Global Map of Oil Palm Plantations [deprecated]

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1
Доступность набора данных
2019-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
Поставщик набора данных
Фрагмент кода Earth Engine
ee.ImageCollection("BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1")
Теги
agriculture
биологическое разнообразие
biopama
сохранение
кадрирование
глобальный
землепользование
Palm
плантация

Описание

Набор данных представляет собой глобальную карту промышленных и мелких плантаций масличной пальмы за 2019 год с разрешением 10 м. Он охватывает области, где были обнаружены плантации масличной пальмы. Классифицированные изображения – это результат работы сверточной нейронной сети, основанный на полугодовых композитных изображениях Sentinel-1 и Sentinel-2.

Подробную информацию можно найти в этой статье.

Диапазоны частот

Диапазоны частот

Размер пикселя: 10 метров (все диапазоны)

Название Размер пикселя Описание
classification 10 метров

Описание класса масличной пальмы

Таблица классов классификации

Значение Цвет Описание
1 #ff0000

Промышленные плантации масличных пальм с сомкнутым пологом
2 #ef00ff

Плантации масличных пальм с сомкнутым пологом, принадлежащие мелким землевладельцам
3 #696969

Другие типы растительного покрова и/или землепользования, не являющиеся масличной пальмой с сомкнутым пологом.

Условия использования

Условия использования

CC-BY-4.0

Библиографические ссылки

Источники:

  • Adrià, D., Serge, W., Erik, M., David, G., Stephen, P., & Zoltan, S. (2021). Глобальная карта промышленных и мелких плантаций масличной пальмы за 2019 год с высоким разрешением (версия 1) [набор данных]. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4473715

DOI

Исследуйте с помощью Earth Engine

Редактор кода (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);

Настройка Python

Информацию об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки можно найти на странице Среда 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
Открыть в редакторе кода
Набор данных представляет собой глобальную карту промышленных и мелких плантаций масличной пальмы за 2019 год с разрешением 10 м. Он охватывает области, где были обнаружены плантации масличной пальмы. Классифицированные изображения – это результат работы сверточной нейронной сети, основанный на полугодовых композитных изображениях Sentinel-1 и Sentinel-2. Дополнительную информацию вы найдете в статье.
BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1, сельское хозяйство,биоразнообразие,сохранение,культура,глобальный,землепользование,пальма,плантация
2019-01-01T00:00:00Z/2019-12-31T00:00:00Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine