Global Map of Oil Palm Plantations

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1
利用可能なデータセットの期間
2019-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
データセット プロデューサー
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1")
タグ
農業 生物多様性 環境保護 作物 グローバル 土地利用 パーム プランテーション
biopama

説明

このデータセットは、2019 年の 10 m の全球の工業用および小規模農家のパーム油マップです。アブラヤシ農園が検出された地域を対象としています。分類された画像は、Sentinel-1 と Sentinel-2 の半年間の合成画像に基づく畳み込みニューラル ネットワークの出力です。

詳しくは、こちらの記事をご覧ください。

バンド

バンド

ピクセルサイズ: 10 メートル（すべてのバンド）

名前 ピクセルサイズ 説明
classification 10 メートル

アブラヤシのクラスの説明

分類クラス テーブル

値 色 説明
1 #ff0000

工業的な閉鎖型キャノピーのパーム油プランテーション
2 #ef00ff

小規模農家の閉鎖林冠型アブラヤシ農園
3 #696969

閉鎖林冠のアブラヤシ以外の土地被覆または土地利用。

利用規約

利用規約

CC-BY-4.0

引用

引用:

  • Adrià, D.、Serge, W.、Erik, M.、David, G.、Stephen, P.、& Zoltan, S. （2021 年）。2019 年の高解像度グローバル産業および小規模農家のアブラヤシ マップ（バージョン v1）[データセット]。Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4473715

DOI

Earth Engine で探索する

コードエディタ（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);

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境ページをご覧ください。

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
コードエディタで開く
このデータセットは、2019 年の 10 m の全球の産業用および小規模農家のパーム油マップです。アブラヤシ農園が検出された地域を対象としています。分類された画像は、Sentinel-1 と Sentinel-2 の半年間の合成画像に基づく畳み込みニューラル ネットワークの出力です。詳しくは、記事をご覧ください。
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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