elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

So2Sat POP - A Curated Benchmark Data Set for Population Estimation from Space on a Continental Scale

Doda, Sugandha und Wang, Yuanyuan und Kahl, Matthias und Hoffmann, Eike Jens und Ouan, Kim und Taubenböck, Hannes und Zhu, Xiao Xiang (2022) So2Sat POP - A Curated Benchmark Data Set for Population Estimation from Space on a Continental Scale. Scientific Data, 9, 715_1-715_11. Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41597-022-01780-x. ISSN 2052-4463.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s41597-022-01780-x

Kurzfassung

Obtaining a dynamic population distribution is key to many decision-making processes such as urban planning, disaster management and most importantly helping the government to better allocate socio-technical supply. For the aspiration of these objectives, good population data is essential. The traditional method of collecting population data through the census is expensive and tedious. In recent years, statistical and machine learning methods have been developed to estimate population distribution. Most of the methods use data sets that are either developed on a small scale or not publicly available yet. Thus, the development and evaluation of new methods become challenging. We fill this gap by providing a comprehensive data set for population estimation in 98 European cities. The data set comprises a digital elevation model, local climate zone, land use proportions, nighttime lights in combination with multi-spectral Sentinel-2 imagery, and data from the Open Street Map initiative. We anticipate that it would be a valuable addition to the research community for the development of sophisticated approaches in the field of population estimation.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/192673/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:So2Sat POP - A Curated Benchmark Data Set for Population Estimation from Space on a Continental Scale
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Doda, SugandhaTU MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, YuanyuanYuanyuan.Wang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kahl, MatthiasNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hoffmann, Eike JensEikeJens.Hoffmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ouan, KimNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2022
Erschienen in:Scientific Data
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:9
DOI:10.1038/s41597-022-01780-x
Seitenbereich:715_1-715_11
Verlag:Nature Publishing Group
ISSN:2052-4463
Status:veröffentlicht
Stichwörter:data sets, population estimation, digital elevation model, local climate zone, land use proportions, nighttime lights
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Haschberger, Dr.-Ing. Peter
Hinterlegt am:20 Dez 2022 09:56
Letzte Änderung:29 Mär 2023 00:03

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.