Global Map of Oil Palm Plantations

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1
Dostępność zbioru danych
2019-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
Dostawca zbioru danych
Fragment kodu Earth Engine
ee.ImageCollection("BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1")
Tagi
rolnictwo bioróżnorodność ochrona uprawy globalne użytkowanie-gruntu palma plantacja
biopama

Opis

Zbiór danych to globalna mapa plantacji palm olejowych w 2019 r. w rozdzielczości 10 m. Obejmuje obszary, na których wykryto plantacje palm olejowych. Sklasyfikowane obrazy są wynikiem działania konwolucyjnej sieci neuronowej opartej na półrocznych kompozycjach danych z satelitów Sentinel-1 i Sentinel-2.

Więcej informacji znajdziesz w tym artykule.

Pasma

Pasma

Rozmiar piksela: 10 m (wszystkie pasma)

Nazwa Rozmiar piksela Opis
classification 10 metrów

Opis klasy Oil Palm

Tabela klasyfikacji

Wartość Kolor Opis
1 #ff0000

Przemysłowe plantacje palm olejowych z zamkniętą koroną
2 #ef00ff

Plantacje palm olejowych z zamkniętą koroną należące do drobnych rolników
3 #696969

Inne rodzaje pokrycia terenu lub sposoby wykorzystania, które nie są związane z palmą olejową o zamkniętej koronie.

Warunki korzystania z usługi

Warunki korzystania z usługi

CC-BY-4.0

Cytowanie

Cytowanie:

  • Adrià, D., Serge, W., Erik, M., David, G., Stephen, P., & Zoltan, S. (2021). Globalna mapa przemysłowych i drobnych upraw palmy olejowej w wysokiej rozdzielczości na rok 2019 (Wersja v1) [Zbiór danych]. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4473715

DOI

Odkrywaj za pomocą Earth Engine

Edytor kodu (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);

Konfiguracja Pythona

Informacje o interfejsie API dla Pythona oraz o używaniu geemap do interaktywnego programowania znajdziesz na stronie środowiska Python.

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
Otwórz w edytorze kodu
Zbiór danych to globalna mapa plantacji palm olejowych w 2019 r. w rozdzielczości 10 m. Obejmuje obszary, na których wykryto plantacje palm olejowych. Sklasyfikowane obrazy są wynikiem działania konwolucyjnej sieci neuronowej opartej na półrocznych kompozycjach danych z satelitów Sentinel-1 i Sentinel-2. Więcej informacji znajdziesz w artykule.
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