全球 1km 人口数量格网数据集由2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的人口估计数(每平方公里人数)组成,与国家人口普查和人口登记册一致。利用约1350万个国家和次国家行政单位的比例分配网格算法,将人口数量分配到30弧秒的网格单元。数据文件被制作成30弧秒(赤道上约1公里)分辨率的人口数量栅格数据。数据集的基本输入是人口普查表和相应的地理界线。数据集目的是提供一个空间分类的人口层,与来自社会、经济和地球科学学科以及遥感的数据集兼容。它提供了全球一致和空间明确的数据,用于研究、决策和交流。
Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
全球 1km 人口数量格网数据集由2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的人口估计数(每个像素的人数)组成,与国家人口普查和人口登记册一致。利用约1350万个国家和次国家行政单位的比例分配网格算法,将人口数量分配到30弧秒的网格单元。数据文件被制作成30弧秒(赤道上约1公里)分辨率的人口数量栅格数据。数据集的基本输入是人口普查表和相应的地理界线。数据集目的是提供一个空间分类的人口层,与来自社会、经济和地球科学学科以及遥感的数据集兼容。它提供了全球一致和空间明确的数据,用于研究、决策和交流。
Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
调整后的人口计数与《联合国世界人口前景》国家总数2015年修订版相匹配,第11版包括与国家人口普查和人口登记的相对空间分布相一致的人类人口估计数(每像素的人数),但调整后与联合国《世界人口前景》国家总数2015年修订版2000、2005、2010、2015和2020年的数据相匹配。利用约1350万个国家和次国家行政单位的比例分配网格算法,将人口数量分配到30弧秒的网格单元。数据文件被制作成30弧秒(赤道上约1公里)分辨率的全球栅格数据。该数据集的基本输入是人口普查表和相应的地理边界。该数据集提供了一个与社会、经济、地球科学学科和遥感数据集兼容的空间分类人口层。它提供全球一致和空间明确的数据,用于研究、决策和通信。
Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
本数据集主要基于中高分辨率(30m)的Landsat8遥感数据集,选择成都市七环内地区为研究区域,采用随机森林的分类方法,解译提取了该区域2020年的水田、旱地、草地、林地、建设用地、水域及水利设施用地及其他用地共7种土地利用类型,并计算了混淆矩阵、总体精度与Kappa系数以验证精确性,其数据精度与同类型和同级别的产品精度相近。该数据可以用于成都市土地资源和现状调查具有重要支撑作用,对于了解成都市土地利用格局研究也具有重要意义。
孙莹
WorldPop 在全球和各个国家范围内,生成各种人口网格化数据产品,包括3弧秒的格网数据 (在赤道上约为100m). 人口数据生产主要方法是加权分区密度制图,该方法依赖于随机森林模型来生成预测加权层将人口数量重新分布到网格单元中。WorldPop项目为各个国家和许多地区,包括中美洲和南美洲、非洲和亚洲,提供了一个开放存取、透明记录的空间人口数据集档案,以支持发展、救灾和卫生应用。所有数据都可以从下载https://www.worldpop.org/project/list.
Andrew J. Tatem
全球 1km 根据联合国世界人口展望调整后的人口密度格网数据集,包括基于与国家人口普查和人口登记相对空间分布相一致的计数的人口密度估计值(每平方公里人口数),但经过调整以匹配2000、2005、2011、2015和2020年《联合国世界人口展望2015年修订版》国家总数。使用比例分配网格算法,利用约1350万个国家和地方行政单位,将联合国世界人口展望调整后的人口数分配到30弧秒网格单元。密度栅格是通过将联合国WPP调整的给定目标年人口计数栅格除以陆地面积栅格而创建的。数据文件为30弧秒(赤道约1公里)分辨率。该数据集提供基于调整后匹配联合国国家总数与国家人口普查和人口登记册,且相对空间分布相一致的计数,包括2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的人口密度估计数。
Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
经济活动对人类的生存和发展至关重要。在社会组织和秩序的推动下,人类利用劳动和其他生产资源来交换商品和服务,以创造、转化和实现经济价值。一个国家或地区的经济产出是其在一定时期内创造的经济价值的积累;其中,国内生产总值(GDP)是全球最普遍的指标。该数据集采用自上而下的方法,根据校准后的夜间光照数据,从修订后的实际增长角度来计算1992-2019年间全球1km×1km网格化修订后的真实GDP。网格化数据的范围并未涉及全球所有国家(175个国家或地区的GDP数据)。因此,超出我们研究范围的区域值设置为0。官方GDP数据来自宾夕法尼亚大学世界数据库。此外,将所有图像的投影坐标系设置为Mollweide坐标。
Yu Liu, MingGao