WorldView

WorldView provides key geo-level demographic attributes for 250 by 250 meter grids which cover the globe. This in turn provides immediate access to insights to help you make effective global location planning decisions and run marketing campaigns across multiple countries.

Utilising the latest satellite remote location technology, aggregated global data and machine learning algorithms, Experian has created a consistent means by which locations across the globe can be understood. Data is available from a single source and Experian has provided location, market and customer insights support for over 20 years.

WorldView allows you to:
- Benchmark performance across all locations
- Analyse catchments at the most granular level
- Understand your customers consistently and visualise data
- Optimise product distribution
- Identify new business opportunities worldwide and new territories to expand your business proposition
- Better understand your customers with greater insights
- Plan and advertise globally
- Build the right strategies for sustainability as well as growth
- Develop effective marketing strategies
- Identify areas where there is untapped demand

The data contains (amongst other attributes):
- Country Code
- Grid Code
- Administrative Area
- Population Total
- Households Total
- Male Population
- Female Population
- Population by Age (5-Year Bands)
- Population by Age and Gender (5-Year Bands)
- Population by Age (15-Year Bands)
- Population by Age and Gender (15-Year Bands)
- Unemployed Population (Selected Countries)
- Disposable Income
- Disposable Income Per Capita
- WorldView Segments
- Consumer Expenditure
- Retail Expenditure
- Points of Interest

WorldView data for the following countries is available immediately:

Albania
Algeria
Argentina
Australia
Austria
Belarus
Belgium
Bosnia and Herzegovina
Brazil
Bulgaria
Canada
Chile
China
Colombia
Costa Rica
Croatia
Cyprus (Greek part)
Czechia
Denmark
Egypt
Estonia
Finland
France
Germany
Greece
Hong Kong
Hungary
Iceland
India
Indonesia
Ireland
Italy
Japan
Jordan
Kazakhstan
Kenya
Kosovo (without North Kosovo)
Kuwait
Latvia
Lebanon
Lithuania
Luxembourg
Malaysia
Mexico
Morocco
Netherlands
New Zealand
Nigeria
Norway
Oman
Pakistan
Peru
Philippines
Poland
Portugal
Puerto Rico
Romania
Saudi Arabia
Serbia
Singapore
Slovakia
Slovenia
South Africa
South Korea
Spain
Sweden
Switzerland
Taiwan
Thailand
Turkey
Ukraine
United Arab Emirates
United Kingdom
Uruguay
United States
Vietnam

Other countries are available on request.

The WorldView modelling process combines Experian data with information (copyright Michael Bauer Research GmbH), as well as data sourced from the Global Human Settlement project of the European Commission Joint Research Centre.

Expected workflow:

- Customer will make available their geo-level data with Experian by extracting the file from their Snowflake instance and sharing via Experian’s secure file transfer application.

- Subject to a signed contractual agreement, Experian will match the customer file(s) against WorldView and where a match is found, will append the required modelled attributes to the customer file(s).

- Experian will return the customer file back to the clients via Snowflake secure data share.

Data can also be provided as flat files, via API or in shape format.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

WorldView数据集的构建基于全球范围内的高分辨率卫星图像，涵盖了多个地理区域和时间跨度。通过整合多源遥感数据，包括光学和雷达图像，该数据集实现了对地球表面的全面覆盖。数据采集过程中，采用了先进的图像处理技术，确保了图像的清晰度和准确性。此外，数据集还包含了丰富的地理信息系统（GIS）数据，如地形、植被和土地利用等，为多维度分析提供了坚实基础。

特点

WorldView数据集以其高分辨率和多源数据融合的特点著称。该数据集不仅提供了高精度的地理空间信息，还通过时间序列分析，揭示了地球表面的动态变化。其广泛的地理覆盖范围和多样化的数据类型，使其在环境监测、城市规划和灾害评估等领域具有广泛的应用潜力。此外，数据集的开放性和可扩展性，使其能够不断吸纳新的数据源和技术，保持其前沿性和实用性。

使用方法

WorldView数据集的使用方法多样，适用于多种研究和应用场景。研究人员可以通过地理信息系统（GIS）软件，对数据集中的图像和地理信息进行可视化和分析。此外，数据集支持机器学习和深度学习模型的训练，为智能分析和预测提供了数据基础。在实际应用中，用户可以根据需求，选择合适的数据子集进行定制化分析，从而实现对特定地理现象的深入研究。数据集的开放API接口，也方便了开发者进行集成和二次开发。

