Google Earth Engine ——数据全解析专辑(世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版30 弧秒1公里格网)人口区域数据集

本文涉及的产品
云解析DNS,个人版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: Google Earth Engine ——数据全解析专辑(世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版30 弧秒1公里格网)人口区域数据集

The Gridded Population of World Version 4 (GPWv4), Revision 11 models the distribution of global human population for the years 2000, 2005, 2010, 2015, and 2020 on 30 arc-second (approximately 1km) grid cells. Population is distributed to cells using proportional allocation of population from census and administrative units. Population input data are collected at the most detailed spatial resolution available from the results of the 2010 round of censuses, which occurred between 2005 and 2014. The input data are extrapolated to produce population estimates for each modeled year.

 

This data grids contains per-pixel data containing land surface area estimates.

世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版 11 对 2000、2005、2010、2015 和 2020 年在 30 弧秒(约 1 公里)网格单元上的全球人口分布进行建模。使用人口普查和行政单位的人口比例分配将人口分配到单元格。人口输入数据是在 2010 年普查结果中可用的最详细的空间分辨率收集的,普查结果发生在 2005 年和 2014 年之间。输入数据被外推以产生每个建模年份的人口估计值。 该数据网格包含包含土地表面积估计值的每像素数据。

Dataset Availability

2000-01-01T00:00:00 - 2020-01-01T00:00:00

Dataset Provider

NASA SEDAC at the Center for International Earth Science Information Network

Collection Snippet

ee.Image("CIESIN/GPWv411/GPW_Land_Area")

Resolution

30 arc seconds

Bands Table

Name Description Min* Max*
land_area Estimates for land area within each 30-arc second pixel. 0 0.86


引用:

Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Land Area, Revision 11. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4Z60M4Z. Accessed DAY MONTH YEAR.

代码:

var dataset = ee.Image("CIESIN/GPWv411/GPW_Land_Area");
var raster = dataset.select('land_area');
var raster_vis = {
  "min": 0.0,
  "palette": [
    "ecefb7",
    "745638"
  ],
  "max": 0.86
};
Map.setCenter(26.4, 19.81, 1);
Map.addLayer(raster, raster_vis, 'land_area');


相关文章
|
7天前
|
XML 数据采集 前端开发
五:爬虫-数据解析之xpath解析
本篇文章主要讲述了数据解析中的xpath解析,及相对路径的定位语法。最后以爬取豆瓣top250首页作为示例总结
22 5
五:爬虫-数据解析之xpath解析
|
2天前
|
存储 SQL BI
深入解析实时数仓Doris:介绍、架构剖析、应用场景与数据划分细节
深入解析实时数仓Doris:介绍、架构剖析、应用场景与数据划分细节
|
3天前
|
Java 数据库连接
提升编程效率的利器: 解析Google Guava库之IO工具类(九)
提升编程效率的利器: 解析Google Guava库之IO工具类(九)
|
4天前
|
JavaScript 前端开发 API
Vue核心指令解析:探索MVVM与数据操作之美
Vue核心指令解析:探索MVVM与数据操作之美
|
3天前
|
监控 NoSQL MongoDB
MongoDB中的TTL索引:自动过期数据的深入解析与使用方式
MongoDB中的TTL索引:自动过期数据的深入解析与使用方式
|
16天前
|
XML 数据格式 Python
Python使用xpath对解析内容进行数据提取
在前面的文章当中,已经教大家如何去获取我们需要的数据原文内容,今天就介绍一个用于提取所需数据的方法之一xpath。在后续会讲解bs4(beautifulsoup),re正则表达式。
|
2天前
|
前端开发 程序员 UED
全面解析layui:掌握基础知识与实用技能(1. 核心组件与模块 2. 布局与容器 3. 弹出层与提示框;1. 数据表格与数据表单 2. 表单验证与提交 3. 图片轮播与导航菜单)
全面解析layui:掌握基础知识与实用技能(1. 核心组件与模块 2. 布局与容器 3. 弹出层与提示框;1. 数据表格与数据表单 2. 表单验证与提交 3. 图片轮播与导航菜单)
3 0
|
2天前
|
存储 JSON NoSQL
深入解析RedisJSON:在Redis中直接处理JSON数据
深入解析RedisJSON:在Redis中直接处理JSON数据
|
3天前
|
缓存 Java Maven
深入解析Google Guava库与Spring Retry重试框架
深入解析Google Guava库与Spring Retry重试框架
|
3天前
|
监控 安全 算法
提升编程效率的利器: 解析Google Guava库之RateLimiter优雅限流(十)
提升编程效率的利器: 解析Google Guava库之RateLimiter优雅限流(十)

推荐镜像

更多