Hansen Global Forest Change v1.10 (2000-2022) [deprecated]

UMD/hansen/global_forest_change_2022_v1_10
Disponibilità set di dati
2000-01-01T00:00:00Z–2022-01-01T00:00:00Z
Produttore del set di dati
Snippet Earth Engine
ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2022_v1_10")
Tag
foresta
forest-biomass
geofisico
Hansen
derivato da Landsat
umd

Descrizione

Risultati dell'analisi delle serie temporali delle immagini Landsat nella caratterizzazione dell'estensione e del cambiamento delle foreste globali.

Le bande "prima" e "ultima" sono immagini multispettrali di riferimento del primo e dell'ultimo anno disponibili per le bande spettrali di Landsat corrispondenti a rosso, NIR, SWIR1 e SWIR2. Le immagini composite di riferimento rappresentano le osservazioni mediane di un insieme di osservazioni della stagione di crescita valutate in base alla qualità per ciascuna di queste bande.

Consulta le note per gli utenti per questo aggiornamento alla versione 1.10, nonché l'articolo di rivista associato: Hansen, Potapov, Moore, Hancher et al. "High-resolution global maps of 21st-century forest cover change." Science 342.6160 (2013): 850-853.

Bande

Bande

Dimensioni pixel: 30,92 metri (tutte le bande)

Nome Unità Min Max Dimensioni pixel Lunghezza d'onda Descrizione
treecover2000 % 0 100 30,92 metri Nessuno

Copertura arborea per l'anno 2000, definita come chiusura della chioma per tutta la vegetazione di altezza superiore a 5 metri.
loss 30,92 metri Nessuno

Perdita di foreste durante il periodo di studio, definita come disturbo di sostituzione della copertura (un cambiamento da foresta a stato non forestale).
gain 30,92 metri Nessuno

Aumento della superficie forestale nel periodo 2000-2012, definito come l'inverso della perdita (un cambiamento da non foresta a foresta interamente all'interno del periodo di studio). Tieni presente che questo valore non è stato aggiornato nelle versioni successive.
first_b30 30,92 metri 0,63-0,69 µm

Composito di immagini senza nuvole della banda 3 (rosso) di Landsat 7. Immagini multispettrali di riferimento del primo anno disponibile, in genere il 2000.
first_b40 30,92 metri 0,77-0,90 µm

Composito di immagini senza nuvole della banda 4 (NIR) di Landsat 7. Immagini multispettrali di riferimento del primo anno disponibile, in genere il 2000.
first_b50 30,92 metri 1,55-1,75 µm

Composito di immagini senza nuvole della banda 5 (SWIR) di Landsat 7. Immagini multispettrali di riferimento del primo anno disponibile, in genere il 2000.
first_b70 30,92 metri 2,09-2,35 µm

Composito di immagini senza nuvole della banda 7 (SWIR) di Landsat 7. Immagini multispettrali di riferimento del primo anno disponibile, in genere il 2000.
last_b30 30,92 metri 0,63-0,69 µm

Composizione di immagini senza nuvole della banda 3 (rosso) di Landsat 7. Immagini multispettrali di riferimento dell'ultimo anno disponibile, in genere l'ultimo anno del periodo di studio.
last_b40 30,92 metri 0,77-0,90 µm

Composito di immagini senza nuvole della banda 4 (NIR) di Landsat 7. Immagini multispettrali di riferimento dell'ultimo anno disponibile, in genere l'ultimo anno del periodo di studio.
last_b50 30,92 metri 1,55-1,75 µm

Composito di immagini senza nuvole della banda 5 (SWIR) di Landsat 7. Immagini multispettrali di riferimento dell'ultimo anno disponibile, in genere l'ultimo anno del periodo di studio.
last_b70 30,92 metri 2,09-2,35 µm

Composito di immagini senza nuvole della banda 7 (SWIR) di Landsat 7. Immagini multispettrali di riferimento dell'ultimo anno disponibile, in genere l'ultimo anno del periodo di studio.
datamask 30,92 metri Nessuno

Tre valori che rappresentano le aree senza dati, la superficie terrestre mappata e i corpi idrici permanenti.
lossyear 0 22 30,92 metri Nessuno

Anno dell'evento di perdita della copertura forestale lorda. Perdita di foresta durante il periodo di studio, definita come disturbo di sostituzione della copertura o passaggio da uno stato di foresta a uno stato non forestale. Codificato come 0 (nessuna perdita) o come un valore nell'intervallo 1-22, che rappresenta la perdita rilevata principalmente negli anni 2001-2022, rispettivamente.

Termini e condizioni d'uso

Termini e condizioni d'uso

CC-BY-4.0

Citazioni

Citazioni:

  • Hansen, M. C., P. V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, S. A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, S. V. Stehman, S. J. Goetz, T. R. Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, C. O. Justice e J. R. G. Townshend. 2013. "High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change". Science 342 (15 novembre): 850-53. 10.1126/science.1244693 Dati disponibili online all'indirizzo: https://glad.earthengine.app/view/global-forest-change.

DOI

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Editor di codice (JavaScript)

var dataset = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2022_v1_10');
var treeCoverVisParam = {
  bands: ['treecover2000'],
  min: 0,
  max: 100,
  palette: ['black', 'green']
};
Map.addLayer(dataset, treeCoverVisParam, 'tree cover');

var treeLossVisParam = {
  bands: ['lossyear'],
  min: 0,
  max: 22,
  palette: ['yellow', 'red']
};
Map.addLayer(dataset, treeLossVisParam, 'tree loss year');

Configurazione di Python

Consulta la pagina Ambiente Python per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2022_v1_10')

tree_cover_vis_param = {
    'bands': ['treecover2000'],
    'min': 0,
    'max': 100,
    'palette': ['black', 'green'],
}

tree_loss_vis_param = {
    'bands': ['lossyear'],
    'min': 0,
    'max': 22,
    'palette': ['yellow', 'red'],
}

m = geemap.Map()
m.add_layer(dataset, tree_cover_vis_param, 'tree cover')
m.add_layer(dataset, tree_loss_vis_param, 'tree loss year')
m
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Risultati dell'analisi delle serie temporali delle immagini Landsat nella caratterizzazione dell'estensione e del cambiamento delle foreste globali. Le bande "prima" e "ultima" sono immagini multispettrali di riferimento del primo e dell'ultimo anno disponibili per le bande spettrali Landsat corrispondenti a rosso, NIR, SWIR1 e SWIR2. Le immagini composite di riferimento rappresentano le osservazioni mediane di un insieme…
UMD/hansen/global_forest_change_2022_v1_10, forest,forest-biomass,geophysical,landsat-derived,umd
2000-01-01T00:00:00Z/2022-01-01T00:00:00Z
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