Melihat Densitas Dunia di PETA Kerapatan Populasi Model POMELO

Model deep learning POMELO merupakan jawaban atas kebutuhan peta populasi yang terperinci dalam perencanaan perkotaan, pemantauan lingkungan, kesehatan masyarakat, dan operasi kemanusiaan. POMELO menggunakan data sensus kasar dan data geospasial terbuka untuk menciptakan peta populasi beresolusi tinggi dengan jarak sampling tanah 100 meter. POMELO dapat memperkirakan populasi bahkan di wilayah yang tidak memiliki data sensus, mencapai tingkat akurasi pada eksperimen di Afrika Sub-Sahara. POMELO mengevaluasi kinerja dalam tiga skenario: pengawasan kasar, pengawasan terperinci, dan tugas transfer, dengan menyoroti kepraktisan pengawasan terperinci. POMELO memperkirakan tingkat hunian gedung dan menghitung populasi dengan mengalikan mereka dengan jumlah gedung. POMELO bergantung pada sumber gratis seperti Open Buildings dataset tetapi mengakui potensi kesalahan. Ketergantungan pada gambar dan ketersediaan data beresolusi tinggi adalah masalah yang perlu diperhatikan. Data yang dikumpulkan oleh masyarakat sangat penting di wilayah yang tidak memiliki data yang cukup. POMELO menggunakan berbagai lapisan data geospasial, dengan cahaya lampu malam dan lapisan pemukiman menjadi prediktif. Peningkatan di masa depan dapat mencakup covariate tambahan dari sumber geospasial terbuka, namun penanganan data yang tidak lengkap dan bias tetap menjadi tantangan. Dataset ini menyajikan peta populasi yang terperinci di Tanzania, Mozambik, Uganda, Zambia, dan Rwanda dengan resolusi 100 meter untuk tahun 2020, yang dihasilkan dengan teknik super-resolusi POMELO yang berbasis deep learning. Setiap piksel berisi angka desimal yang menentukan jumlah penduduk piksel tersebut (yaitu orang/100m).

Secara tradisional, banyak negara, termasuk di Afrika Sub-Sahara, bergantung pada data sensus agregat di unit spasial yang luas, yang tidak selalu tepat waktu atau akurat. Kebutuhan akan peta populasi yang terperinci sangat penting dalam beberapa sektor, termasuk pengembangan perkotaan, pemantauan lingkungan, kesehatan masyarakat, dan inisiatif kemanusiaan. Menjawab kesenjangan ini, metodologi POMELO memanfaatkan data sensus kasar bersama dengan data geospasial terbuka untuk menghasilkan peta populasi dengan presisi tinggi.

Fitur Utama¶

Resolusi: Peta menawarkan tampilan terperinci dengan jarak sampling tanah 100 meter, memberikan detail yang sangat teliti tentang distribusi populasi di Rwanda.
Sumber data: Memanfaatkan kombinasi data sensus administrasi yang diproyeksikan (PBB), dan melengkapinya dengan data geospasial terbuka.
Keandalan: Dalam eksperimen perbandingan yang dilakukan di Afrika Sub-Sahara, kemampuan POMELO untuk mendetail data sensus kasar mencapai nilai R2 sebesar 85-89%. Selain itu, potensinya untuk memprediksi jumlah populasi tanpa data sensus mencapai tingkat akurasi sebesar 48-69%.

Referensi

¶
Metzger, Nando, John E. Vargas-Muñoz, Rodrigo C. Daudt, Benjamin Kellenberger, Thao Ton-That Whelan, Ferda Ofli, Muhammad Imran, Konrad Schindler,
dan Devis Tuia. “Fine-grained population mapping from coarse census counts and open geodata.” Scientific Reports 12, no. 1 (2022): 20085.
pomelo_small

Kode Earth Engine¶
// load the population density
var popDensity = ee.Image("projects/sat-io/open-datasets/POMELO/POMELOv1");

// Define the inferno color palette
var infernoPalette = [
'#000004', '#1b0c41', '#4a0c6b', '#781c81', '#a52c7a', '#cf4446',
'#ed721c', '#fb9b06', '#f7d03c', '#fcffa4'
];

// Define visualization parameters.
var visParams = {
min: 0,
max: 450,
palette: infernoPalette,
opacity: 0.7 // 70% transparan
};

// Tambahkan lapisan kepadatan penduduk ke peta.
Map.addLayer(popDensity, visParams, 'Population Density');

// Pusatkan peta
Map.setCenter(39.2026, -6.1659, 12);

Ketentuan Lisensi

¶
Creative Commons “Atribusi 4.0 Internasional (CC-BY-4.0)”

Kata kunci: pemetaan populasi, negara berkembang, kerapatan penduduk, tindakan kemanusiaan

Disediakan oleh: Metzger et al 2022

Diuratori di GEE oleh: Metzger et al 2022 dan Samapriya Roy

**Melihat Densitas Dunia di PETA Kerapatan Populasi Model POMELO**

POMELO adalah sebuah model deep learning yang digunakan untuk menciptakan peta populasi terperinci dan lebih akurat dalam dunia perencanaan perkotaan, pemantauan lingkungan, kesehatan masyarakat, dan operasi kemanusiaan. POMELO memanfaatkan data sensus kasar dan data geospasial terbuka untuk menciptakan peta populasi beresolusi tinggi dengan jarak sampling tanah 100 sehingga meningkatkan presisi dalam penghitungan populasi penduduk.

