Hansen Global Forest Change v1.13 (2000-2025)

Доступность набора данных

2000-01-01T00:00:00Z–2025-12-31T00:00:00Z

Производитель наборов данных

Hansen/UMD/Google/USGS/NASA

Фрагмент кода земляного двигателя

ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2025_v1_13")

Теги

лесная биомасса геофизические данные, полученные со спутника Landsat UMD Хансен

Описание

Результаты анализа временных рядов изображений Landsat для характеристики глобальных масштабов лесных массивов и их изменений.

«Первый» и «последний» диапазоны представляют собой эталонные мультиспектральные изображения за первый и последний доступные годы для спектральных диапазонов Landsat, соответствующих красному, ближнему инфракрасному (NIR), коротковолновому инфракрасному (SWIR1) и коротковолновому инфракрасному (SWIR2) диапазонам. Эталонное композитное изображение представляет собой медианные наблюдения из набора оцененных по качеству наблюдений в течение вегетационного периода для каждого из этих диапазонов.

Пожалуйста, ознакомьтесь с примечаниями пользователя к этому обновлению, а также с соответствующей статьей в журнале: Hansen, Potapov, Moore, Hancher et al. "High-resolution global maps of 21st-century forest cover change." Science 342.6160 (2013): 850-853.

Группы

Группы

Pixel size: 30.92 meters (all bands)

Имя	Единицы	Мин	Макс	Размер пикселя	Длина волны	Описание
treecover2000	%	0	100	30.92 meters	Никто	Показатель сомкнутости древесного полога за 2000 год определяется как сомкнутость полога для всей растительности высотой более 5 м.
loss				30.92 meters	Никто	Утрата лесных массивов в течение периода исследования определяется как нарушение, приводящее к замене древостоя (изменение состояния от леса к отсутствию леса).
Bitmask for loss Bit 0: Forest loss during the study period. 0: Not loss 1: Loss
gain				30.92 meters	Никто	Forest gain during the period 2000-2012, defined as the inverse of loss (a non-forest to forest change entirely within the study period). Note that this has not been updated in subsequent versions.
Bitmask for gain Bit 0: Forest gain during the period 2000-2012. 0: No gain 1: Gain
lossyear		0	25	30.92 meters	Никто	Год наступления события, приведшего к полной потере лесного покрова. Потеря лесных массивов за исследуемый период определяется как нарушение, приводящее к замене древостоя, или изменение состояния с лесного на нелесное. Кодируется либо как 0 (отсутствие потери), либо как значение в диапазоне 1-25, представляющее потерю, выявленную преимущественно в 2001-2025 годах соответственно.
first_b30				30.92 meters	0.63-0.69µm	Композитное изображение Landsat Red без облаков (соответствует полосе 3 Landsat 5/7 и полосе 4 Landsat 8/9). Эталонное мультиспектральное изображение за первый доступный год, как правило, 2000.
first_b40				30.92 meters	0.77-0.90µm	Композитное изображение Landsat NIR без облаков (соответствующее полосе 4 Landsat 5/7 и полосе 5 Landsat 8/9). Эталонное мультиспектральное изображение за первый доступный год, как правило, 2000.
first_b50				30.92 meters	1.55-1.75µm	Композитное изображение без облаков Landsat SWIR1 (соответствующее полосе 5 Landsat 5/7 и полосе 6 Landsat 8/9). Эталонное мультиспектральное изображение за первый доступный год, как правило, 2000.
first_b70				30.92 meters	2.09-2.35µm	Композитное изображение без облаков Landsat SWIR2 (соответствующее полосе 7 Landsat 5/7 и полосе 7 Landsat 8/9). Эталонное мультиспектральное изображение за первый доступный год, как правило, 2000.
last_b30				30.92 meters	0.63-0.69µm	Композитное изображение Landsat Red без облаков (соответствующее полосе 3 Landsat 5/7 и полосе 4 Landsat 8/9). Эталонное мультиспектральное изображение за последний доступный год, как правило, за последний год периода исследования.
last_b40				30.92 meters	0.77-0.90µm	Композитное изображение Landsat NIR без облаков (соответствующее полосе 4 Landsat 5/7 и полосе 5 Landsat 8/9). Эталонное мультиспектральное изображение за последний доступный год, как правило, за последний год периода исследования.
last_b50				30.92 meters	1.55-1.75µm	Landsat SWIR1 cloud-free image composite (corresponding to Landsat 5/7 band 5 and Landsat 8/9 band 6). Reference multispectral imagery from the last available year, typically the last year of the study period.
last_b70				30.92 meters	2.09-2.35µm	Landsat SWIR2 cloud-free image composite (corresponding to Landsat 5/7 band 7 and Landsat 8/9 band 7). Reference multispectral imagery from the last available year, typically the last year of the study period.
datamask				30.92 meters	Никто	Три значения, представляющие области, где отсутствуют данные, отображенную на карте поверхность суши и постоянные водоемы.
Bitmask for datamask Биты 0-1: Три значения, представляющие области отсутствия данных, отображенную на карте поверхность суши и постоянные водоемы. 0: No data 1: Mapped land surface 2: Permanent water bodies

