Global Map of Oil Palm Plantations

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1
資料集開放期間
2019-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
資料集產生者
Earth Engine 程式碼片段
ee.ImageCollection("BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1")
標記
農業 生物多樣性 環境保育 作物 全球 土地利用 棕櫚 種植園
biopama

說明

這項資料集是 2019 年的全球工業和小型油棕樹地圖，解析度為 10 公尺。涵蓋偵測到油棕種植園的區域。分類後的圖片是卷積類神經網路的輸出結果，該網路以 Sentinel-1 和 Sentinel-2 半年合成資料為基礎。

詳情請參閱這篇文章。

頻帶

波段

像素大小：10 公尺 (所有頻段)

名稱 像素大小 說明
classification 10 公尺

油棕樹類別說明

分類類別表

值 顏色 說明
1 #ff0000

工業封閉式油棕園
2 #ef00ff

小農封閉式樹冠油棕園
3 #696969

其他非密林油棕的土地覆蓋和/或用途。

使用條款

使用條款

CC-BY-4.0

參考資料

參考資料：

  • Adrià, D.、Serge, W.、Erik, M.、David, G. Stephen, P.、與 Zoltan, S. (2021 年)。2019 年全球高解析度工業和小型油棕地圖 (版本 v1) [資料集]。Zenodo。 doi:10.5281/zenodo.4473715

DOI

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (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 設定

請參閱 Python 環境頁面，瞭解 Python API 和如何使用 geemap 進行互動式開發。

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
在程式碼編輯器開啟
這個資料集是 2019 年的全球工業和小型油棕地圖，解析度為 10 公尺。涵蓋偵測到油棕種植園的區域。分類圖片是根據 Sentinel-1 和 Sentinel-2 半年合成資料，透過卷積類神經網路產生的輸出內容。詳情請參閱這篇文章。
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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