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

Oxford/MAP/IGBP_Fractional_Landcover_5km_Annual
Disponibilità del set di dati
2001-01-01T00:00:00Z–2013-01-01T00:00:00Z
Fornitore di set di dati
Snippet di Earth Engine
ee.ImageCollection("Oxford/MAP/IGBP_Fractional_Landcover_5km_Annual")
Cadenza
1 anno
Tag
landcover landuse-landcover map oxford
igbp

Descrizione

Il set di dati sottostante per questo prodotto di copertura del suolo è il livello IGBP che si trova all'interno del prodotto di copertura del suolo annuale MODIS (MCD12Q1). Questi dati sono stati convertiti dal formato categorico, che ha una risoluzione di circa 500 metri, in un prodotto frazionario che indica la percentuale intera (0-100) del pixel di output coperto da ciascuna delle 17 classi di copertura del suolo (1 per banda).

Questo set di dati è stato prodotto da Harry Gibson e Daniel Weiss del Malaria Atlas Project (Big Data Institute, University of Oxford, Regno Unito, https://malariaatlas.org/).

Bande

Dimensioni in pixel
5000 metri

Bande

Nome Unità Min Max Dimensioni dei pixel Descrizione
Overall_Class 0 17 metri

Classe dominante di ogni pixel risultante

Water % 0 100 metri

Percentuale di acqua

Evergreen_Needleleaf_Forest % 0 100 metri

Percentuale di foresta sempreverde aghifoglie

Evergreen_Broadleaf_Forest % 0 100 metri

Percentuale di foresta latifoglie sempreverde

Deciduous_Needleleaf_Forest % 0 100 metri

Percentuale di foresta di conifere decidue

Deciduous_Broadleaf_Forest % 0 100 metri

Percentuale di foresta latifoglie decidua

Mixed_Forest % 0 100 metri

Percentuale di foresta mista

Closed_Shrublands % 0 100 metri

Percentuale di arbusteti chiusi

Open_Shrublands % 0 100 metri

Percentuale di arbusteti aperti

Woody_Savannas % 0 100 metri

Percentuale di savane alberate

Savannas % 0 100 metri

Percentuale di savane

Grasslands % 0 100 metri

Percentuale di praterie

Permanent_Wetlands % 0 100 metri

Percentuale di zone umide permanenti

Croplands % 0 100 metri

Percentuale di terreni coltivati

Urban_And_Built_Up % 0 100 metri

Percentuale di aree urbane ed edificate

Cropland_Natural_Vegetation_Mosaic % 0 100 metri

Percentuale di mosaico di vegetazione naturale di terreni coltivati

Snow_And_Ice % 0 100 metri

Percentuale di neve e ghiaccio

Barren_Or_Sparsely_Populated % 0 100 metri

Percentuale di terreno arido o scarsamente popolato

Unclassified % 0 100 metri

Percentuale di non classificati

No_Data % 0 100 metri

Percentuale di nessun dato

Overall_Class Class Table

Valore Colore Descrizione
0 #032f7e

Acqua

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

Savannas

10 #869b36

Praterie

11 #6091b4

Permanent_Wetlands

12 #ff4e4e

Croplands

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

Non classificato

Termini e condizioni d'uso

Termini e condizioni d'uso

CC-BY-NC-SA-4.0

Citazioni

Citazioni:
  • 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.

Esplorare con Earth Engine

Editor di codice (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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