Des données mondiales contemporaines et de haute résolution sur la répartition de la population humaine sont indispensables pour mesurer précisément les impacts de la croissance démographique, surveiller les changements et planifier les interventions. Le projet WorldPop vise à répondre à ces besoins en fournissant des ensembles de données détaillés et ouverts sur la répartition de la population, construits à l'aide d'approches transparentes et évaluées par des pairs.
Vous trouverez tous les détails sur les méthodes et les ensembles de données utilisés pour construire les données, ainsi que des publications en accès libre, sur le site Web WorldPop. En bref, les décomptes de population récents basés sur des recensements, associés à leurs unités administratives, sont désagrégés en cellules de grille d'environ 100 x 100 mètres à l'aide d'approches de machine learning qui exploitent les relations entre les densités de population et une série de couches de covariables géospatiales. L'approche de cartographie est basée sur la redistribution dasymétrique par forêt aléatoire.
Cet ensemble de données représente le nombre estimé de personnes résidant dans chaque cellule de grille en 2010, 2015 et d'autres années.
D'autres ensembles de données WorldPop maillés sur les structures d'âge de la population, la pauvreté, la croissance urbaine et la dynamique démographique sont disponibles sans frais sur le site Web WorldPop. WorldPop est le fruit d'une collaboration entre des chercheurs de l'Université de Southampton, de l'Université libre de Bruxelles et de l'Université de Louisville. Le projet est principalement financé par la Fondation Bill et Melinda Gates.
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Nombre estimé de personnes résidant dans chaque cellule de la grille
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Les ensembles de données WorldPop sont concédés sous licence internationale Creative Commons Attribution 4.0. Les utilisateurs sont libres d'utiliser, de copier, de distribuer, de transmettre et d'adapter l'œuvre à des fins commerciales et non commerciales, sans restriction, à condition que la source soit clairement attribuée.
Citations
Citations :
Veuillez citer le site Web WorldPop comme source : www.worldpop.org.
Données sur la population des Amériques : Alessandro Sorichetta, Graeme M. Hornby,
Forrest R. Stevens, Andrea E. Gaughan, Catherine Linard, Andrew J. Tatem,
2015, High-resolution gridded population datasets for Latin America and the
Caribbean in 2010, 2015, and 2020, Scientific Data,
doi:10.1038/sdata.2015.45
Données sur la population africaine : Linard, C., Gilbert, M., Snow, R.W., Noor, A.M. et Tatem, A.J., 2012, Répartition de la population, modes d'établissement et accessibilité en Afrique en 2010, PLoS ONE, 7(2): e31743.
Données sur le nombre d'habitants en Asie : Gaughan AE, Stevens FR, Linard C, Jia P et Tatem AJ, 2013, High resolution population distribution maps for Southeast Asia in 2010 and 2015, PLoS ONE, 8(2): e55882.
Des données mondiales contemporaines et de haute résolution sur la répartition de la population humaine sont indispensables pour mesurer précisément les impacts de la croissance démographique, surveiller les changements et planifier les interventions. Le projet WorldPop vise à répondre à ces besoins en fournissant des ensembles de données détaillés et en accès libre sur la répartition de la population, construits à l'aide de méthodes transparentes…
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe WorldPop dataset provides global, high-resolution population distribution data from 2000 to 2021.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt uses Random Forest-based dasymetric redistribution to estimate the number of people residing in each 100x100m grid cell.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is available for various years, with a breakdown of population by age and sex offered for 2020 in related datasets.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWorldPop data is freely available under the Creative Commons Attribution 4.0 International License and requires attribution when used.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe project is a collaborative effort funded by the Bill and Melinda Gates Foundation, aiming to support research and interventions related to population dynamics.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# WorldPop Global Project Population Data: Estimated Residential Population per 100x100m Grid Square\n\nDataset Availability\n: 2000-01-01T00:00:00Z--2021-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [WorldPop](https://www.worldpop.org)\n\nTags\n:\n[demography](/earth-engine/datasets/tags/demography) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [worldpop](/earth-engine/datasets/tags/worldpop) \n\n#### Description\n\nGlobal high-resolution, contemporary data on human population distributions are\na prerequisite for the accurate measurement of the impacts of population\ngrowth, for monitoring changes, and for planning interventions. The WorldPop\nproject aims to meet these needs through the provision of detailed and open\naccess population distribution datasets built using transparent and\npeer-reviewed approaches.