- Dataset-Verfügbarkeit
- 2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- BNETD-CIGN
- Intervall
- 1 Jahr
- Tags
Beschreibung
Die Karte der Landbedeckung für Côte d'Ivoire BNETD 2020 wurde von der ivorischen Regierung über eine nationale Einrichtung, das Center for Geographic Information and Digital from the National Study Office Techniques and Development (BNETD-CIGN), mit technischer und finanzieller Unterstützung der Europäischen Union erstellt. Die für die Erstellung der Karte verwendete Methodik war transparent, partizipativ und entsprach internationalen Standards.
Für die Entwicklung dieser Karte wurde ein Mosaik aus Satellitenbildern (Sentinel 2) aus dem Jahr 2020 über Google Earth Engine verarbeitet und mit vor Ort erhobenen Daten ergänzt, um einen Algorithmus für die überwachte Klassifizierung (Random Forest) zu trainieren. Zwei Feldkampagnen wurden im ganzen Land durchgeführt, vom 10. November bis zum 9. Dezember 2022 und vom 26. Januar bis zum 13. Februar 2023. An diesen Missionen waren 33 Personen aus mehreren Partnerorganisationen beteiligt, da sich die von den Stakeholdern verwendeten Datenerhebungsmethoden und Definitionen bestimmter Landnutzungsklassen manchmal unterscheiden.
Im Rahmen des EUDR-Due-Diligence-Prozesses können Geolocation-Daten für Grundstücke, auf denen EUDR-relevante Produkte angebaut werden, mit Daten zur Waldbedeckung von 2020 überlagert werden, um das Risiko zu bewerten, dass sich das Grundstück in einem Gebiet befindet, das vor dem Stichtag 2020 bewaldet war. Dazu sind Daten zur Waldbedeckung erforderlich, die der FAO-Definition von Wäldern und dem Stichtag 2020 entsprechen. Die Karte der Landbedeckung der Elfenbeinküste aus dem Jahr 2020 erfüllt diese Anforderungen. Die Klassen in der Karte der Landbedeckung können kombiniert werden, um eine Karte mit Wald/Nicht-Wald zu erstellen, die der FAO-Definition von Wäldern entspricht.
Mit ESRI-Lösungen wurde über das Africa GeoPortal eine Plattform für den Zugriff auf Daten zur Landbedeckung von 2020, Metadaten und die Methodik für die Datenanalyse und ‑visualisierung entwickelt:
Die Adresse lautet: https://bit.ly/carte-ci-2020
Dokumentation:
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 10 Meter (alle Bänder)
| Name | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
classification |
1 | 23 | 10 Meter | Klasse der Bodenbedeckung |
Klassentabelle für die Klassifizierung
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | #276300 | Dichter Wald (Forêt dense) |
| 2 | #59D757 | Lichter Wald (Forêt claire) |
| 3 | #569D6E | Waldgalerie (Forêt galerie) |
| 4 | #79CFAD | Sekundärwald/degradierter Wald (Forêt secondaire/forêt dégradée) |
| 5 | #34734C | Mangrove |
| 6 | #B4FFAD | Forstplantage/Aufforstung (Plantation forestière/Reboisement) |
| 7 | #6EFA9A | Sumpfwald/Wald auf hydromorphem Boden (Forêt marécageuse/Forêt sur sol hydromorphe) |
| 8 | #D68589 | Kaffeeplantage (Plantation de Café) |
| 9 | #EBD37F | Kakaoplantage (Plantation de Cacao) |
| 10 | #D0E09D | Kautschukplantage (Plantation d'Hévéa) |
| 11 | #E8BEFF | Ölpalmenplantage (Plantation de Palmier à huile) |
| 12 | #E751FE | Coconut Plantation (Plantation de Coco) |
| 13 | #F3BFF2 | Cashew-Plantage (Plantation d'Anacarde) |
| 14 | #9DFD00 | Obstanbau (Plantation fruitière / Arboricultures) |
| 15 | #F2F38D | Landwirtschaftliche Entwicklung/Andere Kulturen/Obstgärten/Brachland (Aménagement agricole/Autres cultures/Vergers/Jachères) |
| 16 | #B6D322 | Baumsavanne (Savane arborée) |
| 17 | #E2FE5F | Gebüschformationen/ Dickichte (Formations arbustives/ Fourrés) |
| 18 | #F9FDCC | Krautige Formationen (Formations herbacées) |
| 19 | #4A70C0 | Gewässer, Wasserläufe und Wasserstraßen (Plan d'eau, Cours et voies d'eau) |
| 20 | #BEFFE8 | Sumpfgebiet (Zone marécageuse) |
| 21 | #D20A02 | Menschlicher Lebensraum, Infrastruktur (Habitat humain, Infrastructures) |
| 22 | #DBECEF | Felsaufschluss (Affleurement rocheux) |
| 23 | #DCDCDC | Unbewachsener Boden (Sol nu) |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
BNETD-Karte der Landbedeckung 2020.
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (JavaScript)
var dataset = ee.Image('BNETD/land_cover/v1/2020').select('classification'); Map.setCenter(-5.4400, 7.5500, 7); Map.addLayer(dataset, {}, "Cote d'Ivoire Land Cover Map 2020");