تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

Dynamic World V1

توفُّر مجموعة البيانات: 2015-06-27T00:00:00Z–2025-10-03T23:16:46.863000Z
مزوّد مجموعة البيانات: معهد الموارد العالمية Google

العلامات: global google landcover landuse landuse-landcover nrt sentinel2-derived

الوصف

‫Dynamic World هي مجموعة بيانات لاستخدام الأراضي/الغطاء الأرضي (LULC) بدقة 10 أمتار وبزمن استجابة شبه فوري، وتشمل احتمالات الفئات ومعلومات التصنيف لتسع فئات.

تتوفّر توقّعات Dynamic World لمجموعة Sentinel-2 L1C من 27-06-2015 حتى الآن. تتراوح فترة إعادة زيارة Sentinel-2 بين يومين و5 أيام حسب خط العرض. يتم إنشاء توقعات Dynamic World لصور Sentinel-2 L1C التي تكون فيها قيمة CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE أقل من أو تساوي %35. يتم إخفاء التوقعات لإزالة السُحب وظلالها باستخدام مزيج من "احتمالية السُحب" في القمر الصناعي Sentinel-2 و"مؤشر إزاحة السُحب" و"تحويل المسافة الاتجاهية".

تحمل الصور في مجموعة Dynamic World أسماء مطابقة لأسماء مواد عرض Sentinel-2 L1C الفردية التي تم استخلاصها منها، على سبيل المثال:

ee.Image('COPERNICUS/S2/20160711T084022_20160711T084751_T35PKT')

تحتوي على صورة Dynamic World مطابقة باسم: ee.Image('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1/20160711T084022_20160711T084751_T35PKT').

يبلغ مجموع جميع نطاقات الاحتمالات باستثناء النطاق "التصنيف"‏ 1.

لمزيد من المعلومات حول مجموعة بيانات Dynamic World والاطّلاع على أمثلة حول إنشاء صور مركّبة واحتساب الإحصاءات الإقليمية والعمل مع السلاسل الزمنية، يُرجى الاطّلاع على سلسلة البرامج التعليمية مقدمة إلى Dynamic World.

إنّ تقديرات فئة Dynamic World مستمدّة من صور فردية باستخدام سياق مكاني من نافذة متحركة صغيرة، لذا يمكن أن تكون "الاحتمالات" الأعلى لعمليات التغطية البرية المتوقّعة منخفضة نسبيًا في حال عدم توفّر ميزات تمييز واضحة، وذلك لأنّ هذه العمليات معرّفة جزئيًا من خلال التغطية بمرور الوقت، مثل المحاصيل. قد تظهر هذه الظاهرة أيضًا على الأسطح التي تعكس الضوء بشكل كبير في المناخات الجافة، مثل الرمال ووهج الشمس.

لاختيار وحدات البكسل التي تنتمي بشكل مؤكّد إلى فئة Dynamic World، ننصحك بإخفاء نواتج Dynamic World من خلال تحديد عتبة "الاحتمالية" المقدّرة لأفضل توقّع.

النطاقات

حجم البكسل
10 أمتار

النطاقات

الاسم	الحد الأقصى	حجم البكسل	الوصف
`water`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة لتغطية المنطقة بالكامل بالمياه
`trees`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة لتغطية كاملة بالأشجار
`grass`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة لتغطية المنطقة بالكامل بالعشب
`flooded_vegetation`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالنباتات التي غمرتها الفيضانات
`crops`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالمحاصيل
`shrub_and_scrub`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالشجيرات والأعشاب
`built`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة حسب المبنى
`bare`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة حسب الحد الأدنى
`snow_and_ice`	1	متر	الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالثلوج والجليد
`label`	8	متر	فهرس النطاق الذي يتضمّن أعلى احتمال مقدَّر

جدول فئات التصنيفات

القيمة	اللون	الوصف
0	#419bdf	ماء
1	#397d49	أشجار
2	#88b053	عشب
3	#7a87c6	flooded_vegetation
4	#e49635	المحاصيل
5	#dfc35a	shrub_and_scrub
6	#c4281b	مضمّنة
7	#a59b8f	عارٍ
8	#b39fe1	snow_and_ice

خصائص الصور

خصائص الصورة

الاسم	النوع	الوصف
dynamicworld_algorithm_version	سلسلة	سلسلة الإصدار التي تحدّد بشكلٍ فريد نموذج "العالم الديناميكي" وعملية الاستدلال المستخدَمة لإنتاج الصورة
qa_algorithm_version	سلسلة	سلسلة الإصدار التي تحدّد بشكلٍ فريد عملية إخفاء السحب المستخدَمة لإنتاج الصورة.

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

هذه المجموعة من البيانات مرخّصة بموجب CC-BY 4.0 وتتطلّب الإشارة إلى المصدر على النحو التالي: "تم إنتاج مجموعة البيانات هذه لمشروع Dynamic World من قِبل Google بالشراكة مع "الجمعية الجغرافية الوطنية" و"معهد الموارد العالمية"."

تتضمّن بيانات معدَّلة من "كوبرنيكوس سنتينل" [من 2015 إلى الآن]. يُرجى الاطّلاع على إشعار Sentinel Data القانوني.

الاقتباسات

Brown, C.F., Brumby, S.P., Guzder-Williams, B. et al. Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping. Sci Data 9, 251 (2022). doi:10.1038/s41597-022-01307-4

معرّفات العناصر الرقمية

https://doi.org/10.1038/s41597-022-01307-4

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

// Construct a collection of corresponding Dynamic World and Sentinel-2 for
// inspection. Filter by region and date.
var START = ee.Date('2021-04-02');
var END = START.advance(1, 'day');

var colFilter = ee.Filter.and(
    ee.Filter.bounds(ee.Geometry.Point(20.6729, 52.4305)),
    ee.Filter.date(START, END));

var dwCol = ee.ImageCollection('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1').filter(colFilter);
var s2Col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED');

// Link DW and S2 source images.
var linkedCol = dwCol.linkCollection(s2Col, s2Col.first().bandNames());

// Get example DW image with linked S2 image.
var linkedImg = ee.Image(linkedCol.first());

// Create a visualization that blends DW class label with probability.
// Define list pairs of DW LULC label and color.
var CLASS_NAMES = [
    'water', 'trees', 'grass', 'flooded_vegetation', 'crops',
    'shrub_and_scrub', 'built', 'bare', 'snow_and_ice'];

var VIS_PALETTE = [
    '419bdf', '397d49', '88b053', '7a87c6', 'e49635', 'dfc35a', 'c4281b',
    'a59b8f', 'b39fe1'];

// Create an RGB image of the label (most likely class) on [0, 1].
var dwRgb = linkedImg
    .select('label')
    .visualize({min: 0, max: 8, palette: VIS_PALETTE})
    .divide(255);

// Get the most likely class probability.
var top1Prob = linkedImg.select(CLASS_NAMES).reduce(ee.Reducer.max());

// Create a hillshade of the most likely class probability on [0, 1];
var top1ProbHillshade =
    ee.Terrain.hillshade(top1Prob.multiply(100))
    .divide(255);

// Combine the RGB image with the hillshade.
var dwRgbHillshade = dwRgb.multiply(top1ProbHillshade);

// Display the Dynamic World visualization with the source Sentinel-2 image.
Map.setCenter(20.6729, 52.4305, 12);
Map.addLayer(
    linkedImg, {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}, 'Sentinel-2 L1C');
Map.addLayer(
    dwRgbHillshade, {min: 0, max: 0.65}, 'Dynamic World V1 - label hillshade');

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Construct a collection of corresponding Dynamic World and Sentinel-2 for
# inspection. Filter by region and date.
START = ee.Date('2021-04-02')
END = START.advance(1, 'day')

col_filter = ee.Filter.And(
    ee.Filter.bounds(ee.Geometry.Point(20.6729, 52.4305)),
    ee.Filter.date(START, END),
)

dw_col = ee.ImageCollection('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1').filter(col_filter)
s2_col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED');

# Link DW and S2 source images.
linked_col = dw_col.linkCollection(s2_col, s2_col.first().bandNames());

# Get example DW image with linked S2 image.
linked_image = ee.Image(linked_col.first())

# Create a visualization that blends DW class label with probability.
# Define list pairs of DW LULC label and color.
CLASS_NAMES = [
    'water',
    'trees',
    'grass',
    'flooded_vegetation',
    'crops',
    'shrub_and_scrub',
    'built',
    'bare',
    'snow_and_ice',
]

VIS_PALETTE = [
    '419bdf',
    '397d49',
    '88b053',
    '7a87c6',
    'e49635',
    'dfc35a',
    'c4281b',
    'a59b8f',
    'b39fe1',
]

# Create an RGB image of the label (most likely class) on [0, 1].
dw_rgb = (
    linked_image.select('label')
    .visualize(min=0, max=8, palette=VIS_PALETTE)
    .divide(255)
)

# Get the most likely class probability.
top1_prob = linked_image.select(CLASS_NAMES).reduce(ee.Reducer.max())

# Create a hillshade of the most likely class probability on [0, 1]
top1_prob_hillshade = ee.Terrain.hillshade(top1_prob.multiply(100)).divide(255)

# Combine the RGB image with the hillshade.
dw_rgb_hillshade = dw_rgb.multiply(top1_prob_hillshade)

# Display the Dynamic World visualization with the source Sentinel-2 image.
m = geemap.Map()
m.set_center(20.6729, 52.4305, 12)
m.add_layer(
    linked_image,
    {'min': 0, 'max': 3000, 'bands': ['B4', 'B3', 'B2']},
    'Sentinel-2 L1C',
)
m.add_layer(
    dw_rgb_hillshade,
    {'min': 0, 'max': 0.65},
    'Dynamic World V1 - label hillshade',
)
m

فتح في "محرّر الرموز"

الإصدار 1 من Dynamic World

‫Dynamic World هي مجموعة بيانات لاستخدام الأراضي/الغطاء الأرضي (LULC) بدقة 10 أمتار في الوقت الفعلي تقريبًا (NRT)، وتشمل احتمالات الفئات ومعلومات التصنيف لتسع فئات. تتوفّر توقّعات Dynamic World لمجموعة Sentinel-2 L1C من 27-06-2015 حتى الآن. تتراوح مدة إعادة زيارة القمر الصناعي Sentinel-2 بين يومين و5 أيام حسب خط العرض. Dynamic World …

GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1, global,google,landcover,landuse,landuse-landcover,nrt,sentinel2-derived

2015-06-27T00:00:00Z/2025-10-03T23:16:46.863000Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

Dynamic World V1 تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.