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GHSL: 도시화 정도 1975~2030 V2-0 (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 GHSL 프로젝트에서 1975~2030년의 5년 간격으로 생성한 전 세계 그리드 인구 및 빌드업 표면 데이터를 기반으로 유엔 통계 위원회에서 권장하는 '도시화 정도' 1단계 방법론을 적용하여 전 세계의 시시각각 변하는 농촌-도시 분류를 나타냅니다. 학위 … ghsl jrc 인구 sdg 정착촌 -
GHSL: 2018년 전 세계 건물 높이 (P2023A)
이 공간 래스터 데이터 세트는 2018년을 기준으로 100m 해상도로 건물 높이의 전 세계 분포를 보여줍니다. 건물 높이를 예측하는 데 사용되는 입력 데이터는 ALOS 글로벌 디지털 표면 모델 (30m), NASA 셔틀 레이더 지형지물 매핑 … alos 건물 건축됨 건축 환경 건물 코페르니쿠스 -
GHSL: 1975~2030년 전 세계 건물 수 (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 100m 그리드 셀당 입방미터로 표시되는 건물 부피의 전 세계 분포를 보여줍니다. 이 데이터 세트는 총 건물 부피와 주로 비주거용 (NRES) 용도의 그리드 셀에 할당된 건물 부피를 측정합니다. 예상치는 누적된 … alos 건물 건축 환경 코페르니쿠스 dem ghsl -
GHSL: 전 세계 인공 표면 10m (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 S2 이미지 데이터에서 관찰된 2018년의 10m 그리드 셀당 평방미터로 표시된 인공 표면의 분포를 보여줍니다. 데이터 세트는 a) 총 건물 면적, b) 격자 셀에 할당된 건물 면적을 측정합니다. built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: 전 세계 1975~2030년 인공 표면 (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 100m 그리드 셀당 평방미터로 표시된 인공 표면의 분포를 보여줍니다. 이 데이터 세트는 a) 총 건축물 면적과 b) 주로 비주거용 (NRES) 용도의 그리드 셀에 할당된 건축물 면적을 측정합니다. 데이터가 공간적으로 보간되거나 … built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: 1975~2030년 전 세계 인구 표시 경로 (P2023A)
이 래스터 데이터 세트는 셀의 절대 인구 수를 나타내는 주거 인구의 공간적 분포를 보여줍니다. 1975년부터 2020년까지 5년 간격으로 추정된 거주 인구와 CIESIN GPWv4.11에서 파생된 2025년 및 2030년까지의 예측은 인구 조사 또는 … ghsl jrc 인구 sdg -
GHSL: 전 세계 결제 특성 (10m) 2018 (P2023A)
이 공간 래스터 데이터 세트는 10m 해상도로 인구 거주 지역을 표시하고, 인공 환경의 기능 및 높이 관련 구성요소 측면에서 내부 특성을 설명합니다. GHSL 데이터 제품에 대한 자세한 내용은 GHSL 데이터 패키지 2023 보고서에서 확인할 수 있습니다. 건물 건축됨 건물 코페르니쿠스 ghsl 높이
Datasets tagged sdg in Earth Engine
[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) |"]]