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    2020年100米分辨率中国人口统计数据

    数据来源介绍对于人口的数量、特征和位置的了解,是政策分析和科学发展的基础。但是,传统的人口数据源通常已经过时,并且粒度较低。现在由 Worldpop 项目提供新的数据来源和最新的分析方法,最终提供了高分辨率的数据。Worldpop 项目的宗旨是希望保证在政策制定过程中,每个人都被计算了进来。联合国可持续发展的首要目标就是消除贫困,而常规的贫困评估手段往往无法提供详细信息。据报道英国南安普敦大学的WorldPop研究小组利用Microsoft Azure的大规模数据处理能力来绘制地球上每个人的位置,以提供实现这一国际人道主义目标所需的准确人口统计数据。 Worldpop 项目是由比尔与美琳达·盖茨基金会提供资金支持,组织构建也得到了多家高校研究机构及相关政府部门的支持。这些数据已经被来自世界各国的研究人员和政策制定者下载和使用。该项目数据集已被广泛使用 数据集说明本文提供的数据为2000-2020年总共21年的中国人口统计数据,并且是已经调整为与联合国人口估计(UN 2019) 相匹配的数据集。时间范围:2020数据格式:Geotiff 分辨率:3弧秒( 在赤道处约为100米)投影坐标:地理坐标系WGS84单位:每格网单元的人口总数数据生产日期:2020-02-01以2020年的数据为例:由于该数据使用的地图并不完善,大家在使用的时候务必注意地图使用规范,请以自然资源部等相关部门发布的地图标准为准!映射与估算方法:random forest-based dasymetric redistribution详见附件的两篇论文:《DisaggregatingCensus Data for Population Mapping Using Random Forests with Remotely-Sensedand Ancillary Data》和《WorldPop, open data for spatial demography》在该项目中,一系列地理空间数据集在灵活的回归树框架中进行组织,以重新分配聚合空间人口统计数据。统计评估标明,生成的地图比现有的人口产品以及普查数据的简单格网化都要更加准确。100米的空间分辨率的制图细节比全国范围的要更精准,并且与住户调查、微观数据、卫星和其他数据源的集成不仅可以生成人口统计估计值,还可以生成年龄、出生、贫困和城市增长等要素指标。
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    2019年100米分辨率中国人口统计数据

    数据来源介绍对于人口的数量、特征和位置的了解,是政策分析和科学发展的基础。但是,传统的人口数据源通常已经过时,并且粒度较低。现在由 Worldpop 项目提供新的数据来源和最新的分析方法,最终提供了高分辨率的数据。Worldpop 项目的宗旨是希望保证在政策制定过程中,每个人都被计算了进来。联合国可持续发展的首要目标就是消除贫困,而常规的贫困评估手段往往无法提供详细信息。据报道英国南安普敦大学的WorldPop研究小组利用Microsoft Azure的大规模数据处理能力来绘制地球上每个人的位置,以提供实现这一国际人道主义目标所需的准确人口统计数据。 Worldpop 项目是由比尔与美琳达·盖茨基金会提供资金支持,组织构建也得到了多家高校研究机构及相关政府部门的支持。这些数据已经被来自世界各国的研究人员和政策制定者下载和使用。该项目数据集已被广泛使用 数据集说明本文提供的数据为2000-2020年总共21年的中国人口统计数据,并且是已经调整为与联合国人口估计(UN 2019) 相匹配的数据集。时间范围:2019数据格式:Geotiff 分辨率:3弧秒( 在赤道处约为100米)投影坐标:地理坐标系WGS84单位:每格网单元的人口总数数据生产日期:2020-02-01以2020年的数据为例:由于该数据使用的地图并不完善,大家在使用的时候务必注意地图使用规范,请以自然资源部等相关部门发布的地图标准为准!映射与估算方法:random forest-based dasymetric redistribution详见附件的两篇论文:《DisaggregatingCensus Data for Population Mapping Using Random Forests with Remotely-Sensedand Ancillary Data》和《WorldPop, open data for spatial demography》在该项目中,一系列地理空间数据集在灵活的回归树框架中进行组织,以重新分配聚合空间人口统计数据。统计评估标明,生成的地图比现有的人口产品以及普查数据的简单格网化都要更加准确。100米的空间分辨率的制图细节比全国范围的要更精准,并且与住户调查、微观数据、卫星和其他数据源的集成不仅可以生成人口统计估计值,还可以生成年龄、出生、贫困和城市增长等要素指标。
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    2018年100米分辨率中国人口统计数据

