CSP gHM: Global Human Modification

CSP/HM/GlobalHumanModification
Disponibilité de l'ensemble de données
2016-01-01T00:00:00Z–2016-12-31T00:00:00Z
Producteur de l'ensemble de données
Aperçu de Google Earth Engine
ee.ImageCollection("CSP/HM/GlobalHumanModification")
Cadence
1 an
Tags
csp fragmentation human-modification landcover landscape-gradient population stressors
tnc

Description

L'ensemble de données mondial sur la modification humaine (gHM) fournit une mesure cumulative de la modification humaine des terres terrestres à l'échelle mondiale, avec une résolution de 1 km carré. Les valeurs gHM sont comprises entre 0 et 1. Elles sont calculées en estimant la proportion d'un emplacement donné (pixel) qui est modifié, ainsi que l'intensité estimée de la modification associée à un type donné de modification humaine ou de "facteur de stress". Cinq principaux facteurs de stress anthropiques vers 2016 ont été cartographiés à l'aide de 13 ensembles de données individuels :

  • Établissements humains (densité de population, zones construites)
  • agriculture (cultures, élevage)
  • transport (routes principales, routes secondaires, chemins de fer)
  • l'extraction minière et la production d'énergie ;
  • infrastructures électriques (lignes électriques, éclairage nocturne) ;

Pour en savoir plus sur la méthodologie, veuillez consulter le livre blanc. Cet élément a été reprojeté en WGS84 pour être utilisé dans Earth Engine.

Bandes

Taille des pixels
1 000 mètres

Bandes

Nom Unités Min Max Taille des pixels Description
gHM km^2 0 1 mètres

Modification humaine globale

Conditions d'utilisation

Conditions d'utilisation

CC-BY-NC-SA-4.0

Citations

Citations :
  • Kennedy, C.M., J.R. Oakleaf, D.M. Theobald, S. Baruch-Murdo et J. Kiesecker. 2019. Managing the middle: A shift in conservation priorities based on the global human modification gradient. Global Change Biology 00:1-16. doi:10.1111/gcb.14549

Explorer avec Earth Engine

Éditeur de code (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('CSP/HM/GlobalHumanModification');

var visualization = {
  bands: ['gHM'],
  min: 0.0,
  max: 1.0,
  palette: ['0c0c0c', '071aff', 'ff0000', 'ffbd03', 'fbff05', 'fffdfd']
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Human modification');
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