全球建成区与人口数据集：在印度应使用哪些？
物理与社会
2021-08-25 v2 图像与视频处理
摘要
目前公共领域已有多个全球土地覆盖与人口分布数据集可用。鉴于这些数据集之间存在差异，且其精度可能随国家不同而有所变化，用户亟需明确指导，以了解哪些数据集适用于特定的场景与目标。本文评估了三个全球10米分辨率建成区数据集（ESRI、GHS-BUILT-S2 和 WSF）以及三个人口分布数据集（HRSL 30m、WorldPop 100m、GHS-POP 250m）在印度的精度。在建成区数据集中，GHS-BUILT-S2 最适用于印度2015–2020年时段。为评估人口分布数据集的精度，我们使用了印度比哈尔邦37,137个村庄与城镇多边形层级的2011年印度人口普查数据。在全球数据集中，HRSL 结果最佳。我们还计算了 IDC-POP 的误差指标，该30米分辨率人口数据集由我们在印度人类住区研究所生成。在比哈尔邦，IDC-POP 优于所有三个全球数据集。
引用
@article{arxiv.2108.08304,
title = {Global Built-up and Population Datasets: Which ones should you use for India?},
author = {Pratyush Tripathy and Krishnachandran Balakrishnan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.08304},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 12 figures and 1 table