Городские границы являются важнейшими индикаторами для понимания пространственной структуры и динамических изменений в населённых пунктах. Большинство существующих наборов данных высокого разрешения о городских границах плохо справлялись с дифференциацией территорий с низкой плотностью застройки от негородских пространств и не учитывали роль распределения населения в определении городских границ. В данном исследовании авторы разработали двухпороговый метод, интегрируя данные о плотности непроницаемых поверхностей и численности населения для картирования годовых городских границ из GISD30 (глобального набора динамических данных о непроницаемых поверхностях с разрешением 30 м). В частности, они объединили оценку плотности ядра и алгоритмы клеточных автоматов для построения глобальных городских границ, а затем дифференцировали типы городских поселений (например, города и посёлки) на основе пороговых значений численности населения, тем самым получив набор данных «Глобальные границы городов и посёлков» (Global City and Town Boundaries, GCTB) с разрешением 30 м за период 2000–2022 гг. Набор данных GCTB достиг хорошего соответствия с набором данных высокого разрешения для интерпретации городских границ— «Атлас расширения городов» (R²>0,88). Используя метки мест OpenStreetMap, разделение «город/посёлок» достигает точности 0,80 (город) и 0,65 (посёлок) при общей точности 0,75. Таким образом, GCTB предоставляет необходимую пространственную информацию для планирования глобальной урбанизации и устойчивого развития.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-06368-9