- Disponibilité de l'ensemble de données
- 1990-01-01T00:00:00Z–2021-12-31T23:59:59Z
- Producteur d'ensemble de données
- Programme Biopama
- Tags
Description
Étendue mondiale des palmiers à huile pour la période 2016-2021 à une résolution de 10 m et année de plantation des palmiers à huile de 1990 à 2021 à une résolution de 30 m. L'ensemble de données se compose de 609 tuiles de grille de 100 x 100 km couvrant les régions tropicales et subtropicales de culture du palmier à huile dans le monde entier, cartographiant 23,98 Mha de palmiers à huile à canopée fermée (16,69 Mha [69,6%] industriels et 7,29 Mha [30,4%] de petits exploitants), avec une estimation de la superficie basée sur un échantillon de 16,82 ± 0,19 Mha industriels et 7,37 ± 0,25 Mha de petits exploitants. Notez que, bien que la période du catalogue s'étende de 1990 à 2021 pour refléter la période de plantation, cette collection est une mosaïque statique unique plutôt qu'une série temporelle multitemporelle.
Méthodologie
- Étendue des palmiers à huile (
classification, 10 m) : des cartes annuelles des palmiers à huile à canopée fermée pour la période 2016-2021 ont été générées à partir de composites annuels à double polarisation (VV et VH) Sentinel-1 C-band SAR GRD à l'aide d'un réseau de neurones convolutif (CNN) DeepLabv3+ (backbone MobileNetV2) entraîné sur 296 régions de 10 x 10 km. Les scènes Sentinel-1 quotidiennes ont été corrigées pour l'angle d'incidence local à l'aide du MNE SRTM v4, agrégées en composites médians annuels séparément pour les orbites ascendantes et descendantes, et moyennées sur les deux orbites pour éviter les artefacts de terrain lorsqu'une orbite avait plus de passages. Contrairement à la v1 (2019), la réflectance rouge Sentinel-2 (bande 4) a été exclue, car la couverture systématique Sentinel-2 de niveau 2A des régions de palmiers à huile n'était pas disponible avant 2019. Pour réutiliser l'architecture DeepLabv3+ à trois canaux de la v1, les composites VV et VH ont été empilés avec un troisième canal rempli de zéros. - Pour réduire les faux positifs (comme les plantations de noix de coco et les rizières), les classes de terres cultivées, de zones bâties, de plans d'eau, de zones humides herbacées et de mangroves qui se chevauchent dans ESA WorldCover 10 m v200 ont été masquées, puis un contrôle visuel manuel a été effectué. Lors du post-traitement, 82 cellules de la grille de 100 x 100 km de l'ensemble de données v1 de 2019 ont été supprimées (principalement des régions de cocotiers faussement positives au Mexique, en Inde, aux Philippines et en Indonésie), tandis que de nouvelles cellules de grille de points d'accès (Andhra Pradesh en Inde, bassin du Congo, Thaïlande et Amérique centrale/du Sud) ont été ajoutées pour arriver aux 609 tuiles.
- Les six cartes annuelles (2016-2021) ont été fusionnées en une seule couche statique donnant la priorité à la présence de palmiers à huile : un pixel est étiqueté comme industriel (
1) s'il est classé comme industriel au cours d'une année entre 2016 et 2021 ; sinon, il est étiqueté comme petite exploitation (2) s'il est classé comme petite exploitation au cours d'une année entre 2016 et 2021 ; et autre couverture terrestre (0) dans les autres cas. - Année de plantation (
planting_year, 30 m) : dérivée pour tous les pixels mappés en tant que palmier à huile (1ou2) à l'aide des séries temporelles de réflectance de surface de niveau 2 de la collection 2 de Landsat-5, Landsat-7 et Landsat-8 de 30 m de 1990 à 2021. Un classificateur de forêt d'arbres décisionnels a étiqueté chaque observation Landsat claire comme végétation, terre nue ou nuage pour identifier la dernière date de préparation des terres (LDLP, Last Date of Land Preparation), c'est-à-dire la dernière observation de terre nue correspondant au défrichage avant la fermeture de la canopée, lissée avec un filtre de mode spatial. L'année de plantation est définie comme l'année civile avec le(NIR - SWIR2) / (NIR + SWIR2)minimal au cours de la période de cinq ans précédant le LDLP (appelé indice d'eau de différence normalisée,NDWI (Gao, 1996), dans le document, bien que calculé avecSWIR2, comme les bandes 5 et 7 de Landsat-8, qui est la formule standard de l'indice de brûlage normalisé [NBR] et nomméeminNBRdans la description de la bande GeoTIFF source). Dans la bandeplanting_year, les valeurs s'étendent de1989à2022(plutôt que de1990à2021) : étant donné que l'algorithme remonte jusqu'à cinq ans avant la LDLP, les plantations établies avant 1990 (voir la remarque ci-dessous dans les limites concernant la censure à gauche) sont enregistrées en tant que1989(~7,5% des pixels de palmier à huile dans le monde, la valeur la plus fréquente dans l'ensemble de données), et une petite fraction de pixels (~0,04%) ont la valeur2022.
