- توفُّر مجموعة البيانات
- 1990-01-01T00:00:00Z–2021-12-31T23:59:59Z
- Dataset Producer
- برنامج Biopama
- العلامات
الوصف
تمثّل هذه البيانات المساحة العالمية لزراعة نخيل الزيت للفترة من 2016 إلى 2021 بدقة مكانية تبلغ 10 أمتار، وسنة زراعة نخيل الزيت من 1990 إلى 2021 بدقة مكانية تبلغ 30 مترًا. تتألف مجموعة البيانات من 609 مربّعات شبكية بمساحة 100x100 كيلومتر تغطي مناطق زراعة نخيل الزيت الاستوائية وشبه الاستوائية في جميع أنحاء العالم، وتضع خرائط لـ 23.98 مليون هكتار من نخيل الزيت ذي المظلة المغلقة (16.69 مليون هكتار [69.6%] صناعي و7.29 مليون هكتار [30.4%] لصغار المزارعين)، مع تقدير مساحة مستند إلى عينات يبلغ 16.82 ± 0.19 مليون هكتار صناعي و7.37 ± 0.25 مليون هكتار لصغار المزارعين. يُرجى العِلم أنّه على الرغم من أنّ النطاق الزمني للكتالوج يمتد من 1990 إلى 2021 ليعكس نطاق سنة الزراعة، فإنّ هذه المجموعة عبارة عن فسيفساء ثابتة واحدة وليست سلسلة زمنية متعددة الفترات.
المنهجية
- مساحة انتشار نخيل الزيت (
classification، 10 أمتار): تم إنشاء خرائط سنوية لنخيل الزيت ذي المظلة المغلقة للفترة من 2016 إلى 2021 من المركّبات السنوية ذات الاستقطاب المزدوج (VV وVH) من Sentinel-1 C-band SAR GRD باستخدام شبكة عصبونية التفافية (CNN) من DeepLabv3+ (العمود الفقري لـ MobileNetV2) تم تدريبها على 296 منطقة بمساحة 10×10 كيلومتر. تم تصحيح لقطات Sentinel-1 اليومية لزاوية السقوط المحلية باستخدام نموذج الارتفاع الرقمي SRTM v4، وتم تجميعها في مركبات متوسطة سنوية بشكل منفصل للمدارات الصاعدة والهابطة، وتم حساب المتوسط عبر كلا المدارين لتجنب تشوهات التضاريس عندما يكون لأحد المدارين عدد أكبر من الممرات. على عكس الإصدار 1 (2019)، تم استبعاد انعكاس Sentinel-2 الأحمر (النطاق 4) لأنّ تغطية Sentinel-2 Level-2A المنهجية لمناطق نخيل الزيت لم تكن متاحة قبل عام 2019. لإعادة استخدام بنية DeepLabv3+ ذات القنوات الثلاث من الإصدار 1، تم تجميع مركّبات VV وVH مع قناة ثالثة مملوءة بالصفر. - لتقليل النتائج الموجبة الخاطئة (مثل مزارع جوز الهند وحقول الأرز)، تم حجب فئات الأراضي الزراعية المتداخلة والمناطق المبنية والمسطحات المائية والأراضي العشبية الرطبة وأشجار المانغروف من الإصدار 200 من خريطة ESA WorldCover بدقة 10 أمتار، ثم تم إجراء فحص بصري يدوي. في مرحلة المعالجة اللاحقة، تم استبعاد 82 من خلايا الشبكة التي تبلغ مساحتها 100×100 كيلومتر من مجموعة بيانات الإصدار الأول لعام 2019 (معظمها مناطق جوز الهند الموجبة الخاطئة في المكسيك والهند والفلبين وإندونيسيا) بينما تمت إضافة خلايا شبكة النقاط الفعالة الجديدة (أندرا براديش في الهند وحوض الكونغو وتايلاند وأمريكا الوسطى/الجنوبية) للوصول إلى 609 مربعات.
