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全球固定宽带和移动#xff08;蜂窝#xff09;网络性能 全球固定宽带和移动#xff08;蜂窝#xff09;网络性能#xff0c;分配给缩放级别 16 的网络 mercator 瓷砖#xff08;赤道处约 610.8 米乘 610.8 米#xff09;。数据以 Shapefile 格式和 Apache Parque… 简介
全球固定宽带和移动蜂窝网络性能 全球固定宽带和移动蜂窝网络性能分配给缩放级别 16 的网络 mercator 瓷砖赤道处约 610.8 米乘 610.8 米。数据以 Shapefile 格式和 Apache Parquet 格式提供几何图形以 EPSG:4326 中的已知文本 (WKT) 表示。下载速度、上传速度和延迟是通过 Android 和 iOS 版的 Ookla 应用程序 Speedtest 收集的并对每个磁贴求取平均值。测量结果经过筛选包含 GPS 质量的定位精度。
可用数据集年份2019、2020、2021、2022 和 2023。在此查找 GitHub 项目和数据集https://github.com/teamookla/ookla-open-data 您也可以从 AWS 开放数据注册中心下载数据集https://registry.opendata.aws/speedtest-global-performance/
瓦片
每月在 Ookla 平台上进行的 Speedtests 数以亿计。为了创建一个易于管理的数据集我们将原始数据聚合为磁贴。磁贴数据的大小定义为 缩放级别或 z的函数。在 z0 时数据块的大小就是整个世界的大小。在 z1 时磁贴在垂直和水平方向上被分成两半形成覆盖全球的 4 个磁贴。随着缩放级别的增加这种平铺分割会继续进行导致平铺尺寸随着我们放大到给定区域而呈指数级缩小。根据这一定义磁贴尺寸实际上是根据 Web 墨卡托投影法EPSG:3857计算的地球宽度/高度的一部分。因此瓦片大小会因纬度不同而略有差异但可以米为单位估算瓦片大小。
就这些图层而言平铺使用的缩放级别为 16z16。这相当于在赤道上的平铺面积约为 610.8 米 x 610.8 米18 弧秒块。每个平块的几何尺寸在平块字段中以 WGS 84EPSG:4326表示。
瓦片属性 每个瓦片包含以下相邻属性
Field NameTypeDescriptionavg_d_kbpsIntegerThe average download speed of all tests performed in the tile, represented in kilobits per second.avg_u_kbpsIntegerThe average upload speed of all tests performed in the tile, represented in kilobits per second.avg_lat_msIntegerThe average latency of all tests performed in the tile, represented in millisecondstestsIntegerThe number of tests taken in the tile.devicesIntegerThe number of unique devices contributing tests in the tile.quadkeyTextThe quadkey representing the tile.
Quadkeys 可以作为瓦片的唯一标识符。这对于在空间上连接多个时期季度的数据、在不使用地理空间函数的情况下创建更粗略的空间聚合、空间索引、分区以及存储和导出瓦片几何图形都很有用。 补充信息 NBAC 是 FireMARS 系统自 1986 年以来每年编制的国家产品该系统跟踪森林火灾用于年度碳排放估算并帮助识别可能受到火灾干扰的国家森林资源调查地块。更多信息请参见 FireMARS 网站 (http://www.nrcan.gc.ca/forests/fire/13159) 和碳核算-干扰监测网站 (http://www.nrcan.gc.ca/forests/climate-change/13109)。
在使用这些数据进行制图活动和分析、研究、评估或展示时请使用以下引文注明来源
加拿大林务局。国家燃烧区综合数据 (NBAC)。加拿大自然资源部加拿大林业局北部林业中心艾伯塔省埃德蒙顿。https://cwfis.cfs.nrcan.gc.ca/。
像素产品的详细信息
像素产品由 5 个文件组成
JD.tif烧毁区域的首次探测日 CL.tif烧毁区域检测的置信度 BA.tif烧毁面积与计算出的烧毁像素比例相对应。 OB.tif观测次数即该月观测到该像元的次数。 xml产品的元数据
像素属性汇总
AttributeUnitsData TypeNotesDate of the first detection (JD)Day of the year (1-366)Float- 0: Not burned - 1-366: Day of first detection for burned pixel - -1: Not observed in month - -2: Not burnable (water, bare land, urban, snow/ice)Confidence level (CL)0-100Float- 0: Low burn probability - 1-100: Increasing burn probability confidence - -1: Not observed in month - -2: Not burnable (water, bare land, urban, snow/ice)Burned Area (BA)Square metersFloat- 0-N: Burned area within pixel cell - -1: Not observed in month - -2: Not burnable (water, bare land, urban, snow/ice)Number of observations (OB)0-31Int16- 0-31: No-cloud observations in pixel - 0: Not observed - -2: Not burnable (water, bare land, urban, snow/ice)