\n\nFull details on the methods and datasets used in constructing the\ndata, along with open access publications, are provided on the\n[WorldPop website](https://www.worldpop.org/). In brief, recent census-based\npopulation counts matched to their associated administrative units are\ndisaggregated to \\~100x100m grid cells through machine learning approaches\nthat exploit the relationships between population densities and a range of\ngeospatial covariate layers. The mapping approach\nis Random Forest-based dasymetric redistribution.\n\nThis dataset depict estimated number of people\nresiding in each grid cell in 2010, 2015, and other years.\n\nFor 2020, the breakdown of population by age and sex is available in\nthe [WorldPop/GP/100m/pop_age_sex](/earth-engine/datasets/catalog/WorldPop_GP_100m_pop_age_sex)\nand [WorldPop/GP/100m/pop_age_sex_cons_unadj](/earth-engine/datasets/catalog/WorldPop_GP_100m_pop_age_sex_cons_unadj)\ncollections.\n\nFurther WorldPop gridded datasets on population age structures,\npoverty, urban growth, and population dynamics are freely available on\nthe WorldPop website. WorldPop represents a collaboration between\nresearchers at the University of Southampton, Universite Libre de\nBruxelles, and University of Louisville. The project is principally funded by\nthe Bill and Melinda Gates Foundation.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n92.77 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|--------------|-----|---------|------------|-------------------------------------------------------|\n| `population` | 0\\* | 21171\\* | meters | Estimated number of people residing in each grid cell |\n\n\\* estimated min or max value\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|---------|--------|-------------|\n| country | STRING | Country |\n| year | DOUBLE | Year |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nWorldPop datasets are licensed under the Creative Commons Attribution 4.0\nInternational License. Users are free to use, copy, distribute, transmit,\nand adapt the work for commercial and non-commercial purposes, without\nrestriction, as long as clear attribution of the source is provided.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Please cite the WorldPop website as the source: [www.worldpop.org](https://www.worldpop.org).\n- Americas population data: Alessandro Sorichetta, Graeme M. Hornby,\n Forrest R. Stevens, Andrea E. Gaughan, Catherine Linard, Andrew J. Tatem,\n 2015, High-resolution gridded population datasets for Latin America and the\n Caribbean in 2010, 2015, and 2020, Scientific Data,\n [doi:10.1038/sdata.2015.45](https://doi.org/10.1038/sdata.2015.45)\n- Africa population count data: Linard, C., Gilbert, M., Snow, R.W., Noor,\n A.M. and Tatem, A.J., 2012, Population distribution, settlement patterns\n and accessibility across Africa in 2010, PLoS ONE, 7(2): e31743.\n- Asia population count data: Gaughan AE, Stevens FR, Linard C, Jia P and\n Tatem AJ, 2013, High resolution population distribution maps for Southeast\n Asia in 2010 and 2015, PLoS ONE, 8(2): e55882.\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.1038/sdata.2015.45\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('WorldPop/GP/100m/pop');\n\nvar visualization = {\n bands: ['population'],\n min: 0.0,\n max: 50.0,\n palette: ['24126c', '1fff4f', 'd4ff50']\n};\n\nMap.setCenter(113.643, 34.769, 7);\n\nMap.addLayer(dataset, visualization, 'Population');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/WorldPop/WorldPop_GP_100m_pop) \n[WorldPop Global Project Population Data: Estimated Residential Population per 100x100m Grid Square](/earth-engine/datasets/catalog/WorldPop_GP_100m_pop) \nGlobal high-resolution, contemporary data on human population distributions are a prerequisite for the accurate measurement of the impacts of population growth, for monitoring changes, and for planning interventions. The WorldPop project aims to meet these needs through the provision of detailed and open access population distribution datasets built using transparent ... \nWorldPop/GP/100m/pop, demography,population,worldpop \n2000-01-01T00:00:00Z/2021-01-01T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.1038/sdata.2015.45](https://doi.org/https://www.worldpop.org)\n- [https://doi.org/10.1038/sdata.2015.45](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/WorldPop_GP_100m_pop)"]]
