Open Buildings V3 Polygons

GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons
Disponibilidad de los conjuntos de datos
2023-05-30T00:00:00Z–2023-05-30T00:00:00Z
Proveedor de conjuntos de datos
Fragmento de Earth Engine
FeatureCollection
ee.FeatureCollection("GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons")
FeatureView
ui.Map.FeatureViewLayer("GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons_FeatureView")
Etiquetas
africa asia building built-up open-buildings population south-asia southeast-asia table
estructura

Descripción

Este conjunto de datos abierto a gran escala consta de contornos de edificios derivados de imágenes satelitales de alta resolución de 50 cm. Contiene 1,800 millones de detecciones de edificios en África, América Latina, el Caribe, el sur y el sureste de Asia. La inferencia abarcó un área de 58 millones de km².

Para cada edificio de este conjunto de datos, incluimos el polígono que describe su huella en el suelo, una puntuación de confianza que indica qué tan seguros estamos de que se trata de un edificio y un Plus Code que corresponde al centro del edificio. No hay información sobre el tipo de edificio, su dirección ni ningún otro detalle que no sea su geometría.

Las huellas de los edificios son útiles para una variedad de aplicaciones importantes: desde la estimación de la población, la planificación urbana y la respuesta humanitaria hasta la ciencia ambiental y climática. El proyecto se basa en Ghana, con un enfoque inicial en el continente africano y nuevas actualizaciones sobre el sur de Asia, el sudeste asiático, América Latina y el Caribe.

La inferencia se llevó a cabo en mayo de 2023.

Para obtener más detalles, consulta el sitio web oficial del conjunto de datos de OpenBuildings.

Esquema de la tabla

Esquema de tabla

Nombre Tipo Descripción
area_in_meters DOUBLE

Es el área en metros cuadrados del polígono.

confianza DOUBLE

Puntuación de confianza [0.65;1.0] que asignó el modelo.

full_plus_code STRING

El código plus completo en el centroide del polígono del edificio

longitude_latitude GEOMETRY

Centroide del polígono.

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:
  • W. Sirko, S. Kashubin, M. Ritter, A. Annkah, Y.S.E. Bouchareb, Y. Dauphin, D. Keysers, M. Neumann, M. Cisse, J.A. Quinn. Detección de edificios a escala continental a partir de imágenes satelitales de alta resolución. arXiv:2107.12283, 2021.

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Editor de código (JavaScript)

// Visualization of GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons.

var t = ee.FeatureCollection('GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons');

var t_065_070 = t.filter('confidence >= 0.65 && confidence < 0.7');
var t_070_075 = t.filter('confidence >= 0.7 && confidence < 0.75');
var t_gte_075 = t.filter('confidence >= 0.75');

Map.addLayer(t_065_070, {color: 'FF0000'}, 'Buildings confidence [0.65; 0.7)');
Map.addLayer(t_070_075, {color: 'FFFF00'}, 'Buildings confidence [0.7; 0.75)');
Map.addLayer(t_gte_075, {color: '00FF00'}, 'Buildings confidence >= 0.75');
Map.setCenter(3.389, 6.492, 17);  // Lagos, Nigeria
Map.setOptions('SATELLITE');
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Visualiza como un FeatureView

Un FeatureView es una representación acelerada de solo lectura de un FeatureCollection. Para obtener más detalles, consulta la documentación de FeatureView.

Editor de código (JavaScript)

var fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer(
  'GOOGLE/Research/open-buildings/v3/polygons_FeatureView');

var visParams = {
  rules: [
    {
      filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.65 && confidence < 0.7'),
      color: 'FF0000'
    },
    {
      filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.7 && confidence < 0.75'),
      color: 'FFFF00'
    },
    {
      filter: ee.Filter.expression('confidence >= 0.75'),
      color: '00FF00'
    },
  ]
};

fvLayer.setVisParams(visParams);
fvLayer.setName('Buildings');

Map.setCenter(3.389, 6.492, 17);  // Lagos, Nigeria
Map.add(fvLayer);
Map.setOptions('SATELLITE');
Abrir en el editor de código