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GHSL: 도시화 정도 1975~2030 V2-0 (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 GHSL 프로젝트에서 5년 간격으로 1975~2030년의 시대를 대상으로 생성한 전 세계 그리드 인구 및 건물 표면 데이터를 기반으로 UN 통계 위원회에서 권장하는 '도시화 정도' 1단계 방법론을 적용하여 전 세계의 다중 시간 농촌-도시 분류를 나타냅니다. 정도… ghsl jrc population sdg settlement -
GHSL: 전 세계 건물 높이 2018 (P2023A)
이 공간 래스터 데이터 세트는 2018년을 기준으로 100m 해상도의 전 세계 건물 높이 분포를 보여줍니다. 건물 높이를 예측하는 데 사용되는 입력 데이터는 ALOS 전 세계 디지털 표면 모델 (30m), NASA 셔틀 레이더 지형 미션… alos building built built-environment builtup copernicus -
GHSL: 전 세계 건물 용적 1975~2030 (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 100m 그리드 셀당 세제곱미터로 표현된 전 세계 건물 용적 분포를 보여줍니다. 이 데이터 세트는 총 건물 용적과 비주거용 (NRES) 용도로 주로 사용되는 그리드 셀에 할당된 건물 용적을 측정합니다. 추정치는 건물… alos building built-environment copernicus dem ghsl -
GHSL: 전 세계 건물 표면 10m (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 S2 이미지 데이터에서 관찰된 2018년의 건물 표면 분포를 10m 그리드 셀당 제곱미터로 표현하여 보여줍니다. 이 데이터 세트는 a) 총 건물 표면과 b) … 그리드 셀에 할당된 건물 표면을 측정합니다. built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: 전 세계 건물 표면 1975~2030 (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 건물 표면 분포를 100m 그리드 셀당 제곱미터로 표현하여 보여줍니다. 이 데이터 세트는 a) 총 건물 표면과 b) 비주거용 (NRES) 용도로 주로 사용되는 그리드 셀에 할당된 건물 표면을 측정합니다. 데이터는 공간-시간적으로 보간되거나… built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: 전 세계 인구 표면 1975~2030 (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 주거 인구의 공간 분포를 셀의 절대 거주자 수로 표현하여 보여줍니다. CIESIN GPWv4.11에서 파생된 5년 간격의 1975~2020년 주거 인구 추정치와 2025년 및 2030년 예측치는 인구조사 또는… ghsl jrc population sdg -
GHSL: 전 세계 정착지 특성 (10m) 2018 (P2023A)
이 공간 래스터 데이터 세트는 10m 해상도로 인간 정착지를 나타내고 건물 환경의 기능 및 높이 관련 구성요소 측면에서 내부 특성을 설명합니다. GHSL 데이터 제품에 대한 자세한 내용은 GHSL 데이터 패키지 2023 보고서… building built builtup copernicus ghsl height
Datasets tagged ghsl in Earth Engine
[null,null,[],[],["The content describes multiple Global Human Settlement Layer (GHSL) datasets, each focused on different aspects of human settlements. These datasets include: settlement characteristics, building height, built-up surface area (at 10m and 100m), building volume, population distribution, and degree of urbanization. The data spans from 1975 to 2030, providing historical data and projections, all derived from satellite imagery and census information. Each dataset measures in square or cubic meters.\n"]]