- مدى توفّر مجموعة البيانات
- 1985-06-01T00:00:00Z–2020-09-30T00:00:00Z
- الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
- مركز تكنولوجيات وتطبيقات المعلومات الجغرافية (GTAC) التابع لهيئة الغابات في وزارة الزراعة الأمريكية (USDA) Google Earth Engine
- العلامات
الوصف
هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّر في المناظر الطبيعية (LCMS). تعرض هذه الخريطة التغيير المستند إلى نموذج نظام إدارة دورة حياة الأراضي (LCMS) و/أو فئات الغطاء الأرضي و/أو استخدام الأراضي لكل عام. يغطّي إصدار نظام إدارة المحتوى المحلي هذا الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) وجنوب شرق ألاسكا (SEAK).
نظام إدارة التغيّر في المناظر الطبيعية (LCMS) هو نظام استشعار عن بُعد لرسم خرائط التغيّر في المناظر الطبيعية ومراقبته في جميع أنحاء الولايات المتحدة. ويهدف إلى تطوير نهج متّسق باستخدام أحدث التقنيات والتطوّرات في رصد التغييرات لإنتاج خريطة "أفضل ما هو متاح" للتغييرات في المناظر الطبيعية.
تشمل المخرجات ثلاثة منتجات سنوية: التغيير، والغطاء الأرضي، واستخدام الأراضي. يشير التغيير تحديدًا إلى الغطاء النباتي، ويشمل الفقدان البطيء والفقدان السريع (الذي يشمل أيضًا التغييرات الهيدرولوجية، مثل الفيضانات أو الجفاف) والزيادة. يتم توقّع هذه القيم لكل عام من السلسلة الزمنية لبيانات Landsat، وهي تشكّل المنتجات الأساسية لنظام LCMS. تعرض خرائط الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي الغطاء الأرضي على مستوى أشكال الحياة واستخدام الأراضي على مستوى واسع لكل عام.
بما أنّه لا توجد خوارزمية واحدة تقدّم أفضل أداء في جميع الحالات، تستخدم LCMS مجموعة من النماذج كمتنبئات، ما يحسّن دقة الخريطة في مجموعة من النظم البيئية وعمليات التغيير (Healey et al., (2018). تقدّم مجموعة خرائط التغيير في نظام إدارة الأراضي (LCMS) وغطاء الأرض واستخدام الأراضي الناتجة وصفًا شاملاً للتغييرات التي طرأت على المناظر الطبيعية في جميع أنحاء الولايات المتحدة على مدار العقود الأربعة الماضية.
تشمل طبقات المتنبّئات الخاصة بنموذج LCMS مركّبات Landsat وSentinel 2 السنوية، والنتائج من خوارزميات رصد التغيير LandTrendr وCCDC، ومعلومات التضاريس. يمكن الوصول إلى هذه المكوّنات ومعالجتها باستخدام Google Earth Engine (Gorelick et al., 2017).
لإنتاج صور مركّبة سنوية، يتم استخدام cFmask (Zhu and Woodcock 2012) وcloudScore وTDOM (Chastain et al., 2019) على بيانات انعكاسية أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1C من Landsat Tier 1 وSentinel 2a و2b. بعد ذلك، يتم احتساب الشكل الهندسي المتوسط السنوي لتلخيص كل عام في شكل هندسي مركب واحد.
يتم تقسيم السلسلة الزمنية المركّبة مؤقتًا باستخدام LandTrendr (Kennedy et al., 2010، Kennedy et al., 2018; Cohen et al., (2018).
يتم أيضًا تقسيم جميع القيم الخالية من السحب وظلال السحب زمنيًا باستخدام خوارزمية CCDC (Zhu and Woodcock، 2014).
