. इन डेटासेट में, यात्रा की गति या गतियां तय की गई थीं. यह गति, उस तरह के हर पिक्सल को पार करने में लगने वाले समय के हिसाब से तय की गई थी. इसके बाद, डेटासेट को मिलाकर "फ़्रिक्शन सर्फ़ेस" बनाया गया. यह एक ऐसा मैप है जिसमें हर पिक्सल को यात्रा की सामान्य स्पीड असाइन की जाती है. यह स्पीड, उस पिक्सल में मौजूद परिवहन के टाइप के आधार पर तय की जाती है. मौजूदा प्रोजेक्ट के लिए, एक अपडेट किया गया फ़्रिक्शन सर्फ़ेस बनाया गया है, ताकि OSM के सड़कों के डेटा में हाल ही में हुए सुधारों को शामिल किया जा सके.
इस फ़्रिक्शन सर्फ़ेस और 2015 के वर्शन (Weiss et al. 2018) के बीच के अंतर से, यह ज़रूरी नहीं है कि इंफ़्रास्ट्रक्चर में बदलाव हुए हों. जैसे, नई सड़कें बनाई गई हों. इस तरह के अंतर, डेटा की क्वालिटी में सुधार की वजह से हो सकते हैं. खास तौर पर, OSM में सड़कों की कवरेज से जुड़े अपडेट की वजह से. इसलिए, फ़्रिक्शन वाली सतहों और यात्रा में लगने वाले समय के मैप की तुलना सावधानी से करनी चाहिए. साथ ही, आम तौर पर यह नहीं माना जाना चाहिए कि इससे समय के साथ ऐक्सेस में होने वाले बदलावों का पता चलता है.
यह मैप, इस असाइनमेंट प्रोसेस के दौरान यात्रा की स्पीड दिखाता है. इसे एक मीटर की यात्रा करने में लगने वाले समय के हिसाब से दिखाया जाता है. यह उस डेटासेट का हिस्सा है जो दुनिया भर में स्वास्थ्य सेवाओं की उपलब्धता से जुड़े मैप के पीछे काम करता है. इस मैप के बारे में, रेफ़र किए गए पेपर में बताया गया है.
सोर्स डेटासेट के क्रेडिट के बारे में जानकारी, साथ में दिए गए पेपर में दी गई है.
बैंड
पिक्सल का साइज़ 927.67 मीटर
बैंड
नाम
इकाइयां
कम से कम
ज़्यादा से ज़्यादा
पिक्सल का साइज़
ब्यौरा
friction
मिनट/मीटर
0.000429
87.3075
मीटर
ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड.
friction_walking_only
मिनट/मीटर
0.012
87.3075
मीटर
बिना मोटर वाले वाहन का इस्तेमाल करके, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड.
डी॰जे॰ वाइस, ए॰ नेल्सन, सी॰ए॰ वर्गाज़-रुईज़, के॰ Gligorić, S. बावडेकर,
ई॰ गैब्रिलोविच, ए. Bertozzi-Villa, J. रोज़ियर, एच॰एस॰ गिब्सन, टी॰ शैकल,
सी. कामथ, ए. Lieber, K. शूलमैन, वाई॰ शाओ, वी॰ क्वारकाशिजा, ए॰के॰ नंदी,
एस॰एच॰ केडी, एस॰ रुमिशा, ई॰ कैमरन, के॰ई॰ बैटल, एस॰ भट्ट, पी॰डब्ल्यू॰ गेथिंग.
स्वास्थ्य केंद्र तक पहुंचने में लगने वाला समय बताने वाले ग्लोबल मैप. नेचर मेडिसिन (2020).
