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

Oxford/MAP/IGBP_Fractional_Landcover_5km_Annual
Veri Kümesi Kullanılabilirliği
2001-01-01T00:00:00Z–2013-01-01T00:00:00Z
Veri Kümesi Üreticisi
Earth Engine Snippet'i
ee.ImageCollection("Oxford/MAP/IGBP_Fractional_Landcover_5km_Annual")
Adım frekansı
1 Yıl
Etiketler
landcover landuse-landcover map
igbp

Açıklama

Bu arazi örtüsü ürününün temel veri kümesi, MODIS yıllık arazi örtüsü ürününde (MCD12Q1) bulunan IGBP katmanıdır. Bu veriler, ≈500 metre çözünürlüğe sahip kategorik biçiminden, 17 arazi örtüsü sınıfının her biri (bant başına 1) tarafından kapsanan çıkış pikselinin tam sayı yüzdesini (0-100) gösteren kesirli bir ürüne dönüştürülmüştür.

Bu veri kümesi, Malaria Atlas Project (Big Data Institute, University of Oxford, Birleşik Krallık, https://malariaatlas.org/) bünyesinde Harry Gibson ve Daniel Weiss tarafından oluşturulmuştur.

Bantlar

Bantlar

Piksel boyutu: 5.000 metre (tüm bantlar)

Ad Birimler Min. Maks. Piksel Boyutu Açıklama
Overall_Class 0 17 5.000 metre

Elde edilen her pikselin baskın sınıfı

Water % 0 100 5.000 metre

Su yüzdesi

Evergreen_Needleleaf_Forest % 0 100 5.000 metre

Her dem yeşil iğne yapraklı orman yüzdesi

Evergreen_Broadleaf_Forest % 0 100 5.000 metre

Her dem yeşil geniş yapraklı orman yüzdesi

Deciduous_Needleleaf_Forest % 0 100 5.000 metre

Yaprak döken iğne yapraklı orman yüzdesi

Deciduous_Broadleaf_Forest % 0 100 5.000 metre

Yaprak döken geniş yapraklı orman yüzdesi

Mixed_Forest % 0 100 5.000 metre

Karışık orman yüzdesi

Closed_Shrublands % 0 100 5.000 metre

Kapalı çalılık alanların yüzdesi

Open_Shrublands % 0 100 5.000 metre

Açık çalılık alanların yüzdesi

Woody_Savannas % 0 100 5.000 metre

Ağaçlı savanların yüzdesi

Savannas % 0 100 5.000 metre

Savana yüzdesi

Grasslands % 0 100 5.000 metre

Çayırların yüzdesi

Permanent_Wetlands % 0 100 5.000 metre

Kalıcı sulak alanların yüzdesi

Croplands % 0 100 5.000 metre

Ekin alanlarının yüzdesi

Urban_And_Built_Up % 0 100 5.000 metre

Kentsel ve yerleşim alanlarının yüzdesi

Cropland_Natural_Vegetation_Mosaic % 0 100 5.000 metre

Tarım arazisi doğal bitki örtüsü mozaiğinin yüzdesi

Snow_And_Ice % 0 100 5.000 metre

Kar ve buz yüzdesi

Barren_Or_Sparsely_Populated % 0 100 5.000 metre

Çorak veya seyrek nüfuslu alanların yüzdesi

Unclassified % 0 100 5.000 metre

Sınıflandırılmamış öğelerin yüzdesi

No_Data % 0 100 5.000 metre

Veri yok yüzdesi

Overall_Class Sınıf Tablosu

Değer Renk Açıklama
0 #032f7e

Su

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

Savanlar

10 #869b36

Çayırlar

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

Sınıflandırılmamış

Kullanım Şartları

Kullanım Şartları

CC-BY-NC-SA-4.0

Alıntılar

Alıntılar:
  • 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.

Earth Engine ile Keşif

Kod Düzenleyici (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');
Kod Düzenleyici'de aç