- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 1985-06-01T00:00:00Z–2020-09-30T00:00:00Z
- Nhà cung cấp tập dữ liệu
- Trung tâm Công nghệ và ứng dụng không gian địa lý (GTAC) của Cục Lâm nghiệp Hoa Kỳ (USFS)
- Thẻ
Mô tả
Sản phẩm này là một phần của bộ dữ liệu Hệ thống giám sát thay đổi cảnh quan (LCMS). Bản đồ này cho thấy sự thay đổi theo mô hình LCMS, lớp phủ thực vật và/hoặc các lớp sử dụng đất cho từng năm. Phiên bản LCMS này bao gồm phần lục địa Hoa Kỳ (CONUS) và Đông Nam Alaska (SEAK).
LCMS là một hệ thống dựa trên hoạt động viễn thám để lập bản đồ và giám sát sự thay đổi cảnh quan trên khắp Hoa Kỳ. Mục tiêu của dự án này là phát triển một phương pháp nhất quán bằng cách sử dụng công nghệ mới nhất và những tiến bộ trong việc phát hiện thay đổi để tạo ra một bản đồ "tốt nhất có thể" về sự thay đổi của cảnh quan.
Đầu ra bao gồm 3 sản phẩm hằng năm: sự thay đổi, độ che phủ đất và việc sử dụng đất. Thay đổi này liên quan cụ thể đến độ che phủ của thảm thực vật và bao gồm sự suy giảm chậm, sự suy giảm nhanh (cũng bao gồm các thay đổi về thuỷ văn như ngập lụt hoặc khô cằn) và sự gia tăng. Những giá trị này được dự đoán cho từng năm trong chuỗi thời gian Landsat và đóng vai trò là sản phẩm cơ bản cho LCMS. Bản đồ độ che phủ và sử dụng đất mô tả độ che phủ đất ở cấp độ dạng sống và việc sử dụng đất ở cấp độ rộng cho mỗi năm.
Vì không có thuật toán nào hoạt động hiệu quả nhất trong mọi trường hợp, nên LCMS sử dụng một nhóm mô hình làm yếu tố dự đoán, giúp cải thiện độ chính xác của bản đồ trên nhiều hệ sinh thái và quy trình thay đổi (Healey và cộng sự, 2018). Nhóm bản đồ về sự thay đổi của LCMS, độ che phủ đất và việc sử dụng đất cho thấy một bức tranh tổng thể về sự thay đổi của cảnh quan trên khắp Hoa Kỳ trong 4 thập kỷ qua.
Các lớp dự đoán cho mô hình LCMS bao gồm các thành phần Landsat và Sentinel 2 hằng năm, đầu ra từ các thuật toán phát hiện thay đổi LandTrendr và CCDC, cũng như thông tin về địa hình. Tất cả các thành phần này đều được truy cập và xử lý bằng Google Earth Engine (Gorelick và cộng sự, 2017).
Để tạo ra các thành phần hằng năm, cFmask (Zhu và Woodcock 2012), cloudScore và TDOM (Chastain và cộng sự, 2019) được áp dụng cho dữ liệu phản xạ cấp 1C ở đỉnh khí quyển của Landsat cấp 1 và Sentinel 2a và 2b. Sau đó, trung vị hằng năm được tính toán để tóm tắt mỗi năm thành một thành phần duy nhất.
Chuỗi thời gian tổng hợp được phân đoạn theo thời gian bằng LandTrendr (Kennedy và cộng sự, 2010; Kennedy et al., 2018; Cohen et al., 2018).
Tất cả các giá trị không có mây và bóng mây cũng được phân đoạn tạm thời bằng thuật toán CCDC (Zhu và Woodcock, 2014).
Các giá trị tổng hợp thô, giá trị phù hợp của LandTrendr, chênh lệch theo cặp, thời lượng phân đoạn, độ lớn thay đổi và độ dốc, cũng như hệ số sin và cosin tháng 9 của CCDC (3 hài âm đầu tiên), giá trị phù hợp và chênh lệch theo cặp, cùng với độ cao, độ dốc, sin của hướng, cosin của hướng và chỉ số vị trí địa hình (Weiss, 2001) từ Tập dữ liệu độ cao quốc gia (NED) được dùng làm biến dự đoán độc lập trong mô hình Rừng ngẫu nhiên (Breiman, 2001).
Dữ liệu tham chiếu được thu thập bằng TimeSync, một công cụ dựa trên web giúp các nhà phân tích hình dung và diễn giải bản ghi dữ liệu Landsat từ năm 1984 đến nay (Cohen và cộng sự, 2010).
