-
GHSL: Global building height 2018 (P2023A)
Ten przestrzenny raster danych przedstawia globalny rozkład wysokości budynków w rozdzielczości 100 m w 2018 r. Dane wejściowe używane do przewidywania wysokości budynków to globalny cyfrowy model powierzchni ALOS (30 m), misja radarowa NASA … alos building built built-environment builtup copernicus -
GHSL: Globalna zabudowana powierzchnia 10 m (P2023A)
Ten zbiór danych rastrowych przedstawia rozkład powierzchni zabudowanych wyrażony w metrach kwadratowych na komórkę siatki 10 m w roku 2018, jak wynika z danych z obrazu S2. Zbiory danych mierzą: a) łączną zabudowaną powierzchnię oraz b) zabudowaną powierzchnię przypisaną do komórek siatki o rozmiary … built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Global built-up surface 1975-2030 (P2023A)
Ten zbiór danych rastrowych przedstawia rozkład powierzchni zabudowanej wyrażonej w metrach kwadratowych na komórkę siatki o wymiarach 100 m2. Zbiór danych mierzy: a) łączną zabudowaną powierzchnię oraz b) zabudowaną powierzchnię przypisaną do komórek siatki o przeznaczeniu innym niż mieszkalne. Dane są interpolowane czasowo-przestrzennie lub … built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Global settlement characteristics (10 m) 2018 (P2023A)
Ten zbiór danych rastrowych przestrzennych przedstawia podział na osiedla ludzkie o rozdzielczości 10 m i charakteryzuje ich cechy wewnętrzne pod kątem komponentów funkcjonalnych i wysokościowych środowiska zabudowanego. Więcej informacji o produktach danych GHSL znajdziesz w raporcie GHSL Data Package 2023… budynek zbudowany zabudowany copernicus ghsl wysokość -
Tsinghua FROM-GLC Year of Change to Impervious Surface
Ten zbiór danych zawiera informacje o rocznych zmianach globalnej powierzchni nieprzepuszczalnej w latach 1985–2018 w rozdzielczości 30 m. Przejście z przepuszczalności na nieprzepuszczalność zostało określone za pomocą połączonego podejścia polegającego na klasyfikacji nadzorowanej i sprawdzaniu spójności czasowej. Nieprzepuszczalne piksele to piksele o przepuszczalności powyżej 50%. … zbudowany ludność tsinghua miejski
Datasets tagged built in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe Global Human Settlement Layer (GHSL) provides datasets characterizing human settlements, including building heights and built-up surfaces, at resolutions ranging from 10m to 100m.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGHSL data utilizes various sources like ALOS, SRTM, and Sentinel-2 imagery to model built environments and their functional components.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBuilt-up surface datasets within GHSL offer insights into total and non-residential built areas, spanning multiple years and resolutions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Tsinghua FROM-GLC dataset provides insights into annual impervious surface changes globally from 1985 to 2018 at a 30m resolution.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Datasets tagged built in Earth Engine\n\n-\n\n |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### GHSL: Global building height 2018 (P2023A)](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GHSL_P2023A_GHS_BUILT_H) |\n | This spatial raster dataset depicts the global distribution of building heights at a resolution of 100 m, referred to the year 2018. The input data used to predict building heights are the ALOS Global Digital Surface Model (30 m), the NASA Shuttle Radar Topographic Mission ... |\n | [alos](/earth-engine/datasets/tags/alos) [building](/earth-engine/datasets/tags/building) [built](/earth-engine/datasets/tags/built) [built-environment](/earth-engine/datasets/tags/built-environment) [builtup](/earth-engine/datasets/tags/builtup) [copernicus](/earth-engine/datasets/tags/copernicus) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### GHSL: Global built-up surface 10m (P2023A)](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GHSL_P2023A_GHS_BUILT_S_10m) |\n | This raster dataset depicts the distribution of built-up surfaces, expressed in square metres per 10 m grid cell, for 2018 as observed from the S2 image data. The datasets measure: a) the total built-up surface, and b) the built-up surface allocated to grid cells of ... |\n | [built](/earth-engine/datasets/tags/built) [built-environment](/earth-engine/datasets/tags/built-environment) [builtup](/earth-engine/datasets/tags/builtup) [copernicus](/earth-engine/datasets/tags/copernicus) [ghsl](/earth-engine/datasets/tags/ghsl) [jrc](/earth-engine/datasets/tags/jrc) |\n\n-\n\n |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### GHSL: Global built-up surface 1975-2030 (P2023A)](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GHSL_P2023A_GHS_BUILT_S) |\n | This raster dataset depicts the distribution of built-up surfaces, expressed in square metres per 100 m grid cell. The dataset measures: a) the total built-up surface, and b) the built-up surface allocated to grid cells of predominant non-residential (NRES) use. Data are spatially-temporally interpolated or ... |\n | [built](/earth-engine/datasets/tags/built) [built-environment](/earth-engine/datasets/tags/built-environment) [builtup](/earth-engine/datasets/tags/builtup) [copernicus](/earth-engine/datasets/tags/copernicus) [ghsl](/earth-engine/datasets/tags/ghsl) [jrc](/earth-engine/datasets/tags/jrc) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### GHSL: Global settlement characteristics (10 m) 2018 (P2023A)](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GHSL_P2023A_GHS_BUILT_C) |\n | This spatial raster dataset delineates human settlements at 10 m resolution, and describes their inner characteristics in terms of the functional and height-related components of the built environment. More information about the GHSL data products can be found in the GHSL Data Package 2023 report ... |\n | [building](/earth-engine/datasets/tags/building) [built](/earth-engine/datasets/tags/built) [builtup](/earth-engine/datasets/tags/builtup) [copernicus](/earth-engine/datasets/tags/copernicus) [ghsl](/earth-engine/datasets/tags/ghsl) [height](/earth-engine/datasets/tags/height) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Tsinghua FROM-GLC Year of Change to Impervious Surface](/earth-engine/datasets/catalog/Tsinghua_FROM-GLC_GAIA_v10) |\n | This dataset contains annual change information of global impervious surface area from 1985 to 2018 at a 30m resolution. Change from pervious to impervious was determined using a combined approach of supervised classification and temporal consistency checking. Impervious pixels are defined as above 50% impervious. ... |\n | [built](/earth-engine/datasets/tags/built) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [tsinghua](/earth-engine/datasets/tags/tsinghua) [urban](/earth-engine/datasets/tags/urban) |"]]