IrrMapper Irrigated Lands, Version 1.2

UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2
資料集可用性
1986-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
資料集來源
Earth Engine 程式碼片段
ee.ImageCollection("UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2")
標記
agriculture landsat-derived

說明

IrrMapper 每年會以 Landsat 比例 (即 30 公尺)，並使用隨機森林演算法，涵蓋 1986 年至今的資料。

雖然 IrrMapper 論文描述了四個類別的分類 (即灌溉、旱地、未耕種、濕地)，但資料集會轉換為灌溉和非灌溉的二元分類。

「灌溉」是指在一年內偵測到任何灌溉行為。 IrrMapper 隨機森林模型是使用廣泛的土地覆蓋地理空間資料庫訓練而成，資料來自四個灌溉和非灌溉類別，包括超過 50,000 個經過人工驗證的灌溉田地、38,000 個旱地田地，以及超過 500,000 平方公里的未耕地。

在 1.2 版中，原始訓練資料大幅擴充，並為每個州建立 RF 模型，同時進行更徹底的驗證和不確定性分析。請參閱補充資料，瞭解灌溉對河川流量的影響。論文

頻帶

像素大小
30 公尺

頻帶

名稱 像素大小 說明
classification 公尺

灌溉的像素值為 1，其他像素則會遮蓋。

使用條款

使用條款

CC-BY-4.0

引用內容

引用內容：

  • Ketchum, D.；Jencso, K.；Maneta, M.P.；Melton, F.；Jones, M.O.；Huntington, J. IrrMapper：採用機器學習方法，以高解析度繪製美國西部灌溉農業地圖Remote Sens. 2020, 12, 2328. doi:10.3390/rs12142328

    Ketchum, D. Hoylman, Z.H.、Huntington, J. 等人。灌溉強度對美國西部水流永續性的影響。Commun Earth Environ 4, 479 (2023). doi:10.1038/s43247-023-01152-2

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (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);
在程式碼編輯器中開啟
IrrMapper 每年會以 Landsat 比例 (即 30 公尺) 的隨機森林演算法，涵蓋 1986 年至今的資料。雖然 IrrMapper 論文說明瞭四個類別的分類 (即灌溉、旱地、未耕種、濕地)，但資料集會轉換為…
UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2, agriculture,landsat-derived
1986-01-01T00:00:00Z/2024-01-01T00:00:00Z
31.3 -124.5 49 -99
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