- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 1990-01-01T00:00:00Z–2021-12-31T23:59:59Z
- Nhà sản xuất tập dữ liệu
- Chương trình Biopama
- Thẻ
Mô tả
Phạm vi trồng cọ dầu trên toàn cầu giai đoạn 2016 – 2021 ở độ phân giải 10 m và năm trồng cọ dầu từ năm 1990 đến năm 2021 ở độ phân giải 30 m. Tập dữ liệu này bao gồm 609 ô lưới 100x100 km bao phủ các khu vực trồng cọ dầu nhiệt đới và cận nhiệt đới trên toàn thế giới, lập bản đồ 23,98 triệu ha cọ dầu có tán khép kín (16,69 triệu ha [69,6%] công nghiệp và 7,29 triệu ha [30,4%] hộ sản xuất nhỏ), với ước tính diện tích dựa trên mẫu là 16,82 ± 0,19 triệu ha công nghiệp và 7,37 ± 0,25 triệu ha hộ sản xuất nhỏ. Xin lưu ý rằng mặc dù phạm vi thời gian của danh mục kéo dài từ năm 1990 đến năm 2021 để phản ánh phạm vi năm trồng, nhưng tập hợp này là một ảnh ghép tĩnh duy nhất chứ không phải là một chuỗi thời gian đa thời gian.
Phương pháp
- Phạm vi trồng cọ dầu (
classification, 10 m): Bản đồ cọ dầu có tán khép kín hằng năm cho giai đoạn 2016-2021 được tạo từ các ảnh tổng hợp hằng năm phân cực kép (VV và VH) GRD SAR băng tần C của Sentinel-1 bằng cách sử dụng mạng nơron tích chập (CNN) DeepLabv3+ (mạng nơron xương sống MobileNetV2) được huấn luyện trên 296 khu vực có diện tích 10x10 km. Cảnh Sentinel-1 hằng ngày được điều chỉnh theo góc tới cục bộ bằng cách sử dụng SRTM v4 DEM, được tổng hợp thành các thành phần trung vị hằng năm riêng biệt cho quỹ đạo đi lên và đi xuống, đồng thời được tính trung bình trên cả hai quỹ đạo để tránh các cấu phần phần mềm địa hình khi một quỹ đạo có nhiều lượt đi qua hơn. Không giống như phiên bản 1 (2019), độ phản xạ màu đỏ của Sentinel-2 (Băng tần 4) đã bị loại trừ vì phạm vi bao phủ Cấp 2A của Sentinel-2 có hệ thống đối với các vùng trồng cọ dầu không có sẵn trước năm 2019; để sử dụng lại cấu trúc DeepLabv3+ 3 kênh từ phiên bản 1, các thành phần VV và VH được xếp chồng lên nhau bằng kênh thứ ba được lấp đầy bằng số không. - Để giảm kết quả dương tính giả (chẳng hạn như đồn điền dừa và ruộng lúa), các lớp đất trồng trọt, khu vực xây dựng, vùng nước, vùng đất ngập nước thân thảo và rừng ngập mặn chồng chéo từ ESA WorldCover 10 m v200 đã được che đi, sau đó là sàng lọc trực quan thủ công. Trong quá trình xử lý hậu kỳ, 82 trong số 100 ô lưới 100x100 km từ tập dữ liệu v1 năm 2019 đã bị loại bỏ (chủ yếu là các vùng dừa dương tính giả ở Mexico, Ấn Độ, Philippines và Indonesia) trong khi các ô lưới điểm nóng mới (Andhra Pradesh ở Ấn Độ, Lưu vực Congo, Thái Lan và Trung/Nam Mỹ) đã được thêm vào để đạt được 609 ô.
