在Google Earth Engine（GEE）中利用人口数据进行分析

今天来分享下如何在GEE中利用人口数据进行分析，在GEE调用的数据为"WorldPop/GP/100m/pop"
分析山西省2001年到2020年人口的增长变化情况
GEE调用代码如下：

var roi = ee.FeatureCollection('users/lilei655123/shanxi')
Map.centerObject(roi,6)
var clipToCol = function(image){return image.clip(roi);
};
// import worldpop data
var worldpop = ee.ImageCollection("WorldPop/GP/100m/pop").filterBounds(roi).map(clipToCol).filter(ee.Filter.eq('country', 'CHN')).select('population')
print(worldpop)
var start = ee.Date.fromYMD(2020,1,1);
var end = ee.Date.fromYMD(2020,12,31);
var worldpop2020 = ee.Image(worldpop.filterDate(start,end).mean());
worldpop2020 = worldpop2020.clip(roi);
Map.addLayer(worldpop2020,{min:0,max:100,palette: ['24126c', '1fff4f', 'd4ff50']},"population 2020");
var chart =ui.Chart.image.seriesByRegion({imageCollection:worldpop,regions: roi,reducer: ee.Reducer.sum(),scale: 100,xProperty: 'system:time_start'}).setSeriesNames(['population']).setOptions({title: 'population dynamics',hAxis: {title: 'Date', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}},vAxis: {title: 'total population',titleTextStyle: {italic: false, bold: true}},lineWidth: 5,colors: ['e37d05'],curveType: 'function'});
print(chart);
//导出影像数据函数
function exportImage(image, region, fileName) {  Export.image.toDrive({  image: image,  description: fileName,  fileNamePrefix: fileName, folder: "population",  scale: 100, region: roi,  maxPixels: 1e13, fileFormat:"GeoTIFF", crs: "EPSG:4326"  });
}
//获取每幅影像对应的时间
var indexList = worldpop.reduceColumns(ee.Reducer.toList(), ["system:index"]).get("list");
print("indexList", indexList);//循环导出影像，用影像时间对其命名
indexList.evaluate(function(indexs) {
for (var i=0; i<indexs.length; i++) {  var image = worldpop.filter(ee.Filter.eq("system:index", indexs[i])) .first() .int16() exportImage(image, roi, "Worldpop-"+indexs[i]); }
});

可视化结果：

图中颜色为绿色的区域，表示人口密度越大
统计结果

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