Tài nguyên khác
LCMS Data Explorer là một ứng dụng dựa trên web, cho phép người dùng xem, phân tích, tóm tắt và tải dữ liệu LCMS xuống.
Vui lòng xem Bản tóm tắt về các phương pháp LCMS để biết thêm thông tin chi tiết về các phương pháp và đánh giá độ chính xác, hoặc LCMS Geodata Clearinghouse để tải dữ liệu, siêu dữ liệu và tài liệu hỗ trợ.
Hãy liên hệ với [sm.fs.lcms@usda.gov] nếu bạn có câu hỏi hoặc yêu cầu cụ thể về dữ liệu.
Breiman, L., 2001. Học máy. Springer, 45(3): 261-277 doi:10.1023/a:1017934522171
Chastain, R., Housman, I., Goldstein, J., Finco, M. và Tenneson, K., 2019. So sánh thực nghiệm giữa các cảm biến của Sentinel-2A và 2B MSI, Landsat-8 OLI và Landsat-7 ETM về đặc điểm quang phổ ở phần trên cùng của khí quyển trên khắp Hoa Kỳ lục địa. Trong hoạt động Viễn thám môi trường. Science Direct, 221: 274-285 doi:10.1016/j.rse.2018.11.012
Cohen, W. B., Yang, Z., và Kennedy, R., 2010. Phát hiện xu hướng về tình trạng suy thoái và phục hồi rừng bằng cách sử dụng chuỗi thời gian Landsat hằng năm: 2. TimeSync – Công cụ hiệu chuẩn và xác thực. Trong 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., và Gorelick, N., 2018. Một tổ hợp đa phổ LandTrendr để phát hiện tình trạng xáo trộn rừng. Trong lĩnh vực Viễn thám môi trường. 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., và Zhu, Z., 2018. Lập bản đồ sự thay đổi của rừng bằng cách sử dụng phương pháp tổng quát hoá xếp chồng: Một phương pháp kết hợp. Trong lĩnh vực Viễn thám môi trường. Science Direct, 204: 717-728 doi:10.1016/j.rse.2017.09.029
Kennedy, R. E., Yang, Z. và Cohen, W. B., 2010. Phát hiện xu hướng về sự xáo trộn và phục hồi rừng bằng cách sử dụng chuỗi thời gian Landsat hằng năm: 1. LandTrendr – Thuật toán phân đoạn theo thời gian. Trong 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. và Healey, S., 2018. Triển khai thuật toán LandTrendr trên Google Earth Engine. Trong lĩnh vực Viễn thám. MDPI, 10(5): 691 doi:10.3390/rs10050691
Weiss, A.D., 2001. Topographic position and landforms analysis Poster Presentation (Trình bày áp phích về vị trí địa hình và phân tích địa hình), Hội nghị người dùng ESRI, San Diego, CAZhu, Z. và Woodcock, C. E. (2012). Phát hiện đám mây và bóng mây dựa trên đối tượng trong hình ảnh Landsat. Trong lĩnh vực Viễn thám môi trường. Science Direct, 118: 83-94 doi:10.1016/j.rse.2011.10.028
Zhu, Z., và Woodcock, C. E., 2014. Liên tục phát hiện và phân loại thay đổi về mức độ bao phủ đất bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu Landsat hiện có. Trong Remote Sensing of Environment. Science Direct, 144: 152-171 doi:10.1016/j.rse.2014.01.011
Băng tần
Kích thước pixel
30 mét
Băng tần
| Tên | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|
Change |
mét | Sản phẩm thay đổi LCMS theo chủ đề cuối cùng. Tổng cộng có 3 lớp thay đổi (mất chậm, mất nhanh và tăng) được lập bản đồ cho mỗi năm. Mỗi lớp được dự đoán bằng một mô hình Rừng ngẫu nhiên riêng biệt, mô hình này sẽ xuất ra một xác suất (tỷ lệ cây trong mô hình Rừng ngẫu nhiên) rằng pixel thuộc về lớp đó. Do đó, mỗi pixel riêng lẻ có 3 đầu ra mô hình khác nhau cho mỗi năm. Các lớp cuối cùng được chỉ định cho lớp thay đổi có xác suất cao nhất và cũng cao hơn một ngưỡng cụ thể. Mọi điểm ảnh không có giá trị nào cao hơn ngưỡng tương ứng của mỗi lớp đều được chỉ định cho lớp Ổn định. |
Land_Cover |
