- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 1999-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
- Veri Kümesi Sağlayıcı
- Murray/JCU
- Etiketler
Açıklama
Murray Global Tidal Wetland Change Dataset, gelgitli sulak alanların küresel kapsamının ve değişiminin haritalarını içerir. Haritalar, (i) gelgit sulak alanlarının (gelgit bataklığı, gelgit düzlüğü veya mangrov ekosistemleri olarak tanımlanır) küresel dağılımını tahmin etmeyi, (ii) çalışma dönemi boyunca bu alanlardaki değişimi tespit etmeyi ve (iii) ekosistem türünü ve gelgit sulak alanlarındaki değişim olaylarının zamanlamasını tahmin etmeyi amaçlayan üç aşamalı bir sınıflandırmadan yararlanılarak geliştirilmiştir.
Veri kümesi, Landsat 5-8 tarafından elde edilen 1.166.385 uydu görüntüsünden elde edilen gözlemlerin, sıcaklık, eğim ve yükseklik gibi her ekosistem türünün dağılımını etkilediği bilinen değişkenlerin çevresel verileriyle birleştirilmesiyle oluşturulmuştur. Resimde, çalışma döneminin başlangıç ve bitiş zaman adımları için bir gelgit sulak alanı kapsamı ürününe (gelgit sulak alanı oluşumu için rastgele orman olasılığı) ait bantlar ve çalışma döneminin tamamı boyunca bir gelgit sulak alanı değişikliği ürünü (gelgit sulak alanlarının kaybı ve kazanımı) yer almaktadır.
Lütfen proje web sitesindeki kullanım notlarına bakın. Bu yazılım tarafından üretilen verilerin yöntemleri, doğrulaması ve sınırlamalarıyla ilgili ayrıntılı açıklamayı ilgili bilimsel makalede bulabilirsiniz.
Gelgit düzlüğü ekosistemlerinin dağılımını gösteren küresel haritalar için UQ/murray/Intertidal/v1_1/global_intertidal'a da bakın.
Bantlar
Piksel Boyutu
30 metre
Bantlar
| Ad | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|
loss |
metre | Kayıp konumlar için 1 olarak ayarlayın, aksi takdirde maskelenir. |
lossYear |
metre | Kayıp analizinin zaman adımının bitiş yılını temsil eden tam sayı (ör. 19 = 2017-2019). |
lossType |
metre | Kayıp türü
|
gain |
metre | Kazanç konumları için 1 olarak ayarlayın, aksi takdirde maskelenir. |
gainYear |
metre | Kazanç analizinin zaman adımının bitiş yılını temsil eden tam sayı (ör. 19 = 2017-2019). |
gainType |
metre | Kazanç türü:
|
twprobabilityStart |
metre | İlk zaman adımı (1999-2001) için genel gelgit sulak alanı sınıfının rastgele orman anlaşması. 0 ile 100 arasında bir tam sayı. |
twprobabilityEnd |
metre | Son zaman adımı (2017-2019) için kapsamlı gelgit sulak alanı sınıfının rastgele orman anlaşması. 0 ile 100 arasında bir tam sayı. |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Alıntılar
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. Dünyanın gelgitli sulak alanlarındaki kayıpların ve kazanımların yüksek çözünürlüklü haritası. Science. doi:10.1126/science.abm9583
DOI'ler
Earth Engine ile keşfetme
Kod Düzenleyici (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);