我们的数字地球 - 来自世界定居足迹的见解和机遇

我们的数字地球 公开披露授权公开披露授权 来自世界定居足迹的见解和机遇 来自世界定居足迹的见解和机遇 建议引用：我们的数字地球-来自世界定居足迹的见解和机遇 这份文件是世界银行的财产。 Itispermittedtocopyanduseanyofthematerialinthisreportprovidedthatthesourceisappropriateacknowledged.Furtherinformationisavailablefrom:©TheWorldBank2023 改编-如果您对该作品进行了改编，请在归属处添加以下免责声明：这是对世界银行原创作品的改编。改编中表达的观点和意见是改编作者的全部责任，不受世界银行认可。 第三方内容-世界银行不一定拥有作品中包含的内容的每个组成部分。因此，世界银行不保证使用作品中包含的任何第三方拥有的个人组成部分或部分不会侵犯这些第三方的权利。此类侵权导致的索赔风险完全由您承担。如果您希望重新使用作品的组成部分，您有责任确定是否需要重新使用许可，并获得版权所有者的许可。组件的示例可以包括但不限于表、图或图像。 这项工作是世界银行和全球减灾和恢复基金(GFDRR)工作人员在外部贡献下的产物。本文件中表达的调查结果、分析和结论不一定反映世界银行任何单个伙伴组织、其董事会或其代表的政府的观点。 尽管世界银行和GFDRR做出了合理的努力来确保本文件中提供的所有信息都是正确的，但无法保证其准确性和完整性。使用本文档中的任何数据或信息均由用户自行承担风险，在任何情况下，世界银行、GFDRR或其任何合作伙伴都不对因依赖本文档中包含的数据而导致或遭受的任何损失、损害、责任或费用负责。本作品中任何地图所显示的边界、颜色、面额和其他信息并不意味着世界银行对任何领土的法律地位或认可或接受这些边界的任何判断。 RIGHTSANDPERMISSIONS:本作品中的材料受版权保护。由于世界银行鼓励传播其知识，因此只要给予该作品的全部归属，就可以出于非商业目的全部或部分复制该作品。 封面：WSF3D。数据：©DLR/EOC|Basemap：©DLR/EOC©OpenMapTiles©OpenStreetMap贡献者©Klokanech.com。 我们的数字地球见解和来自世界各地的机会FOOTPRINT3 前文 T 他2021年世界发展报告：数据创造更美好的生活从数据的未实现潜力到确保它们能够为可持续发展目标做出有意义的贡献的挑战，对不断发展的数据格局进行了批判性的审视。该报告最终呼吁建立新的社会契约，使数据的使用和再利用能够创造更多的经济和社会价值，同时努力获得更好的数据 以及提供防止滥用的保障措施，包括歧视和网络犯罪。 该报告概述了公共和私人意图数据的巨大潜力。政府和公共部门可以使用这些数据来加强服务提供和优先考虑稀缺资源，私营部门可以使用这些数据来改善其业务，个人可以使用这些数据来增加其代理机构和追究政府责任。为了实现这一潜力，这些数据必须具有足够的覆盖范围和高质量，易于访问并与其他数据源结合，并且可以安全地使用和重用。 地球观测数据有助于推动社会、经济和可持续发展。它通常在全球范围内捕获，以标准化的方式在各国提供空间和时间覆盖，并提供可以为变化检测分析提供信息的历史目录。高分辨率传感器提供了越来越优越的粒度，机器学习和人工智能的发展正在稳步提高图像衍生数据的准确性，这些数据可以捕获建筑区域、植被、土地利用和环境监测中的模式。 本报告介绍了世界定居足迹（WSF）数据集，作为对发展数据的新颖而重要的贡献。它展示了如何使用WSF数据集来标准化世界银行内的许多重复用例的清晰示例。也许更重要的是，它还为读者提供了有关在何处访问这些数据集或获得将其集成到新用例中的支持的信息。通过增加数据的使用和重用以获得更大的价值，并以安全使用的方式轻松提供数据，地球观测数据可以为发展做出重要贡献 。