mét | Sản phẩm cuối cùng về độ che phủ đất theo chủ đề LCMS. Tổng cộng có 14 lớp phủ đất được lập bản đồ hằng năm bằng cách sử dụng dữ liệu tham chiếu TimeSync và thông tin quang phổ lấy từ hình ảnh Landsat. Mỗi lớp được dự đoán bằng một mô hình Rừng ngẫu nhiên riêng biệt, mô hình này sẽ xuất ra một xác suất (tỷ lệ cây trong mô hình Rừng ngẫu nhiên) cho biết pixel thuộc về lớp đó. Do đó, mỗi pixel riêng lẻ có 14 đầu ra mô hình khác nhau cho mỗi năm và các lớp cuối cùng được chỉ định cho lớp phủ mặt đất có xác suất cao nhất. 7 trong số 14 lớp phủ bề mặt cho biết một lớp phủ bề mặt duy nhất, trong đó loại lớp phủ bề mặt đó bao phủ phần lớn diện tích của pixel và không có lớp nào khác bao phủ hơn 10% diện tích của pixel. Ngoài ra còn có 7 lớp học hỗn hợp. Đây là những pixel mà một lớp phủ đất bổ sung bao phủ ít nhất 10% pixel. |
Land_Use |
mét | Sản phẩm cuối cùng về việc sử dụng đất theo chủ đề của LCMS. Tổng cộng có 6 loại hình sử dụng đất được lập bản đồ hằng năm bằng cách sử dụng dữ liệu tham chiếu TimeSync và thông tin quang phổ lấy từ hình ảnh Landsat. Mỗi lớp được dự đoán bằng một mô hình Rừng ngẫu nhiên riêng biệt, mô hình này sẽ xuất ra một xác suất (tỷ lệ cây trong mô hình Rừng ngẫu nhiên) cho biết pixel thuộc về lớp đó. Do đó, mỗi pixel riêng lẻ có 6 đầu ra mô hình khác nhau cho mỗi năm và các lớp cuối cùng được chỉ định cho mục đích sử dụng đất có xác suất cao nhất. |
Change_Raw_Probability_Slow_Loss |
mét | Xác suất được mô hình hoá LCMS thô về Tốc độ mất dữ liệu chậm. Được xác định là: Mất dữ liệu chậm bao gồm các lớp sau đây trong quá trình diễn giải thay đổi TimeSync –
|
Change_Raw_Probability_Fast_Loss |
mét | Xác suất mất dữ liệu nhanh được mô hình hoá theo LCMS thô. Được xác định là: Mất dữ liệu nhanh bao gồm các lớp sau đây trong quá trình diễn giải thay đổi TimeSync –
|
Change_Raw_Probability_Gain |
mét | Xác suất tăng trưởng được mô hình hoá của LCMS thô. Được định nghĩa là: Đất có độ che phủ thực vật tăng lên do sự phát triển và kế thừa trong một hoặc nhiều năm. Áp dụng cho mọi khu vực có thể thể hiện sự thay đổi về quang phổ liên quan đến sự tái sinh của thảm thực vật. Ở những khu vực đã phát triển, sự tăng trưởng có thể là do thảm thực vật trưởng thành và/hoặc bãi cỏ và cảnh quan mới được lắp đặt. Trong rừng, sự tăng trưởng bao gồm sự tăng trưởng của thảm thực vật từ đất trống, cũng như sự tăng trưởng của cây trung gian và cây đồng ưu thế và/hoặc cỏ và cây bụi ở vùng đất thấp hơn. Các phân đoạn Tăng trưởng/Phục hồi được ghi lại sau khi thu hoạch rừng có thể chuyển đổi qua các lớp phủ đất khác nhau khi rừng tái sinh. Để những thay đổi này được coi là tăng trưởng/phục hồi, các giá trị phổ phải tuân thủ chặt chẽ đường xu hướng tăng (ví dụ: độ dốc dương sẽ có giá trị khoảng 0,10 đơn vị NDVI nếu kéo dài đến khoảng 20 năm) và duy trì trong vài năm. |
Land_Cover_Raw_Probability_Trees |
mét | Xác suất thô được mô hình hoá của LCMS đối với Cây. Được định nghĩa là: Phần lớn pixel bao gồm cây còn sống hoặc cây chết đứng. |
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix |
mét | Xác suất được mô hình hoá LCMS thô của hỗn hợp cây bụi và cây cao (Chỉ Đông Nam Alaska). Được xác định là: Phần lớn pixel bao gồm các bụi cây cao hơn 1 mét và cũng bao gồm ít nhất 10% cây còn sống hoặc cây chết đứng. |
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix |
