- Dataset-Verfügbarkeit
- 2009-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- Dataset-Produzent
- Agriculture and Agri-Food Canada Google Earth Engine
- Intervall
- 1 Jahr
- Tags
Beschreibung
2009 begann das Earth Observation Team des Science and Technology Branch (STB) bei Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) mit der Erstellung digitaler Karten mit jährlichen Erntetypen. Für die Prairie-Provinzen in den Jahren 2009 und 2010 wurde eine auf Entscheidungsbäumen (Decision Tree, DT) basierende Methodik angewendet, bei der optische (Landsat-5, AWiFS, DMC) und radarbasierten (Radarsat-2) Satellitenbilder verwendet wurden. Seit der Anbausaison 2011 wurde diese Aktivität auf andere Provinzen ausgeweitet, um ein nationales Pflanzeninventar zu unterstützen. Mit diesem Ansatz kann bisher ein Pflanzeninventar erstellt werden, das die allgemeine Zielgenauigkeit von mindestens 85% bei einer endgültigen räumlichen Auflösung von 30 m (56 m in den Jahren 2009 und 2010) erreicht.
Bänder
Pixelgröße
30 Meter
Bänder
| Name | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
landcover |
10 | 230 | Meter | Hauptkulturspezifische Klassifizierung der Bodenbedeckung. |
Klassentabelle für „landcover“
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 10 | #000000 | Cloud |
| 20 | #3333ff | Wasser |
| 30 | #996666 | Offenes Land und Ödland |
| 34 | #cc6699 | Städtisch und entwickelt |
| 35 | #e1e1e1 | Gewächshäuser |
| 50 | #ffff00 | Shrubland |
| 60 | #666666 | Waldbrand und verbrannte Fläche |
| 80 | #993399 | Feuchtgebiet |
| 85 | #501b50 | Moor |
| 110 | #cccc00 | Wiese |
| 120 | #cc6600 | Landwirtschaft (nicht differenziert) |
| 121 | #ff9933 | Ackerland |
| 122 | #ffcc33 | Weide und Futtermittel |
| 130 | #7899f6 | Zu nass für die Aussaat |
| 131 | #ff9900 | Brachland |
| 132 | #660000 | Getreide |
| 133 | #dae31d | Barley |
| 134 | #99cc00 | Andere Getreidesorten |
| 135 | #d2db25 | Hirse |
| 136 | #d1d52b | Hafer |
| 137 | #cacd32 | Rye |
| 138 | #c3c63a | Spelt |
| 139 | #b9bc44 | Triticale |
| 140 | #a7b34d | Wheat |
| 141 | #b9c64e | Switchgrass |
| 142 | #999900 | Sorghum |
| 143 | #e9e2b1 | Quinoa |
| 145 | #809769 | Winterweizen |
| 146 | #92a55b | Sommerweizen |
| 147 | #ffff99 | Mais für Getreide |
| 148 | #98887c | Tabak |
| 149 | #799b93 | Ginseng |
| 150 | #5ea263 | Ölsaaten |
| 151 | #52ae77 | Borretsch |
| 152 | #41bf7a | Camelina |
| 153 | #d6ff70 | Raps |
| 154 | #8c8cff | Leinsamen |
| 155 | #d6cc00 | Mustard |
| 156 | #ff7f00 | Saflor |
| 157 | #315491 | Sonnenblume |
| 158 | #cc9933 | Sojabohnen |
| 159 | #5ea296 | Andere Ölsaaten |
| 160 | #896e43 | Pulsiert |
| 161 | #996633 | Andere Pulses |
| 162 | #8f6c3d | Erbsen |
| 163 | #b6a472 | Aus Kichererbsen |
| 167 | #82654a | Bohnen |
| 168 | #a39069 | Fababohnen |
| 174 | #b85900 | Linsen |
| 175 | #b74b15 | Gemüse |
| 176 | #ff8a8a | Tomaten |
| 177 | #ffcccc | Kartoffeln |
| 178 | #6f55ca | Zuckerrüben |
| 179 | #ffccff | Anderes Gemüse |
| 180 | #dc5424 | Obst |
| 181 | #d05a30 | Beeren |
| 182 | #d20000 | Heidelbeere |
| 183 | #cc0000 | Cranberry |
| 185 | #dc3200 | Andere Beeren |
| 188 | #ff6666 | Obstplantagen |
| 189 | #c5453b | Andere Früchte |
| 190 | #7442bd | Weinberge |
| 191 | #ffcc99 | Aus Hopfen |
| 192 | #b5fb05 | Rollrasen |
| 193 | #ccff05 | Kräuter |
| 194 | #07f98c | Kindergarten |
| 195 | #00ffcc | Buchweizen |
| 196 | #cc33cc | Glanzgras |
| 197 | #8e7672 | Hanf |
| 198 | #b1954f | Wicken |
| 199 | #749a66 | Andere Kulturen |
| 200 | #009900 | Wald (undifferenziert) |
| 210 | #006600 | Nadelbäume |
| 220 | #00cc00 | Broadleaf |
| 230 | #cc9900 | Mischholz |
Bildattribute
Bildattribute
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| landcover_class_names | STRING_LIST | Array mit Namen für die Klassifizierung der Landbedeckung von Ackerland. |
| landcover_class_palette | STRING_LIST | Array von Hex-Code-Farbstrings, die für die Klassifizierungspalette verwendet werden. |
| landcover_class_values | INT_LIST | Wert der Landbedeckungsklassifizierung. |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitationen
Agriculture and Agri-Food Canada Annual Crop Inventory. {YEAR}
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('AAFC/ACI'); var crop2016 = dataset .filter(ee.Filter.date('2016-01-01', '2016-12-31')) .first(); Map.setCenter(-103.8881, 53.0372, 10); Map.addLayer(crop2016, {}, '2016 Canada AAFC Annual Crop Inventory');