Global Oil Palm Extent and Planting Year (1990-2021) v1.2

Veri Kümesi Kullanılabilirliği

1990-01-01T00:00:00Z–2021-12-31T23:59:59Z

Veri Kümesi Üreticisi

Biopama Programme

Earth Engine Snippet'i

ee.ImageCollection("BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1_2")

Etiketler

agriculture biodiversity conservation crop global landcover landuse landuse-landcover palm plantation

biopama

Açıklama

2016-2021 yılları için 10 m çözünürlükte küresel yağ palmiyesi kapsamı ve 1990-2021 yılları için 30 m çözünürlükte yağ palmiyesi ekim yılı. Veri kümesi, dünya genelinde tropikal ve subtropikal yağ palmiyesi yetiştirme bölgelerini kapsayan 609 adet 100x100 km'lik ızgara karodan oluşur. Bu karolar, 23,98 milyon hektarlık kapalı kanopili yağ palmiyesini (16,69 milyon hektar [%69,6] endüstriyel ve 7,29 milyon hektar [%30,4] küçük ölçekli çiftçi) haritalandırır. Örnek tabanlı alan tahmini ise 16,82 ± 0,19 milyon hektar endüstriyel ve 7,37 ± 0,25 milyon hektar küçük ölçekli çiftçidir. Katalog zaman aralığı, ekim yılı aralığını yansıtmak için 1990-2021'i kapsasa da bu koleksiyon, çok zamanlı bir zaman serisi değil, tek bir statik mozaiktir.

Metodoloji

• Yağ Palmiyesi Kapsamı (classification, 10 m): 2016-2021 için yıllık kapalı kanopili yağ palmiyesi haritaları, 296 adet 10x10 km bölge üzerinde eğitilmiş DeepLabv3+ (MobileNetV2 omurgası) evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılarak Sentinel-1 C-bandı SAR GRD çift polarizasyonlu (VV ve VH) yıllık bileşiklerden oluşturulmuştur. Günlük Sentinel-1 görüntüleri, SRTM v4 DEM kullanılarak yerel geliş açısına göre düzeltildi, yükselen ve alçalan yörüngeler için ayrı ayrı yıllık ortanca bileşikler halinde birleştirildi ve bir yörüngenin daha fazla geçişi olduğunda arazi yapaylıklarını önlemek için her iki yörüngede ortalaması alındı. Sürüm 1'den (2019) farklı olarak, yağ palmiyesi bölgelerinin sistematik Sentinel-2 Seviye-2A kapsamı 2019'dan önce mevcut olmadığından Sentinel-2 kırmızı yansıtma (Bant 4) hariç tutulmuştur. Sürüm 1'deki 3 kanallı DeepLabv3+ mimarisini yeniden kullanmak için VV ve VH bileşikleri, sıfırla doldurulmuş üçüncü bir kanalla birleştirilmiştir.
• Yanlış pozitifleri (ör. hindistan cevizi tarlaları ve çeltik tarlaları) azaltmak için ESA WorldCover 10 m v200'den çakışan tarım arazisi, yerleşim alanı, su kütlesi, otsu sulak alan ve mangrov sınıfları maskelendi ve ardından manuel görsel tarama yapıldı. İşleme sonrası aşamada, 2019 v1 veri kümesindeki 100x100 km'lik ızgara hücrelerinden 82'si (çoğunlukla Meksika, Hindistan, Filipinler ve Endonezya'daki yanlış pozitif hindistan cevizi bölgeleri) çıkarılırken yeni hotspot ızgara hücreleri (Hindistan'daki Andhra Pradeş, Kongo Havzası, Tayland ve Orta/Güney Amerika) eklenerek 609 karoya ulaşıldı.
• Altı yıllık harita (2016-2021), yağ palmiyesi varlığına öncelik veren tek bir statik katmanda birleştirildi: Bir piksel, 2016-2021 yılları arasında herhangi bir yılda endüstriyel olarak sınıflandırılmışsa endüstriyel (1) olarak etiketlenir. Aksi takdirde, 2016-2021 yılları arasında herhangi bir yılda küçük ölçekli çiftçi olarak sınıflandırılmışsa küçük ölçekli çiftçi (2) olarak etiketlenir. Diğer durumlarda ise diğer arazi örtüsü (0) olarak etiketlenir.
• Ekim Yılı (planting_year, 30 m): 1990'dan 2021'e kadar 30 m Landsat-5, Landsat-7 ve Landsat-8 Collection 2 Tier 1 Level-2 yüzey yansıtma zaman serileri kullanılarak yağ palmiyesi (1 veya 2) olarak eşlenen tüm pikseller için türetilmiştir. Rastgele Orman sınıflandırıcısı, her net Landsat gözlemini bitki örtüsü, çıplak arazi veya bulut olarak etiketleyerek Son Arazi Hazırlama Tarihi'ni (LDLP) belirledi. LDLP, kanopi kapanmadan önce arazi temizliğine karşılık gelen son çıplak arazi gözlemidir ve mekansal mod filtresiyle düzeltilmiştir. Ekim yılı, LDLP'den önceki 5 yıllık dönemde minimum (NIR - SWIR2) / (NIR + SWIR2) değerine sahip takvim yılı olarak tanımlanır (makalede Normalleştirilmiş Fark Su İndeksi, NDWI (Gao, 1996) olarak adlandırılır ancak standart Normalleştirilmiş Yanma Oranı [NBR] formülü olan ve kaynak GeoTIFF bant açıklamasında minNBR olarak adlandırılan Landsat-8 Bant 5 ve 7 gibi SWIR2 ile hesaplanır). planting_year bandında değerler 1990 ile 2021 yerine 1989 ile 2022 arasındadır. Algoritma, LDLP'den 5 yıl öncesine kadar geriye baktığı için 1990'dan önce kurulan plantasyonlar (sol sansürleme ile ilgili sınırlamalar hakkındaki aşağıdaki nota bakın) 1989 olarak kaydedilir (dünya genelindeki yağ palmiyesi piksellerinin yaklaşık% 7, 5'i, veri kümesindeki en sık görülen tek değer) ve piksellerin küçük bir kısmı (yaklaşık %0,04) 2022 değerine sahiptir.

