-
GHSL: Chiều cao toà nhà trên toàn cầu năm 2018 (P2023A)
Tập dữ liệu đường quét không gian này mô tả mức phân phối chiều cao của các toà nhà trên toàn cầu ở độ phân giải 100 m, được tham chiếu đến năm 2018. Dữ liệu đầu vào dùng để dự đoán chiều cao của toà nhà là Mô hình bề mặt kỹ thuật số toàn cầu ALOS (30 m), Nhiệm vụ đo đạc địa hình bằng radar của tàu con thoi NASA … alos building built built-environment builtup copernicus -
GHSL: Toàn cầu, bề mặt xây dựng 10m (P2023A)
Tập dữ liệu đường quét này mô tả mức phân bố của các bề mặt xây dựng, được biểu thị bằng mét vuông trên mỗi ô lưới 10 m, trong năm 2018 như quan sát được từ dữ liệu hình ảnh S2. Các tập dữ liệu đo lường: a) tổng diện tích xây dựng và b) diện tích xây dựng được phân bổ cho các ô lưới của … built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Mật độ xây dựng trên toàn cầu từ năm 1975 đến năm 2030 (P2023A)
Tập dữ liệu đường quét này mô tả mức phân bố của các bề mặt xây dựng, được biểu thị bằng mét vuông trên mỗi ô lưới 100 m. Tập dữ liệu này đo lường: a) tổng diện tích xây dựng và b) diện tích xây dựng được phân bổ cho các ô lưới có mục đích sử dụng chủ yếu là không phải để ở (NRES). Dữ liệu được nội suy theo không gian-thời gian hoặc … built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Đặc điểm thanh toán toàn cầu (10 m) 2018 (P2023A)
Tập dữ liệu đường quét không gian này xác định các khu định cư của con người ở độ phân giải 10 m và mô tả các đặc điểm bên trong của các khu định cư đó theo các thành phần chức năng và liên quan đến chiều cao của môi trường xây dựng. Bạn có thể xem thêm thông tin về các sản phẩm dữ liệu GHSL trong báo cáo Gói dữ liệu GHSL 2023 … building built builtup copernicus ghsl height -
Năm thay đổi của Tsinghua FROM-GLC thành Bề mặt không thấm nước
Tập dữ liệu này chứa thông tin về mức thay đổi hằng năm của diện tích bề mặt không thấm nước trên toàn cầu từ năm 1985 đến năm 2018 ở độ phân giải 30 mét. Sự thay đổi từ đất thấm sang đất không thấm được xác định bằng cách sử dụng phương pháp kết hợp phân loại có giám sát và kiểm tra tính nhất quán theo thời gian. Điểm ảnh không thấm nước được xác định là trên 50% không thấm nước. … đã xây dựng dân số tsinghua thành thị
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) |"]]