- Ketersediaan Set Data
- 1986-01-01T00:00:00Z–2018-01-01T00:00:00Z
- Produsen Set Data
- University of Montana / Montana Climate Office
- Tag
Deskripsi
IrrMapper adalah klasifikasi tahunan status irigasi di 11 negara bagian Amerika Serikat bagian Barat yang dibuat dalam skala Landsat (yaitu, 30 m) menggunakan algoritma Random Forest, yang mencakup tahun 1986 hingga saat ini.
Meskipun makalah IrrMapper menggambarkan klasifikasi empat kelas (yaitu, lahan irigasi, lahan kering, lahan tidak diolah, lahan basah), set data dikonversi menjadi klasifikasi biner lahan irigasi dan non-irigasi.
'Diairi' mengacu pada deteksi irigasi apa pun selama tahun tersebut. Model random forest IrrMapper dilatih menggunakan database geospasial yang ekstensif tentang penutupan lahan dari masing-masing empat kelas lahan yang diairi dan tidak diairi, termasuk lebih dari 50.000 lahan yang diairi yang diverifikasi oleh petugas, 38.000 lahan kering, dan lebih dari 500.000 kilometer persegi lahan yang tidak dibudidayakan.
Untuk versi 1.1, data pelatihan asli dijalankan ulang di Landsat Collection 2 dan diperbarui.
Band
Ukuran Piksel
30 meter
Band
| Nama | Ukuran Piksel | Deskripsi |
|---|---|---|
classification |
meter | Piksel yang diairi memiliki nilai 1, piksel lainnya tidak ditampilkan. |
Persyaratan Penggunaan
Persyaratan Penggunaan
Kutipan
Ketchum, D.; Jencso, K.; Maneta, M.P.; Melton, F.; Jones, M.O.; Huntington, J. IrrMapper: Pendekatan Machine Learning untuk Pemetaan Resolusi Tinggi Pertanian yang Diairi di Seluruh Amerika Serikat bagian Barat, Remote Sens. 2020, 12, 2328. doi:10.3390/rs12142328
Mengeksplorasi dengan Earth Engine
Editor Kode (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);