- تم دمج الخرائط السنوية الست (2016-2021) في طبقة ثابتة واحدة
تعطي الأولوية لوجود نخيل الزيت: يتم تصنيف البكسل على أنه صناعي (
1) إذا تم تصنيفه على أنه صناعي في أي عام خلال الفترة 2016-2021؛ وإلا صاحب حيازة صغيرة (2) إذا تم تصنيفه على أنه صاحب حيازة صغيرة في أي عام خلال الفترة 2016-2021؛ وغير ذلك من الغطاء الأرضي (0) وإلا. - سنة الزراعة (
planting_year، 30 مترًا): تم اشتقاقها لجميع وحدات البكسل التي تم تعيينها على أنها نخيل زيت (1أو2) باستخدام سلسلة زمنية لانعكاس السطح من المستوى 2 من الفئة 1 من المجموعة 2 من Landsat-5 وLandsat-7 وLandsat-8 بدقة 30 مترًا من عام 1990 إلى عام 2021. صنّف مصنِّف Random Forest كل بيانات Landsat المرصودة الواضحة على أنّها نباتات أو أرض جرداء أو سحب لتحديد آخر تاريخ لإعداد الأرض (LDLP)، وهو آخر بيانات مرصودة للأرض الجرداء تتوافق مع إزالة الغطاء النباتي قبل إغلاق الغطاء الشجري، وتمت تسويتها باستخدام فلتر الوضع المكاني. يتم تعريف سنة الزراعة على أنّها السنة التقويمية التي يكون فيها الحد الأدنى من(NIR - SWIR2) / (NIR + SWIR2)ضمن فترة الخمس سنوات التي تسبق LDLP (يُشار إليها باسم "مؤشر الفرق المعياري للمياه"،NDWI (Gao, 1996)، في الورقة البحثية، على الرغم من احتسابها باستخدامSWIR2مثل النطاقَين 5 و7 في Landsat-8، وهي صيغة "نسبة الاحتراق المعياري" [NBR] القياسية وتُسمىminNBRفي وصف نطاق GeoTIFF المصدر). في النطاقplanting_year، تمتد القيم من1989إلى2022(بدلاً من1990إلى2021): لأنّ الخوارزمية تبحث في ما يصل إلى 5 سنوات قبل LDLP، يتم تسجيل المزارع التي تم إنشاؤها قبل عام 1990 (انظر الملاحظة أدناه في القيود حول الرقابة اليسرى) على أنّها1989(حوالي% 7.5 من وحدات بكسل زيت النخيل على مستوى العالم، وهي القيمة الأكثر تكرارًا في مجموعة البيانات)، وجزء صغير من وحدات البكسل (حوالي %0.04) له القيمة2022.