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

CC-BY-4.0

Цитаты

Ссылки:

• Хансен, М.К., П.В. Потапов, Р. Мур, М. Ханчер, С.А. Турубанова, А. Тюкавина, Д. Тау, С.В. Стеман, С.Дж. Гетц, Т.Р. Ловеланд, А. Коммаредди, А. Егоров, Л. Чини, К.О. Джастис и Дж.Р.Г. Тауншенд. 2013. «Глобальные карты высокого разрешения изменений лесного покрова XXI века». Science 342 (15 ноября): 850-53. 10.1126/science.1244693 Данные доступны онлайн по адресу: https://glad.earthengine.app/view/global-forest-change .

DOI

• https://doi.org/10.1126/science.1244693

Исследуйте мир с помощью Earth Engine.

Важно: Earth Engine — это платформа для научного анализа и визуализации геопространственных наборов данных петабайтного масштаба, предназначенная как для общественного блага, так и для коммерческих и государственных пользователей. Earth Engine бесплатна для использования в исследовательских, образовательных и некоммерческих целях. Для начала работы, пожалуйста, зарегистрируйтесь для доступа к Earth Engine.

Редактор кода (JavaScript)

var dataset = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2025_v1_13');
var treeCoverVisParam = {
  bands: ['treecover2000'],
  min: 0,
  max: 100,
  palette: ['black', 'green']
};
Map.addLayer(dataset, treeCoverVisParam, 'tree cover 2000');

var treeLossVisParam = {
  bands: ['lossyear'],
  min: 0,
  max: 25,
  palette: ['yellow', 'red']
};
Map.addLayer(dataset, treeLossVisParam, 'tree loss year');

настройка Python

Информацию об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки можно найти на странице «Среда Python» .

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2025_v1_13')

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

tree_loss_vis_param = {
    'bands': ['lossyear'],
    'min': 0,
    'max': 25,
    '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

Открыть в редакторе кода

Hansen Global Forest Change v1.13 (2000-2025)

Результаты анализа временных рядов изображений Landsat для характеристики глобального распространения и изменений лесов. «Первый» и «последний» диапазоны представляют собой эталонные мультиспектральные изображения за первый и последний доступные годы для спектральных диапазонов Landsat, соответствующих красному, ближнему инфракрасному (NIR), коротковолновому инфракрасному (SWIR1) и коротковолновому инфракрасному (SWIR2) диапазонам. Эталонное составное изображение представляет собой медианные наблюдения из набора…

UMD/hansen/global_forest_change_2025_v1_13, forest, forest-biomass, geophysical, landsat-derived, umd

2000-01-01T00:00:00Z/2025-12-31T00:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

• https://doi.org/10.1126/science.1244693
• https://doi.org/10.1126/science.1244693