- זמינות קבוצת הנתונים
- 2009-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- מפיק מערך הנתונים
- Agriculture and Agri-Food Canada
- קצב
- שנה אחת
- תגים
תיאור
החל משנת 2009, הצוות למחקר כדור הארץ של המחלקה למדע וטכנולוגיה (STB) במשרד החקלאות והמזון של קנדה (AAFC) החל בתהליך של יצירת מפות דיגיטליות שנתיות של סוגי גידולים. המתודולוגיה מבוססת על עץ החלטה (DT) והיא הופעלה על תצלומי לוויין אופטיים (Landsat-5, AWiFS, DMC) ועל תצלומי לוויין מבוססי-מכ"ם (Radarsat-2) של פרובינציות פריירי בשנים 2009 ו-2010. החל מעונת הגידולים של 2011, הפעילות הזו הורחבה למחוזות אחרים כדי לתמוך במלאי גידולים לאומי. עד היום, הגישה הזו מאפשרת לספק באופן עקבי מלאי של גידולים שעומד ביעד הדיוק הכולל של לפחות 85% ברזולוציה מרחבית סופית של 30 מ' (56 מ' בשנת 2009 ובשנת 2010).
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 30 מטרים (כל הפסים)
| שם | מינימום | מקסימום | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|---|
landcover |
10 | 230 | 30 מטרים | סיווג עיקרי של כיסוי הקרקע לפי גידולים ספציפיים. |
טבלת סיווג של כיסוי הקרקע
| ערך | צבע | תיאור |
|---|---|---|
| 10 | #000000 | Cloud |
| 20 | #3333ff | מים |
| 30 | #996666 | קרקע חשופה וקרקע לא פורייה |
| 34 | #cc6699 | עירוני ומפותח |
| 35 | #e1e1e1 | חממות |
| 50 | #ffff00 | Shrubland |
| 60 | #666666 | שריפת יער ושטח שרוף |
| 80 | #993399 | אדמה בוצית (ביצה) |
| 85 | #501b50 | Peatland |
| 110 | #cccc00 | אדמת מרעה |
| 120 | #cc6600 | חקלאות (לא מובחנת) |
| 121 | #ff9933 | אדמות לעיבוד גידולים |
| 122 | #ffcc33 | שטחי מרעה ומספוא |
| 130 | #7899f6 | Too Wet to be Seeded |
| 131 | #ff9900 | שדה בור |
| 132 | #660000 | דגנים |
| 133 | #dae31d | Barley |
| 134 | #99cc00 | דגנים אחרים |
| 135 | #d2db25 | דוחן |
| 136 | #d1d52b | שיבולת שועל |
| 137 | #cacd32 | Rye |
| 138 | #c3c63a | Spelt |
| 139 | #b9bc44 | טריטיקלה |
| 140 | #a7b34d | חיטה |
| 141 | #b9c64e | Switchgrass |
| 142 | #999900 | דורה |
| 143 | #e9e2b1 | קינואה |
| 145 | #809769 | חיטת חורף |
| 146 | #92a55b | חיטת אביב |
| 147 | #ffff99 | תירס לגרעינים |
| 148 | #98887c | טבק |
| 149 | #799b93 | ג'ינסנג |
| 150 | #5ea263 | זרעי שמן |
| 151 | #52ae77 | זיפן |
| 152 | #41bf7a | Camelina |
| 153 | #d6ff70 | קנולה וזרעי לפתית |
| 154 | #8c8cff | פשתן |
| 155 | #d6cc00 | Mustard |
| 156 | #ff7f00 | חריע |
| 157 | #315491 | חמנייה |
| 158 | #cc9933 | פולי סויה |
| 159 | #5ea296 | זרעי שמן אחרים |
| 160 | #896e43 | Pulses |
| 161 | #996633 | עוד פולסים |
| 162 | #8f6c3d | אפונים |
| 163 | #b6a472 | גרגרי חומוס |
| 167 | #82654a | שעועית |
| 168 | #a39069 | Fababeans |
| 174 | #b85900 | עדשים |
| 175 | #b74b15 | ירקות |
| 176 | #ff8a8a | עגבניות |
| 177 | #ffcccc | תפוחי אדמה |
| 178 | #6f55ca | סלק סוכר |
| 179 | #ffccff | ירקות אחרים |
| 180 | #dc5424 | פירות |
| 181 | #d05a30 | פירות יער |
| 182 | #d20000 | אוכמנית |
| 183 | #cc0000 | Cranberry |
| 185 | #dc3200 | פירות יער אחרים |
| 188 | #ff6666 | פרדסים |
| 189 | #c5453b | פירות אחרים |
| 190 | #7442bd | כרמים |
| 191 | #ffcc99 | Hops |
| 192 | #b5fb05 | דשא |
| 193 | #ccff05 | עשבי תיבול |
| 194 | #07f98c | פעוטון |
| 195 | #00ffcc | כוסמת |
| 196 | #cc33cc | זרעי קנרית |
| 197 | #8e7672 | קנבוס |
| 198 | #b1954f | בקיה |
| 199 | #749a66 | גידולים אחרים |
| 200 | #009900 | יער (לא מובחן) |
| 210 | #006600 | מחטניים |
| 220 | #00cc00 | Broadleaf |
| 230 | #cc9900 | Mixedwood |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| landcover_class_names | STRING_LIST | מערך של שמות סיווגים של כיסוי קרקע של שטחי גידולים. |
| landcover_class_palette | STRING_LIST | מערך של מחרוזות צבע בקוד הקסדצימלי שמשמשות לפלטת הסיווג. |
| landcover_class_values | INT_LIST | הערך של סיווג כיסוי הקרקע. |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
ציטוטים ביבליוגרפיים
Agriculture and Agri-Food Canada Annual Crop Inventory. {YEAR}
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
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');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('AAFC/ACI') crop_2016 = dataset.filter(ee.Filter.date('2016-01-01', '2016-12-31')).first() m = geemap.Map() m.set_center(-103.8881, 53.0372, 10) m.add_layer(crop_2016, {}, '2016 Canada AAFC Annual Crop Inventory') m