القيود
- تأخُّر رصد الغطاء النباتي المغلق وحذف بيانات الفترة من 2019 إلى 2021: يرصد القمر الصناعي Sentinel-1 SAR
أشجار نخيل الزيت بشكل موثوق فقط بعد أن تصل الأشجار إلى مرحلة الغطاء النباتي المغلق بالكامل
(عادةً بعد حوالي 3 سنوات من الزراعة). وبالتالي، تم حذف المزارع الصغيرة التي تم إنشاؤها حديثًا خلال الفترة من 2019 إلى 2021 من طبقة المدى إلى حد كبير. تمثّل وحدات البكسل التي تحتوي على
planting_yearفي الفترة من 2019 إلى 2021 بشكل أساسي إعادة زراعة (تناوب) المزارع القديمة التي كانت تحتوي على غطاء نباتي مغلق خلال الفترة من 2016 إلى 2018 قبل قطعها بالكامل، ويجب عدم استخدامها لقياس التوسّع الجديد في زراعة نخيل الزيت أو إزالة الغابات بين عامي 2019 و2021. - آخر دورة مقابل التأسيس الأولي والرقابة اليسرى لعام 1989:
بما أنّ الخوارزمية ترصد آخر حدث لإزالة الغابات قبل عام 2021، يسجّل
planting_yearسنة تأسيس الغابة الحالية اعتبارًا من عام 2021. في المزارع التي خضعت للتناوب (عادةً كل 25 عامًا تقريبًا)، يعكس ذلك أحدث سنة لإعادة الزراعة بدلاً من التحويل الأولي إلى زيت النخيل. بالإضافة إلى ذلك، فإنّplanting_yearخاضعة للرقابة اليسرى في1989، وهذا يعني أنّ وحدات البكسل التي تحتوي علىplanting_year == 1989(حوالي% 7.5 من وحدات بكسل نخيل الزيت على مستوى العالم) تمثّل المزارع التي تم إنشاؤها في عام 1989 أو قبله، ولا ينبغي التعامل معها على أنّها مزروعة حرفيًا في عام 1989 عند حساب عمر المزرعة. - تحويل استخدام الأراضي بعد إزالة الغابات: نظرًا لأن قاعدة الدمج للفترة 2016-2021 تحتفظ بأي بكسل تم اكتشافه على أنه نخيل زيت في عام واحد على الأقل، فإن المزارع التي تم قطعها بالكامل بين عامي 2016 و2021 وتم تحويلها لاحقًا إلى استخدام مختلف للأراضي تظل مصنفة على أنها نخيل زيت.
- استبعاد أشجار نخيل الزيت ذات المظلات المفتوحة وشبه البرية: لا ترسم الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) خرائط إلا لمجموعات الأشجار ذات المظلات المغلقة وتستبعد إلى حد كبير بساتين نخيل الزيت التقليدية أو المتفرقة أو شبه البرية التي تُستخدم لتلبية الاحتياجات المعيشية (خاصةً في غرب أفريقيا، مثل نيجيريا) بالإضافة إلى مجموعات الأشجار ذات المظلات المفتوحة الناتجة عن الحرائق أو الفيضانات أو الأمراض أو الزراعة المختلطة في الغابات الزراعية.
- دقة أقل في مزارع صغار المزارعين: في جميع الملاحظات البالغ عددها 6,843 حول سنة الزراعة المستندة إلى التجارب، يبلغ إجمالي جذر الخطأ التربيعي المتوسّط لسنة الزراعة 2.65 سنة (متوسط الخطأ = -0.24 سنة، R^2 = 0.86). وبالمقارنة مع التفسير المرئي للسلسلة الزمنية لـ Landsat (عدد النقاط = 841)، كان التوافق في السنة المحددة لـ LDLP في Random Forest بنسبة% 59.6 فقط بشكل عام (%64.8 في القطاع الصناعي، و% 44.0 في قطاع صغار المزارعين، و% 76.3 في غضون ±3 سنوات). تتسم مزارع صغار المزارعين بدقة تصنيف أقل (دقة المنتج %71.7، ودقة المستخدم %72.4) وخطأ أعلى في سنة الزراعة (جذر الخطأ التربيعي المتوسّط = 4.89 سنة، ويصل إلى 7.01 سنة في الكاميرون) مقارنةً بالمزارع الصناعية (دقة المنتج %91.0، ودقة المستخدم %91.8، وجذر الخطأ التربيعي المتوسّط لسنة الزراعة = 2.02 سنة). تنخفض دقة تحديد سنة الزراعة لدى صغار المزارعين بسبب وحدات البكسل المختلطة التي تبلغ مساحتها 30 مترًا على طول حدود قطع الأراضي غير المنتظمة، والزراعة المتسلسلة لعدة سنوات، و"الزراعة تحت الأشجار" (زراعة الشتلات تحت أشجار النخيل القديمة قبل قطعها، ما يتجنب مرحلة التربة العارية).