يتم استخدام القيم المركّبة الأولية، والقيم الملائمة في LandTrendr، والاختلافات الثنائية، ومدة المقطع، ومقدار التغيير، والميل، ومعاملات الجيب وجيب التمام في CCDC لشهر أيلول (سبتمبر) (أول 3 توافقيات)، والقيم الملائمة، والاختلافات الثنائية، بالإضافة إلى الارتفاع، والميل، وجيب تمام السمت، وجيب تمام السمت، ومؤشرات الموقع الطبوغرافي (Weiss، 2001) من "مجموعة بيانات الارتفاع الوطنية" (NED)، كمتغيرات تنبؤية مستقلة في نموذج "الغابة العشوائية" (Random Forest) (Breiman، 2001).
يتم جمع البيانات المرجعية باستخدام TimeSync، وهي أداة مستندة إلى الويب تساعد المحلّلين في عرض سجلّ بيانات Landsat وتفسيره منذ عام 1984 حتى الآن (Cohen et al., (2010).
مَراجع إضافية
مثال أكثر تفصيلاً على الرمز البرمجي لاستخدام بيانات نظام إدارة المحتوى التعليمي
مستكشف بيانات نظام إدارة المحتوى التعليمي هو تطبيق مستند إلى الويب يتيح للمستخدمين عرض بيانات نظام إدارة المحتوى التعليمي وتحليلها وتلخيصها وتنزيلها.
يُرجى الاطّلاع على موجز طرق نظام إدارة المحتوى المحلي (LCMS) للحصول على معلومات أكثر تفصيلاً حول الطرق وتقييم الدقة، أو على مستودع بيانات نظام إدارة المحتوى المحلي (LCMS) لتنزيل البيانات والبيانات الوصفية ومستندات الدعم.
يُرجى التواصل مع [sm.fs.lcms@usda.gov] لطرح أي أسئلة أو تقديم طلبات محدّدة بشأن البيانات.
Breiman, L., 2001. تعلُّم الآلة Springer, 45(3): 261-277 doi:10.1023/a:1017934522171
Chastain, R., Housman, I., Goldstein, J., Finco, M., and Tenneson, K., 2019. مقارنة تجريبية بين أدوات الاستشعار المختلفة، وهي أداة التصوير المتعدّد الأطياف (MSI) على القمرَين الصناعيَّين Sentinel-2A وSentinel-2B، وأداة التصوير التشغيلي للأرض (OLI) على القمر الصناعي Landsat-8، وأداة التصوير المحسّن الموضوعي (ETM) على القمر الصناعي Landsat-7، وذلك من حيث الخصائص الطيفية في أعلى الغلاف الجوي فوق الولايات المتحدة المتجاورة In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 221: 274-285 doi:10.1016/j.rse.2018.11.012
كوهين، دبليو. B., Yang, Z., and Kennedy, R., 2010. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 2. TimeSync - Tools for calibration and validation. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2911-2924 doi:10.1016/j.rse.2010.07.010
كوهين، دبليو. B., Yang, Z., Healey, S. P., Kennedy, R. E., and Gorelick, N., 2018. مجموعة متعددة الأطياف من LandTrendr لرصد اضطراب الغابات In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 205: 131-140 doi:10.1016/j.rse.2017.11.015
Healey, S. P., Cohen, W. B., Yang, Z., Kenneth Brewer, C., Brooks, E. B., Gorelick, N., Hernandez, A. J., Huang, C., جوزيف هيوز، دكتوراه Kennedy, R. E., Loveland, T. R., Moisen, G. G., Schroeder, T. A., Stehman, S. V., Vogelmann, J. E., Woodcock, C. E., Yang, L., and Zhu, Z., 2018. Mapping forest change using stacked generalization: An ensemble approach. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 204: 717-728 doi:10.1016/j.rse.2017.09.029
كينيدي، ر. E., Yang, Z., and Cohen, W. B., 2010. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. LandTrendr - خوارزميات التقسيم الزمني In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2897-2910 doi:10.1016/j.rse.2010.07.008
Kennedy, R., Yang, Z., Gorelick, N., Braaten, J., Cavalcante, L., Cohen, W., and Healey, S., 2018. Implementation of the LandTrendr Algorithm on Google Earth Engine. في الاستشعار عن بُعد MDPI, 10(5): 691 doi:10.3390/rs10050691
Weiss, A.D., 2001. Topographic position and landforms analysis Poster Presentation, ESRI Users Conference, San Diego, CA.
