Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

OPERA Land Surface Disturbance Annual from Harmonized Landsat Sentinel-2 (DIST-ANN-HLS) V1

Доступность набора данных: 2023-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
Производитель наборов данных: Лаборатория реактивного движения НАСА

Теги: нарушение леса лесная биомасса геофизические данные, полученные со спутника Landsat НАСА Оперная станция Sentinel2 растительность

Описание

Продукт OPERA (Observational Products for End-Users from Remote Sensing Analysis) Land Surface Disturbance Annual from Harmonized Landsat Sentinel-2 (DIST-ANN-HLS), версия 1, обобщает данные DIST-ALERT в ежегодный продукт данных о нарушениях растительности.

The DIST-ANN-HLS product provides annual metrics and classifications of vegetation disturbance detected from Harmonized Landsat-8/9 and Sentinel-2A/B (HLS) surface reflectance data at 30-meter resolution. Disturbances include abrupt events such as wildfire, logging, and clearing, as well as ongoing or longer-term changes. The product includes both vegetation-specific disturbance metrics (VEG) and generic disturbance metrics (GEN) across 21 raster layers.

Документация:

Группы

Группы

Размер пикселя: 30 метров (все диапазоны)

Имя	Единицы	Размер пикселя	Описание
`VEG-DIST-STATUS`		30 метров	Состояние нарушений растительного покрова в течение календарного года.
`VEG-ANOM-MAX`	%	30 метров	В течение года зафиксирована максимальная аномалия потери растительности.
`VEG-DIST-DATE`	д	30 метров	День первого обнаружения нарушения растительного покрова, обозначенный как количество дней с 31 декабря 2020 года.
`VEG-DIST-DUR`	д	30 метров	Продолжительность зафиксированного случая нарушения растительного покрова в днях.
`VEG-DIST-CONF`		30 метров	Уровень достоверности обнаружения нарушений растительного покрова.
`VEG-DIST-COUNT`	считать	30 метров	Количество наблюдений с зафиксированной потерей растительности для зарегистрированного события.
`VEG-CONF-PREV`		30 метров	Предупреждение о потере растительности, поступившее в прошлом году, подтверждено и в текущем году.
`VEG-CONF-COUNT`	считать	30 метров	Количество отдельных случаев нарушения растительного покрова в течение календарного года.
`VEG-LAST-DATE`	д	30 метров	День последнего наблюдения в рамках мониторинга нарушений растительности, обозначенный как количество дней с 31 декабря 2020 года.
`VEG-HIST`	%	30 метров	Процент растительного покрова от исходного уровня на момент максимальной аномалии (0-100%, 200 = отсутствие нарушений).
`VEG-IND-MAX`	%	30 метров	Максимально оценочный растительный покров, при этом зоны нарушений имеют растительный покров на дату максимальной аномалии (0-100%).
`VEG-IND-3YR-MIN`	%	30 метров	Минимальный процент растительного покрова за текущий и два предыдущих года.
`GEN-DIST-STATUS`		30 метров	Состояние общих спектральных нарушений в течение календарного года.
`GEN-ANOM-MAX`		30 метров	Максимальная общая спектральная аномалия, наблюдавшаяся в течение года.
`GEN-DIST-DATE`	д	30 метров	День первоначального обнаружения общего нарушения, обозначенный как количество дней с 31 декабря 2020 года.
`GEN-DIST-DUR`	д	30 метров	Продолжительность зарегистрированного эпизода общего расстройства в днях.
`GEN-DIST-CONF`		30 метров	Уровень достоверности обнаружения общих нарушений.
`GEN-DIST-COUNT`	считать	30 метров	Количество наблюдений с выявленным общим нарушением для зарегистрированного события.
`GEN-CONF-PREV`		30 метров	Сообщение о выявленном в предыдущем году общем нарушении электроснабжения подтверждено в текущем году.
`GEN-CONF-COUNT`	считать	30 метров	Количество отдельных случаев возникновения общих нарушений в течение календарного года.
`GEN-LAST-DATE`	д	30 метров	День последнего наблюдения для общего мониторинга нарушений, обозначенный как количество дней с 31 декабря 2020 года.

Таблица классов VEG-DIST-STATUS

Ценить	Цвет	Описание
0	#121212	Нарушений не обнаружено.
3	#dee043	Подтверждено, что уровень продолжающихся нарушений составляет менее 50%.
6	#e01b07	Подтверждено наличие >=50% продолжающихся нарушений
7	#777777	Подтверждено, что нарушение выполнено менее чем на 50%.
8	#dddddd	Подтверждено, что нарушение завершено на >=50%.
9	#333333	Подтверждено, что уровень нарушений составляет менее 50% по сравнению с предыдущим годом.
10	#444444	Подтверждено, что уровень нарушений превышает показатели предыдущего года более чем на 50%.

Таблица классов VEG-CONF-PREV

Ценить	Цвет	Описание
0	#121212	Никаких помех
1	#d7ccc8	Подтверждено, что в прошлом году был зафиксирован самый низкий показатель.
2	#8d6e63	Подтверждено высокое значение в предыдущем году.

Таблица классов GEN-DIST-STATUS

Ценить	Цвет	Описание
0	#121212	Нарушений не обнаружено.
3	#dee043	Подтверждено, что уровень продолжающихся нарушений составляет менее 50%.
6	#e01b07	Подтверждено наличие >=50% продолжающихся нарушений
7	#777777	Подтверждено, что нарушение выполнено менее чем на 50%.
8	#dddddd	Подтверждено, что нарушение завершено на >=50%.
9	#333333	Подтверждено, что уровень нарушений составляет менее 50% по сравнению с предыдущим годом.
10	#444444	Подтверждено, что уровень нарушений превышает показатели предыдущего года более чем на 50%.

Таблица классов GEN-CONF-PREV

Ценить	Цвет	Описание
0	#121212	Никаких помех
1	#d7ccc8	Подтверждено, что в прошлом году был зафиксирован самый низкий показатель.
2	#8d6e63	Подтверждено высокое значение в предыдущем году.

Свойства изображения

Свойства изображения

Имя	Тип	Описание
Процент_данных	ДВОЙНОЙ	Процент пикселей с допустимыми данными, находящихся в пределах области охвата фрагмента гранулы.

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

Данный набор данных распространяется в открытом доступе без ограничений в соответствии с Руководством EOSDIS по использованию и цитированию данных.

Цитаты

Хансен, М. (2024). Ежегодные данные OPERA о нарушениях поверхности суши на основе гармонизированного продукта Landsat Sentinel-2 (версия 1) [Набор данных]. Распределенный активный архивный центр НАСА по процессам на суше. https://doi.org/10.5067/SNWG/OPERA_L3_DIST-ANN-HLS_V1.001
Пикенс, А.Х., Хансен, М.К., Сонг, З., Полсон, А., Комарова, А., Баггетт, А., Керр, Т., Микус, А., Домингес, К.О., Тюкавина, А., и Лима, А. (2025). Быстрый мониторинг глобальных изменений ландшафта. Nature Communications, 16, 8820. https://doi.org/10.1038/s41467-025-64014-9

DOI

Исследуйте мир с помощью Earth Engine.

Редактор кода (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('OPERA/DIST/L3_DIST-ANN-HLS/V1')
    .filterDate('2025-01-01', '2026-01-01');

var dist = dataset.select('VEG-DIST-STATUS').mosaic();

Map.setCenter(29.81, 2.02, 11);

var statusVis = {
  min: 0,
  max: 10,
  palette: [
    '121212', // 0: No disturbance detected (dark)
    '000000', // Not used
    '000000', // Not used
    'dee043', // 3: Confirmed <50% ongoing disturbance (yellow)
    '000000', // Not used
    '000000', // Not used
    'e01b07', // 6: Confirmed >=50% ongoing disturbance (red)
    '777777', // 7: Confirmed <50% finished disturbance (gray)
    'dddddd', // 8: Confirmed >=50% finished disturbance (very light gray)
    '333333', // 9: Confirmed <50% disturbance from previous year (darkest gray)
    '444444', // 10: Confirmed >=50% disturbance from previous year (dark gray)
  ],
};

Map.addLayer(dist, statusVis, 'Vegetation Disturbance Status');

Открыть в редакторе кода

Ежегодные данные OPERA о нарушениях поверхности земли, полученные с помощью гармонизированного спутника Landsat Sentinel-2 (DIST-ANN-HLS), версия 1.

The Observational Products for End-Users from Remote Sensing Analysis (OPERA) Land Surface Disturbance Annual from Harmonized Landsat Sentinel-2 (DIST-ANN-HLS) product Version 1 summarizes the DIST-ALERT data product into an annual vegetation disturbance data product. The DIST-ANN-HLS product provides annual metrics and classifications of vegetation disturbance detected from Harmonized Landsat-8/9 and …

OPERA/DIST/L3_DIST-ANN-HLS/V1, нарушение, лес, лесная биомасса, геофизические данные, полученные со спутника Landsat, NASA, Opera, данные Sentinel2, растительность

2023-01-01T00:00:00Z/2025-01-01T00:00:00Z

-84 -180 84 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

OPERA Land Surface Disturbance Annual from Harmonized Landsat Sentinel-2 (DIST-ANN-HLS) V1 Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.