Apa itu POMELO Model Population Density Maps?

POMELO Model Population Density Maps merupakan salah satu alat canggih yang diciptakan di bidang teknologi untuk menciptakan peta populasi yang lebih terperinci dan akurat. Alat ini memanfaatkan teknologi deep learning dan data sensus kasar yang disertai dengan data geospasial terbuka untuk menciptakan peta populasi dengan resolusi 100 meter.

Bagaimana POMELO bekerja?

Dalam penggunaannya, POMELO mengevaluasi kinerjanya dalam tiga skenario pengawasan yaitu pengawasan kasar, pengawasan terperinci, dan tugas transfer. Pada saat memperkirakan populasi, POMELO memperkirakan tingkat hunian gedung dan menghitung populasi dengan mengalikan jumlah gedung yang terpilih dengan populasi penduduk di dalamnya. Proses ini menggunakan sumber gratis seperti Open Buildings dataset tetapi mengakui potensi kesalahan. Selain itu, POMELO bergantung pada berbagai lapisan data geospatial terutama cahaya lampu malam dan lapisan pemukiman yang menjadi prediktif untuk menentukan tingkat populasi.

Keunikan POMELO Model Population Density Maps

Salah satu keunikan yang dimiliki oleh POMELO Model Population Density Maps yaitu resolusi POMELO yang cukup tinggi mencapai 100 meter. Selain itu, POMELO dapat memperkirakan jumlah penduduk di wilayah yang tidak memiliki data sensus sehingga dapat meningkatkan akurasi dalam penghitungan populasi. Terutama pada wilayah Afrika Sub-Sahara, POMELO memiliki kemampuan yang baik untuk mendetail data sensus kasar yang mencapai nilai R2 sebesar 85-89% dan untuk memprediksi jumlah populasi secara akurat mencapai 48-69%.

Bagaimana cara menggunakan POMELO?

Untuk menggunakan POMELO Model Population Density Maps, kita bisa memanfaatkan berbagai sumber data terbuka yang tersedia di website resmi POMELO. Selain itu, POMELO Model Population Density Maps juga telah terintegrasi dengan berbagai platform seperti Earth Engine dan sebagainya. Dengan harus mengambil POMELO sebagai pilihan dalam pembuatan peta populasi.

Apa manfaat POMELO Model Population Density Maps?

POMELO Model Population Density Maps sangat bermanfaat bagi pembuat kebijakan di bidang perencanaan perkotaan, kesehatan masyarakat, dan operasi kemanusiaan. Hal ini dikarenakan POMELO memudahkan dalam mendapatkan data yang akurat dengan resolusi tinggi dan terperinci sehingga dapat membantu lebih mudah dalam mengambil tindakan yang diperlukan.

Kesimpulan

POMELO Model Population Density Maps dipercaya dapat membantu dalam penghitungan populasi penduduk dengan tepat dan akurat. Dalam menggunakannya juga cukup mudah serta tersedia di berbagai website resmi maupun platform seperti Earth Engine dan sebagainya. Teknologi deep learning yang dimiliki POMELO membuatnya jadi salah satu alat canggih yang sangat berguna terutama dalam bidang perencanaan perkotaan, kesehatan masyarakat, dan operasi kemanusiaan.

FAQs

1. Apa itu POMELO Model Population Density Maps?
* POMELO Model Population Density Maps adalah alat canggih yang digunakan untuk menciptakan peta populasi yang lebih terperinci dan akurat dengan memanfaatkan teknologi deep learning dan data geospasial terbuka untuk menciptakan peta populasi dengan resolusi 100 meter.
2. Bagaimana cara menggunakan POMELO?
* Untuk menggunakan POMELO Model Population Density Maps, kita bisa memanfaatkan berbagai sumber data terbuka yang tersedia di website resmi POMELO. Selain itu, POMELO Model Population Density Maps juga telah terintegrasi dengan berbagai platform seperti Earth Engine dan sebagainya.
3. Apa manfaat POMELO Model Population Density Maps?
* POMELO Model Population Density Maps sangat bermanfaat bagi pembuat kebijakan di bidang perencanaan perkotaan, kesehatan masyarakat, dan operasi kemanusiaan. Hal ini dikarenakan POMELO memudahkan dalam mendapatkan data yang akurat dengan resolusi tinggi dan terperinci sehingga dapat membantu lebih mudah dalam mengambil tindakan yang diperlukan.
4. Bagaimana resolusi POMELO Model Population Density Maps?
* POMELO Model Population Density Maps memiliki resolusi cukup tinggi mencapai 100 meter.
5. Apa yang membedakan POMELO dengan jenis peta populasi lainnya?
* POMELO Model Population Density Maps memperhatikan akurasi dalam penghitungan populasi pada wilayah yang tidak memiliki data sensus. Selain itu, POMELO juga memiliki kemampuan yang baik dalam mendetail data sensus kasar pada wilayah Afrika Sub-Sahara yang mencapai nilai R2 sebesar 85-89%.

 

 

Mau ikut kelas  disekolah stata tapi kelawatan jadwalnya terus?

yuk subscriber sekolah stata melalui email notifikasi