- データセットの可用性
- 1999-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
- データセット プロバイダ
- Murray/JCU
- タグ
説明
Murray Global Tidal Wetland Change Dataset には、世界の潮汐湿地の範囲とその変化を示す地図が含まれています。この地図は、(i) 潮汐湿地（潮汐湿地、干潟、マングローブ生態系のいずれかとして定義）の世界的な分布を推定し、(ii) 研究期間中の変化を検出し、(iii) 生態系の種類と潮汐湿地の変化イベントのタイミングを推定することを目的とした 3 段階の分類に基づいて作成されました。
このデータセットは、Landsat 5 ～ 8 で取得された 1,166,385 枚の衛星画像から得られた観測データと、温度、傾斜、標高など、各生態系の分布に影響を与えることがわかっている変数の環境データを組み合わせて作成されました。この画像には、調査期間の開始と終了のタイムステップにおける潮汐湿地の範囲プロダクト（潮汐湿地の発生確率のランダム フォレスト）のバンドと、調査期間全体にわたる潮汐湿地の変化プロダクト（潮汐湿地の減少と増加）が含まれています。
プロジェクトのウェブサイトの使用上の注意をご覧ください。このソフトウェアで生成されたデータのメソッド、検証、制限事項の詳細については、関連する科学論文をご覧ください。
干潟生態系の分布に関するグローバル マップについては、UQ/murray/Intertidal/v1_1/global_intertidal もご覧ください。
バンド
ピクセルサイズ
30 メートル
帯域
| 名前 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|
loss |
メートル | 損失の場所の場合は 1 に設定し、それ以外の場合はマスクします。 |
lossYear |
メートル | 損失分析の時間ステップの終了年を表す整数（例: 19 = 2017 ～ 2019 年）。 |
lossType |
メートル | 損失タイプ
|
gain |
メートル | ゲインの場所の場合は 1 に設定し、それ以外の場合はマスクアウトします。 |
gainYear |
メートル | ゲイン分析の時間ステップの終了年を表す整数（例: 19 = 2017 ～ 2019 年）。 |
gainType |
メートル | ゲインタイプ:
|
twprobabilityStart |
メートル | 最初のタイムステップ（1999 ～ 2001 年）の包括的な潮汐湿地クラスのランダム フォレスト一致。0～100 の整数。 |
twprobabilityEnd |
メートル | 最後のタイムステップ（2017 ～ 2019 年）の包括的な潮汐湿地クラスのランダム フォレストの合意。0～100 の整数。 |
利用規約
利用規約
引用
Murray, N.J.、Worthington, T.A.、Bunting, P., Duce, S., Hagger, V.、 Lovelock, C.E.、Lucas, R.、Saunders, M.I.、Sheaves, M.、Spalding, M.、Waltham, N.J., Lyons, M.B.、2022 年。地球の潮汐湿地の減少と増加を高解像度でマッピングします。Science. doi:10.1126/science.abm9583
DOI
Earth Engine で探索する
コードエディタ（JavaScript）
var dataset = ee.Image('JCU/Murray/GIC/global_tidal_wetland_change/2019'); Map.setCenter(103.7, 1.3, 12); Map.setOptions('SATELLITE'); var plasma = [ '0d0887', '3d049b', '6903a5', '8d0fa1', 'ae2891', 'cb4679', 'df6363', 'f0844c', 'faa638', 'fbcc27', 'f0f921' ]; Map.addLayer( dataset.select('twprobabilityStart'), {palette: plasma, min: 0, max: 100}, 'twprobabilityStart', false, 1); Map.addLayer( dataset.select('twprobabilityEnd'), {palette: plasma, min: 0, max: 100}, 'twprobabilityEnd', false, 1); var lossPalette = ['fe4a49']; var gainPalette = ['2ab7ca']; Map.addLayer( dataset.select('loss'), {palette: lossPalette, min: 1, max: 1}, 'Tidal wetland loss', true, 1); Map.addLayer( dataset.select('gain'), {palette: gainPalette, min: 1, max: 1}, 'Tidal wetland gain', true, 1); var viridis = ['440154', '414487', '2a788e', '22a884', '7ad151', 'fde725']; Map.addLayer( dataset.select('lossYear'), {palette: viridis, min: 4, max: 19}, 'Year of loss', false, 0.9); Map.addLayer( dataset.select('gainYear'), {palette: viridis, min: 4, max: 19}, 'Year of gain', false, 0.9); // Ecosystem type. var classPalette = ['9e9d9d', 'ededed', 'ff9900', '009966', '960000', '006699']; var classNames = ['null', 'null', 'Tidal flat', 'Mangrove', 'null', 'Tidal marsh']; Map.addLayer( dataset.select('lossType'), {palette: classPalette, min: 0, max: 5}, 'Loss type', false, 0.9); Map.addLayer( dataset.select('gainType'), {palette: classPalette, min: 0, max: 5}, 'Gain type', false, 0.9);