- توفّر مجموعة البيانات
- 1985-06-01T00:00:00Z–2020-09-30T00:00:00Z
- مزوّد مجموعة البيانات
- مركز تكنولوجيات وتطبيقات المعلومات الجغرافية (GTAC) التابع لهيئة الغابات في وزارة الزراعة الأمريكية (USDA)
- العلامات
الوصف
هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّر في المشهد (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. يغطي إصدار LCMS هذا الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) وجنوب شرق ألاسكا (SEAK).
نظام LCMS هو نظام استشعار عن بُعد لرصد التغييرات في المناظر الطبيعية وتحديدها على الخرائط في جميع أنحاء الولايات المتحدة. يهدف هذا البرنامج إلى تطوير نهج متّسق باستخدام أحدث التقنيات والتطوّرات في رصد التغيّرات لإنتاج خريطة "أفضل ما هو متاح" للتغيّرات 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، وتُستخدَم كمنتجات أساسية 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 خدمة LCMS مجموعة من النماذج كأدوات توقّع، ما يحسّن دقة الخرائط في مجموعة من النظم البيئية وعمليات التغيير (Healey et al. 2018). تقدّم مجموعة الخرائط الناتجة عن التغييرات في نظام إدارة الأراضي (LCMS) وغطاء الأراضي واستخدام الأراضي وصفًا شاملاً للتغييرات التي طرأت على المناظر الطبيعية في جميع أنحاء الولايات المتحدة على مدار العقود الأربعة الماضية.
تشمل طبقات التوقّعات الخاصة بنموذج LCMS مركّبات Landsat وSentinel 2 السنوية، والنتائج الصادرة عن خوارزميات رصد التغيّرات LandTrendr وCCDC، ومعلومات التضاريس. يتم 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)، يتم تطبيق طرق إخفاء السحب وظلالها على بيانات انعكاسات الطبقة العليا من الغلاف الجوي من المستوى 1C من Landsat Tier 1 وSentinel 2a و2b. بعد ذلك، يتم احتساب الوسيط السنوي لتلخيص كل عام في تركيبة واحدة.
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 مؤقتًا باستخدام خوارزمية CCDC (Zhu and Woodcock، 2014).
يتم استخدام القيم المركّبة الأولية والقيم الملائمة في LandTrendr والفروق بين كل زوج من القيم ومدة المقطع ومقدار التغيير والميل ومعاملات الجيب وجيب التمام في CCDC لشهر أيلول (سبتمبر) (أول 3 توافقيات) والقيم الملائمة والفروق بين كل زوج من القيم، بالإضافة إلى الارتفاع والميل وجيب زاوية السمت وجيب تمام زاوية 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 المحلي (LCMS)
LCMS Data Explorer هو تطبيق مستند إلى الويب يتيح للمستخدمين عرض بيانات LCMS وتحليلها وتلخيصها وتنزيلها.
