Global Map of Oil Palm Plantations [deprecated]

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1
Dataset-Verfügbarkeit
2019-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
Ersteller des Datasets
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1")
Tags
agriculture
Biodiversität
biopama
conservation
zuschneiden
global
landuse
Palm
Plantage

Beschreibung

Der Datensatz ist eine globale Karte der industriellen und kleinbäuerlichen Ölpalmenplantagen für 2019 mit einer Auflösung von 10 m. Sie deckt Gebiete ab, in denen Ölpalmenplantagen erkannt wurden. Die klassifizierten Bilder sind die Ausgabe eines Convolutional Neural Network, das auf Sentinel-1- und Sentinel-2-Halbjahreskompositen basiert.

Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel.

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 10 Meter (alle Bänder)

Name Pixelgröße Beschreibung
classification 10 Meter

Beschreibung der Klasse „Ölpalme“

Klassentabelle für „classification“

Wert Farbe Beschreibung
1 #ff0000

Industrielle Ölpalmenplantagen mit geschlossenem Kronendach
2 #ef00ff

Ölpalmenplantagen von Kleinbauern mit geschlossenem Kronendach
3 #696969

Andere Bodenbedeckungen und/oder ‑nutzungen, die keine Ölpalmen mit geschlossenem Kronendach sind.

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

CC-BY-4.0

Zitate

Quellenangaben:

  • Adrià, D., Serge, W., Erik, M., David, G., Stephen, P., & Zoltan, S. (2021). Globale Karte der industriellen und kleinbäuerlichen Ölpalmenplantagen für 2019 mit hoher Auflösung (Version v1) [Datensatz]. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4473715

DOIs

Die Earth Engine nutzen

Code-Editor (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 einrichten

Weitere Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

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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Der Datensatz ist eine globale Karte der industriellen und kleinbäuerlichen Ölpalmenplantagen für 2019 mit einer Auflösung von 10 m. Sie deckt Gebiete ab, in denen Ölpalmenplantagen erkannt wurden. Die klassifizierten Bilder sind die Ausgabe eines Convolutional Neural Network, das auf Sentinel-1- und Sentinel-2-Halbjahreskompositen basiert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel.
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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