Sınırlamalar

• Kapalı kanopi algılama gecikmesi ve 2019-2021 eksikliği: Sentinel-1 SAR, yağ palmiyesini yalnızca ağaçlar tam kanopi kapalılığına ulaştıktan sonra (genellikle dikimden yaklaşık 3 yıl sonra) güvenilir bir şekilde algılar. Bu nedenle, 2019-2021 döneminde yeni oluşturulan genç plantasyonlar büyük ölçüde kapsam katmanına dahil edilmemiştir. 2019-2021 yıllarında planting_year içeren pikseller, öncelikle 2016-2018 yıllarında tamamen kesilmeden önce kapalı bir kanopiye sahip olan eski plantasyonların yeniden dikimini (rotasyonunu) temsil eder ve 2019 ile 2021 yılları arasında yeni yağ palmiyesi genişlemesini veya ormansızlaşmayı ölçmek için kullanılmamalıdır.
• Son rotasyon ile ilk kuruluş ve 1989 sol sansürleme karşılaştırması: Algoritma, 2021'den önceki son çıplak arazi temizleme etkinliğini algıladığından planting_year, mevcut ağaç topluluğunun kuruluş yılını 2021 itibarıyla kaydeder. Rotasyona tabi tutulan plantasyonlarda (genellikle her ~25 yılda bir) bu, yağ palmiyesine ilk dönüşüm yerine en son yeniden dikim yılını yansıtır. Ayrıca 1989 değerinde planting_year soldan sansürlenmiştir.Bu, planting_year == 1989 değerine sahip piksellerin (dünya genelindeki yağ palmiyesi piksellerinin yaklaşık% 7,5'i) 1989'da veya daha önce kurulmuş plantasyonları temsil ettiği ve plantasyon yaşı hesaplanırken tam olarak 1989'da dikilmiş olarak değerlendirilmemesi gerektiği anlamına gelir.
• Temizleme sonrası arazi kullanımı dönüşümü: 2016-2021 birleştirme kuralı, en az bir yıl içinde yağ palmiyesi olarak algılanan tüm pikselleri koruduğundan, 2016 ile 2021 yılları arasında tamamen kesilen ve daha sonra farklı bir arazi kullanımına dönüştürülen plantasyonlar yağ palmiyesi olarak sınıflandırılmaya devam eder.
• Açık kanopili ve yarı yabani yağ palmiyelerinin dahil edilmemesi: CNN yalnızca kapalı kanopili ağaçları haritalandırır. Geleneksel, dağınık veya geçimlik yarı yabani yağ palmiyesi korularını (özellikle Nijerya gibi Batı Afrika ülkelerinde) ve yangın, sel, hastalık ya da tarımsal ormancılıkta ara ekim nedeniyle açık kanopili ağaçları büyük ölçüde hariç tutar.
• Küçük ölçekli çiftçi tarlalarında daha düşük doğruluk: 6.843 gerçek doğru dikim yılı gözleminin tamamında, genel dikim yılı RMSE'si 2,65 yıldır (ortalama hata = -0,24 yıl, R^2 = 0,86). Landsat zaman serisinin görsel yorumlamasına (n = 841 nokta) kıyasla, Random Forest LDLP'nin tam yıl uyumu genel olarak yalnızca% 59,6'ydı (endüstriyel %64,8, küçük ölçekli% 44,0; ±3 yıl içinde% 76,3). Küçük ölçekli plantasyonlar, endüstriyel plantasyonlara (üretici doğruluğu %91,0, kullanıcı doğruluğu %91,8, dikim yılı RMSE = 2,02 yıl) kıyasla daha düşük sınıflandırma doğruluğuna (üretici doğruluğu %71,7, kullanıcı doğruluğu %72,4) ve daha yüksek dikim yılı hatasına (RMSE = 4,89 yıl, Kamerun'da 7,01 yıla ulaşıyor) sahiptir. Küçük ölçekli çiftçilerin dikim yılı doğruluğu, düzensiz parsel sınırları boyunca karışık 30 m pikseller, çok yıllık sıralı dikim ve "alt dikim" (kesimden önce eski palmiyelerin altına fidan dikilmesi, böylece çıplak toprak aşamasından kaçınılması) nedeniyle düşer.
• Saha doğrulamasının coğrafi kapsamının darlığı: planting_year saha doğrulamasının coğrafi kapsamı dardı: Endüstriyel plantasyonlar için yalnızca 3 ülke (Brezilya, Gabon, Endonezya) ve küçük ölçekli çiftçiler için 2 ülke (Kamerun ve Endonezya, %93,5'i tek bir şirket tarafından sahiplerle yapılan görüşmeler yoluyla toplanmıştır. Bu görüşmeler, eski ağaçlık alanlarda sahiplerin hatırlama hatasına da tabidir). Malezya, Tayland, Hindistan veya diğer üretim bölgelerinde saha doğrulaması yapılmamıştır.
• Bantlar arasında çözünürlük uyuşmazlığı ve ızgara ofseti: classification 10 m'de ve planting_year 30 m'de (kaynak GeoTIFF ızgaraları arasında 20 m batı kenarı başlangıç ofseti ile) olduğundan, plantasyon kenarları boyunca 10 m yağ palmiyesi piksellerinin yaklaşık% 5'inde planting_year değeri yoktur ve sınırlar boyunca 30 m planting_year pikselleri bitişik 10 m yağ palmiyesi olmayan (0) piksellere taşabilir.
• Bulutlar ve mevsimsellikten kaynaklanan bölgesel yapaylıklar: Ekvator ve Batı Afrika'da (ör. Kamerun, Gabon, Kongo Havzası) kalıcı bulut örtüsü ve 2013 öncesi Landsat arşivinin seyrek kapsamı, ekim yılı belirsizliğini artırır. Kurak mevsimlerin belirgin olduğu bölgelerde (özellikle Hindistan'daki Andhra Pradesh, Tayland ve Endonezya'daki Sulawesi) NDWI'daki mevsimsel düşüşler, yanlış çıplak arazi tespitlerini tetikleyerek planting_year değerini son yıllara doğru saptırabilir.

