全球道路盘查项目全球道路数据库¶。
全球道路盘查项目（GRIP）数据集的开发是为了提供更多最新和一致的全球道路数据集，用于全球环境和生物多样性评估模型，如GLOBIO。
GRIP数据集包括ESRI filegeodatabase和shapefile格式的全球和区域矢量数据集，以及分辨率为5弧分（约8x8公里）的全球道路密度光栅数据集。前言 – 床长人工智能教程
GRIP数据集的主要目的是为全球环境和生物多样性科学建模项目提供一个易于使用的道路数据集。该数据集不适合用于导航。GRIP4基于许多不同的来源（包括OpenStreetMap），在我们的能力范围内，我们已经验证了它们的公共可用性，作为我们研究的一个标准。UNSDI-Transportation数据模型被用于协调各个源数据集。GRIP4是在创作共用许可证（CC-BY 4.0）下提供的，可以免费使用。在此阅读有关方法论ShieldSquare Captcha
道路基础设施的地理参考信息对于空间规划、社会经济评估和环境影响分析至关重要。然而，目前的全球道路图通常是过时的，或者在覆盖范围上有空间偏差的特点。在全球道路清单项目中，我们收集、协调和整合了近60个关于道路基础设施的地理空间数据集，并将其纳入全球道路数据集。由此产生的数据集覆盖了222个国家，包括超过2100万公里的道路，是目前最好的基于国家的全球道路数据集总长度的两到三倍。然后，我们将每个国家的道路总长度与国家面积、人口密度、GDP和经合组织成员资格联系起来，形成了一个调整后R2为0.90的回归模型，并发现最高的道路密度与人口密集和较富裕的国家有关。将我们的回归模型应用于共享社会经济路径（SSP）情景下的未来人口密度和GDP估计值，我们得到了2050年道路长度增加300-470万公里的初步估计。在一些世界上仅存的荒野地区，如亚马逊、刚果盆地和新几内亚，发展中国家的道路长度预计将大幅增加。这突出表明，需要准确的空间道路数据集来支持战略空间规划，以减少道路对剩余原始生态系统的影响。
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Use the following credit when these datasets are cited:
Meijer, Johan R., Mark AJ Huijbregts, Kees CGJ Schotten, and Aafke M. Schipper. "Global patterns of current and future road infrastructure." Environmental Research Letters 13, no. 6 (2018): 064006.
Earth Engine Snippet¶
var grip4_africa = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GRIP4/Africa");
var grip4_central_south_america = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GRIP4/Central-South-America");
var grip4_europe = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GRIP4/Europe");
var grip4_north_america = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GRIP4/North-America");
var grip4_oceania = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GRIP4/Oceania");
var grip4_south_east_asia = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GRIP4/South-East-Asia");
var grip4_middle_east_central_asia = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GRIP4/Middle-East-Central-Asia");
Total features: 25,758,453
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Curated by: Samapriya Roy
Keywords: global, road map, infrastructure, global roads inventory project (GRIP), SSP scenarios
Last updated: 2021-04-03