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

UMD/hansen/global_forest_change_2022_v1_10
利用可能なデータセットの期間
2000-01-01T00:00:00Z–2022-01-01T00:00:00Z
データセット プロデューサー
Earth Engine スニペット
ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2022_v1_10")
タグ
森
森林バイオマス
地球物理
Hansen
Landsat 由来
UMD

説明

Landsat 画像の時系列分析の結果。世界の森林の範囲と変化を特徴づけるものです。

「first」バンドと「last」バンドは、赤、NIR、SWIR1、SWIR2 に対応する Landsat スペクトル バンドの、利用可能な最初の年と最後の年の参照マルチスペクトル画像です。 参照合成画像は、これらの各バンドの品質評価済みの生育期観測のセットからの中央値の観測を表します。

このバージョン 1.10 の更新のユーザーノート と、関連する学術論文（ Hansen、Potapov、Moore、Hancher 他、「High-resolution global maps of 21st-century forest cover change.」）をご覧ください。Science 342.6160（2013）: 850-853。

バンド

バンド

ピクセルサイズ: 30.92 メートル（すべてのバンド）

名前 単位 最小 最大 ピクセルサイズ 波長 説明
treecover2000 % 0 100 30.92 メートル なし

2000 年の樹冠被覆率。高さ 5 m を超えるすべての植生の樹冠閉鎖として定義されます。
loss 30.92 メートル なし

調査期間中の森林の減少。スタンド交換の撹乱（森林から非森林への変化）として定義されます。
gain 30.92 メートル なし

2000 ～ 2012 年の森林の増加。減少の逆（調査期間内の非森林から森林への変化）として定義されます。これは以降のバージョンでは更新されていません。
first_b30 30.92 メートル 0.63 ～ 0.69 µm

Landsat 7 バンド 3（赤）の雲のない画像合成。利用可能な最初の年（通常は 2000 年）の参照マルチスペクトル画像。
first_b40 30.92 メートル 0.77 ～ 0.90 µm

Landsat 7 バンド 4（NIR）の雲のない画像合成。利用可能な最初の年（通常は 2000 年）の参照マルチスペクトル画像。
first_b50 30.92 メートル 1.55 ～ 1.75 µm

Landsat 7 バンド 5（SWIR）の雲のない画像合成。利用可能な最初の年（通常は 2000 年）の参照マルチスペクトル画像。
first_b70 30.92 メートル 2.09 ～ 2.35 µm

Landsat 7 バンド 7（SWIR）の雲のない画像合成。利用可能な最初の年（通常は 2000 年）の参照マルチスペクトル画像。
last_b30 30.92 メートル 0.63 ～ 0.69 µm

Landsat 7 バンド 3（赤）の雲のない画像合成。利用可能な最後の年（通常は調査期間の最後の年）の参照マルチスペクトル画像。
last_b40 30.92 メートル 0.77 ～ 0.90 µm

Landsat 7 バンド 4（NIR）の雲のない画像合成。利用可能な最後の年（通常は調査期間の最後の年）の参照マルチスペクトル画像。
last_b50 30.92 メートル 1.55 ～ 1.75 µm

Landsat 7 バンド 5（SWIR）の雲のない画像合成。利用可能な最後の年（通常は調査期間の最後の年）の参照マルチスペクトル画像。
last_b70 30.92 メートル 2.09 ～ 2.35 µm

Landsat 7 バンド 7（SWIR）の雲のない画像合成。利用可能な最後の年（通常は調査期間の最後の年）の参照マルチスペクトル画像。
datamask 30.92 メートル なし

データなしの領域、マッピングされた地表、恒久的な水域を表す 3 つの値。
lossyear 0 22 30.92 メートル なし

森林被覆の総損失イベントの年。調査期間中の森林の減少。スタンド交換の撹乱、または森林から非森林への変化として定義されます。0（損失なし）または 1 ～ 22 の範囲の値としてエンコードされます。これは、主に 2001 ～ 2022 年に検出された損失を表します。

利用規約

利用規約

CC-BY-4.0

引用

引用:

  • 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、J. R. G. Townshend。 2013 年。「High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change.」 Science 342（11 月 15 日）: 850-53。 10.1126/science.1244693 データはオンラインで入手できます: https://glad.earthengine.app/view/global-forest-change。

DOI

Earth Engine で探索する

コードエディタ（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');

Python の設定

Python API と geemap を使用したインタラクティブな開発については、 Python 環境のページをご覧ください。

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
コードエディタで開く
Landsat 画像の時系列分析の結果。世界の森林の範囲と変化を特徴づけるものです。「first」バンドと「last」バンドは、赤、NIR、SWIR1、SWIR2 に対応する Landsat スペクトル バンドの、利用可能な最初の年と最後の年の参照マルチスペクトル画像です。参照合成画像は、一連の観測値からの中央値の観測を表します。
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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