Global Map of Oil Palm Plantations

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1
Disponibilidad del conjunto de datos
2019-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
Proveedor del conjunto de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1")
Etiquetas
agriculture biodiversity conservation crop global landuse palm plantation
biopama

Descripción

El conjunto de datos es un mapa global de aceite de palma industrial y de pequeños productores de 10 m para 2019. Abarca áreas en las que se detectaron plantaciones de aceite de palma. Las imágenes clasificadas son el resultado de una red neuronal convolucional basada en composiciones semestrales de Sentinel-1 y Sentinel-2.

Consulta el artículo para obtener información adicional.

Bandas

Bandas

Tamaño de los píxeles: 10 metros (todas las bandas)

Nombre Tamaño de los píxeles Descripción
classification 10 metros

Descripción de la clase de aceite de palma

Tabla de clases de clasificación

Valor Color Descripción
1 #ff0000

Plantaciones industriales de aceite de palma con dosel cerrado
2 #ef00ff

Plantaciones de aceite de palma de pequeños productores con dosel cerrado
3 #696969

Otras coberturas o usos de la tierra que no son aceite de palma con dosel cerrado

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:

  • 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

DOIs

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Editor de código (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);

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

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
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El conjunto de datos es un mapa global de aceite de palma industrial y de pequeños productores de 10 m para 2019. Abarca áreas en las que se detectaron plantaciones de aceite de palma. Las imágenes clasificadas son el resultado de una red neuronal convolucional basada en composiciones semestrales de Sentinel-1 y Sentinel-2. Consulta el artículo para obtener información adicional.
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
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