- مدى توفّر مجموعة البيانات
- 1986-01-01T00:00:00Z–2018-01-01T00:00:00Z
- الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
- جامعة مونتانا / مكتب مونتانا للمناخ
- العلامات
الوصف
IrrMapper هو تصنيف سنوي لحالة الري في 11 ولاية غربية في الولايات المتحدة، ويتم إجراؤه على نطاق Landsat (أي 30 مترًا) باستخدام خوارزمية Random Forest، وتغطي البيانات الفترة من 1986 إلى الوقت الحالي.
مع أنّ ورقة IrrMapper تصف تصنيف أربع فئات (أي أراضٍ مرويّة وأراضٍ جافة وأراضٍ غير مزروعة وأراضٍ رطبة)، يتم تحويل مجموعة البيانات إلى تصنيف ثنائي للأراضي المرويّة وغير المرويّة.
تشير كلمة "مروي" إلى رصد أي عملية ري خلال العام. تم تدريب نموذج الغابة العشوائية IrrMapper باستخدام قاعدة بيانات جغرافية مكانية شاملة للغطاء الأرضي من كل فئة من الفئات الأربع المروية وغير المروية، بما في ذلك أكثر من 50,000 حقل مروي تم التحقق منه يدويًا و38,000 حقل أرضي جاف وأكثر من 500,000 كيلومتر مربع من الأراضي غير المزروعة.
في الإصدار 1.1، تمّت إعادة تشغيل بيانات التدريب الأصلية على Landsat Collection 2 وتحديثها.
النطاقات
حجم البكسل
30 مترًا
النطاقات
| الاسم | حجم البكسل | الوصف |
|---|---|---|
classification |
متر | تحتوي وحدات البكسل المروية على القيمة 1، ويتم إخفاء وحدات البكسل الأخرى. |
بنود الاستخدام
بنود الاستخدام
الاقتباسات
Ketchum, D.; Jencso, K.; Maneta, M.P.; Melton, F.; Jones, M.O.; Huntington, J. IrrMapper: A Machine Learning Approach for High Resolution Mapping of Irrigated Agriculture Across the Western U.S., Remote Sens. 2020, 12, 2328. doi:10.3390/rs12142328
الاستكشاف باستخدام Earth Engine
أداة تعديل الرموز (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_1'); var irr = dataset.filterDate('2018-01-01', '2018-12-31').mosaic(); var irr = irr.mask(irr.eq(1)); var visualization = { min: 0.0, max: 1.0, palette: ['blue'] }; Map.addLayer(irr, visualization, 'IrrMapper 2018'); Map.setCenter(-112.516, 45.262, 10);