Open Buildings Temporal V1

GOOGLE/Research/open-buildings-temporal/v1
数据集可用性
2016-06-30T07:00:00Z–2023-06-30T07:00:00Z
数据集提供程序
Earth Engine 代码段
ee.ImageCollection("GOOGLE/Research/open-buildings-temporal/v1")
标签
africa annual asia built-up height open-buildings south-asia southeast-asia
building-height
采用高分辨率图片

说明

开放式建筑物 2.5D 时间序列数据集包含有关建筑物存在情况、建筑物占比和建筑物高度的数据，有效1 空间分辨率为 4 米（栅格提供的分辨率为 0.5 米），时间范围为 2016 年至 2023 年，每年更新一次。它是根据 Sentinel-2 集合中的开源低分辨率图像制作的。

该数据集适用于非洲、南亚、东南亚、拉丁美洲和加勒比地区。这些数据旨在为专注于各种社会公益应用的组织（例如政府、公益组织、商业组织）提供支持。

使用 Earth Engine 演示版应用以交互方式探索数据。如果您在使用 Earth Engine 应用时遇到性能问题，请改为尝试使用此 Earth Engine 脚本。

或者，如果您不是 Earth Engine 用户，可以使用此笔记本直接从 Google Cloud Storage 下载数据。

如需详细了解该项目以及与数据相关的常见问题解答，请访问该项目的网站。

脚本示例：

1 相当于高分辨率模型使用单帧 4 米分辨率图像可实现的效果。

频段

像素大小
4 米

乐队

名称 单位 最小值 最大值 说明
building_fractional_count 0 0.0216

用于派生给定地理区域内建筑物数量的来源数据。请参阅随附的示例脚本。
building_height 米 0 100

相对于地形的建筑物高度，范围为 [0 米, 100 米]。
building_presence 0 1

模型置信度值（即模型对像素属于建筑物的置信度）在 [0.0, 1.0] 范围内。请注意，模型置信度值未经过校准，这意味着，如果某个像素的模型置信度为 0.8，并不意味着建筑物存在的实际可能性为 80%。因此，置信度值只能用于对像素进行相对排名（例如阈值化）。此外，模型置信度可能会因地理位置和时间而异，具体取决于云层覆盖率、图像未对齐等多种因素。

图片属性

图片属性

名称 类型 说明
imagery_start_time_epoch_s 双精度

用于生成这些栅格数据的源 Sentinel-2 影像的最早日期。
imagery_end_time_epoch_s 双精度

用于生成这些栅格数据的源 Sentinel-2 影像的最新日期。
inference_time_epoch_s 双精度

栅格预测世界状态的时间（自公元纪年以来的秒数）。
s2cell_token STRING

此图块所属的 S2 单元的令牌。由于 UTM 区域边界，跨多个区域的单个 S2 单元可能在不同的投影区域中有多个对应的图块。请参阅 http://s2geometry.io/。

使用条款

使用条款

这些数据根据知识共享署名 (CC-BY 4.0) 许可和 Open Data Commons Open Database License (ODbL) v1.0 许可共享。作为用户，您可以选择这两种许可中的哪一种，并根据该许可的条款使用数据。

利用哥白尼计划 Sentinel-2 数据（2015 年至今）。请参阅 Sentinel Data 法律通知

引用

引用：

  • Wojciech Sirko, Emmanuel Asiedu Brempong, Juliana T. C. Marcos、Abigail Annkah、Abel Korme、Mohammed Alewi Hassen、Krishna Sapkota、Tomer Shekel、Abdoulaye Diack、Sella Nevo、Jason Hickey、John Quinn。Sentinel-2 的高分辨率建筑物和道路检测，2023 年。

使用 Earth Engine 进行探索

Code Editor (JavaScript)

var geometry = ee.Geometry.Point(
    [31.549876545106667, 30.011531513347673]);  // New Cairo, Egypt

var col = ee.ImageCollection('GOOGLE/Research/open-buildings-temporal/v1');

/**
 * Adds building presence and height layers for a given timestamp.
 * @param {number} millis Timestamp in milliseconds.
 */
function addLayers(millis) {
  // Create a mosaic of tiles with the same timestamp.
  var mosaic = col.filter(ee.Filter.eq('system:time_start', millis)).mosaic();
  var year = new Date(millis).getFullYear();
  Map.addLayer(
      mosaic.select('building_presence'), {max: 1},
      'building_presence_conf_' + year);
  Map.addLayer(
      mosaic.select('building_height'), {max: 100}, 'building_height_m_' + year,
      /*shown=*/ false);
};

// Get latest 2 years
var ts = col.filterBounds(geometry)
             .aggregate_array('system:time_start')
             .distinct()
             .sort()
             .getInfo()
             .slice(-2);


ts.forEach(addLayers);


Map.centerObject(geometry, 14);
在代码编辑器中打开
开放式建筑物 2.5D 时间序列数据集包含有关建筑物存在情况、建筑物占比和建筑物高度的数据，有效 1 空间分辨率为 4 米（栅格图提供的分辨率为 0.5 米），时间范围为 2016 年至 2023 年，每年更新一次。它是根据 Sentinel-2 集合中的开源低分辨率图像制作的。数据集…
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2016-06-30T07:00:00Z/2023-06-30T07:00:00Z
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