
- 데이터 세트 사용 가능 여부
- 2015-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T23:59:59Z
- 데이터 세트 제공업체
- Copernicus
- 태그
설명
Copernicus Global Land Service (CGLS)는 전 세계 규모로 지표의 상태와 진화에 관한 일련의 생물지구물리학적 제품을 제공하는 다목적 서비스 구성요소를 운영하는 토지 서비스의 구성요소로 지정됩니다.
100m 해상도의 동적 토지 피복 지도 (CGLS-LC100)는 CGLS 포트폴리오의 새로운 제품으로, 100m 공간 해상도의 전 세계 토지 피복 지도를 제공합니다. CGLS 토지 피복 제품은 기본 토지 피복 계획을 제공합니다. 이러한 개별 클래스 외에도 제품에는 토지 피복 유형의 식생/지면 피복에 대한 비례 추정치를 제공하는 모든 기본 토지 피복 클래스의 연속 필드 레이어가 포함됩니다. 이 연속 분류 체계는 표준 분류 체계보다 이질적인 지피 식생 영역을 더 잘 묘사할 수 있으므로 애플리케이션 사용 (예: 산림 모니터링, 농작물 모니터링, 생물 다양성 및 보존, 아프리카의 환경 및 보안 모니터링, 기후 모델링 등)에 맞게 조정할 수 있습니다.
이 일관된 토지 피복 지도 (v3.0.1)는 전 세계 2015~2019년 기간에 대해 제공되며, PROBA-V 100m 시계열, 고품질 토지 피복 학습 사이트 데이터베이스, 여러 보조 데이터 세트에서 파생되어 모든 연도에 걸쳐 Level1에서 80% 의 정확도에 도달합니다. Sentinel 시계열을 사용하여 2020년부터 연간 업데이트를 제공할 계획입니다.
관련 주제에 대한 추가 정보
대역
픽셀 크기
100미터
대역
이름 | 단위 | 최소 | 최대 | 픽셀 크기 | 설명 |
---|---|---|---|---|---|
discrete_classification |
0 | 200 | 미터 | 토지 피복 분류 |
|
discrete_classification-proba |
% | 0 | 100 | 미터 | 개별 분류의 품질 지표 (분류 확률) |
forest_type |
0 | 5 | 미터 | 나무 비율이 1%보다 큰 모든 픽셀의 산림 유형 |
|
bare-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 나지-희소 식생 토지 피복 클래스의 식생 피복 비율 |
crops-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 농지 토지 피복 클래스의 식물 피복 비율 |
grass-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 초본 식생 토지 피복 클래스의 식생 피복 비율 |
moss-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 이끼 및 지의류 토지 피복 클래스의 식물 피복 비율 |
shrub-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 관목지 토지 피복 클래스의 식물 피복 비율 |
tree-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 산림 토지 피복 클래스의 식물 피복 비율 |
snow-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 눈과 얼음 토지 피복 클래스의 지면 피복 비율 |
urban-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 건물 밀집 지역 토지 피복 클래스의 지면 덮개 비율 |
water-permanent-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 영구적인 물 토지 피복 클래스의 지표면 피복 비율 |
water-seasonal-coverfraction |
% | 0 | 100 | 미터 | 계절성 물 토지 피복 클래스의 지면 피복 비율 |
data-density-indicator |
0 | 100 | 미터 | 알고리즘 입력 데이터의 데이터 밀도 표시기 |
|
change-confidence |
0 | 3 | 미터 | 이 레이어는 BaseYear 2015 이후의 연도에만 제공됩니다.
|
discrete_classification 클래스 표
값 | 색상 | 설명 |
---|---|---|
0 | #282828 | 알 수 없음 사용 가능한 위성 데이터가 없거나 충분하지 않습니다. |
20 | #ffbb22 | 관목 지속적이고 목질인 줄기가 있으며 정의된 주 줄기가 없는 목질 다년생 식물로 높이가 5m 미만입니다. 관목 잎은 상록수 또는 낙엽수일 수 있습니다. |
30 | #ffff4c | 초본 식물 지상에 지속적인 줄기나 싹이 없고 명확한 단단한 구조가 없는 식물 나무와 관목의 피복이 10% 미만입니다. |
40 | #f096ff | 재배 및 관리된 식물 / 농업 임시 작물로 덮인 후 수확하고 나지 기간이 있는 토지 (예: 단일 및 다중 작물 시스템) 다년생 목본 작물은 적절한 산림 또는 관목 지피 유형으로 분류됩니다. |
50 | #fa0000 | 도시 / 건축물 건물 및 기타 인공 구조물로 덮인 토지입니다. |
60 | #b4b4b4 | 나지 / 희소한 식물 토양, 모래 또는 암석이 노출되어 있으며 연중 어느 때에도 식물 덮개가 10 % 를 초과하지 않는 땅입니다. |
70 | #f0f0f0 | 눈과 얼음 일 년 내내 눈이나 얼음으로 덮여 있는 땅입니다. |
80 | #0032c8 | 영구적인 수역입니다. 호수, 저수지, 강 담수 또는 해수일 수 있습니다. |
90 | #0096a0 | 초본 습지 물과 초본 또는 목본 식물이 영구적으로 혼합된 토지입니다. 식물은 염수, 기수 또는 담수에 존재할 수 있습니다. |
100 | #fae6a0 | 이끼와 지의류 |
111 | #58481f | 밀집된 숲, 상록수 바늘 모양 잎 수관이 70% 이상이며, 거의 모든 침엽수가 연중 녹색을 유지합니다. 수관은 녹색 잎이 없는 경우가 없습니다. |
112 | #009900 | 밀집된 숲, 상록수 활엽수 트리 캐노피가 70%를 초과하며, 거의 모든 활엽수가 연중 녹색을 유지합니다. 수관은 녹색 잎이 없는 경우가 없습니다. |
