- 데이터 세트 제공
- 1990-01-01T00:00:00Z–2021-12-31T23:59:59Z
- 데이터 세트 출처
- Biopama Programme
- 태그
설명
10m 해상도의 2016~2021년 전 세계 기름야자 범위 및 30m 해상도의 1990~2021년 기름야자 식재 연도입니다. 이 데이터 세트는 전 세계 열대 및 아열대 기름야자 재배 지역을 포괄하는 609개의 100x100km 그리드 타일로 구성되어 있으며, 2,398만 헥타르의 폐쇄형 캐노피 기름야자 (1,669만 헥타르[69.6%] 산업용 및 729만 헥타르[30.4%] 소규모 농가)를 매핑하고, 샘플 기반 면적 추정치는 산업용 1,682 ± 19만 헥타르, 소규모 농가 737 ± 25만 헥타르입니다. 카탈로그 기간은 식재 연도 범위를 반영하기 위해 1990~2021년에 걸쳐 있지만, 이 컬렉션은 다중 시계열이 아닌 단일 정적 모자이크입니다.
방법론
- 기름야자 범위 (
classification, 10m): 2016~2021년의 연간 폐쇄형 캐노피 기름야자 지도는 296개의 10x10km 지역에서 학습된 DeepLabv3+ (MobileNetV2 백본) 컨볼루셔널 신경망(CNN)을 사용하여 Sentinel-1 C-band SAR GRD 이중 편광 (VV 및 VH) 연간 합성 이미지에서 생성되었습니다. 일일 Sentinel-1 장면은 SRTM v4 DEM을 사용하여 로컬 입사각에 맞게 수정되었으며, 상승 및 하강 궤도에 대해 개별적으로 연간 중앙값 합성으로 집계되었으며, 한 궤도에 더 많은 패스가 있을 때 지형 아티팩트를 방지하기 위해 두 궤도에서 평균화되었습니다. v1 (2019)과 달리 Sentinel-2 적색 반사율 (밴드 4)은 제외되었습니다. 2019년 이전에는 기름야자 지역의 체계적인 Sentinel-2 Level-2A 적용 범위를 사용할 수 없었기 때문입니다. v1의 3채널 DeepLabv3+ 아키텍처를 재사용하기 위해 VV 및 VH 합성물은 0으로 채워진 세 번째 채널과 함께 스택되었습니다. - 거짓양성 (예: 코코넛 농장 및 논)을 줄이기 위해 ESA WorldCover 10m v200에서 중복되는 농지, 건물, 수역, 초본 습지, 맹그로브 클래스를 마스킹한 후 수동 시각적 선별을 수행했습니다. 후처리에서 2019 v1 데이터 세트의 100x100km 그리드 셀 중 82개가 삭제되었으며 (대부분 멕시코, 인도, 필리핀, 인도네시아의 거짓양성 코코넛 지역) 새로운 핫스팟 그리드 셀 (인도의 안드라프라데시, 콩고 분지, 태국, 중남미)이 추가되어 609개의 타일이 생성되었습니다.
- 6개의 연간 지도 (2016~2021년)가 기름야자 존재를 우선시하는 단일 정적 레이어로 병합되었습니다. 2016~2021년 중 어느 해에든 산업용으로 분류된 경우 픽셀은 산업용 (
1)으로 라벨이 지정되고, 2016~2021년 중 어느 해에든 소규모 자작농으로 분류된 경우 소규모 자작농 (2)으로 라벨이 지정되며, 그 외의 경우에는 기타 토지 피복 (0)으로 라벨이 지정됩니다. - Planting Year (
planting_year, 30m): 1990년부터 2021년까지의 30m Landsat-5, Landsat-7, Landsat-8 Collection 2 Tier 1 Level-2 지표면 반사율 시계열을 사용하여 기름야자 (1또는2)로 매핑된 모든 픽셀에 대해 도출됩니다. 랜덤 포레스트 분류기는 각 Landsat 관측치를 식생, 나지 또는 구름으로 라벨링하여 마지막 토지 준비일 (LDLP)을 식별합니다. LDLP는 캐노피 폐쇄 전 토지 개간에 해당하는 최종 나지 관측치로, 공간 모드 필터로 평활화됩니다. 식재 연도는 LDLP 이전 5년 기간 내에(NIR - SWIR2) / (NIR + SWIR2)가 최소인 연도로 정의됩니다(논문에서는 정규화 차이 수분 지수(NDWI (Gao, 1996))라고 하지만 Landsat-8 대역 5 및 7과 같은SWIR2로 계산되며, 이는 표준 정규화 연소 비율[NBR] 공식이며 소스 GeoTIFF 대역 설명에서minNBR로 명명됨).planting_year대역에서 값은1989에서2022까지입니다 (1990에서2021까지가 아님). 알고리즘이 LDLP 이전 최대 5년까지 되돌아보기 때문에 1990년 이전에 설립된 농장 (왼쪽 검열에 관한 제한사항은 아래 참고)은1989(전 세계 기름야자 픽셀의 약 7.5%, 데이터 세트에서 가장 빈번한 단일 값)로 기록되고, 소수의 픽셀 (약 0.04%)은2022값을 갖습니다.
