IrrMapper Irrigated Lands, Version 1.2

UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2
Veri Kümesi Kullanılabilirliği
1986-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
Veri Kümesi Sağlayıcı
Earth Engine Snippet
ee.ImageCollection("UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2")
Etiketler
agriculture landsat-derived

Açıklama

IrrMapper, 11 Batı ABD eyaletindeki sulama durumunun yıllık olarak sınıflandırılmasıdır ve Landsat ölçeğinde (ör. 1986'dan günümüze kadar olan yılları kapsayan Random Forest algoritması kullanılarak 30 m) oluşturulmuştur.

IrrMapper makalesinde dört sınıfın (ör. sulanan, kuru arazi, ekilmeyen, sulak alan) sınıflandırılması açıklanırken veri kümesi, sulanan ve sulanmayan alanların ikili sınıflandırmasına dönüştürülür.

"Sulanan", yıl içinde herhangi bir sulama işleminin algılanmasını ifade eder. IrrMapper rastgele orman modeli, 50.000'den fazla insan tarafından doğrulanmış sulanan tarla, 38.000 kuru tarla ve 500.000 kilometrekareden fazla ekilmemiş arazi dahil olmak üzere, sulanan ve sulanmayan dört sınıfın her birinden arazi örtüsüne ait kapsamlı bir coğrafi veritabanı kullanılarak eğitilmiştir.

1.2 sürümünde, orijinal eğitim verileri büyük ölçüde genişletildi, her eyalet için bir RF modeli oluşturuldu ve daha kapsamlı bir doğrulama ve belirsizlik analizi yapıldı. Sulamanın akarsu akışı üzerindeki etkileriyle ilgili makalemizin ekine göz atın.

Bantlar

Piksel Boyutu
30 metre

Bantlar

Ad Piksel Boyutu Açıklama
classification metre

Sulanan piksellerin değeri 1, diğer pikseller ise maskelenir.

Kullanım Şartları

Kullanım Şartları

CC-BY-4.0

Alıntılar

Alıntılar:
  • Ketchum, D.; Jencso, K.; Maneta, M.P.; Melton, F.; Jones, M.O.; Huntington, J. IrrMapper: Batı ABD'de Sulanan Tarımın Yüksek Çözünürlüklü Haritalandırılması İçin Bir Makine Öğrenimi Yaklaşımı, Remote Sens. 2020, 12, 2328. doi:10.3390/rs12142328

    Ketchum, D., Hoylman, Z.H., Huntington, J. ve diğerleri. Irrigation intensification impacts sustainability of streamflow in the Western United States. Commun Earth Environ 4, 479 (2023). doi:10.1038/s43247-023-01152-2

Earth Engine ile keşfetme

Kod Düzenleyici (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2');
var irr = dataset.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31').mosaic();

var visualization = {
  min: 0.0,
  max: 1.0,
  palette: ['blue']
};
Map.addLayer(irr, visualization, 'IrrMapper 2023');
Map.setCenter(-112.516, 45.262, 10);
Kod Düzenleyici'de aç