- Verfügbarkeit von Datasets
- 2006-01-24T00:00:00Z–2011-05-13T00:00:00Z
- Dataset-Anbieter
- Conservation Science Partners
- Tags
Beschreibung
Der mTPI unterscheidet zwischen Grat- und Talformen. Er wird anhand von Höhendaten für jeden Standort berechnet, von denen die durchschnittliche Höhe in einem Viertel abgezogen wird. Für mTPI werden bewegliche Fenster mit einem Radius von 115,8, 89,9, 35,5, 13,1, 5,6, 2,8 und 1,2 km verwendet. Sie basiert auf dem 30-m-Band „AVE“ des ALOS-DEM von JAXA (in EE als JAXA/ALOS/AW3D30_V1_1 verfügbar).
Die Datensätze „Landforms and Physiography“ (Landformen und Physiographie) von Conservation Science Partners (CSP) zur ökologisch relevanten Geomorphologie (ERGo) enthalten detaillierte, mehrdimensionale Daten zu Landformen und physiographischen Mustern (auch als Landfacetten bezeichnet). Diese Daten können zwar auf vielfältige Weise verwendet werden, ursprünglich wurden sie jedoch entwickelt, um eine ökologisch relevante Klassifizierung und Karte von Landformen und physisch-geografischen Klassen zu erstellen, die für die Planung der Anpassung an den Klimawandel geeignet sind. Da es große Unsicherheiten in Bezug auf die zukünftigen Klimabedingungen und noch größere Unsicherheiten in Bezug auf die ökologischen Reaktionen gibt, bieten Informationen dazu, was sich wahrscheinlich nicht ändern wird, eine solide Grundlage für Manager, um robuste Pläne zur Anpassung an den Klimawandel zu erstellen. Die Quantifizierung dieser Landschaftsmerkmale ist von der Auflösung abhängig. Daher verwenden wir die höchstmögliche Auflösung, die der Umfang und die Merkmale eines bestimmten Index zulassen.
Bänder
Pixelgröße
270 Meter
Bänder
| Name | Einheiten | Min. | Max. | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
AVE |
m | –3758* | 10963* | ALOS-abgeleitete mTPI mit negativen (Täler) bis positiven (Kämme) Werten |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
Theobald, D. M., Harrison-Atlas, D., Monahan, W. B., & Albano, C. M. (2015). Ökologisch relevante Karten zu Landformen und physiographischer Vielfalt für die Planung der Klimaanpassung. PloS one, 10(12), e0143619
Mit Earth Engine Daten analysieren
Code-Editor (JavaScript)
var dataset = ee.Image('CSP/ERGo/1_0/Global/ALOS_mTPI'); var alosMtpi = dataset.select('AVE'); var alosMtpiVis = { min: -200.0, max: 200.0, palette: ['0b1eff', '4be450', 'fffca4', 'ffa011', 'ff0000'], }; Map.setCenter(-105.8636, 40.3439, 11); Map.addLayer(alosMtpi, alosMtpiVis, 'ALOS mTPI');