Zhu, Z., and Woodcock, C. E. (2012) رصد السحب وظلالها استنادًا إلى الأجسام في صور Landsat In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 118: 83-94 doi:10.1016/j.rse.2011.10.028
Zhu, Z., and Woodcock, C. E., 2014. رصد التغييرات المستمرة وتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام جميع بيانات Landsat المتاحة In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 144: 152-171 doi:10.1016/j.rse.2014.01.011
النطاقات
حجم البكسل
30 مترًا
النطاقات
| الاسم | حجم البكسل | الوصف |
|---|---|---|
Change |
متر | المنتج النهائي لتغيير نظام إدارة المحتوى التعليمي (LCMS) حسب الموضوع يتم ربط إجمالي ثلاث فئات تغيير (فقدان بطيء وفقدان سريع واكتساب) لكل عام. يتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج Random Forest منفصل، والذي يعرض احتمالاً (نسبة الأشجار ضمن نموذج Random Forest) لانتماء البكسل إلى تلك الفئة. لهذا السبب، تحتوي وحدات البكسل الفردية على ثلاث نتائج مختلفة للنموذج لكل عام. يتم تعيين الفئات النهائية إلى فئة التغيير التي لديها أعلى احتمال يتجاوز أيضًا حدًا أدنى محددًا. يتم تعيين أي بكسل لا يحتوي على أي قيمة أعلى من الحدّ الأدنى لكل فئة إلى فئة "مستقر". |
Land_Cover |
متر | المنتج النهائي للغطاء الأرضي في نظام إدارة معلومات الأراضي (LCMS) يتم تحديد 14 فئة من فئات الغطاء الأرضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدّة من صور Landsat. يتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج "الغابة العشوائية" منفصل، يعرض احتمالاً (نسبة الأشجار ضمن نموذج "الغابة العشوائية") يشير إلى أنّ البكسل ينتمي إلى تلك الفئة. لهذا السبب، تتضمّن وحدات البكسل الفردية 14 ناتجًا مختلفًا للنموذج لكل عام، ويتم تحديد الفئات النهائية لغطاء الأرض وفقًا لأعلى احتمال. تشير سبعة من فئات الغطاء الأرضي الأربعة عشر إلى غطاء أرضي واحد، حيث يغطّي نوع الغطاء الأرضي معظم مساحة البكسل ولا تغطّي أي فئة أخرى أكثر من% 10 من البكسل. تتوفر أيضًا سبعة صفوف مختلطة. تمثّل هذه الفئة وحدات البكسل التي تغطّي فيها فئة إضافية من الغطاء الأرضي% 10 على الأقل من وحدة البكسل. |
Land_Use |
متر | المنتج النهائي لاستخدام الأراضي في نظام إدارة محتوى التعلّم (LCMS) المواضيعي يتم رسم خرائط لما مجموعه 6 فئات من استخدام الأراضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدة من صور Landsat. يتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج منفصل من "الغابة العشوائية"، والذي يعرض احتمالاً (نسبة الأشجار ضمن نموذج "الغابة العشوائية") بأنّ البكسل ينتمي إلى تلك الفئة. لهذا السبب، تحتوي وحدات البكسل الفردية على 6 نواتج نماذج مختلفة لكل عام، ويتم تعيين الفئات النهائية لاستخدام الأراضي التي لديها أعلى احتمال. |
Change_Raw_Probability_Slow_Loss |
متر | الاحتمالية النموذجية الأولية لفقدان العملاء ببطء في نظام LCMS يتم تعريفها على النحو التالي: يتضمّن الفقدان البطيء الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:
|
Change_Raw_Probability_Fast_Loss |
متر | الاحتمالية النموذجية الخام لفقدان الوزن السريع وفقًا لبيانات قياس الطيف الكتلي بالاقتران مع الفصل اللوني السائل يتم تعريفها على النحو التالي: يشمل الفقدان السريع الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:
|
Change_Raw_Probability_Gain |
