Oxford MAP: Malaria Atlas Project Fractional International Geosphere-Biosphere Programme Landcover

Oxford/MAP/IGBP_Fractional_Landcover_5km_Annual
Dataset-Verfügbarkeit
2001-01-01T00:00:00Z–2013-01-01T00:00:00Z
Ersteller des Datasets
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("Oxford/MAP/IGBP_Fractional_Landcover_5km_Annual")
Intervall
1 Jahr
Tags
landcover landuse-landcover map
igbp

Beschreibung

Das zugrunde liegende Dataset für dieses Produkt zur Landbedeckung ist die IGBP-Schicht des jährlichen MODIS-Produkts zur Landbedeckung (MCD12Q1). Diese Daten wurden aus ihrem kategorischen Format mit einer Auflösung von etwa 500 Metern in ein Bruchprodukt umgewandelt, das den ganzzahligen Prozentsatz (0–100) des Ausgabepixels angibt, der von jeder der 17 Landbedeckungsklassen (1 pro Band) abgedeckt wird.

Dieses Dataset wurde von Harry Gibson und Daniel Weiss vom Malaria Atlas Project (Big Data Institute, University of Oxford, Vereinigtes Königreich, https://malariaatlas.org/) erstellt.

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 5.000 Meter (alle Bänder)

Name Einheiten Min. Max. Pixelgröße Beschreibung
Overall_Class 0 17 5.000 Meter

Dominante Klasse jedes resultierenden Pixels
Water % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz des Wassers
Evergreen_Needleleaf_Forest % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz des immergrünen Nadelwaldes
Evergreen_Broadleaf_Forest % 0 100 5.000 Meter

Anteil des immergrünen Laubwaldes
Deciduous_Needleleaf_Forest % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz des laubabwerfenden Nadelwaldes
Deciduous_Broadleaf_Forest % 0 100 5.000 Meter

Anteil des Laubwaldes
Mixed_Forest % 0 100 5.000 Meter

Anteil des Mischwaldes
Closed_Shrublands % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der geschlossenen Strauchflächen
Open_Shrublands % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der offenen Strauchflächen
Woody_Savannas % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der Savannen mit Bäumen
Savannas % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der Savannen
Grasslands % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der Grasflächen
Permanent_Wetlands % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der permanenten Feuchtgebiete
Croplands % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der Anbauflächen
Urban_And_Built_Up % 0 100 5.000 Meter

Anteil städtischer und bebauter Flächen
Cropland_Natural_Vegetation_Mosaic % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz des Mosaiks aus Ackerland und natürlicher Vegetation
Snow_And_Ice % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz von Schnee und Eis
Barren_Or_Sparsely_Populated % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der unbewohnten oder dünn besiedelten Gebiete
Unclassified % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der nicht klassifizierten Elemente
No_Data % 0 100 5.000 Meter

Prozentsatz der Daten ohne Werte

Klassentabelle für Overall_Class

Wert Farbe Beschreibung
0 #032f7e

Wasser
1 #02740b

Evergreen_Needleleaf_Fores
2 #02740b

Evergreen_Broadleaf_Forest
3 #8cf502

Deciduous_Needleleaf_Forest
4 #8cf502

Deciduous_Broadleaf_Forest
5 #a4da01

Mixed_Forest
6 #ffbd05

Closed_Shrublands
7 #ffbd05

Open_Shrublands
8 #7a5a02

Woody_Savannas
9 #f0ff0f

Savannen
10 #869b36

Grasland
11 #6091b4

Permanent_Wetlands
12 #ff4e4e

Ackerland
13 #999999

Urban_and_Built-up
14 #ff4e4e

Cropland_Natural_Vegetation_Mosaic
15 #ffffff

Snow_and_Ice
16 #feffc0

Barren_Or_Sparsely_Vegetated
17 #020202

Nicht klassifiziert

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

CC-BY-NC-SA-4.0

Zitationen

Quellenangaben:

  • Weiss, D.J., P.M. Atkinson, S. Bhatt, B. Mappin, S.I. Hay & P.W. Gething (2014) An effective approach for gap-filling continental scale remotely sensed time-series. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 98, 106–118.

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Code-Editor (JavaScript)

var dataset =
    ee.ImageCollection('Oxford/MAP/IGBP_Fractional_Landcover_5km_Annual')
        .filter(ee.Filter.date('2012-01-01', '2012-12-31'));
var landcover = dataset.select('Overall_Class');
var landcoverVis = {
  min: 1.0,
  max: 19.0,
  palette: [
    '032f7e', '02740b', '02740b', '8cf502', '8cf502', 'a4da01', 'ffbd05',
    'ffbd05', '7a5a02', 'f0ff0f', '869b36', '6091b4', '999999', 'ff4e4e',
    'ff4e4e', 'ffffff', 'feffc0', '020202', '020202'
  ],
};
Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);
Map.addLayer(landcover, landcoverVis, 'Landcover');
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Das zugrunde liegende Dataset für dieses Produkt zur Landbedeckung ist die IGBP-Schicht des jährlichen MODIS-Produkts zur Landbedeckung (MCD12Q1). Diese Daten wurden aus ihrem kategorischen Format mit einer Auflösung von etwa 500 Metern in ein fraktionales Produkt umgewandelt, das den ganzzahligen Prozentsatz (0–100) des Ausgabepixels angibt, der von den einzelnen … abgedeckt wird.
Oxford/MAP/IGBP_Fractional_Landcover_5km_Annual, landcover,landuse-landcover,map
2001-01-01T00:00:00Z/2013-01-01T00:00:00Z
-90 -180 90 180
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