- Sáu bản đồ hằng năm (2016-2021) được hợp nhất thành một lớp tĩnh duy nhất, ưu tiên sự hiện diện của dầu cọ: một pixel được gắn nhãn là công nghiệp (
1) nếu được phân loại là công nghiệp trong bất kỳ năm nào trong giai đoạn 2016-2021; nếu không, pixel đó sẽ được gắn nhãn là hộ sản xuất nhỏ (2) nếu được phân loại là hộ sản xuất nhỏ trong bất kỳ năm nào trong giai đoạn 2016-2021; và lớp phủ đất khác (0) nếu không thuộc hai trường hợp trên. - Năm trồng (
planting_year, 30 m): Được lấy cho tất cả các pixel được ánh xạ dưới dạng cọ dầu (1hoặc2) bằng cách sử dụng chuỗi thời gian phản xạ bề mặt Landsat-5, Landsat-7 và Landsat-8 Collection 2 Tier 1 Level-2 30 m từ năm 1990 đến năm 2021. Một thuật toán phân loại Rừng ngẫu nhiên đã gắn nhãn cho mỗi quan sát rõ ràng của Landsat là thảm thực vật, đất trống hoặc mây để xác định Ngày cuối cùng chuẩn bị đất (LDLP) – quan sát đất trống cuối cùng tương ứng với việc dọn đất trước khi tán cây khép lại – được làm mịn bằng bộ lọc chế độ không gian. Năm trồng được xác định là năm dương lịch có(NIR - SWIR2) / (NIR + SWIR2)tối thiểu trong khoảng thời gian 5 năm trước LDLP (được gọi là Chỉ số nước khác biệt chuẩn hoá,NDWI (Gao, 1996), trong bài viết, mặc dù được tính bằngSWIR2, chẳng hạn như Băng tần 5 và 7 của Landsat-8, đây là công thức Tỷ lệ cháy chuẩn hoá [NBR] tiêu chuẩn và được đặt tên làminNBRtrong nội dung mô tả băng tần GeoTIFF nguồn). Trong dảiplanting_year, các giá trị nằm trong khoảng từ1989đến2022(thay vì từ1990đến2021): vì thuật toán xem xét lại tối đa 5 năm trước LDLP, nên các đồn điền được thành lập trước năm 1990 (xem ghi chú bên dưới trong phần hạn chế về việc kiểm duyệt bên trái) được ghi nhận là1989(~7,5% số pixel dầu cọ trên toàn cầu, giá trị thường xuyên nhất trong tập dữ liệu) và một phần nhỏ số pixel (~0,04%) có giá trị2022.
Các điểm hạn chế
- Độ trễ phát hiện tán cây khép kín và thiếu sót trong giai đoạn 2019-2021: Sentinel-1 SAR chỉ phát hiện cây cọ dầu một cách đáng tin cậy sau khi cây đạt đến độ khép tán hoàn toàn (thường là khoảng 3 năm sau khi trồng). Do đó, các đồn điền mới được thành lập trong giai đoạn 2019-2021 phần lớn bị bỏ qua trong lớp phạm vi. Các điểm ảnh có
planting_yeartrong giai đoạn 2019-2021 chủ yếu thể hiện việc trồng lại (luân canh) các đồn điền cũ đã có tán cây khép kín trong giai đoạn 2016-2018 trước khi bị chặt phá hoàn toàn, và không được dùng để đo lường mức độ mở rộng diện tích trồng cọ dầu mới hoặc nạn phá rừng trong giai đoạn 2019-2021. - Lần luân canh gần nhất so với lần thiết lập ban đầu và việc kiểm duyệt bên trái năm 1989:
Vì thuật toán phát hiện sự kiện phát quang đất trống gần nhất trước năm 2021, nên
planting_yearghi lại năm thiết lập của khu rừng hiện tại tính đến năm 2021. Ở những đồn điền đã trải qua quá trình luân canh (thường là khoảng 25 năm một lần), dữ liệu này phản ánh năm trồng lại gần đây nhất chứ không phải năm chuyển đổi ban đầu sang trồng cọ dầu. Ngoài ra,planting_yearđược kiểm duyệt bên trái ở mức1989; tức là các pixel cóplanting_year == 1989(~7,5% pixel cọ dầu trên toàn cầu) đại diện cho các đồn điền được thành lập vào hoặc trước năm 1989 và không được coi là trồng vào năm 1989 khi tính tuổi đồn điền. - Chuyển đổi mục đích sử dụng đất sau khi phát quang: Vì quy tắc hợp nhất giai đoạn 2016 – 2021 giữ lại mọi điểm ảnh được phát hiện là dầu cọ trong ít nhất một năm, nên các đồn điền bị phát quang trong giai đoạn 2016 – 2021 và sau đó được chuyển đổi sang mục đích sử dụng đất khác vẫn được phân loại là dầu cọ.
- Bỏ qua cây cọ dầu có tán thưa và cây cọ dầu bán hoang dã: CNN chỉ lập bản đồ các cây cọ dầu có tán rậm và phần lớn bỏ qua các lùm cây cọ dầu bán hoang dã truyền thống, rải rác hoặc tự cung tự cấp (đặc biệt là ở Tây Phi, chẳng hạn như Nigeria) cũng như các cây cọ dầu có tán thưa do cháy rừng, lũ lụt, dịch bệnh hoặc trồng xen canh nông lâm kết hợp.