متر | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها في LCMS لتحقيق مكاسب يُعرَّف على أنّه: أرض تشهد زيادة في الغطاء النباتي بسبب النمو والتتابع على مدار عام واحد أو أكثر. ينطبق ذلك على أي مناطق قد تُظهر تغيّرًا طيفيًا مرتبطًا بإعادة نمو النباتات. في المناطق المتطوّرة، يمكن أن ينتج النمو عن النباتات الناضجة و/أو المروج والمناظر الطبيعية التي تم تركيبها حديثًا. في الغابات، يشمل النمو نمو النباتات من الأرض العارية، بالإضافة إلى نمو الأشجار المتوسطة والمهيمنة و/أو الأعشاب والشجيرات المنخفضة. من المرجّح أن تنتقل شرائح النمو/التعافي المسجّلة بعد قطع الأشجار في الغابات إلى فئات مختلفة من الغطاء الأرضي مع تجدّد الغابات. لكي تُعتبر هذه التغييرات نموًا أو تعافيًا، يجب أن تلتزم القيم الطيفية بشكل وثيق بخط اتجاه متزايد (مثل ميل موجب يبلغ حوالي 0.10 وحدة من مؤشر NDVI إذا تم تمديده إلى حوالي 20 عامًا) يستمر لعدة سنوات. |
Land_Cover_Raw_Probability_Trees |
متر | الاحتمالية الأولية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS للأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من أشجار حية أو أشجار ميتة قائمة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix |
متر | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الشجيرات والأشجار الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط) يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من شجيرات يزيد ارتفاعها عن متر واحد، كما تتألف من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix |
متر | الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام بيانات LCMS الخاصة بمزيج الشجيرات والأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات، كما تتألف من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الأشجار الميتة الواقفة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix |
متر | الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام نظام LCMS لمزيج من العشب/النباتات العشبية/الأعشاب والأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عريضة الأوراق أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، كما تتألف من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix |
متر | الاحتمالية النمذجة الأولية لبيانات LCMS الخاصة بمزيج الأراضي القاحلة والأشجار يُعرَّف هذا النوع على أنّه: معظم وحدات البكسل يتألف من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغطاء النباتي آليًا أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة مثل الصحاري والبحيرات الجافة والنتوءات الصخرية (بما في ذلك المعادن والمواد الجيولوجية الأخرى المكشوفة بسبب أنشطة التعدين السطحي) والكثبان الرملية والمسطحات الملحية والشواطئ. تُعدّ الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا أراضي قاحلة، وتتألف أيضًا من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs |
متر | الاحتمالية النمذجة الأولية لنظام إدارة المحتوى منخفض التكلفة (LCMS) للشجيرات الطويلة (جنوب شرق ألاسكا فقط) يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من شجيرات يزيد ارتفاعها عن متر واحد. |
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs |
متر | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS لظهور "شجيرات" يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات. |
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Shrubs-Mix |
متر | الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام بيانات LCMS لخليط من الأعشاب والنباتات العشبية والشجيرات يتم تعريفها على النحو التالي: تتكوّن غالبية البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عريضة الأوراق أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، كما تتكوّن أيضًا من 10% على الأقل من الشجيرات. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix |
متر | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الأراضي القاحلة والشجيرات يُعرَّف هذا النوع على أنّه: معظم وحدات البكسل يتألف من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغطاء النباتي آليًا أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة مثل الصحاري والبحيرات الجافة والنتوءات الصخرية (بما في ذلك المعادن والمواد الجيولوجية الأخرى المكشوفة بسبب أنشطة التعدين السطحي) والكثبان الرملية والمسطحات الملحية والشواطئ. تُصنّف الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا على أنّها أراضٍ قاحلة، وتتألف أيضًا من 10% على الأقل من الشجيرات. |
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb |
متر | الاحتمالية النموذجية الأولية لفئة "عشب/نبات عريض الأوراق/نبات عشبي" في نظام LCMS يُعرَّف على النحو التالي: يتكوّن الجزء الأكبر من البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عريضة الأوراق أو أشكال أخرى من النباتات العشبية. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix |
متر | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام نظام LCMS الخام لـ "أرض قاحلة" و"مزيج من العشب/النباتات العريضة الأوراق/الأعشاب" يُعرَّف على النحو التالي: يتألف الجزء الأكبر من البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغطاء النباتي ميكانيكيًا أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة، مثل الصحاري والبحيرات الجافة والنتوءات الصخرية (بما في ذلك المعادن والمواد الجيولوجية الأخرى المكشوفة بسبب أنشطة التعدين السطحي) والكثبان الرملية والمسطحات الملحية والشواطئ. تُعتبر الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا أراضي قاحلة، وهي تتألف أيضًا من 10% على الأقل من الأعشاب المعمرة أو النباتات العشبية الأخرى. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious |
متر | الاحتمالية النموذجية الأولية لبيانات LCMS التي تمثّل الأراضي القاحلة أو غير المنفذة يُعرَّف على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من 1) التربة العارية المكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغطاء النباتي بشكل ميكانيكي أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة مثل الصحاري والبحيرات الجافة والنتوءات الصخرية (بما في ذلك المعادن والمواد الجيولوجية الأخرى المكشوفة بسبب أنشطة التعدين السطحي) والكثبان الرملية والمسطحات الملحية والشواطئ. وتُعتبر الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا إما أراضٍ قاحلة أو 2) مواد اصطناعية لا يمكن للمياه اختراقها، مثل الطرق الممهَّدة والأسطح ومواقف السيارات. |
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice |
متر | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام نظام LCMS لتساقط الثلوج أو الجليد يتم تحديدها على النحو التالي: يتكوّن معظم البكسل من ثلج أو جليد. |
Land_Cover_Raw_Probability_Water |
متر | الاحتمالية النموذجية الأولية للمياه في LCMS يتم تحديدها على النحو التالي: تتضمّن غالبية وحدات البكسل مياهًا. |
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture |
متر | الاحتمالية النموذجية غير المعالجة لفئة "الزراعة" في نظام تصنيف المحتوى من LCMS يُعرَّف على أنّه: الأراضي المستخدَمة لإنتاج الغذاء والألياف والوقود، والتي تكون إما في حالة نباتية أو غير نباتية. ويشمل ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، الأراضي الزراعية المزروعة وغير المزروعة، وأراضي القش، والبساتين، وكروم العنب، وعمليات تربية الماشية في الحظائر، والمناطق المزروعة لإنتاج الفواكه أو المكسرات أو التوت. تُصنَّف الطرق المستخدَمة بشكل أساسي في الزراعة (أي التي لا تُستخدَم في النقل العام من مدينة إلى أخرى) ضمن استخدامات الأراضي الزراعية. |