它们还将使我们更接近实现《2021年世界发展报告》的新社会契约，该契约以价值，公平和信任原则为指导。 海山富 世界银行首席统计师， 世界银行发展数据小组主任世界银行发展数据理事会联席主席 布卡武，在刚果民主共和国，在快速的城市发展中，已经扩大了陡峭的斜坡。照片：AdobeStock/KatyaTsvetkova。 执行摘要 arth观测是地球自然和人造环境的准确和最新信息的重要来源，这些信息在规划、应对和减轻自然灾害的影响时至关重要。定 期收集整个地球图像的卫星与机器学习算法相结合，以更有效地处理它们，具有提供及时，标准化，可验证和可扩展的潜力。 信息。 E 本报告侧重于使用地球观测来识别暴露于自然灾害的建筑区域。它描述了由德国航空航天中心（DLR）开发的世界定居足迹（WSF ）衍生数据集套件 与欧洲航天局（ESA），GoogleEarthEngine团队和世界银行合作。这些网格化数据集捕获了1985年至2015年以及2019年的建成区范围，估计的建筑物高度，不透水表面和估计的人口。 数据集利用最新的技术进步来获得特别高的准确性和精度。数据集结合了来自雷达和光学卫星的多时相图像，从而提高了准确性，而在10-30米的传输确保了高精度。 地球观测得出的信息对于标准化和经常性的世界银行业务特别有用。该报告着眼于世界银行的几项业务，以及通过结合各种WSF套件产品的分析提供的关键见解。迄今为止，WSF数据集已经支持了超过67次城市扫描，15次国家气候与发展报告和9次城市化评论。本报告概述了团队如何使用WSF数据集来更好地了解城市增长和形式，灾害风险管理以及公共和环境健康的具体示例。 来自地球观测的信息有可能明确地告知世界银行业务并使其标准化，从而支持知情的发展战略和预防性灾害风险管理。本报告演示了如何有效地使用WSF工具套件来支持运营分析，访问工具本身以及集成这些和其他地球观测数据集。 ACKNOWLEDGEMENTS OrldBankDigitalEarth团队成员CarolineGevaert和NualaCowan由EdwardAnderson、PierreChrzanowski和NicholasJones领导编写了这份报告。数字地球团队的其他成员包括GraceDoherty、MiraGupta、MattiaAmadio和AlexChunet贡献了他们的评论。 洛佩兹、伊丽莎白·布列斯卡、马蒂亚·马康尼和朱利安·扎伊德勒 W 将世界定居足迹（WSF）数据集集成到世界银行的业务中一直是许多团队支持的工作。在这项工作中，数字地球伙伴关系与DLR，欧洲航天局全球发展援助伙伴关系和地理空间业务支持小组（GOST）密切合作。 该团队对GFDRR经理NielsHolm-Nielsen和数据开发集团数据分析和工具部门经理KeithPatrickGarret的领导表示感谢，感谢他们对这一计划的支持。 本报告的内容展示了世界银行各个团队的几个用例和项目，每个团队都为本报告的见解和WSF作为数字公共产品的发展做出了贡献。团队尤其要感谢并认可以下人员的努力：AachalAad，AtoiosPomois，BejamiStewart，BriaBlaespoor，GiseppeMoliario，HarrisSelod，HogePar，JoaqiMozDiaz，JohaaLeeBelager，JRetchler，KlasDeiiger，L MathildeLebrand，MsilikaleMsilanga，NancyLozanoGracia，NiinaKäyhkö，OliviaD'aoust，PaoloAvner，PeterKristensen， RashminGunasekera，RossMarcEisenberg，SamehWhaba，SomikLall，Rubinyi，Thea，Th 全球减灾和恢复基金（GFDRR）资助了这份报告，ULTRADesigns，Inc.设计了这份报告。