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

UMD/hansen/global_forest_change_2025_v1_13
資料集開放期間
2000-01-01T00:00:00Z–2025-12-31T00:00:00Z
資料集產生者
Earth Engine 程式碼片段
ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2025_v1_13")
標記
forest forest-biomass geophysical landsat-derived umd
Hansen

說明

對 Landsat 影像進行時間序列分析，以瞭解全球森林的範圍和變化。

「first」和「last」頻帶是 Landsat 光譜頻帶的參考多光譜影像，分別對應於紅色、近紅外線、短波紅外線 1 和短波紅外線 2，且來自於可用的第一個和最後一個年份。參考複合影像代表各波段的一組品質評估生長季觀測資料的中間值。

請參閱這項更新的使用者附註，以及相關的期刊文章： Hansen、Potapov、Moore、Hancher 等人。「21 世紀森林覆蓋率變化的高解析度全球地圖」。Science 342.6160 (2013)：850-853。

頻帶

波段

像素大小：30.92 公尺 (所有波段)

名稱 單位 最小值 最大值 像素大小 波長 說明
treecover2000 % 0 100 30.92 公尺 無

2000 年的樹冠覆蓋率，定義為所有高度超過 5 公尺的植被樹冠密度。
loss 30.92 公尺 無

研究期間的森林損失，定義為林分更替干擾 (從森林變為非森林狀態)。
gain 30.92 公尺 無

2000 年至 2012 年期間的森林面積增加量，定義為損失的相反情況 (完全在研究期間內從非森林變為森林)。請注意，後續版本並未更新這項功能。
lossyear 0 25 30.92 公尺 無

森林覆蓋面積淨損失事件的發生年份。研究期間的森林損失，定義為林分更替干擾，或森林轉變為非森林狀態。編碼為 0 (無損失)，或介於 1 到 25 之間的值，分別代表主要在 2001 年到 2025 年偵測到的損失。
first_b30 30.92 公尺 0.63-0.69 微米

Landsat 紅色無雲影像合成 (對應於 Landsat 5/7 波段 3 和 Landsat 8/9 波段 4)。參考第一個可用年份的多光譜影像，通常是 2000 年。
first_b40 30.92 公尺 0.77-0.90 微米

Landsat 近紅外線無雲影像合成 (對應於 Landsat 5/7 波段 4 和 Landsat 8/9 波段 5)。參考第一個可用年份的多光譜影像，通常是 2000 年。
first_b50 30.92 公尺 1.55-1.75 微米

Landsat SWIR1 無雲影像合成 (對應於 Landsat 5/7 第 5 波段和 Landsat 8/9 第 6 波段)。參考第一個可用年份的多光譜影像，通常是 2000 年。
first_b70 30.92 公尺 2.09-2.35 微米

Landsat SWIR2 無雲影像合成 (對應於 Landsat 5/7 波段 7 和 Landsat 8/9 波段 7)。參考第一個可用年份的多光譜影像，通常是 2000 年。
last_b30 30.92 公尺 0.63-0.69 微米

Landsat 紅色無雲影像合成 (對應於 Landsat 5/7 波段 3 和 Landsat 8/9 波段 4)。參考最近一年 (通常是研究期間的最後一年) 的多光譜影像。
last_b40 30.92 公尺 0.77-0.90 微米

Landsat 近紅外線無雲影像合成 (對應於 Landsat 5/7 波段 4 和 Landsat 8/9 波段 5)。參考最近一年 (通常是研究期間的最後一年) 的多光譜影像。
last_b50 30.92 公尺 1.55-1.75 微米

Landsat SWIR1 無雲影像合成 (對應於 Landsat 5/7 第 5 波段和 Landsat 8/9 第 6 波段)。參考最近一年 (通常是研究期間的最後一年) 的多光譜影像。
last_b70 30.92 公尺 2.09-2.35 微米

Landsat SWIR2 無雲影像合成 (對應於 Landsat 5/7 波段 7 和 Landsat 8/9 波段 7)。參考最近一年 (通常是研究期間的最後一年) 的多光譜影像。
datamask 30.92 公尺 無

三個值，分別代表沒有資料的區域、地表和永久水體。

使用條款

使用條款

CC-BY-4.0

參考資料

參考資料：

  • 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 和 J. R. G. Townshend。 2013 年。21 世紀森林覆蓋變化的高解析度全球地圖Science 342 (15 November)：850-53。 10.1126/science.1244693 線上資料： https://glad.earthengine.app/view/global-forest-change。

DOI

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (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');

Python 設定

請參閱 Python 環境頁面，瞭解 Python API 和如何使用 geemap 進行互動式開發。

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
在程式碼編輯器開啟
根據 Landsat 圖像的時間序列分析結果，描繪全球森林範圍和變化。「first」和「last」波段是 Landsat 光譜波段的參考多光譜影像，分別對應於紅色、近紅外線、短波紅外線 1 和短波紅外線 2，取自可用的第一個和最後一個年份。參考複合圖像代表一組觀測資料的中位數，
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
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