Land_Use_Raw_Probability_Developed |
متر | الاحتمالية التي تمّ وضع نموذج لها في نظام إدارة التعلّم (LCMS) بشأن حالة "تمّ التطوير" يُعرَّف على أنّه: الأراضي التي تغطيها منشآت من صنع الإنسان (مثل المناطق السكنية أو التجارية أو الصناعية أو التعدينية أو النقلية ذات الكثافة العالية)، أو مزيج من النباتات (بما في ذلك الأشجار) والمنشآت (مثل المناطق السكنية ذات الكثافة المنخفضة أو المروج أو المرافق الترفيهية أو المقابر أو ممرات النقل والمرافق العامة وما إلى ذلك)، بما في ذلك أي أراضٍ تم تغيير وظيفتها بسبب النشاط البشري. |
Land_Use_Raw_Probability_Forest |
متر | الاحتمالية الأولية التي تم وضع نموذج لها في LCMS بشأن الغابة يُعرَّف على النحو التالي: أرض مزروعة أو مغطاة بنباتات طبيعية وتحتوي (أو من المحتمل أن تحتوي) على غطاء شجري بنسبة% 10 أو أكثر في وقت ما خلال تسلسل تعاقبي قصير الأجل. وقد يشمل ذلك فئات الغابات الطبيعية النفضية و/أو الدائمة الخضرة و/أو المختلطة، ومزارع الغابات، والأراضي الرطبة المشجّرة. |
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland |
متر | الاحتمالية الأولية التي تم تصميمها باستخدام نظام LCMS للأراضي الرطبة غير الحرجية يُعرَّف على أنّه: أراضٍ مجاورة أو داخل مستوى مياه جوفية مرئي (مشبعة بشكل دائم أو موسمي) يغلب عليها الشجيرات أو النباتات المائية الدائمة. وقد تقع هذه الأراضي الرطبة على الشاطئ بجوار البحيرات أو قنوات الأنهار أو مصبّات الأنهار، أو على السهول الفيضية للأنهار، أو في مستجمعات مائية معزولة، أو على المنحدرات. وقد تظهر أيضًا على شكل حفر في البراري، وخنادق صرف، وبرك للماشية في المناظر الطبيعية الزراعية، وقد تظهر أيضًا على شكل جزر في وسط البحيرات أو الأنهار. تشمل الأمثلة الأخرى أيضًا المستنقعات والأهوار والمستنقعات الموحلة والمستنقعات الطينية والمستنقعات العشبية والمستنقعات المالحة والمستنقعات الحمضية والمستنقعات المائية. |
Land_Use_Raw_Probability_Other |
متر | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS لفئة "غير ذلك" يُعرَّف على أنّه: أرض (بغض النظر عن استخدامها) يشير فيها المؤشر الطيفي أو غيره من الأدلة الداعمة إلى حدوث اضطراب أو تغيير، ولكن لا يمكن تحديد السبب النهائي أو لا يستوفي نوع التغيير أيًا من فئات عملية التغيير المحددة أعلاه. |
Land_Use_Raw_Probability_Rangeland-or-Pasture |
متر | الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام نظام LCMS للأراضي العشبية أو المراعي يتم تعريفها على النحو التالي: تشمل هذه الفئة أي منطقة تكون إما: الأراضي العشبية التي تتكوّن فيها النباتات من مزيج من الأعشاب والشجيرات والنباتات العريضة الأوراق والنباتات الشبيهة بالأعشاب التي تنشأ إلى حد كبير من عوامل وعمليات طبيعية، مثل هطول الأمطار ودرجة الحرارة والارتفاع والحرائق، على الرغم من أنّ الإدارة المحدودة قد تشمل الحرق الموصوف بالإضافة إلى الرعي من قِبل الحيوانات العاشبة الأليفة والبرية؛ أو ب) المراعي، حيث قد تتراوح النباتات من أعشاب مختلطة وطبيعية إلى حد كبير، ونباتات عريضة الأوراق وأعشاب إلى نباتات مُدارة أكثر، وتهيمن عليها أنواع الأعشاب التي تم زرعها وإدارتها للحفاظ على الزراعة الأحادية تقريبًا |
تغيير جدول الصف
| القيمة | اللون | الوصف |
|---|---|---|
| 1 | #3d4551 | إسطبل |
| 2 | #f39268 | الخسارة البطيئة |
| 3 | #d54309 | فقدان سريع |
| 4 | #00a398 | المكسب |
| 5 | #1b1716 | Non-Processing Area Mask |
جدول فئات Land_Cover