제한사항
- 밀폐 수관 감지 지연 및 2019~2021년 누락: Sentinel-1 SAR은 수관이 완전히 밀폐된 후에만(일반적으로 식재 후 약 3년) 기름야자를 안정적으로 감지합니다. 따라서 2019~2021년에 새로 조성된 어린 농장은 범위 레이어에서 대부분 제외됩니다. 2019~2021년에
planting_year가 있는 픽셀은 주로 2016~2018년에 이미 캐노피가 닫혀 있던 오래된 농장의 재식재 (순환)를 나타내며, 2019~2021년 사이에 새로운 기름야자 확장 또는 삼림 벌채를 측정하는 데 사용해서는 안 됩니다. - 마지막 순환과 초기 설정 및 1989년 왼쪽 검열: 알고리즘은 2021년 이전의 마지막 나대지 개간 이벤트를 감지하므로
planting_year는 2021년 현재 스탠드의 설정 연도를 기록합니다. 순환을 거친 농장 (일반적으로 약 25년마다)에서는 기름야자로 처음 전환한 연도가 아닌 가장 최근에 다시 심은 연도를 반영합니다. 또한planting_year는1989에서 왼쪽 검열됩니다. 즉,planting_year == 1989(전 세계 기름야자 픽셀의 약 7.5%)가 있는 픽셀은 1989년 또는 그 이전에 조성된 농장을 나타내며 농장 연령을 계산할 때 문자 그대로 1989년에 심은 것으로 취급해서는 안 됩니다. - 개간 후 토지 사용 전환: 2016~2021년 병합 규칙은 최소 1년 동안 기름야자로 감지된 모든 픽셀을 유지하므로 2016~2021년 사이에 개간된 후 다른 토지 사용으로 전환된 농장은 기름야자로 분류된 상태로 유지됩니다.
- 개방형 캐노피 및 반야생 기름야자 누락: CNN은 폐쇄형 캐노피 스탠드만 매핑하며, 전통적, 분산형 또는 생계형 반야생 기름야자 숲 (특히 나이지리아와 같은 서아프리카)과 화재, 홍수, 질병 또는 혼농임업 간작으로 인한 개방형 캐노피 스탠드는 대부분 누락합니다.
- 소규모 농장의 정확도 저하: 6,843개의 모든 정답 식재 연도 관측치에서 전체 식재 연도 RMSE는 2.65년입니다 (평균 오차 = -0.24년, R^2 = 0.86). Landsat 시계열의 시각적 해석 (n = 841포인트)과 비교했을 때 랜덤 포레스트 LDLP의 정확한 연도 일치율은 전체적으로 59.6% 에 불과했습니다 (산업용 64.8%, 소규모 농가 44.0%, ±3년 이내 76.3%). 소규모 농장은 산업 농장 (생산자 정확도 91.0%, 사용자 정확도 91.8%, 식재 연도 RMSE = 2.02년)에 비해 분류 정확도가 낮고 (생산자 정확도 71.7%, 사용자 정확도 72.4%) 식재 연도 오류가 높습니다 (RMSE = 4.89년, 카메룬에서는 7.01년). 소규모 농가의 식재 연도 정확도는 불규칙한 플롯 경계를 따라 혼합된 30m 픽셀, 다년 순차 식재, '언더 플랜팅' (벌목 전에 오래된 야자수 아래에 묘목을 심어 맨땅 단계를 피함)으로 인해 저하됩니다.
- 현장 검증의 지리적 범위가 좁음:
planting_year의 현장 검증은 지리적 범위가 좁았습니다. 산업용 농장의 경우 3개국 (브라질, 가봉, 인도네시아), 소규모 농장의 경우 2개국 (카메룬, 인도네시아, 93.5% 는 소유자 인터뷰를 통해 단일 기업에서 수집했으며, 오래된 농장의 경우 소유자 회상 오류가 발생할 수 있음)에 불과했으며 말레이시아, 태국, 인도 또는 기타 생산 지역에서는 현장 검증이 이루어지지 않았습니다. - 밴드 간 해상도 불일치 및 그리드 오프셋:
classification는 10m이고planting_year는 30m이므로 (소스 GeoTIFF 그리드 간에 20m 서쪽 가장자리 원점 오프셋이 있음) 농장 가장자리를 따라 10m 기름야자 픽셀의 약 5% 에planting_year값이 없고 경계를 따라 30mplanting_year픽셀이 인접한 10m 비기름야자 (0) 픽셀로 유출될 수 있습니다. - 구름 및 계절성으로 인한 지역적 아티팩트: 적도 및 서아프리카(예: 카메룬, 가봉, 콩고 분지)의 지속적인 구름량과 2013년 이전 Landsat 아카이브 적용 범위가 희박하여 식재 연도의 불확실성이 증가합니다.
건기가 뚜렷한 지역 (특히 인도의 안드라프라데시, 태국, 인도네시아의 술라웨시)에서는 NDWI의 계절적 감소로 인해 나지가 잘못 감지되어
planting_year가 최근 연도에 지나치게 편향될 수 있습니다.
대역
대역
픽셀 크기: 다양함
| 이름 | 민 | 최대 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
classification |
10미터 | 기름야자 농장 유형 분류 |
||
planting_year |
1989 | 2022 | 30m | 농장 설립 예상 연도 |
분류 클래스 테이블
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #696969 | 기름야자가 아닌 기타 토지 피복 |
| 1 | #ff0000 | 산업용 폐쇄형 캐노피 기름야자 농장 |
| 2 | #ef00ff | 소규모 농가의 폐쇄형 캐노피 기름야자 농장 |
이용약관
이용약관
인용
인용:
Descals, A., Gaveau, D. L., Wich, S., Szantoi, Z., and Meijaard, E. (2024년). 1990년부터 2021년까지의 기름야자 식재 연도에 대한 전 세계 매핑입니다. Earth System Science Data, 16(11), 5111-5129. doi:10.5194/essd-16-5111-2024
DOI
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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);