Limites
- Délai de détection de la canopée fermée et omission de 2019-2021 : le SAR Sentinel-1 ne détecte de manière fiable les palmiers à huile qu'une fois que les peuplements ont atteint la fermeture complète de la canopée (généralement environ trois ans après la plantation). Par conséquent, les jeunes plantations récemment établies entre 2019 et 2021 sont largement omises de la couche d'étendue. Les pixels avec
planting_yearen 2019-2021 représentent principalement la replantation (rotation) d'anciennes plantations qui avaient déjà une canopée fermée en 2016-2018 avant d'être coupées à blanc, et ne doivent pas être utilisés pour mesurer la nouvelle expansion du palmier à huile ou la déforestation entre 2019 et 2021. - Dernière rotation par rapport à l'établissement initial et à la censure à gauche de 1989 :
Comme l'algorithme détecte le dernier événement de défrichage de terres nues avant 2021,
planting_yearenregistre l'année d'établissement du peuplement actuel en 2021. Dans les plantations ayant fait l'objet d'une rotation (généralement tous les 25 ans environ), cela reflète l'année de replantation la plus récente plutôt que la conversion initiale en palmier à huile. De plus,planting_yearest censuré à gauche à1989.Cela signifie que les pixels avecplanting_year == 1989(~7,5% des pixels de palmier à huile dans le monde) représentent des plantations établies en 1989 ou avant, et ne doivent pas être traités comme ayant été littéralement plantés en 1989 lors du calcul de l'âge de la plantation. - Conversion de l'utilisation des terres après défrichage : étant donné que la règle de fusion 2016-2021 conserve tout pixel détecté comme palmier à huile pendant au moins un an, les plantations défrichées entre 2016 et 2021, puis converties en une autre utilisation des terres, restent classées comme palmiers à huile.
- Omission des palmiers à huile à canopée ouverte et semi-sauvages : le CNN ne cartographie que les peuplements à canopée fermée et omet largement les palmeraies traditionnelles, dispersées ou semi-sauvages de subsistance (en particulier en Afrique de l'Ouest, comme au Nigeria), ainsi que les peuplements à canopée ouverte causés par des incendies, des inondations, des maladies ou des cultures intercalaires agroforestières.
- Précision moindre dans les petites plantations : sur l'ensemble des 6 843 observations de vérité terrain de l'année de plantation, la RMSE globale de l'année de plantation est de 2,65 ans (erreur moyenne = -0,24 an, R^2 = 0,86). Par rapport à l'interprétation visuelle des séries temporelles Landsat (n = 841 points), la concordance de l'année exacte de la LDLP de la forêt d'arbres décisionnels n'était que de 59,6% au total (64,8 % pour les plantations industrielles, 44,0% pour les petits exploitants ; 76,3% à ±3 ans). Les plantations de petits exploitants présentent une précision de classification plus faible (précision du producteur de 71,7%, précision de l'utilisateur de 72,4%) et une erreur d'année de plantation plus élevée (RMSE = 4,89 ans, atteignant 7,01 ans au Cameroun) que les plantations industrielles (précision du producteur de 91,0%, précision de l'utilisateur de 91,8%, RMSE de l'année de plantation = 2,02 ans). La précision de l'année de plantation des petits exploitants est dégradée par des pixels mixtes de 30 m le long de limites de parcelles irrégulières, une plantation séquentielle sur plusieurs années et une "sous-plantation" (plantation de jeunes plants sous de vieux palmiers avant l'abattage, ce qui évite une étape de sol nu).
