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Landscan全球人口密度空间分布数据,空间分辨率为1公里(30 X 30“),每年一期数据,数据起始时间2000年,最新的LandScan Global数据集是LandScanGlobal 2020。 LandScan Global 采用结合地理空间科学、遥感技术和机器学习算法的创新方法,是可用的代表环境(24 小时平均)人口的最高分辨率全球人口分布数据。LandScan Global 算法是 R&D 100 奖得主,它使用空间数据、高分辨率图像开发和多变量 dasymetric 建模方法来分解行政边界内的人口普查计数。由于没有单一的人口分布模型可以解释空间数据可用性、质量、规模和准确性的差异以及文化定居实践的差异,因此 LandScan 人口分布模型是根据每个国家的数据条件和地理性质量身定制的和地区。 该数据为栅格数据类型,每个栅格代表该网格范围(1平方公里)内的人口数,单位为人/平方公里(2019年单位为万人/平方公里),数据格式为gird,数据以Krassovsky椭球为基准,投影方式为Albers投影.

Landscan全球人口密度空间分布数据,空间分辨率为1公里(30 X 30“),每年一期数据,数据起始时间2000年,最新的LandScan Global数据集是LandScanGlobal 2020。
LandScan Global 采用结合地理空间科学、遥感技术和机器学习算法的创新方法,是可用的代表环境(24 小时平均)人口的最高分辨率全球人口分布数据。LandScan Global 算法是 R&D 100 奖得主,它使用空间数据、高分辨率图像开发和多变量 dasymetric 建模方法来分解行政边界内的人口普查计数。由于没有单一的人口分布模型可以解释空间数据可用性、质量、规模和准确性的差异以及文化定居实践的差异,因此 LandScan 人口分布模型是根据每个国家的数据条件和地理性质量身定制的和地区。
该数据为栅格数据类型,每个栅格代表该网格范围(1平方公里)内的人口数,单位为人/平方公里(2019年单位为万人/平方公里),数据格式为gird,数据以Krassovsky椭球为基准,投影方式为Albers投影.
Landscan全球人口密度空间分布数据,空间分辨率为1公里(30 X 30“),每年一期数据,数据起始时间2000年,最新的LandScan Global数据集是LandScanGlobal 2020。
数据格式为 栅格,坐标系为 Albers 投影。
该数据集时间尺度包含年尺度或逐年变化。
该数据集空间分辨率为 1公里。
该数据集覆盖范围为全球。
LandScan Global 采用结合地理空间科学、遥感技术和机器学习算法的创新方法,是可用的代表环境(24 小时平均)人口的最高分辨率全球人口分布数据。
LandScan Global 算法是 R&D 100 奖得主,它使用空间数据、高分辨率图像开发和多变量 dasymetric 建模方法来分解行政边界内的人口普查计数。
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