يُرجى الاطّلاع على موجز طرق نظام إدارة المحتوى المحلي (LCMS) للحصول على معلومات أكثر تفصيلاً بشأن 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 أجهزة الاستشعار المختلفة في Sentinel-2A و2B MSI وLandsat-8 OLI وLandsat-7 ETM من حيث الخصائص الطيفية في أعلى الغلاف الجوي فوق الولايات المتحدة المتجاورة في الاستشعار عن بُعد للبيئة. Science Direct, 221: 274-285 doi:10.1016/j.rse.2018.11.012
Cohen, W. 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
Cohen, W. 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., Joseph Hughes, M., 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
Kennedy, R. 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. تنفيذ خوارزمية LandTrendr على 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, CAZhu, 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 |
أمتار | 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 للنماذج لكل عام. يتم تعيين الفئات النهائية إلى فئة التغيير التي لديها أعلى احتمال يتجاوز أيضًا حدًا معيّنًا. يتم تعيين أي بكسل لا يحتوي على أي قيمة أعلى من الحدّ الأدنى لكل فئة إلى فئة "مستقر". |
Land_Cover |
أمتار | المنتج النهائي للغطاء الأرضي في نظام إدارة معلومات الأراضي (LCMS) حسب الموضوع يتم تحديد 14 فئة من فئات الغطاء الأرضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدة 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، تحتوي وحدات البكسل الفردية على 14 ناتجًا مختلفًا للنموذج لكل عام، ويتم تعيين الفئات النهائية لغطاء الأرض الذي يحقق أعلى احتمال. تشير سبع فئات من فئات الغطاء الأرضي الأربع عشرة إلى غطاء أرضي واحد، حيث يغطّي نوع الغطاء الأرضي معظم مساحة البكسل ولا تغطّي أي فئة أخرى أكثر من% 10 من البكسل. تتوفّر أيضًا سبع صفوف مختلطة. تمثّل هذه القيم وحدات البكسل التي يغطي فيها تصنيف إضافي للأراضي 10% على الأقل من وحدة البكسل. |
Land_Use |
أمتار | المنتج النهائي لاستخدام الأراضي في نظام إدارة محتوى التعلّم (LCMS) المواضيعي يتم تحديد 6 فئات من استخدامات الأراضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدة من صور Landsat. يتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج "الغابة العشوائية" منفصل، 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 |
أمتار | الاحتمالية النموذجية الأولية لفقدان العملاء ببطء يتم تعريفها على النحو التالي: يتضمّن الفقدان البطيء الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:
|
Change_Raw_Probability_Fast_Loss |
أمتار | الاحتمالية النموذجية الأولية لحدوث فقدان سريع في LCMS يتم تعريفها على النحو التالي: يشمل Fast Loss الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:
|
Change_Raw_Probability_Gain |
أمتار | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها في نظام 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 الغابة. 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 |
أمتار | الاحتمالية 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 |
أمتار | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الشجيرات والأشجار الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط) يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات يزيد ارتفاعها عن متر واحد، كما تتألف من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الأشجار الميتة الواقفة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix |
أمتار | الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام بيانات LCMS الخام لمزيج الشجيرات والأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات، كما تتألف من% 10 على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة الواقفة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix |
أمتار | الاحتمالية النموذجية الأولية لمزيج العشب/النباتات العشبية/الأعشاب والأشجار وفقًا لنظام تصنيف استخدام الأراضي وإدارتها (LCMS) يُعرَّف على أنّه: يتكوّن معظم البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عريضة الأوراق أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، ويتكوّن أيضًا من% 10 على الأقل من الأشجار الحية أو الأشجار الميتة الواقفة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix |
أمتار | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخاص بمزيج الأراضي القاحلة والأشجار يُعرَّف على أنّه: معظم وحدات البكسل تتألف 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 الموسمية 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، وتتألف أيضًا من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة. |
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs |
أمتار | الاحتمالية النمذجة الأولية لنظام LCMS للشجيرات الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط) يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من شجيرات يزيد ارتفاعها عن متر واحد. |
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs |
أمتار | 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 |