    数据来源介绍对于人口的数量、特征和位置的了解,是政策分析和科学发展的基础。但是,传统的人口数据源通常已经过时,并且粒度较低。现在由 Worldpop 项目提供新的数据来源和最新的分析方法,最终提供了高分辨率的数据。Worldpop 项目的宗旨是希望保证在政策制定过程中,每个人都被计算了进来。联合国可持续发展的首要目标就是消除贫困,而常规的贫困评估手段往往无法提供详细信息。据报道英国南安普敦大学的WorldPop研究小组利用Microsoft Azure的大规模数据处理能力来绘制地球上每个人的位置,以提供实现这一国际人道主义目标所需的准确人口统计数据。 Worldpop 项目是由比尔与美琳达·盖茨基金会提供资金支持,组织构建也得到了多家高校研究机构及相关政府部门的支持。这些数据已经被来自世界各国的研究人员和政策制定者下载和使用。该项目数据集已被广泛使用 数据集说明本文提供的数据为2000-2020年总共21年的中国人口统计数据,并且是已经调整为与联合国人口估计(UN 2019) 相匹配的数据集。时间范围:2018数据格式:Geotiff 分辨率:3弧秒( 在赤道处约为100米)投影坐标:地理坐标系WGS84单位:每格网单元的人口总数数据生产日期:2020-02-01以2020年的数据为例:由于该数据使用的地图并不完善,大家在使用的时候务必注意地图使用规范,请以自然资源部等相关部门发布的地图标准为准!映射与估算方法:random forest-based dasymetric redistribution详见附件的两篇论文:《DisaggregatingCensus Data for Population Mapping Using Random Forests with Remotely-Sensedand Ancillary Data》和《WorldPop, open data for spatial demography》在该项目中,一系列地理空间数据集在灵活的回归树框架中进行组织,以重新分配聚合空间人口统计数据。统计评估标明,生成的地图比现有的人口产品以及普查数据的简单格网化都要更加准确。100米的空间分辨率的制图细节比全国范围的要更精准,并且与住户调查、微观数据、卫星和其他数据源的集成不仅可以生成人口统计估计值,还可以生成年龄、出生、贫困和城市增长等要素指标。
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    2017年100米分辨率中国人口统计数据

    数据来源介绍对于人口的数量、特征和位置的了解,是政策分析和科学发展的基础。但是,传统的人口数据源通常已经过时,并且粒度较低。现在由 Worldpop 项目提供新的数据来源和最新的分析方法,最终提供了高分辨率的数据。Worldpop 项目的宗旨是希望保证在政策制定过程中,每个人都被计算了进来。联合国可持续发展的首要目标就是消除贫困,而常规的贫困评估手段往往无法提供详细信息。据报道英国南安普敦大学的WorldPop研究小组利用Microsoft Azure的大规模数据处理能力来绘制地球上每个人的位置,以提供实现这一国际人道主义目标所需的准确人口统计数据。 Worldpop 项目是由比尔与美琳达·盖茨基金会提供资金支持,组织构建也得到了多家高校研究机构及相关政府部门的支持。这些数据已经被来自世界各国的研究人员和政策制定者下载和使用。该项目数据集已被广泛使用 数据集说明本文提供的数据为2000-2020年总共21年的中国人口统计数据,并且是已经调整为与联合国人口估计(UN 2019) 相匹配的数据集。时间范围:2017数据格式:Geotiff 分辨率:3弧秒( 在赤道处约为100米)投影坐标:地理坐标系WGS84单位:每格网单元的人口总数数据生产日期:2020-02-01以2020年的数据为例:由于该数据使用的地图并不完善,大家在使用的时候务必注意地图使用规范,请以自然资源部等相关部门发布的地图标准为准!映射与估算方法:random forest-based dasymetric redistribution详见附件的两篇论文:《DisaggregatingCensus Data for Population Mapping Using Random Forests with Remotely-Sensedand Ancillary Data》和《WorldPop, open data for spatial demography》在该项目中,一系列地理空间数据集在灵活的回归树框架中进行组织,以重新分配聚合空间人口统计数据。统计评估标明,生成的地图比现有的人口产品以及普查数据的简单格网化都要更加准确。100米的空间分辨率的制图细节比全国范围的要更精准,并且与住户调查、微观数据、卫星和其他数据源的集成不仅可以生成人口统计估计值,还可以生成年龄、出生、贫困和城市增长等要素指标。
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    2016年100米分辨率中国人口统计数据

