- ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
- 2000-01-01T00:00:00Z–2020-01-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- আন্তর্জাতিক ভূ-বিজ্ঞান তথ্য নেটওয়ার্ক কেন্দ্রে নাসা সেড্যাক
- ট্যাগ
বর্ণনা
এই ডেটাসেটটি আদমশুমারির নথিতে প্রদত্ত তথ্যের ভিত্তিতে আনুমানিক শূন্য জনসংখ্যাবিশিষ্ট পিক্সেলগুলোকে শ্রেণিবদ্ধ করে।
গ্রিডেড পপুলেশন অফ ওয়ার্ল্ড ভার্সন ৪ (GPWv4), রিভিশন ১১ মডেলটি ৩০ আর্ক-সেকেন্ড (প্রায় ১ কিমি) গ্রিড সেলের উপর ভিত্তি করে ২০০০, ২০০৫, ২০১০, ২০১৫ এবং ২০২০ সালের জন্য বৈশ্বিক মানব জনসংখ্যার বন্টনের মডেল তৈরি করে। আদমশুমারি এবং প্রশাসনিক ইউনিট থেকে জনসংখ্যার আনুপাতিক বরাদ্দের মাধ্যমে সেলগুলিতে জনসংখ্যা বন্টন করা হয়। জনসংখ্যার ইনপুট ডেটা ২০০৫ থেকে ২০১৪ সালের মধ্যে অনুষ্ঠিত ২০১০ সালের আদমশুমারির ফলাফল থেকে প্রাপ্ত সবচেয়ে বিস্তারিত স্থানিক রেজোলিউশনে সংগ্রহ করা হয়। প্রতিটি মডেলকৃত বছরের জন্য জনসংখ্যার অনুমান তৈরি করতে ইনপুট ডেটা এক্সট্রাপোলেট করা হয়।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৯২৭.৬৭ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | মিনিট | ম্যাক্স | পিক্সেল আকার | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|
data_context | ০* | ২০৭* | ৯২৭.৬৭ মিটার | জনগণনা নথিতে প্রদত্ত তথ্যের ভিত্তিতে আনুমানিক শূন্য জনসংখ্যাবিশিষ্ট পিক্সেলগুলোকে শ্রেণিবদ্ধ করে। |
ডেটা_প্রসঙ্গ ক্লাস টেবিল
| মূল্য | রঙ | বর্ণনা |
|---|---|---|
| ০ | #ffffff | প্রযোজ্য নয় |
| ২০১ | #০৯৯৫০০৬ | পার্ক বা সংরক্ষিত এলাকা |
| ২০২ | #f04923 | সামরিক জেলা, বিমানবন্দর এলাকা, বা অন্যান্য অবকাঠামো |
| ২০৩ | #e62440 | জনগণনায় গণনা করা হয়নি বা প্রতিবেদন করা হয়নি |
| ২০৪ | #৭০৬৯৮৪ | কোন পরিবার নেই |
| ২০৫ | #a5a5a5 | জনবসতিহীন |
| ২০৬ | #d4cc11 | জনসংখ্যা গ্রিডভুক্ত নয় |
| ২০৭ | #০০০০০০ | বয়স বা লিঙ্গের তথ্য অনুপস্থিত |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
সেন্টার ফর ইন্টারন্যাশনাল আর্থ সায়েন্স ইনফরমেশন নেটওয়ার্ক - সিআইইএসআইএন - কলাম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয়। ২০১৮। গ্রিডেড পপুলেশন অফ দ্য ওয়ার্ল্ড, ভার্সন ৪ (জিপিডব্লিউভি৪): ডেটা কনটেক্সট, রিভিশন ১১। প্যালিসেডস, এনওয়াই: নাসা সোশিওইকোনমিক ডেটা অ্যান্ড অ্যাপ্লিকেশনস সেন্টার (এসইডিএসি)। ডিওআই:১০.৭৯২৭/এইচ৪২জেড১৩কেজি । সংগ্রহের তারিখ দিন মাস বছর।
DOI
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var dataset = ee.ImageCollection('CIESIN/GPWv411/GPW_Data_Context'); var raster = dataset.select('data_context'); var raster_vis = { 'min': 200.0, 'palette': [ 'ffffff', '099506', 'f04923', 'e62440', '706984', 'a5a5a5', 'ffe152', 'd4cc11', '000000' ], 'max': 207.0 }; Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1); Map.addLayer(raster, raster_vis, 'data_context');