- Couverture géographique limitée de la validation sur le terrain : la validation sur le terrain de
planting_yearavait une couverture géographique limitée : seulement trois pays pour les plantations industrielles (Brésil, Gabon, Indonésie) et deux pays pour les petits exploitants (Cameroun et Indonésie, 93, 5% collectés par une seule entreprise via des entretiens avec les propriétaires, qui sont également sujets à des erreurs de mémoire concernant les peuplements plus anciens), sans validation sur le terrain en Malaisie, en Thaïlande, en Inde ou dans d'autres régions productrices. - Incompatibilité de résolution et décalage de grille entre les bandes : étant donné que
classificationest à 10 m etplanting_yearà 30 m (avec un décalage d'origine de 20 m sur le bord ouest entre les grilles GeoTIFF sources), environ 5% des pixels de palmier à huile de 10 m le long des bords de la plantation n'ont pas de valeurplanting_year, et les pixelsplanting_yearde 30 m le long des limites peuvent déborder sur les pixels adjacents de 10 m qui ne sont pas des palmiers à huile (0). - Artefacts régionaux liés aux nuages et à la saisonnalité : la couverture nuageuse persistante et la couverture d'archives Landsat éparse avant 2013 en Afrique équatoriale et occidentale (par exemple, au Cameroun, au Gabon et dans le bassin du Congo) augmentent l'incertitude concernant l'année de plantation.
Dans les régions où les saisons sèches sont marquées (notamment l'Andhra Pradesh en Inde, la Thaïlande et Sulawesi en Indonésie), les baisses saisonnières de l'indice NDWI peuvent déclencher de fausses détections de terres nues, ce qui biaise
planting_yearvers des années trop récentes.
Bandes
Bandes de fréquences
Taille des pixels : variable
| Nom | Marie | Max | Taille des pixels | Description |
|---|---|---|---|---|
classification |
10 mètres | Classification des types de plantations de palmiers à huile |
||
planting_year |
1989 | 2022 | 30 mètres | Année estimée de création de la plantation |
Tableau des classes de classification
| Valeur | Couleur | Description |
|---|---|---|
| 0 | #18181b | Autres couvertures terrestres qui ne sont pas des palmiers à huile |
| 1 | #d97706 | Plantations industrielles de palmiers à huile à canopée fermée |
| 2 | #06b6d4 | Plantations de palmiers à huile à canopée fermée de petits exploitants |
Conditions d'utilisation
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Citations
Citations :
Descals, A., Gaveau, D. L., Wich, S., Szantoi, Z. et Meijaard, E. (2024). Cartographie mondiale de l'année de plantation des palmiers à huile de 1990 à 2021. Earth System Science Data, 16(11), 5111-5129. doi:10.5194/essd-16-5111-2024
DOI
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Éditeur de code (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1_2'); // Band 1: Oil palm plantation type classification (10 m resolution) // 0: Other land covers that are not oil palm // 1: Industrial closed-canopy oil palm plantations // 2: Smallholder closed-canopy oil palm plantations var classification = dataset.select('classification').mosaic(); var classificationVis = { min: 0.0, max: 2.0, palette: ['18181b', 'd97706', '06b6d4'], }; // Create a mask to add transparency to non-oil palm plantation class pixels. var mask = classification.neq(0); mask = mask.where(mask.eq(0), 0.6); // Band 2: Year of plantation establishment (1989-2022, 30 m resolution) var plantingYear = dataset.select('planting_year').mosaic(); // Visualize planting year separately for industrial (warm amber/gold) and // smallholder (cool navy/cyan) plantations over a dark background. var industrialYearVis = { min: 1989.0, max: 2022.0, palette: ['451a03', '92400e', 'd97706', 'f59e0b', 'fef08a'], }; var smallholderYearVis = { min: 1989.0, max: 2022.0, palette: ['082f49', '0369a1', '06b6d4', '38bdf8', 'cffafe'], }; var background = ee.Image.rgb(24, 24, 27).visualize({min: 0, max: 255}); var industrialYear = plantingYear .updateMask(classification.eq(1)) .visualize(industrialYearVis); var smallholderYear = plantingYear .updateMask(classification.eq(2)) .visualize(smallholderYearVis); var composite = ee.ImageCollection([ background, industrialYear, smallholderYear, ]).mosaic(); Map.setCenter(101.31, 1.1, 11); Map.addLayer(composite, {}, 'Oil Palm Planting Year by Class (1989-2022)'); Map.addLayer( industrialYear, {}, 'Industrial Planting Year (1989-2022)', false); Map.addLayer( smallholderYear, {}, 'Smallholder Planting Year (1989-2022)', false); Map.addLayer( classification.updateMask(mask), classificationVis, 'Oil Palm Classification', false);