Global Map of Oil Palm Plantations

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1
Disponibilité de l'ensemble de données
2019-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
Producteur de l'ensemble de données
Aperçu de Google Earth Engine
ee.ImageCollection("BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1")
Tags
agriculture biodiversity conservation crop global landuse palm plantation
biopama

Description

L'ensemble de données est une carte mondiale des palmiers à huile industriels et des petits exploitants pour 2019, avec une résolution de 10 m. Elle couvre les zones où des plantations de palmiers à huile ont été détectées. Les images classifiées sont le résultat d'un réseau de neurones convolutifs basé sur des composites semestriels Sentinel-1 et Sentinel-2.

Pour en savoir plus, consultez cet article.

Bandes

Bandes de fréquences

Taille des pixels : 10 mètres (toutes les bandes)

Nom Taille des pixels Description
classification 10 mètres

Description de la classe "Palmier à huile"

Tableau des classes de classification

Valeur Couleur Description
1 #ff0000

Plantations industrielles de palmiers à huile à canopée fermée
2 #ef00ff

Petites plantations de palmiers à huile à canopée fermée
3 #696969

Autres couvertures et/ou utilisations des terres qui ne sont pas des palmiers à huile à canopée fermée.

Conditions d'utilisation

Conditions d'utilisation

CC-BY-4.0

Citations

Citations :

  • Adrià, D., Serge, W., Erik, M., David, G., Stephen, P., & Zoltan, S. (2021). Carte mondiale haute résolution des plantations industrielles et des petits producteurs de palmiers à huile pour 2019 (version v1) [Ensemble de données]. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4473715

DOI

Explorer avec Earth Engine

Éditeur de code (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);

Configuration de Python

Consultez la page Environnement Python pour en savoir plus sur l'API Python et sur l'utilisation de geemap pour le développement interactif.

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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L'ensemble de données est une carte mondiale des palmiers à huile industriels et des petits exploitants pour 2019, avec une résolution de 10 m. Elle couvre les zones où des plantations de palmiers à huile ont été détectées. Les images classifiées sont le résultat d'un réseau de neurones convolutifs basé sur des composites semestriels Sentinel-1 et Sentinel-2. Pour en savoir plus, consultez l'article.
BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1, agriculture,biodiversity,conservation,crop,global,landuse,palm,plantation
2019-01-01T00:00:00Z/2019-12-31T00:00:00Z
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