Global Map of Oil Palm Plantations

مدى توفّر مجموعة البيانات: 2019-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
الجهة المنتِجة لمجموعة البيانات: برنامج Biopama

العلامات: agriculture biodiversity conservation crop global landuse palm plantation
biopama

الوصف

مجموعة البيانات هي خريطة عالمية لأشجار نخيل الزيت في المزارع الصناعية والمزارع الصغيرة لعام 2019 بدقة مكانية تبلغ 10 أمتار. ويشمل المناطق التي تم رصد مزارع نخيل الزيت فيها. الصور المصنّفة هي ناتج شبكة عصبونية التفافية تستند إلى صور مركّبة نصف سنوية من Sentinel-1 وSentinel-2.

يمكنك الاطّلاع على المقالة للحصول على معلومات إضافية.

النطاقات

النطاقات

حجم البكسل: 10 أمتار (جميع النطاقات)

الاسم	حجم البكسل	الوصف
`classification`	‫10 أمتار	وصف فئة "نخيل الزيت"

جدول فئات التصنيف

القيمة	اللون	الوصف
1	‎#ff0000	مزارع نخيل الزيت الصناعية ذات الأغطية المغلقة
2	#ef00ff	مزارع نخيل الزيت الصغيرة ذات الأغطية المغلقة
3	#696969	أشكال أخرى من الغطاء الأرضي و/أو الاستخدامات غير نخيل الزيت ذي الأغصان الكثيفة

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

CC-BY-4.0

الاقتباسات

Adrià, D., Serge, W., Erik, M., David, G., Stephen, P., & Zoltan, S. (2021). High resolution global industrial and smallholder oil palm map for 2019 (Version v1) [Data set]. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4473715

معرِّفات العناصر الرقمية (DOI)

https://doi.org/10.5281/zenodo.4473715

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

// Import the dataset; a collection of composite granules from 2019.
var dataset = ee.ImageCollection('BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1');

// Select the classification band.
var opClass = dataset.select('classification');

// Mosaic all of the granules into a single image.
var mosaic = opClass.mosaic();

// Define visualization parameters.
var classificationVis = {
  min: 1,
  max: 3,
  palette: ['ff0000','ef00ff', '696969']
};

// Create a mask to add transparency to non-oil palm plantation class pixels.
var mask = mosaic.neq(3);
mask = mask.where(mask.eq(0), 0.6);

// Display the data on the map.
Map.addLayer(mosaic.updateMask(mask),
             classificationVis, 'Oil palm plantation type', true);
Map.setCenter(-3.0175, 5.2745,12);

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Import the dataset a collection of composite granules from 2019.
dataset = ee.ImageCollection('BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1')

# Select the classification band.
op_class = dataset.select('classification')

# Mosaic all of the granules into a single image.
mosaic = op_class.mosaic()

# Define visualization parameters.
classification_vis = {
    'min': 1,
    'max': 3,
    'palette': ['ff0000', 'ef00ff', '696969'],
}

# Create a mask to add transparency to non-oil palm plantation class pixels.
mask = mosaic.neq(3)
mask = mask.where(mask.eq(0), 0.6)

# Display the data on the map.
m = geemap.Map()
m.add_layer(
    mosaic.updateMask(mask),
    classification_vis,
    'Oil palm plantation type',
    True,
)
m.set_center(-3.0175, 5.2745, 12)
m

فتح في أداة تعديل الرموز"

الخريطة العالمية لمزارع نخيل الزيت

مجموعة البيانات هي خريطة عالمية لأشجار نخيل الزيت في المزارع الصناعية والمزارع الصغيرة لعام 2019 بدقة مكانية تبلغ 10 أمتار. ويشمل المناطق التي تم رصد مزارع نخيل الزيت فيها. الصور المصنّفة هي ناتج شبكة عصبونية التفافية تستند إلى مركّبات نصف سنوية من Sentinel-1 وSentinel-2. يُرجى الاطّلاع على المقالة للحصول على معلومات إضافية.

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1, agriculture,biodiversity,conservation,crop,global,landuse,palm,plantation

2019-01-01T00:00:00Z/2019-12-31T00:00:00Z

‎-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

Global Map of Oil Palm Plantations تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.