| القيمة | اللون | الوصف |
|---|---|---|
| 1 | #005e00 | الأشجار |
| 2 | #008000 | مزيج من الشجيرات والأشجار الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط) |
| 3 | #00cc00 | تشكيلة من الشجيرات والأشجار |
| 4 | #b3ff1a | مزيج من الأعشاب والأشجار |
| 5 | #99ff99 | Barren & Trees Mix |
| 6 | #b30088 | الشجيرات الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط) |
| 7 | #e68a00 | شجيرات |
| 8 | #ffad33 | مزيج من الأعشاب والشجيرات |
| 9 | #ffe0b3 | مزيج من الأراضي القاحلة والشجيرات |
| 10 | #ffff00 | عشب/نبات عريض الأوراق/نبات |
| 11 | #aa7700 | التربة القاحلة ومزيج من الأعشاب والنباتات العشبية |
| 12 | #d3bf9b | أرض قاحلة أو غير منفذة |
| 13 | #ffffff | جليد أو ثلوج |
| 14 | #4780f3 | ماء |
| 15 | #1b1716 | Non-Processing Area Mask |
جدول فئات Land_Use
| القيمة | اللون | الوصف |
|---|---|---|
| 1 | #efff6b | زراعة |
| 2 | #ff2ff8 | تم تطويره |
| 3 | #1b9d0c | غابة |
| 4 | #97ffff | الأراضي الرطبة غير الحرجية |
| 5 | #a1a1a1 | غير ذلك |
| 6 | #c2b34a | أراضٍ عشبية أو مراعٍ |
| 7 | #1b1716 | Non-Processing Area Mask |
خصائص الصور
خصائص الصور
| الاسم | النوع | الوصف |
|---|---|---|
| study_area | سلسلة | تغطّي خدمة LCMS حاليًا الولايات المتحدة القارية وجنوب شرق ألاسكا. وسنتيحها في جميع الولايات والمناطق التابعة للولايات المتحدة في المستقبل القريب. القيم المحتملة: SEAK أو CONUS |
بنود الاستخدام
بنود الاستخدام
لا تقدّم "خدمة الغابات" التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية أي ضمان، صريحًا أو ضمنيًا، بما في ذلك ضمانات الصلاحية للتسويق والملاءمة لغرض معيّن، ولا تتحمّل أي مسؤولية قانونية أو مسؤولية عن دقة هذه البيانات الجغرافية المكانية أو موثوقيتها أو اكتمالها أو فائدتها، أو عن الاستخدام غير السليم أو غير الصحيح لهذه البيانات الجغرافية المكانية. إنّ هذه البيانات الجغرافية المكانية والخرائط أو الرسومات ذات الصلة ليست مستندات قانونية، ولا يُراد استخدامها على هذا النحو. لا يجوز استخدام البيانات والخرائط لتحديد الملكية أو الأوصاف القانونية أو الحدود أو الولاية القضائية أو القيود التي قد تكون مفروضة على الأراضي العامة أو الخاصة. قد يتم أو لا يتم عرض المخاطر الطبيعية في البيانات والخرائط، وعلى مستخدمي الأراضي توخّي الحذر اللازم. البيانات ديناميكية وقد تتغيّر بمرور الوقت. يتحمّل المستخدم مسؤولية التحقّق من قيود البيانات الجغرافية المكانية واستخدام البيانات وفقًا لذلك.
تم جمع هذه البيانات باستخدام تمويل من حكومة الولايات المتحدة ويمكن استخدامها بدون أذونات أو رسوم إضافية. إذا كنت تستخدم هذه البيانات في منشور أو عرض تقديمي أو أي منتج بحثي آخر، يُرجى استخدام الاقتباس التالي:
خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية 2021. USFS Landscape Change Monitoring System version 2020.5. سولت ليك سيتي، يوتا
الاقتباسات
خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية 2021. USFS Landscape Change Monitoring System version 2020.5. سولت ليك سيتي، يوتا
الاستكشاف باستخدام Earth Engine
أداة تعديل الرموز (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/LCMS/v2020-5'); var lcms = dataset.filterDate('2020', '2021') // range: [1985, 2020] .filter('study_area == "CONUS"') // or "SEAK" .first(); Map.addLayer(lcms.select('Land_Cover'), {}, 'Land Cover'); Map.addLayer(lcms.select('Land_Use'), {}, 'Land Use'); Map.addLayer(lcms.select('Change'), {}, 'Vegetation Change', false); Map.setCenter(-98.58, 38.14, 4);