यह ग्लोबल फ़्रिक्शन सर्फ़ेस, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी लैंड पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी देता है. इसमें "सिर्फ़ पैदल चलने" की यात्रा की स्पीड भी शामिल है. इसमें सिर्फ़ बिना मोटर वाले परिवहन के साधनों का इस्तेमाल किया जाता है. इस मैप को MAP (University of Oxford), Telethon …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis dataset provides a global friction surface, representing land-based travel speed for all land pixels between 85 degrees north and 60 degrees south for the year 2019.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt includes both overall travel speed and "walking-only" travel speed, using non-motorized means of transportation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe friction surface was created by combining datasets for roads, railways, rivers, lakes, oceans, topographic conditions, landcover types, and national borders, assigning each a speed of travel.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeveloped through a collaboration between the Malaria Atlas Project (MAP), Telethon Kids Institute, Google, and the University of Twente.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt is important to note that differences between this friction surface and previous versions may be due to improved data quality rather than actual infrastructure changes.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Global Friction Surface 2019\n\nDataset Availability\n: 2019-01-01T00:00:00Z--2020-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Malaria Atlas Project](https://malariaatlas.org/research-project/accessibility-to-cities/)\n\nTags\n:\n [accessibility](/earth-engine/datasets/tags/accessibility) [jrc](/earth-engine/datasets/tags/jrc) [map](/earth-engine/datasets/tags/map) [oxford](/earth-engine/datasets/tags/oxford) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [twente](/earth-engine/datasets/tags/twente) \nfriction \n\n#### Description\n\nThis global friction surface enumerates land-based travel speed for all land pixels between 85 degrees north and 60 degrees south for a nominal year 2019. It also includes \"walking-only\" travel speed, using non-motorized means of transportation only.\nThis map was produced through a collaboration between MAP (University of Oxford), Telethon Kids Institute (Perth, Australia), Google, and the University of Twente, Netherlands.\nThis project builds on previous work published by Weiss et al 2018 ([doi:10.1038/nature25181](https://doi.org/10.1038/nature25181)). Weiss et al (2018) utilised datasets for roads (comprising the first ever global-scale use of Open Street Map and Google roads datasets), railways, rivers, lakes, oceans, topographic conditions (slope and elevation), landcover types, and national borders. These datasets were each allocated a speed or speeds of travel in terms of time to cross each pixel of that type. The datasets were then combined to produce a \"friction surface\"; a map where every pixel is allocated a nominal overall speed of travel based on the types occurring within that pixel. For the current project, an updated friction surface was created to incorporate recent improvements within OSM roads data.\nDifferences between this friction surface and the 2015 version (Weiss et al. 2018) are not necessarily indicative of changes in infrastructure (e.g., new roads being built). Such discrepancies are far more likely to be associated with improved data quality, in particular updates made to OSM road coverage. As a result, comparisons between the friction surfaces and resulting travel time maps should be done cautiously and generally not interpreted as representing changes in access over time.\nThis map represents the travel speed from this allocation process, expressed in units of minutes required to travel one meter. It forms the underlying dataset behind the global healthcare accessibility map described in the referenced paper.\n\nSource dataset credits are as described in the accompanying paper.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n927.67 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|-------------------------|---------------|----------|---------|------------|--------------------------------------------------------|\n| `friction` | minutes/meter | 0.000429 | 87.3075 | meters | Land-based travel speed. |\n| `friction_walking_only` | minutes/meter | 0.012 | 87.3075 | meters | Land-based travel speed using non-motorized transport. |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThis work is licensed under a [Creative Commons Attribution\n4.0 International License](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- D.J. Weiss, A. Nelson, C.A. Vargas-Ruiz, K. Gligorić, S. Bavadekar,\n E. Gabrilovich, A. Bertozzi-Villa, J. Rozier, H.S. Gibson, T. Shekel,\n C. Kamath, A. Lieber, K. Schulman, Y. Shao, V. Qarkaxhija, A.K. Nandi,\n S.H. Keddie, S. Rumisha, E. Cameron, K.E. Battle, S. Bhatt, P.W. Gething.\n Global maps of travel time to healthcare facilities. Nature Medicine (2020).\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('Oxford/MAP/friction_surface_2019');\nvar landBasedTravelSpeed = dataset.select('friction');\nvar visParams = {\n min: 0.0022,\n max: 0.04,\n palette: [\n '313695', '4575b4', '74add1', 'abd9e9', 'e0f3f8', 'ffffbf', 'fee090',\n 'fdae61', 'f46d43', 'd73027', 'a50026'\n ],\n};\nMap.setCenter(43.55, 36.98, 4);\nMap.addLayer(landBasedTravelSpeed, visParams, 'Land-based travel speed');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/Oxford/Oxford_MAP_friction_surface_2019) \n[Global Friction Surface 2019](/earth-engine/datasets/catalog/Oxford_MAP_friction_surface_2019) \nThis global friction surface enumerates land-based travel speed for all land pixels between 85 degrees north and 60 degrees south for a nominal year 2019. It also includes \"walking-only\" travel speed, using non-motorized means of transportation only. This map was produced through a collaboration between MAP (University of Oxford), Telethon ... \nOxford/MAP/friction_surface_2019, accessibility,jrc,map,oxford,population,twente \n2019-01-01T00:00:00Z/2020-01-01T00:00:00Z \n-60 -180 85 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://malariaatlas.org/research-project/accessibility-to-cities/)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/Oxford_MAP_friction_surface_2019)"]]
