সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
GHSL: নগরায়নের ডিগ্রি 1975-2030 V2-0 (P2023A)
এই রাস্টার ডেটাসেটটি একটি বৈশ্বিক, বহু-সাময়িক গ্রামীণ-শহুরে শ্রেণিবিন্যাসের প্রতিনিধিত্ব করে, UN পরিসংখ্যান কমিশন কর্তৃক সুপারিশকৃত "শহরীকরণের ডিগ্রি" ধাপ I পদ্ধতি প্রয়োগ করে, বৈশ্বিক গ্রিডেড জনসংখ্যা এবং GHSL প্রকল্প দ্বারা 5 বছরের ব্যবধানে 1975-2030 যুগের জন্য তৈরি করা পৃষ্ঠের ডেটার উপর ভিত্তি করে। ডিগ্রী…
এই স্থানিক রাস্টার ডেটাসেটটি 100 মিটার রেজোলিউশনে বিল্ডিং উচ্চতার বৈশ্বিক বন্টনকে চিত্রিত করে, যা 2018 সালের জন্য উল্লেখ করা হয়েছে। বিল্ডিং উচ্চতার পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত ইনপুট ডেটা হল ALOS গ্লোবাল ডিজিটাল সারফেস মডেল (30 মিটার), NASA শাটল রাডার টপোগ্রাফিক মিশন …
এই রাস্টার ডেটাসেটটি বিল্ডিং ভলিউমের বিশ্বব্যাপী বিতরণকে চিত্রিত করে, প্রতি 100 মিটার গ্রিড কক্ষে ঘন মিটারে প্রকাশ করা হয়। ডেটাসেটটি প্রধান অনাবাসিক (NRES) ব্যবহারের গ্রিড সেলগুলিতে বরাদ্দ করা মোট বিল্ডিং ভলিউম এবং বিল্ডিং ভলিউম পরিমাপ করে। অনুমানগুলি বিল্ট-আপের উপর ভিত্তি করে…
এই রাস্টার ডেটাসেটটি S2 ইমেজ ডেটা থেকে 2018 সালের জন্য বিল্ট-আপ পৃষ্ঠতলের বন্টন, প্রতি 10 মিটার গ্রিড কক্ষে বর্গ মিটারে প্রকাশ করে। ডেটাসেটগুলি পরিমাপ করে: ক) মোট বিল্ট-আপ সারফেস, এবং খ) বিল্ট-আপ পৃষ্ঠের গ্রিড সেলগুলিতে বরাদ্দ করা হয়েছে …
এই রাস্টার ডেটাসেট বিল্ট-আপ সারফেসগুলির বন্টনকে চিত্রিত করে, প্রতি 100 মিটার গ্রিড কক্ষে বর্গ মিটারে প্রকাশ করা হয়। ডেটাসেট পরিমাপ করে: ক) মোট বিল্ট-আপ পৃষ্ঠ এবং খ) প্রধান অ-আবাসিক (NRES) ব্যবহারের গ্রিড সেলগুলিতে বরাদ্দ করা বিল্ট-আপ পৃষ্ঠ। ডেটা স্থানিক-অস্থায়ীভাবে ইন্টারপোলেটেড বা…
এই রাস্টার ডেটাসেটটি আবাসিক জনসংখ্যার স্থানিক বন্টনকে চিত্রিত করে, কোষের বাসিন্দাদের পরম সংখ্যা হিসাবে প্রকাশ করা হয়। 5 বছরের ব্যবধানে 1975 এবং 2020 এর মধ্যে আবাসিক জনসংখ্যার অনুমান এবং CIESIN GPWv4.11 থেকে প্রাপ্ত 2025 এবং 2030 এর অনুমানগুলি আদমশুমারি থেকে আলাদা করা হয়েছিল বা …
GHSL: গ্লোবাল সেটেলমেন্ট বৈশিষ্ট্য (10 m) 2018 (P2023A)
এই স্থানিক রাস্টার ডেটাসেটটি 10 মিটার রেজোলিউশনে মানুষের বসতিগুলিকে চিত্রিত করে এবং নির্মিত পরিবেশের কার্যকরী এবং উচ্চতা-সম্পর্কিত উপাদানগুলির পরিপ্রেক্ষিতে তাদের অভ্যন্তরীণ বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করে। GHSL ডেটা পণ্য সম্পর্কে আরও তথ্য GHSL ডেটা প্যাকেজ 2023 রিপোর্টে পাওয়া যাবে …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe Global Human Settlement Layer (GHSL) datasets provide a comprehensive view of human settlements worldwide, including building heights, built-up areas, and population distribution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets offer multi-temporal analysis capabilities, with data spanning from 1975 to 2030, including historical trends and future projections.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBuilt upon global satellite imagery and census data, GHSL data is available at various resolutions (10m, 100m) for detailed analysis of urban and rural areas.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe datasets cover various aspects of the built environment such as building characteristics, volume, and the degree of urbanization, supporting diverse research and applications.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGHSL data aligns with international standards like the UN Statistical Commission recommendations, enabling comparisons and integration with other global datasets.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Datasets tagged sdg in Earth Engine\n\n-\n\n |------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### GHSL: Degree of Urbanization 1975-2030 V2-0 (P2023A)](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GHSL_P2023A_GHS_SMOD_V2-0) |\n | This raster dataset represents a global, multitemporal rural-urban classification, applying the \"Degree of Urbanisation\" stage I methodology recommended by UN Statistical Commission, based on global gridded population and built-up surface data generated by the GHSL project for the epochs 1975-2030 in 5-year intervals. The Degree ... |\n | [ghsl](/earth-engine/datasets/tags/ghsl) [jrc](/earth-engine/datasets/tags/jrc) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [sdg](/earth-engine/datasets/tags/sdg) [settlement](/earth-engine/datasets/tags/settlement) |\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 building volume 1975-2030 (P2023A)](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GHSL_P2023A_GHS_BUILT_V) |\n | This raster dataset depicts the global distribution of building volume, expressed in cubic metres per 100 m grid cell. The dataset measures the total building volume and the building volume allocated to grid cells of predominant non-residential (NRES) use. Estimates are based on the built-up ... |\n | [alos](/earth-engine/datasets/tags/alos) [building](/earth-engine/datasets/tags/building) [built-environment](/earth-engine/datasets/tags/built-environment) [copernicus](/earth-engine/datasets/tags/copernicus) [dem](/earth-engine/datasets/tags/dem) [ghsl](/earth-engine/datasets/tags/ghsl) |\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 population surfaces 1975-2030 (P2023A)](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GHSL_P2023A_GHS_POP) |\n | This raster dataset depicts the spatial distribution of residential population, expressed as the absolute number of inhabitants of the cell. Residential population estimates between 1975 and 2020 in 5-year intervals and projections to 2025 and 2030 derived from CIESIN GPWv4.11 were disaggregated from census or ... |\n | [ghsl](/earth-engine/datasets/tags/ghsl) [jrc](/earth-engine/datasets/tags/jrc) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [sdg](/earth-engine/datasets/tags/sdg) |\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) |"]]