    数据来源介绍对于人口的数量、特征和位置的了解,是政策分析和科学发展的基础。但是,传统的人口数据源通常已经过时,并且粒度较低。现在由 Worldpop 项目提供新的数据来源和最新的分析方法,最终提供了高分辨率的数据。Worldpop 项目的宗旨是希望保证在政策制定过程中,每个人都被计算了进来。联合国可持续发展的首要目标就是消除贫困,而常规的贫困评估手段往往无法提供详细信息。据报道英国南安普敦大学的WorldPop研究小组利用Microsoft Azure的大规模数据处理能力来绘制地球上每个人的位置,以提供实现这一国际人道主义目标所需的准确人口统计数据。 Worldpop 项目是由比尔与美琳达·盖茨基金会提供资金支持,组织构建也得到了多家高校研究机构及相关政府部门的支持。这些数据已经被来自世界各国的研究人员和政策制定者下载和使用。该项目数据集已被广泛使用 数据集说明本文提供的数据为2000-2020年总共21年的中国人口统计数据,并且是已经调整为与联合国人口估计(UN 2019) 相匹配的数据集。时间范围:2016数据格式:Geotiff 分辨率:3弧秒( 在赤道处约为100米)投影坐标:地理坐标系WGS84单位:每格网单元的人口总数数据生产日期:2020-02-01以2020年的数据为例:由于该数据使用的地图并不完善,大家在使用的时候务必注意地图使用规范,请以自然资源部等相关部门发布的地图标准为准!映射与估算方法:random forest-based dasymetric redistribution详见附件的两篇论文:《DisaggregatingCensus Data for Population Mapping Using Random Forests with Remotely-Sensedand Ancillary Data》和《WorldPop, open data for spatial demography》在该项目中,一系列地理空间数据集在灵活的回归树框架中进行组织,以重新分配聚合空间人口统计数据。统计评估标明,生成的地图比现有的人口产品以及普查数据的简单格网化都要更加准确。100米的空间分辨率的制图细节比全国范围的要更精准,并且与住户调查、微观数据、卫星和其他数据源的集成不仅可以生成人口统计估计值,还可以生成年龄、出生、贫困和城市增长等要素指标。
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    2015年100米分辨率中国人口统计数据

    数据来源介绍对于人口的数量、特征和位置的了解,是政策分析和科学发展的基础。但是,传统的人口数据源通常已经过时,并且粒度较低。现在由 Worldpop 项目提供新的数据来源和最新的分析方法,最终提供了高分辨率的数据。Worldpop 项目的宗旨是希望保证在政策制定过程中,每个人都被计算了进来。联合国可持续发展的首要目标就是消除贫困,而常规的贫困评估手段往往无法提供详细信息。据报道英国南安普敦大学的WorldPop研究小组利用Microsoft Azure的大规模数据处理能力来绘制地球上每个人的位置,以提供实现这一国际人道主义目标所需的准确人口统计数据。 Worldpop 项目是由比尔与美琳达·盖茨基金会提供资金支持,组织构建也得到了多家高校研究机构及相关政府部门的支持。这些数据已经被来自世界各国的研究人员和政策制定者下载和使用。该项目数据集已被广泛使用 数据集说明本文提供的数据为2000-2020年总共21年的中国人口统计数据,并且是已经调整为与联合国人口估计(UN 2019) 相匹配的数据集。时间范围:2015数据格式:Geotiff 分辨率:3弧秒( 在赤道处约为100米)投影坐标:地理坐标系WGS84单位:每格网单元的人口总数数据生产日期:2020-02-01以2020年的数据为例:由于该数据使用的地图并不完善,大家在使用的时候务必注意地图使用规范,请以自然资源部等相关部门发布的地图标准为准!映射与估算方法:random forest-based dasymetric redistribution详见附件的两篇论文:《DisaggregatingCensus Data for Population Mapping Using Random Forests with Remotely-Sensedand Ancillary Data》和《WorldPop, open data for spatial demography》在该项目中,一系列地理空间数据集在灵活的回归树框架中进行组织,以重新分配聚合空间人口统计数据。统计评估标明,生成的地图比现有的人口产品以及普查数据的简单格网化都要更加准确。100米的空间分辨率的制图细节比全国范围的要更精准,并且与住户调查、微观数据、卫星和其他数据源的集成不仅可以生成人口统计估计值,还可以生成年龄、出生、贫困和城市增长等要素指标。
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    2014年100米分辨率中国人口统计数据

