- Доступность набора данных
- 2017-01-01T00:00:00Z–2018-01-01T00:00:00Z
- Поставщик наборов данных
- Лаборатория LiDAR Технологического университета К.Н. Туси
- Теги
Описание
Карта земельного покрова Ирана была создана путём обработки снимков Sentinel на платформе Google Earth Engine Cloud. Для этого было обработано более 2500 снимков Sentinel-1 и более 11 000 снимков Sentinel-2 для создания единого мозаичного набора данных за 2017 год. Затем был проведён метод объектной классификации Random Forest, основанный на большом количестве референтных выборок для 13 классов, для создания карты земельного покрова Ирана.
Группы
Группы
| Имя | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|
classification | 10 метров | Классификация |
Таблица классов классификации
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 1 | #000000 | Городской |
| 2 | #006эфф | Вода |
| 3 | #41a661 | Водно-болотные угодья |
| 4 | #ff7f7f | Калут (ярданг) |
| 5 | #bee8ff | Болото |
| 6 | #ff00c5 | Соленая земля |
| 7 | #ff0000 | Глина |
| 8 | #00734c | Лес |
| 9 | #732600 | Обнажение |
| 10 | #ffaa00 | Открытая равнина |
| 11 | #d3ffbe | Песок |
| 12 | #446589 | Сельскохозяйственные земли |
| 13 | #cccccc | Пастбищные угодья |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Эта работа «Карта земельного покрова Ирана, версия 1, 13-класс (2017)» авторов Арсалана Горбаняна, Мохаммада Какуи, Мейсама Амани, Сахеля Махдави, Али Мохаммадзаде и Махди Хасанлу распространяется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Цитаты
Горбанян, А., Какуэй, М., Амани, М., Махдави, С., Мохаммадзаде, А. и Хасанлу, М. (2020). Улучшенная карта земельного покрова Ирана с использованием снимков Sentinel в Google Earth Engine и новый автоматический рабочий процесс для классификации земельного покрова с использованием перенесенных обучающих выборок. Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS, 167, 276–288. doi:10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013
Исследуйте с Earth Engine
Редактор кода (JavaScript)
var dataset = ee.Image('KNTU/LiDARLab/IranLandCover/V1'); var visualization = { bands: ['classification'] }; Map.setCenter(54.0, 33.0, 5); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Classification');