- Độ chính xác thấp hơn ở các đồn điền của nông hộ nhỏ: Trong tất cả 6.843 quan sát thực tế về năm trồng, RMSE tổng thể của năm trồng là 2,65 năm (Sai số trung bình = -0,24 năm, R^2 = 0,86). So với việc diễn giải hình ảnh của chuỗi thời gian Landsat (n = 841 điểm), mức độ nhất quán về năm chính xác của LDLP Rừng ngẫu nhiên chỉ là 59,6% (64,8% công nghiệp, 44% nông hộ nhỏ; 76,3% trong vòng ±3 năm). Các đồn điền của nông hộ nhỏ có độ chính xác phân loại thấp hơn (độ chính xác của nhà sản xuất là 71,7%, độ chính xác của người dùng là 72,4%) và sai số năm trồng cao hơn (RMSE = 4,89 năm, đạt 7,01 năm ở Cameroon) so với các đồn điền công nghiệp (độ chính xác của nhà sản xuất là 91%, độ chính xác của người dùng là 91,8%, RMSE năm trồng = 2,02 năm). Độ chính xác của năm trồng cây của nông hộ nhỏ bị giảm do các pixel 30 m hỗn hợp dọc theo ranh giới lô đất không đều, việc trồng cây tuần tự trong nhiều năm và "trồng cây dưới tán" (trồng cây con dưới tán cây cọ già trước khi chặt hạ, giúp tránh giai đoạn đất trống).
- Phạm vi địa lý hẹp của quy trình xác thực thực địa: Quy trình xác thực thực địa của
planting_yearcó phạm vi địa lý hẹp: chỉ có 3 quốc gia đối với đồn điền công nghiệp (Brazil, Gabon, Indonesia) và 2 quốc gia đối với nông hộ nhỏ (Cameroon và Indonesia, 93, 5% dữ liệu do một công ty thu thập thông qua các cuộc phỏng vấn chủ sở hữu, cũng có thể xảy ra lỗi do chủ sở hữu nhớ nhầm về các đồn điền lâu năm), không có quy trình xác thực thực địa ở Malaysia, Thái Lan, Ấn Độ hoặc các khu vực sản xuất khác. - Độ phân giải không khớp và độ lệch lưới giữa các dải: Vì
classificationở mức 10 m vàplanting_yearở mức 30 m (với độ lệch gốc ở rìa phía Tây là 20 m giữa các lưới GeoTIFF nguồn), nên khoảng 5% số pixel cọ dầu 10 m dọc theo rìa đồn điền thiếu giá trịplanting_yearvà pixelplanting_year30 m dọc theo ranh giới có thể tràn sang các pixel không phải cọ dầu (0) 10 m liền kề. - Các yếu tố giả tạo theo khu vực do mây và tính thời vụ: Lớp mây che phủ liên tục và dữ liệu lưu trữ thưa thớt của Landsat trước năm 2013 ở khu vực Xích đạo và Tây Phi (ví dụ: Cameroon, Gabon, Lưu vực Congo) làm tăng độ không chắc chắn về năm trồng.
Ở những khu vực có mùa khô rõ rệt (đặc biệt là Andhra Pradesh ở Ấn Độ,
Thái Lan và Sulawesi ở Indonesia), sự sụt giảm theo mùa của NDWI có thể kích hoạt
phát hiện sai đất trống, khiến
planting_yearthiên về những năm quá gần đây.
Băng tần
Băng tần
Kích thước pixel: thay đổi tuỳ theo thiết bị
| Tên | Tối thiểu | Tối đa | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|---|---|
classification |
10 mét | Phân loại kiểu đồn điền cọ dầu |
||
planting_year |
1989 | 2022 | 30 mét | Năm thành lập đồn điền ước tính |
Bảng phân loại
| Giá trị | Màu | Mô tả |
|---|---|---|
| 0 | #18181b | Các lớp phủ đất khác không phải là dầu cọ |
| 1 | #d97706 | Đồn điền trồng cọ dầu có tán khép kín trong công nghiệp |
| 2 | #06b6d4 | Đồn điền cọ dầu có tán cây khép kín của nông hộ nhỏ |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Trích dẫn
Trích dẫn:
Descals, A., Gaveau, D. L., Wich, S., Szantoi, Z. và Meijaard, E. (2024). Bản đồ toàn cầu về năm trồng cọ dầu từ năm 1990 đến năm 2021. Earth System Science Data, 16(11), 5111-5129. doi:10.5194/essd-16-5111-2024
DOI
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (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);