113 | #70663e | 닫힌 숲, 낙엽성 침엽수 수관이 70% 이상이며, 잎이 나고 지는 연간 주기가 있는 계절성 침엽수림 군집으로 구성됩니다. |
114 | #00cc00 | 폐쇄된 숲, 낙엽성 광엽수 나무 캐노피가 70% 이상이며, 잎이 나는 시기와 잎이 지는 시기가 연간 주기로 반복되는 계절성 광엽수림 군락으로 구성되어 있습니다. |
115 | #4e751f | 폐쇄된 혼합림 |
116 | #007800 | 다른 정의와 일치하지 않는 폐쇄된 산림입니다. |
121 | #666000 | 개방된 숲, 상록수 바늘잎 상층은 나무가 15~70%, 두 번째 층은 관목과 초지의 혼합으로 구성되어 있으며, 거의 모든 침엽수가 연중 녹색을 유지합니다. 수관은 녹색 잎이 없는 경우가 없습니다. |
122 | #8db400 | 개방된 숲, 상록수 활엽수 상층은 나무가 15~70%, 하층은 관목과 초지의 혼합으로 구성되어 있으며, 거의 모든 활엽수가 연중 녹색을 유지합니다. 수관은 녹색 잎이 없는 경우가 없습니다. |
123 | #8d7400 | 개방된 숲, 낙엽성 침엽수 상단 레이어는 나무가 15~70 % 를 차지하고 두 번째 레이어는 관목과 초원이 혼합되어 있으며, 잎이 나는 시기와 잎이 지는 시기가 연간 주기를 이루는 계절성 침엽수림 군집으로 구성됩니다. |
124 | #a0dc00 | 개방된 숲, 낙엽성 활엽수 상단 레이어(나무 15~70%)와 두 번째 레이어(관목과 초지의 혼합)는 잎이 지는 시기와 잎이 나는 시기가 연간 주기로 반복되는 계절성 활엽수림 군집으로 구성됩니다. |
125 | #929900 | 개방형 혼합림 |
126 | #648c00 | 다른 정의와 일치하지 않는 열린 숲입니다. |
200 | #000080 | 바다 담수 또는 해수일 수 있습니다. |
forest_type 클래스 표
값 | 색상 | 설명 |
---|---|---|
0 | #282828 | 알 수 없음 |
1 | #666000 | 상록수 바늘 모양 잎 |
2 | #009900 | 상록수 광엽 |
3 | #70663e | 낙엽성 바늘잎 |
4 | #a0dc00 | 낙엽성 광엽 |
5 | #929900 | 혼합된 숲 유형 |
이미지 속성
이미지 속성
이름 | 유형 | 설명 |
---|---|---|
discrete_classification_class_names | STRING_LIST | 토지 피복 클래스 이름 |
discrete_classification_class_palette | STRING_LIST | 토지 피복 클래스 팔레트 |
discrete_classification_class_values | INT_LIST | 토지 피복 분류 값입니다. |
forest_type_class_names | STRING_LIST | 삼림 피복 클래스 이름 |
forest_type_class_palette | STRING_LIST | 산림 피복 클래스 팔레트 |
forest_type_class_values | INT_LIST | 산림 피복 클래스 값 |
이용약관
이용약관
코페르니쿠스 토지 서비스의 전 세계 구성요소의 공식 제품이므로 이 토지 피복 데이터 세트에 대한 액세스는 완전히 무료이며 모든 사용자에게 공개되어 있습니다.
인용
Buchhorn, M. ; Lesiv, M. ; Tsendbazar, N. - E. ; Herold, M. ; Bertels, L. ; Smets, B. Copernicus Global Land Cover Layers-Collection 2. Remote Sensing 2020, 12Volume 108, 1044. doi:10.3390/rs12061044
Buchhorn, M., Smets, B., Bertels, L., Roo, B. D., Lesiv, M., Tsendbazar, N.-E., Herold, M., & Fritz, S. (2020). Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2017: Globe (버전 V3.0.1) [데이터 세트]. Zenodo
Buchhorn, M., Smets, B., Bertels, L., Roo, B. D., Lesiv, M., Tsendbazar, N.-E., Herold, M., & Fritz, S. (2020). Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2018: Globe (버전 V3.0.1) [데이터 세트]. Zenodo
Buchhorn, M., Smets, B., Bertels, L., Roo, B. D., Lesiv, M., Tsendbazar, N.-E., Herold, M., & Fritz, S. (2020). Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2015: Globe (버전 V3.0.1) [데이터 세트]. Zenodo
Buchhorn, M., Smets, B., Bertels, L., Roo, B. D., Lesiv, M., Tsendbazar, N.-E., Herold, M., & Fritz, S. (2020). Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2019: Globe (버전 V3.0.1) [데이터 세트]. Zenodo
DOI
- https://doi.org/10.5281/ZENODO.3518036
- https://doi.org/10.5281/ZENODO.3518038
- https://doi.org/10.5281/ZENODO.3939038
- https://doi.org/10.5281/ZENODO.3939050
- https://doi.org/10.5281/zenodo.3518026
- https://doi.org/10.5281/zenodo.3518036
- https://doi.org/10.5281/zenodo.3518038
- https://doi.org/10.5281/zenodo.3939038
- https://doi.org/10.5281/zenodo.3939050
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코드 편집기 (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');
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