Copernicus Global Land Cover Layers: CGLS-LC100 Collection 3

COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global
データセットの利用可能な期間
2015-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T23:59:59Z
データセット プロデューサー
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global")
タグ
copernicus eea esa eu landcover landuse-landcover proba probav vito

説明

Copernicus Global Land Service(CGLS)は、陸上サービスのコンポーネントとして、地球規模の陸上表面の状態と変化に関する一連の生物地球物理学的プロダクトを提供する多目的サービス コンポーネントを運用するように指定されています。

100 m の解像度の動的土地被覆マップ(CGLS-LC100)は、CGLS のポートフォリオの新製品であり、100 m の空間分解能でグローバルな土地被覆マップを提供します。CGLS 土地被覆プロダクトは、主要な土地被覆スキームを提供します。これらの個別のクラスに加えて、プロダクトには、すべての基本的な土地被覆クラスの連続フィールド レイヤも含まれています。これにより、土地被覆タイプごとに植生/地被の割合推定値が提供されます。この連続分類スキームは、標準の分類スキームよりも異質な土地被覆の領域をより適切に描写できるため、アプリケーションでの使用(森林モニタリング、作物モニタリング、生物多様性と保全、アフリカの環境と安全保障のモニタリング、気候モデリングなど)に合わせて調整できます。

これらの一貫性のある土地被覆地図(v3.0.1)は、2015 年から 2019 年までの期間について、地球全体を対象に提供されます。PROBA-V 100 m の時系列、高品質の土地被覆トレーニング サイトのデータベース、いくつかの補助データセットから導出され、すべての年でレベル 1 の精度が 80% に達しています。2020 年から Sentinel 時系列を使用して、年次更新を提供する予定です。

関連項目:

バンド

ピクセルサイズ
100 メートル

バンド

名前 単位 最小 最大 ピクセルサイズ 説明
discrete_classification 0 200 メートル

土地被覆の分類

discrete_classification-proba % 0 100 メートル

離散分類の品質指標(分類確率)

forest_type 0 5 メートル

樹木被覆率が 1% を超えるすべてのピクセルの森林タイプ

bare-coverfraction % 0 100 メートル

植生がほとんどない土地被覆クラスの植生被覆率

crops-coverfraction % 0 100 メートル

農耕地の土地被覆クラスの植生被覆率

grass-coverfraction % 0 100 メートル

草本植生による土地被覆クラスの植生被覆率

moss-coverfraction % 0 100 メートル

コケ類と地衣類の土地被覆クラスの植生被覆率

shrub-coverfraction % 0 100 メートル

低木林の土地被覆クラスの植生被覆率

tree-coverfraction % 0 100 メートル

森林の土地被覆クラスの植生被覆率

snow-coverfraction % 0 100 メートル

雪氷の土地被覆クラスの地表被覆率

urban-coverfraction % 0 100 メートル

建物密集地の土地被覆クラスの地被率

water-permanent-coverfraction % 0 100 メートル

永続的な水域の土地被覆クラスの地被率

water-seasonal-coverfraction % 0 100 メートル

季節的な水域の土地被覆クラスの地被率

data-density-indicator 0 100 メートル

アルゴリズムの入力データのデータ密度インジケーター

change-confidence 0 3 メートル

このレイヤは、BaseYear 2015 以降の年についてのみ提供されます。

  • 0 - 変更なし。年と前年との間で離散クラスの変更が検出されませんでした。
  • 1 - 潜在的な変更。BFASTmon は、NRT 年の後半にブレークを検出しました - 潜在的な変化。
  • 2 - 信頼度(中)。都市、恒久的な水、雪、湿地の痕跡 または BFAST で変化が検出されたが、HMM モデルで高解像度でのブレークが確認されなかった または BFASTmon で NRT 年の前半に変化が検出された。
  • 3 - 信頼度が高い。BFAST で変化が検出され、HMM でこの変化が高解像度で確認されました。

discrete_classification クラス表

説明
0 #282828

不明。利用可能な衛星データがないか、十分ではありません。

20 #ffbb22

低木。永続的な木質の茎を持ち、主茎が定義されていない高さ 5 m 未満の木質の多年生植物。低木の葉は常緑樹または落葉樹のいずれかです。

30 #ffff4c

草本植生。地上に永続的な茎や芽がなく、明確な堅固な構造がない植物。樹木と低木の被覆率が 10% 未満。

40 #f096ff

栽培および管理された植生 / 農業。一時的な作物で覆われた土地で、収穫と裸地の期間が続く(単一または複数の作付体系など)。多年生の木本性作物は、適切な森林または低木地の土地被覆タイプとして分類されます。

