Murray Global Tidal Wetland Change v1.0 (1999-2019)

JCU/Murray/GIC/global_tidal_wetland_change/2019
Доступность набора данных
1999-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
Производитель наборов данных
Фрагмент кода земляного двигателя
ee.Image("JCU/Murray/GIC/global_tidal_wetland_change/2019")
Теги
прибрежная экосистема приливно -отливная зона мангровые заросли мюррей поверхностные грунтовые воды солончаки
приливная отмель
приливное болото

Описание

В наборе данных Murray Global Tidal Wetland Change Dataset представлены карты глобального распространения приливных водно-болотных угодий и их изменений. Карты были разработаны на основе трехэтапной классификации, целью которой было (i) оценить глобальное распространение приливных водно-болотных угодий (определяемых как приливные болота, приливные отмели или мангровые экосистемы), (ii) выявить их изменения за исследуемый период и (iii) оценить тип экосистемы и сроки событий, связанных с изменением приливных водно-болотных угодий.

Набор данных был создан путем объединения наблюдений с 1 166 385 спутниковых снимков, полученных спутниками Landsat 5–8, с данными об окружающей среде, включающими переменные, влияющие на распространение каждого типа экосистемы, в том числе температуру, уклон и высоту над уровнем моря. Изображение содержит полосы для продукта, описывающего площадь приливных водно-болотных угодий (вероятность наличия приливных водно-болотных угодий, рассчитанная методом случайного леса) для начального и конечного временных шагов исследуемого периода, а также продукт, описывающий изменение площади приливных водно-болотных угодий за весь исследуемый период (потеря и увеличение площади приливных водно-болотных угодий).

Пожалуйста, ознакомьтесь с примечаниями по использованию на веб-сайте проекта . Полное описание методов, проверки и ограничений данных, полученных с помощью этого программного обеспечения, доступно в соответствующей научной статье.

См. также UQ/murray/Intertidal/v1_1/global_intertidal для глобальных карт распространения экосистем приливных отмелей.

Группы

Группы

Размер пикселя: 30 метров (все диапазоны)

Имя Размер пикселя Описание
loss 30 метров

Для мест пропажи установите значение 1, в остальных случаях — замаскируйте.

lossYear 30 метров

Целое число, обозначающее конечный год временного шага анализа убытков (например, 19 = 2017-2019).

lossType 30 метров

тип убытка

  • 2 - Приливная отмель
  • 3 - Мангровые заросли
  • 5 - Приливное болото
gain 30 метров

Установите значение 1 для точек усиления, в остальных случаях — замаскируйте.

gainYear 30 метров

Целое число, обозначающее конечный год временного шага анализа прибыли (например, 19 = 2017-2019).

gainType 30 метров

Тип усиления:

  • 2 - Приливная отмель
  • 3 - Мангровые заросли
  • 5 - Приливное болото
twprobabilityStart 30 метров

Согласованность случайного леса для общего класса приливных водно-болотных угодий на первом временном шаге (1999-2001 гг.). Целое число от 0 до 100.

twprobabilityEnd 30 метров

Согласованность случайного леса для общего класса приливных водно-болотных угодий за последний временной шаг (2017-2019 гг.). Целое число от 0 до 100.

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

CC-BY-4.0

Цитаты

Ссылки:
  • Мюррей, Нью-Джерси, Уортингтон, Т.А., Бантинг, П., Дьюс, С., Хаггер, В., Лавлок, С.Е., Лукас, Р., Сондерс, Мичиган, Шивз, М., Сполдинг, М., Уолтем, Нью-Джерси, Лайонс, Манитоба, 2022. Высокоточное картирование потерь и прироста приливных водно-болотных угодий Земли. Science . doi:10.1126/science.abm9583

DOI

Исследуйте мир с помощью Earth Engine.

Редактор кода (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);
Открыть в редакторе кода