Bantlar

Bantlar

Piksel boyutu: Değişken

Ad	Min.	Maks.	Piksel Boyutu	Açıklama
classification			10 metre	Yağ palmiyesi plantasyonu tür sınıflandırması
planting_year	1989	2022	30 metre	Plantasyonun kurulduğu tahmini yıl

sınıflandırma Sınıf Tablosu

Değer	Renk	Açıklama
0	#18181b	Yağ palmiyesi olmayan diğer arazi örtüleri
1	#d97706	Endüstriyel kapalı kanopili yağ palmiyesi tarlaları
2	#06b6d4	Küçük ölçekli kapalı kanopili yağ palmiyesi tarlaları

Kullanım Şartları

Kullanım Şartları

CC-BY-4.0

Alıntılar

Alıntılar:

• Descals, A., Gaveau, D. L., Wich, S., Szantoi, Z. ve Meijaard, E. (2024). 1990-2021 yılları arasında yağ palmiyesi ekim yılının küresel haritası. Earth System Science Data, 16(11), 5111-5129. doi:10.5194/essd-16-5111-2024

DOI'lar

• https://doi.org/10.5194/essd-16-5111-2024
• https://doi.org/10.5281/zenodo.13379129

Earth Engine ile Keşif

Önemli: Earth Engine, hem kamu yararı hem de işletme ve devlet kullanıcıları için petabayt ölçeğinde bilimsel analiz ve görselleştirme amacıyla kullanılan bir platformdur. Earth Engine; araştırma, eğitim ve kâr amacı gütmeyen amaçlarla ücretsiz olarak kullanılabilir. Lütfen Earth Engine erişimi için kaydolarak başlayın.

Kod Düzenleyici (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);

Kod Düzenleyici'de aç

Global Oil Palm Extent and Planting Year (1990-2021) v1.2

2016-2021 yılları için 10 m çözünürlükte küresel yağ palmiyesi kapsamı ve 1990-2021 yılları için 30 m çözünürlükte yağ palmiyesi ekim yılı. Veri kümesi, dünya genelinde tropikal ve subtropikal yağ palmiyesi yetiştirme bölgelerini kapsayan 609 adet 100x100 km'lik ızgara karodan oluşur. 23,98 milyon hektarlık kapalı kanopili yağ palmiyesi (16,69 milyon hektar [%69,6] endüstriyel …

BIOPAMA/GlobalOilPalm/v1_2, agriculture,biodiversity,conservation,crop,global,landcover,landuse,landuse-landcover,palm,plantation

1990-01-01T00:00:00Z/2021-12-31T23:59:59Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

• https://doi.org/10.5281/zenodo.13379129
• https://doi.org/10.5281/zenodo.13379129