JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4

JRC/GSW1_4/GlobalSurfaceWater
مدى توفُّر مجموعة البيانات
1984-03-16T00:00:00Z–2022-01-01T00:00:00Z
الجهة المنتِجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.Image("JRC/GSW1_4/GlobalSurfaceWater")
العلامات
change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water water

الوصف

تحتوي مجموعة البيانات هذه على خرائط لموقع المياه السطحية وتوزيعها الزمني من عام 1984 إلى 2021، وتقدّم إحصاءات حول مدى تغيُّر هذه المسطحات المائية. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على المقالة الأكاديمية المرتبطة في المجلة: High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes (Nature, 2016) ودليل مستخدمي البيانات على الإنترنت .

تم إنشاء هذه البيانات باستخدام 4,716,475 صورة من Landsat 5 و7 و8 تم الحصول عليها بين 16 مارس 1984 و31 ديسمبر 2021. تم تصنيف كل بكسل على حدة إلى مياه أو غير مياه باستخدام نظام خبير، وتم تجميع النتائج في سجلّ شهري للفترة الزمنية بأكملها وفترتين (1984-1999 و2000-2021) لرصد التغيير.

يتألف منتج طبقات رسم الخرائط هذا من صورة واحدة تحتوي على 7 نطاقات. وهو يرسم جوانب مختلفة من التوزيع المكاني والزمني للمياه السطحية على مدار الـ 38 عامًا الماضية. تم إخفاء المناطق التي لم يتم رصد المياه فيها مطلقًا.

ملاحظة:: قيمة القناع لنطاق التكرار تساوي قيمة النطاق أي إذا كان نطاق التكرار 0.5، يكون القناع أيضًا 0.5، لذا فإنّ مجموعة البيانات تحسب التكرار الجزئي مرّتين. من المحتمل أنّ هذا السلوك لا يتوافق مع السلوك المتوقّع بشكل بديهي.

النطاقات

النطاقات

حجم البكسل: 30 مترًا (جميع النطاقات)

الاسم الوحدات الحد الأدنى الشحن بأقصى سرعة حجم البكسل الوصف
occurrence % 0 100 30 مترًا

عدد المرّات التي كانت فيها المياه متوفّرة

change_abs % ‎-100 100 30 مترًا

التغيير المطلق في التكرار بين فترتين: 1984-1999 مقابل 2000-2021

change_norm % ‎-100 100 30 مترًا

التغيير العادي في التكرار (epoch1-epoch2)/(epoch1+epoch2) * 100

seasonality 0 12 30 مترًا

عدد الأشهر التي تتوفّر فيها المياه

recurrence % 0 100 30 مترًا

عدد المرّات التي تعود فيها المياه من عام إلى آخر

transition 30 مترًا

التصنيف الفئوي للتغيير بين العام الأول والأخير

max_extent 30 مترًا

صورة ثنائية تحتوي على 1 في أي مكان تم رصد المياه فيه من قبل

جدول فئات transition

القيمة اللون الوصف
0 ‎#ffffff

لم يتغيّر موقفي

1 ‎#0000ff

نهائية

2 ‎#22b14c

نهائية جديدة

3 ‎#d1102d

نهائية مفقودة

4 ‎#99d9ea

موسمي

5 ‎#b5e61d

موسمي جديد

6 ‎#e6a1aa

موسمي مفقود

7 ‎#ff7f27

من موسمي إلى نهائي

8 ‎#ffc90e

من نهائي إلى موسمي

9 ‎#7f7f7f

نهائي مؤقت

10 ‎#c3c3c3

موسمي مؤقت

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

يتم إنتاج جميع البيانات هنا بموجب برنامج Copernicus، ويتم توفيرها مجانًا بدون أي قيود على الاستخدام. للاطّلاع على معلومات الترخيص الكاملة، يُرجى مراجعة لائحة Copernicus.

يجب أن تتضمّن المنشورات والنماذج ومنتجات البيانات التي تستخدم مجموعات البيانات هذه إقرارًا مناسبًا، بما في ذلك الإشارة إلى مجموعات البيانات والمقالة الأكاديمية كما هو موضَّح في معلومات المقالة التالية.

إذا كنت تستخدم البيانات كطبقة في خريطة منشورة، يُرجى تضمين نص تحديد المصدر التالي: "المصدر: EC JRC/Google"

الاقتباسات

المراجع
  • Jean-Francois Pekel, Andrew Cottam, Noel Gorelick, Alan S. Belward, High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature 540, 418-422 (2016). (doi:10.1038/nature20584)

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var dataset = ee.Image('JRC/GSW1_4/GlobalSurfaceWater');

var visualization = {
  bands: ['occurrence'],
  min: 0.0,
  max: 100.0,
  palette: ['ffffff', 'ffbbbb', '0000ff']
};

Map.setCenter(59.414, 45.182, 6);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Occurrence');

إعداد Python

يُرجى الاطّلاع على صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة تطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.Image('JRC/GSW1_4/GlobalSurfaceWater')

visualization = {
    'bands': ['occurrence'],
    'min': 0.0,
    'max': 100.0,
    'palette': ['ffffff', 'ffbbbb', '0000ff'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(59.414, 45.182, 6)
m.add_layer(dataset, visualization, 'Occurrence')
m
فتح في أداة تعديل الرموز"