背景与挑战

背景概述

WorldView数据集由DigitalGlobe公司于2007年创建，旨在为全球地理信息系统（GIS）和遥感领域提供高分辨率卫星图像。该数据集的核心研究问题是如何在高空间分辨率下捕捉地球表面的详细信息，以支持城市规划、环境监测和灾害管理等应用。主要研究人员包括遥感专家和地理信息科学家，他们通过多光谱和高光谱成像技术，显著提升了数据集的精度和应用范围。WorldView数据集的发布对全球GIS和遥感研究产生了深远影响，推动了相关技术的快速发展和实际应用。

当前挑战

WorldView数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，高分辨率图像的获取和处理需要庞大的计算资源和复杂的算法，以确保数据的高质量和一致性。其次，数据集的更新频率和覆盖范围需满足全球不同地区的需求，这对数据采集和存储技术提出了高要求。此外，数据集在应用于实际场景时，如城市规划和灾害响应，需解决图像与地理信息的精确匹配问题，以确保决策支持的准确性。这些挑战不仅涉及技术层面，还包括数据隐私和安全性的考量。

发展历史

创建时间与更新

WorldView数据集的创建时间可追溯至2007年，由DigitalGlobe公司推出，旨在提供高分辨率的地球观测图像。该数据集自创建以来，经历了多次更新，以适应不断变化的技术需求和应用场景。

重要里程碑

WorldView数据集的重要里程碑之一是2014年推出的WorldView-3卫星，这是全球首颗能够捕捉8波段多光谱数据的商业卫星，极大地提升了数据集的空间分辨率和光谱覆盖范围。此外，2017年，WorldView数据集与Google Earth Engine的集成，使得大规模地理空间分析变得更加便捷，进一步推动了其在环境监测、灾害评估和城市规划等领域的应用。

当前发展情况

当前，WorldView数据集已成为全球地理信息系统（GIS）和遥感应用的重要数据源之一。其高分辨率图像和多光谱数据为全球范围内的科学研究、政策制定和商业决策提供了强有力的支持。随着人工智能和机器学习技术的发展，WorldView数据集的应用领域不断扩展，从传统的地理空间分析到新兴的智能城市建设和自然资源管理，均展现出巨大的潜力和价值。

发展历程

• WorldView-1卫星成功发射，标志着WorldView数据集的诞生。

  2007年
• WorldView-2卫星发射，进一步丰富了WorldView数据集的多样性和分辨率。

  2009年
• WorldView-3卫星发射，提供了更高分辨率的图像数据，增强了数据集的应用潜力。

  2011年
• WorldView-4卫星发射，继续扩展WorldView数据集的覆盖范围和数据质量。

  2014年
• WorldView-3和WorldView-4数据集首次应用于全球环境监测和灾害评估。

  2017年
• WorldView数据集被广泛应用于城市规划、农业监测和自然资源管理等领域。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在遥感领域，WorldView数据集以其高分辨率和高精度的图像数据而闻名。该数据集常用于城市规划、土地利用分类和环境监测等经典场景。通过分析WorldView提供的多光谱和高光谱图像，研究人员能够精确识别地表特征，从而为城市发展规划提供科学依据。此外，该数据集在灾害评估和应急响应中也发挥了重要作用，能够快速提供受灾区域的详细图像，帮助决策者制定有效的救援策略。

实际应用

在实际应用中，WorldView数据集广泛应用于国土资源管理、农业监测和军事侦察等领域。例如，政府部门利用该数据集进行土地利用规划和资源调查，确保资源的合理利用。农业领域则通过分析WorldView图像，实现精准农业管理，提高作物产量和质量。军事方面，该数据集提供了高精度的地理信息，支持战场态势感知和战略决策。

衍生相关工作

基于WorldView数据集，衍生了许多经典的研究工作。例如，有学者利用该数据集开发了新的图像融合算法，提高了多源遥感数据的利用效率。此外，WorldView数据集还促进了深度学习在遥感图像分类中的应用，推动了相关模型的发展。在环境科学领域，基于WorldView的长期监测数据，研究人员提出了多种环境变化预测模型，为全球气候变化研究提供了重要支持。