图层
两个图层作为单独的文件集分发
performance_mobile_tiles - 包含从具有 GPS 定位质量和蜂窝连接类型如 4G LTE、5G NR的移动设备上进行测试的磁贴。 performance_fixed_tiles - 包含从具有 GPS 定位质量和非蜂窝连接类型如 WiFi、以太网的移动设备上进行的测试的磁贴。 时间周期和更新频率 图层根据一个季度三个月的数据生成文件将按季度更新和添加。/year2020/quarter1/ 期间即 2020 年第一季度将包括 2020-01-01 日或之后、2020-04-01 之前生成的所有数据。
根据《通用数据保护条例》GDPR、《加利福尼亚州消费者隐私法》CCPA和《数据保护法》LGPD等适用于某些司法管辖区的法律为满足数据主体访问请求DSAR会定期对数据进行重新分类。因此在不同时间访问的数据可能会导致测试总数、瓦片数和由此产生的性能指标出现差异。 代码
var mobile_20210101 ee.FeatureCollection(projects/sat-io/open-datasets/network/mobile_tiles/2022-01-01_performance_mobile_tiles);
var fixed_20210101 ee.FeatureCollection(projects/sat-io/open-datasets/network/fixed_tiles/2022-01-01_performance_fixed_tiles);print(Fixed Performance Metrics,fixed_20200101.size())
print(Mobile Performance Metrics,mobile_20200101.size())
Map.addLayer(fixed_20200101,{color:blue},Fixed 2020-01-01)
Map.addLayer(mobile_20200101,{color:red},Mobile 2020-01-01)var ss1 ee.FeatureCollection(projects/sat-io/open-datasets/network/mobile_tiles/Year-month-01_performance_mobile_tiles)
var ss ee.FeatureCollection(projects/sat-io/open-datasets/network/fixed_tiles/Year-month-01_performance_mobile_tiles)var fixed ee.ImageCollection(projects/sat-io/open-datasets/network/raster_tiles/performance_fixed_tiles);
var mobile ee.ImageCollection(projects/sat-io/open-datasets/network/raster_tiles/performance_mobile_tiles);
不同季度的移动和固定磁砖的地球引擎文件是按格式排列的因为季度是 3 个月的间隔所以用 01、04、07、10 代替月变量代表 3 个月的间隔。 栅格数据集
作为处理这些数据集的一部分我进一步将这些数据集转换为 32 位浮点栅格这些数据集的分辨率为 610 米avg_d_kbps、avg_u_kbps、avg_lat_ms、设备、测试等特征属性在这些图像中转换为波段。每个季度的开始和结束日期会被进一步添加到图像中但从矢量到光栅的转换过程中不会保留四维信息。最终形成固定数据集和移动数据集的两个图像集。
数据引用
Speedtest® by Ookla® Global Fixed and Mobile Network Performance Maps. Based on analysis by Ookla of Speedtest Intelligence® data for [DATA TIME PERIOD]. Provided by Ookla and accessed [DAY MONTH YEAR]. Ookla trademarks used under license and reprinted with permission.
代码链接
https://code.earthengine.google.com/?scriptPathusers/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:fire-monitoring-analysis/CA-NATIONAL-BURNED-AREA-COMPOSITE
https://code.earthengine.google.com/?scriptPathusers/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:global-utilities-assets-amenities/GLOBAL-FIXED-MOBILE-NETWORK-PERF-RASTER
License¶
These datasets are made available under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
Provided by: Ookla
Curated in GEE by: Samapriya Roy
Keywords: : analytics,broadband,cities,civic,infrastructure,internet,network traffic, telecommunications,tiles
Last updated: 2024-03-31
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