    数据来源介绍对于人口的数量、特征和位置的了解,是政策分析和科学发展的基础。但是,传统的人口数据源通常已经过时,并且粒度较低。现在由 Worldpop 项目提供新的数据来源和最新的分析方法,最终提供了高分辨率的数据。Worldpop 项目的宗旨是希望保证在政策制定过程中,每个人都被计算了进来。联合国可持续发展的首要目标就是消除贫困,而常规的贫困评估手段往往无法提供详细信息。据报道英国南安普敦大学的WorldPop研究小组利用Microsoft Azure的大规模数据处理能力来绘制地球上每个人的位置,以提供实现这一国际人道主义目标所需的准确人口统计数据。 Worldpop 项目是由比尔与美琳达·盖茨基金会提供资金支持,组织构建也得到了多家高校研究机构及相关政府部门的支持。这些数据已经被来自世界各国的研究人员和政策制定者下载和使用。该项目数据集已被广泛使用 数据集说明本文提供的数据为2000-2020年总共21年的中国人口统计数据,并且是已经调整为与联合国人口估计(UN 2019) 相匹配的数据集。时间范围:2014数据格式:Geotiff 分辨率:3弧秒( 在赤道处约为100米)投影坐标:地理坐标系WGS84单位:每格网单元的人口总数数据生产日期:2020-02-01以2020年的数据为例:由于该数据使用的地图并不完善,大家在使用的时候务必注意地图使用规范,请以自然资源部等相关部门发布的地图标准为准!映射与估算方法:random forest-based dasymetric redistribution详见附件的两篇论文:《DisaggregatingCensus Data for Population Mapping Using Random Forests with Remotely-Sensedand Ancillary Data》和《WorldPop, open data for spatial demography》在该项目中,一系列地理空间数据集在灵活的回归树框架中进行组织,以重新分配聚合空间人口统计数据。统计评估标明,生成的地图比现有的人口产品以及普查数据的简单格网化都要更加准确。100米的空间分辨率的制图细节比全国范围的要更精准,并且与住户调查、微观数据、卫星和其他数据源的集成不仅可以生成人口统计估计值,还可以生成年龄、出生、贫困和城市增长等要素指标。
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    2013年100米分辨率中国人口统计数据

    数据来源介绍对于人口的数量、特征和位置的了解,是政策分析和科学发展的基础。但是,传统的人口数据源通常已经过时,并且粒度较低。现在由 Worldpop 项目提供新的数据来源和最新的分析方法,最终提供了高分辨率的数据。Worldpop 项目的宗旨是希望保证在政策制定过程中,每个人都被计算了进来。联合国可持续发展的首要目标就是消除贫困,而常规的贫困评估手段往往无法提供详细信息。据报道英国南安普敦大学的WorldPop研究小组利用Microsoft Azure的大规模数据处理能力来绘制地球上每个人的位置,以提供实现这一国际人道主义目标所需的准确人口统计数据。 Worldpop 项目是由比尔与美琳达·盖茨基金会提供资金支持,组织构建也得到了多家高校研究机构及相关政府部门的支持。这些数据已经被来自世界各国的研究人员和政策制定者下载和使用。该项目数据集已被广泛使用 数据集说明本文提供的数据为2000-2020年总共21年的中国人口统计数据,并且是已经调整为与联合国人口估计(UN 2019) 相匹配的数据集。时间范围:2013数据格式:Geotiff 分辨率:3弧秒( 在赤道处约为100米)投影坐标:地理坐标系WGS84单位:每格网单元的人口总数数据生产日期:2020-02-01以2020年的数据为例:由于该数据使用的地图并不完善,大家在使用的时候务必注意地图使用规范,请以自然资源部等相关部门发布的地图标准为准!映射与估算方法:random forest-based dasymetric redistribution详见附件的两篇论文:《DisaggregatingCensus Data for Population Mapping Using Random Forests with Remotely-Sensedand Ancillary Data》和《WorldPop, open data for spatial demography》在该项目中,一系列地理空间数据集在灵活的回归树框架中进行组织,以重新分配聚合空间人口统计数据。统计评估标明,生成的地图比现有的人口产品以及普查数据的简单格网化都要更加准确。100米的空间分辨率的制图细节比全国范围的要更精准,并且与住户调查、微观数据、卫星和其他数据源的集成不仅可以生成人口统计估计值,还可以生成年龄、出生、贫困和城市增长等要素指标。
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