该报告还得到了DLR资助的ThomasEsch（ DLR）对美国华盛顿特区世界银行进行的为期三个月的研究访问的支持。 TABLEOFCONTENTS 前言3 ExecutiveSummary5 Acknowledgments6 Introduction9 1.数据集10 2.钥匙洞察力17 3.使用案例21 灾害风险管理30 4.TheWay转发39 附录A:如何访问WSF数据集40 附录B:在哪里获得有关WSF数据集的帮助41 巴基斯坦被淹没。©包含修改后的哥白尼前哨数据（2019年），由ESA，CCBY-SA3.0IGO处理。 INTRODUCTION G 从1985年到2015年，人类住区覆盖的全球面积在短短30年内增长了85%(Retschler2022)。在此期间，特别是中低收入国家 （LMICs）的城市地区以非常迅速和计划外的增长为特征。以前，城市官员通常缺乏有关此类增长发生在何处以及这种增长是否发生在遭受自然灾害的地区的数据。现在。 美国国家航空航天局和欧空局哥白尼计划等的卫星定期捕获地球表面的图像。图像可以通过最先进的机器学习算法进行处理，以及时准确地更新城市的变化。暴露数据的这种更大的空间和时间分辨率以及这些数据的及时性，促进了灾害风险管理（DRM）的前瞻性方法。这些数据使规划者能够密切监测普遍情况，并确定趋势，使他们能够快速应对和减轻未来的风险。这种主动行动也比纠正风险管理更具成本效益。 那么，为什么地球观测在转向预防性DRM范式中起着如此关键的作用？首先，数据是及时的，因为卫星定期捕获整个地球表面的图像。其次，EO产生标准化的 信息。在国家一级收集的数据通常受到不同数据收集方法的约束，因此很难比较各个区域的数据集。通过使用EO数据和标准化处理方法，可以客观地比较城市，国家和大陆之间遭受自然灾害的估计人口。这使得EO数据对于投资组合管理特别有用。第三，由于数据的客观性，开放性，数据处理工作流程的可复制性以及强大的验证活动，基于EO的数据形成了独立且可验证的输入，以支持决策。第四 ，卫星图像具有历史档案，并且不断获取新图像。因此，它提供了随时间的连续性，并实现了预测。最后,EO是特别可扩展的。对国家、区域和全球的覆盖，并且在更大规模和多个项目中特别具有成本效益。因此，EO衍生的信息形成了一种及时、标准化、可扩展和可靠的方式来表征和获得关于暴露演变的见解，从而实现从纠正性风险管理到预防性风险管理的转变。 认识到这些好处，基于卫星的定居点面积图已经开发了几年。但是，由于处理框架固有地产生的错误分类错误-来自对结算区域的高估和低估，因此它们的效用有时受到限制。该框架包括仅使用光学或雷达图像对定居点进行分类，没有足够的空间细节，或者由于收集商业和经常昂贵的图像数据而限制了系统的可更新性。 在这种情况下，德国航空航天中心（DLR）与欧洲航天局（ESA），GoogleEarthEngine团队和世界银行合作开发和验证了世界定居足迹（WSF）套件，这是一个基于开放卫星图像的最先进的全球定居数据集，提供了前所未有的准确性和细节。 本报告介绍了WSF套件，并描述了如何访问数据集（附录A）。然后，它列出了数据的特征，并提供了可以使用这些数据集获得的关于曝光的关键见解。数据集显示了建筑区域扩张最快的地方，以及暴露于洪水，滑坡或地震危险的地区的增长。本文还描述了世界银行反复出现的用例，这些用例展示了WSF数据集如何在合并本地数据时用于全球分析，国家级别的分析甚至城市级别的分析-所有这些都提供了前瞻性的DRM和气候适应策略。 参考文献 Rentschler，J.，Avner，P.，Marconcini，M.，Su，R.，Strano，E.和Hallegatte，S.2022。洪灾区的城市快速增长：1985年以来的全球证 据。PolicyResearchWorkingPaper;10014.WorldBank,Washington,DC.Available