- التغطية الجغرافية الضيقة للتحقّق الميداني: كان التحقّق الميداني من
planting_yearيغطي نطاقًا جغرافيًا ضيقًا: 3 بلدان فقط للمزارع الصناعية (البرازيل والغابون وإندونيسيا) وبلدان لصغار المزارعين (الكاميرون وإندونيسيا، تم جمع% 93.5 من البيانات من قِبل شركة واحدة من خلال مقابلات مع المالكين، والتي تخضع أيضًا لخطأ في تذكّر المالكين للمزارع القديمة)، مع عدم وجود تحقّق ميداني في ماليزيا أو تايلاند أو الهند أو مناطق الإنتاج الأخرى. - عدم تطابق الدقة وإزاحة الشبكة بين النطاقات: نظرًا لأنّ
classificationتبلغ 10 أمتار وplanting_yearتبلغ 30 مترًا (مع إزاحة مصدر الحافة الغربية بمقدار 20 مترًا بين شبكات GeoTIFF المصدر)، فإنّ حوالي% 5 من وحدات بكسل زيت النخيل التي تبلغ 10 أمتار على طول حواف المزارع تفتقر إلى قيمةplanting_year، ويمكن أن تتداخل وحدات بكسلplanting_yearالتي تبلغ 30 مترًا على طول الحدود مع وحدات بكسل مجاورة تبلغ 10 أمتار لا تحتوي على زيت النخيل (0). - القطع الأثرية الإقليمية من السحب والموسمية: يؤدي الغطاء السحابي المستمر
وتغطية أرشيف Landsat المتفرقة قبل عام 2013 في أفريقيا الاستوائية والغربية
(مثل الكاميرون والغابون وحوض الكونغو) إلى زيادة عدم اليقين بشأن سنة الزراعة.
في المناطق التي تشهد مواسم جفاف قوية (لا سيما أندرا براديش في الهند وتايلاند وسولاويزي في إندونيسيا)، يمكن أن تؤدي الانخفاضات الموسمية في مؤشر NDWI إلى رصد خاطئ للأراضي الجرداء، ما يؤدي إلى انحياز
planting_yearنحو السنوات الحديثة بشكل مفرط.
النطاقات
النطاقات
حجم البكسل: يختلف حسب الجهاز
| الاسم | الحد الأدنى | الحد الأقصى | حجم البكسل | الوصف |
|---|---|---|---|---|
classification |
10 أمتار | تصنيف نوع مزارع نخيل الزيت |
||
planting_year |
1989 | 2022 | 30 مترًا | السنة المقدَّرة لإنشاء المزرعة |
جدول فئات التصنيف
| القيمة | اللون | الوصف |
|---|---|---|
| 0 | #696969 | أغطية أرضية أخرى غير نخيل الزيت |
| 1 | #ff0000 | مزارع نخيل الزيت الصناعية ذات المظلات المغلقة |
| 2 | #ef00ff | مزارع نخيل الزيت الصغيرة ذات المظلات المغلقة |
بنود الاستخدام
بنود الاستخدام
الاقتباسات
المراجع
Descals, A., Gaveau, D. L., Wich, S., Szantoi, Z., and Meijaard, E. (2024). خريطة عالمية لعام زراعة نخيل الزيت من 1990 إلى 2021 بيانات علوم نظام الأرض، 16(11)، 5111-5129. doi:10.5194/essd-16-5111-2024
معرِّفات العناصر الرقمية (DOI)
الاستكشاف باستخدام Earth Engine
أداة تعديل الرموز (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: ['696969', 'ff0000', 'ef00ff'], }; // 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(); var yearVis = { min: 1989.0, max: 2022.0, palette: ['ffffb2', 'fecc5c', 'fd8d3c', 'f03b20', 'bd0026'], }; Map.setCenter(101.7, 3.1, 10); Map.addLayer( classification.updateMask(mask), classificationVis, 'Oil Palm Classification'); Map.addLayer(plantingYear, yearVis, 'Planting Year (1989-2022)', false);