أمتار | 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 من 10% على الأقل من الشجيرات. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix |
أمتار | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الأراضي القاحلة والشجيرات يُعرَّف على أنّه: معظم وحدات البكسل تتألف 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 الموسمية 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 |
أمتار | الاحتمالية النموذجية الأولية لـ LCMS الخاصة بالعشب/النباتات العريضة الأوراق/الأعشاب 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 |
أمتار | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام بيانات LCMS الخام بشأن الأراضي القاحلة ومزيج العشب/النباتات العشبية/الأعشاب يُعرَّف على النحو التالي: يتألف الجزء الأكبر من البكسل 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 الموسمية 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 |
أمتار | الاحتمالية النموذجية الأولية لبيانات LCMS التي تمثّل الأراضي القاحلة أو غير المنفذة يُعرَّف على أنّه: معظم وحدات البكسل يتألف من 1) 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. الطرق المصنوعة من التراب والحصى تُعتبر أيضًا أراضي قاحلة أو 2) مواد اصطناعية لا يمكن للمياه اختراقها، مثل الطرق الممهَّدة والأسطح ومواقف السيارات. |
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice |
أمتار | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS لتساقط الثلوج أو الجليد يتم تحديدها على النحو التالي: يتكوّن الجزء الأكبر من البكسل من الثلج أو الجليد. |
Land_Cover_Raw_Probability_Water |
أمتار | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS للمياه يُعرَّف على أنّه: معظم وحدات البكسل يتكوّن من مياه. |
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture |
أمتار | الاحتمالية النموذجية غير المعالجة لاستخدام الأراضي في الزراعة وفقًا لنظام 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. تُصنّف 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 |
أمتار | الاحتمالية النموذجية الأولية لـ "المحتوى التعليمي أو الوثائقي أو العلمي أو الفنّي" يُعرَّف على أنّه: الأراضي التي تغطيها مبانٍ من صنع الإنسان (مثل المباني السكنية العالية الكثافة أو التجارية أو الصناعية أو التعدينية أو الخاصة بالنقل)، أو مزيج من النباتات (بما في ذلك الأشجار) والمباني (مثل المباني السكنية المنخفضة الكثافة 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 |
أمتار | 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 أو الدائمة الخضرة أو المختلطة، ومزارع الغابات، والأراضي الرطبة المشجّرة. |
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland |
أمتار | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS للأراضي الرطبة غير الحرجية يُعرَّف على أنّه: أراضٍ مجاورة أو داخل مستوى مياه جوفية مرئي (مشبع بشكل دائم أو موسمي) تهيمن عليه الشجيرات أو النباتات النابتة بشكل دائم. وقد تقع هذه الأراضي الرطبة على الشاطئ بجوار البحيرات أو قنوات الأنهار أو مصبّات الأنهار، أو على سهول الأنهار الفيضية، 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 |
أمتار | الاحتمالية غير المعدَّلة التي تم وضع نموذج لها في LCMS لفئة "غير ذلك" يُعرَّف على النحو التالي: 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 |
أمتار | الاحتمالية الأولية التي يقدّمها نموذج نظام تصنيف الأراضي الساحلية (LCMS) بشأن الأراضي العشبية أو المراعي يتم تعريفها على النحو التالي: تشمل هذه الفئة أي منطقة تكون إما: الأراضي العشبية، حيث تكون النباتات مزيجًا 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 بشكل أكبر تهيمن عليها أنواع الأعشاب التي تم زرعها وإدارتها للحفاظ على الزراعة الأحادية تقريبًا |
تغيير جدول الصف
| القيمة | اللون | الوصف |
|---|---|---|
| 1 | #3d4551 | إسطبل |
| 2 | #f39268 | Slow Loss |
| 3 | #d54309 | فقدان سريع |
| 4 | #00a398 | المكسب |
| 5 | #1b1716 | قناع منطقة عدم المعالجة |
جدول فئات غطاء الأراضي
| 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 | مزيج من الأراضي القاحلة والأشجار |
| 6 | #b30088 | الشجيرات الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط) |
| 7 | #e68a00 | شجيرات |
| 8 | #ffad33 | مزيج من الأعشاب والشجيرات |
| 9 | #ffe0b3 | مزيج الأراضي القاحلة والشجيرات |
| 10 | #ffff00 | عشب/نبات عريض الأوراق/نبات |
| 11 | #aa7700 | أرض قاحلة ومزيج من الأعشاب/النباتات العشبية/النباتات العريضة الأوراق |
| 12 | #d3bf9b | أرض قاحلة أو غير منفذة |
| 13 | #ffffff | جليد أو ثلوج |
| 14 | #4780f3 | ماء |
| 15 | #1b1716 | قناع منطقة عدم المعالجة |
جدول فئات استخدام الأراضي
| 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 | قناع منطقة عدم المعالجة |
خصائص الصور
خصائص الصورة
| 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، وليس الغرض منها 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 تصوير 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 الإصدار 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);