50 #fa0000

都市部 / 市街地。建物やその他の人工構造物で覆われた土地。

60 #b4b4b4

植生がまばらな場所。土壌、砂、岩が露出しており、年間を通して植生被覆率が 10 % を超えない土地。

70 #f0f0f0

雪と氷。一年中雪や氷に覆われている土地。

80 #0032c8

恒久的な水域。湖、貯水池、川。淡水または塩水です。

90 #0096a0

草本湿地。水と草本または木本の植生が恒久的に混在している土地。植生は、塩水、汽水、淡水のいずれかに存在します。

100 #fae6a0

コケと地衣類。

111 #58481f

閉鎖された森林、常緑針葉樹。樹冠率 70% 超、ほぼすべての針葉樹が一年中緑を保つ。樹冠は常に緑の葉で覆われています。

112 #009900

閉鎖林、常緑広葉樹。樹木エリアの割合が 70% を超え、ほぼすべての広葉樹が一年中緑を保っている。樹冠は常に緑の葉で覆われています。

113 #70663e

閉鎖林、落葉針葉樹。樹冠率が 70% を超え、葉の生い茂る期間と葉の落ちる期間が年単位で繰り返される季節性の針葉樹群落で構成されている。

114 #00cc00

閉鎖林、落葉広葉樹。樹冠率が 70% を超え、落葉と開葉の年周期を持つ季節性広葉樹群落で構成されている。

115 #4e751f

閉鎖林、混合。

116 #007800

他の定義のいずれにも一致しないクローズド フォレスト。

121 #666000

開けた森林、常緑針葉樹。上層は樹木が 15 ~ 70%、下層は低木と草原が混在し、針葉樹はほぼ一年中緑を保っています。樹冠は常に緑の葉で覆われています。

122 #8db400

開けた森林、常緑広葉樹。上層は樹木が 15 ~ 70%、下層は低木と草原が混在し、ほぼすべての広葉樹が一年中緑を保っている。樹冠は常に緑の葉で覆われています。

123 #8d7400

開けた森林、落葉針葉樹。最上層は樹木が 15 ~ 70%、第 2 層は低木と草原の混合で、落葉と落葉の年周期を持つ季節性の針葉樹群落で構成されています。

124 #a0dc00

開けた森林、落葉広葉樹。上層 - 樹木 15 ~ 70%、下層 - 低木と草地の混合。落葉と落葉の年間サイクルを持つ季節性の広葉樹群落で構成される。

125 #929900

開けた森林、混合。

126 #648c00

他の定義に該当しないオープン フォレスト。

200 #000080

海。淡水または塩水です。

forest_type クラス表

説明
0 #282828

不明

1 #666000

常緑針葉樹

2 #009900

常緑広葉樹

3 #70663e

落葉性の針葉樹

4 #a0dc00

落葉広葉樹

5 #929900

森林タイプの混合

画像プロパティ検出

画像プロパティ

名前 説明
discrete_classification_class_names STRING_LIST

土地被覆クラス名

discrete_classification_class_palette STRING_LIST

土地被覆クラスのパレット

discrete_classification_class_values INT_LIST

土地被覆分類の値。

forest_type_class_names STRING_LIST

森林被覆クラス名

forest_type_class_palette STRING_LIST

森林被覆クラスのパレット

forest_type_class_values INT_LIST

森林被覆クラスの値

利用規約

利用規約

Copernicus Land Service のグローバル コンポーネントの公式プロダクトとして、この土地被覆データセットへのアクセスは完全に無料で、すべてのユーザーに公開されています。

引用

引用:
  • Buchhorn, M. ; Lesiv, M. ; Tsendbazar, N. - E. ; Herold, M. ; Bertels, L. ; Smets, B. Copernicus Global Land Cover Layers-Collection 2。Remote Sensing 2020、12 巻 108 号、1044。 doi:10.3390/rs12061044

  • Buchhorn, M.、Smets, B.、Bertels, L.、Roo, B. D., Lesiv, M.、Tsendbazar, N.-E.、Herold, M.、& Fritz, S. (2020 年)。Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2017: Globe(バージョン V3.0.1)[データセット]。Zenodo。

  • Buchhorn, M.、Smets, B.、Bertels, L.、Roo, B. D., Lesiv, M.、Tsendbazar, N.-E.、Herold, M.、& Fritz, S. (2020 年)。Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2018: Globe(バージョン V3.0.1)[データセット]。Zenodo。

  • Buchhorn, M.、Smets, B.、Bertels, L.、Roo, B. D., Lesiv, M.、Tsendbazar, N.-E.、Herold, M.、& Fritz, S. (2020 年)。Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2015: Globe(バージョン V3.0.1)[データセット]。Zenodo。

  • Buchhorn, M.、Smets, B.、Bertels, L.、Roo, B. D., Lesiv, M.、Tsendbazar, N.-E.、Herold, M.、& Fritz, S. (2020 年)。Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2019: Globe(バージョン V3.0.1)[データセット]。Zenodo。

DOI

Earth Engine で探索する

コードエディタ(JavaScript)

var dataset = ee.Image('COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019')
.select('discrete_classification');

Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);

Map.addLayer(dataset, {}, 'Land Cover');

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境ページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab(Python)

dataset = ee.Image('COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019').select(
    'discrete_classification'
)

m = geemap.Map()
m.set_center(-88.6, 26.4, 1)
m.add_layer(dataset, {}, 'Land Cover')
m
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