mét | Xác suất được mô hình hoá LCMS thô của hỗn hợp Cây bụi và Cây. Được định nghĩa là: Phần lớn pixel bao gồm cây bụi và cũng bao gồm ít nhất 10% cây còn sống hoặc cây chết đứng. |
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix |
mét | Xác suất thô được mô hình hoá theo LCMS của hỗn hợp Cỏ/Cây thân thảo/Thảo dược và Cây. Được định nghĩa là: Phần lớn pixel bao gồm các loại cỏ lâu năm, cây thân thảo hoặc các dạng thực vật thân thảo khác, đồng thời bao gồm ít nhất 10% cây còn sống hoặc cây chết đứng. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix |
mét | Xác suất được mô hình hoá thô của LCMS đối với hỗn hợp Đất cằn và Cây. Được xác định là: Phần lớn pixel bao gồm đất trống do hoạt động gây xáo trộn (ví dụ: đất do hoạt động dọn dẹp bằng máy móc hoặc khai thác rừng làm lộ ra), cũng như các khu vực cằn cỗi lâu năm như sa mạc, hồ nước mặn, đá lộ thiên (bao gồm cả khoáng chất và các vật liệu địa chất khác do hoạt động khai thác mỏ lộ thiên làm lộ ra), cồn cát, vùng đất mặn và bãi biển. Đường làm bằng đất và sỏi cũng được coi là cằn cỗi và cũng có ít nhất 10% cây còn sống hoặc cây chết đứng. |
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs |
mét | Xác suất được mô hình hoá LCMS thô của Cây bụi cao (Chỉ Đông Nam Alaska). Được xác định là: Phần lớn pixel bao gồm các bụi cây cao hơn 1 mét. |
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs |
mét | Xác suất được mô hình hoá thô của LCMS đối với Cây bụi. Được xác định là: Phần lớn pixel bao gồm cây bụi. |
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Shrubs-Mix |
mét | Xác suất thô được mô hình hoá theo LCMS của hỗn hợp Cỏ/Cây thân thảo/Thảo dược và Cây bụi. Được xác định là: Phần lớn các pixel bao gồm cỏ lâu năm, cây thân thảo hoặc các dạng thực vật thân thảo khác và cũng bao gồm ít nhất 10% cây bụi. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix |
mét | Xác suất thô theo mô hình LCMS của hỗn hợp đất cằn và cây bụi. Được xác định là: Phần lớn pixel bao gồm đất trống do hoạt động gây xáo trộn (ví dụ: đất do hoạt động dọn dẹp bằng máy móc hoặc khai thác rừng làm lộ ra), cũng như các khu vực cằn cỗi lâu năm như sa mạc, hồ nước mặn, đá lộ thiên (bao gồm cả khoáng chất và các vật liệu địa chất khác do hoạt động khai thác mỏ lộ thiên làm lộ ra), cồn cát, vùng đất mặn và bãi biển. Đường làm bằng đất và sỏi cũng được coi là cằn cỗi và cũng có ít nhất 10% là cây bụi. |
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb |
mét | Xác suất thô được mô hình hoá của LCMS đối với Cỏ/Cây thân thảo/Thảo dược. Được định nghĩa là: Phần lớn điểm ảnh bao gồm các loại cỏ lâu năm, cây thân thảo hoặc các dạng thực vật thân thảo khác. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix |
mét | Xác suất thô được mô hình hoá theo LCMS của Đất cằn và Hỗn hợp cỏ/cây thân thảo. Được xác định là: Phần lớn pixel bao gồm đất trống do hoạt động gây xáo trộn (ví dụ: đất do hoạt động dọn dẹp bằng máy móc hoặc khai thác rừng làm lộ ra), cũng như các khu vực cằn cỗi quanh năm như sa mạc, hồ nước mặn, đá lộ thiên (bao gồm cả khoáng chất và các vật liệu địa chất khác do hoạt động khai thác mỏ lộ thiên làm lộ ra), cồn cát, vùng đất mặn và bãi biển. Đường làm bằng đất và sỏi cũng được coi là đất cằn và cũng bao gồm ít nhất 10% cỏ lâu năm, cây thân thảo hoặc các dạng thực vật thân thảo khác. |
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious |
mét | Xác suất được mô hình hoá LCMS thô của Đất cằn hoặc Đất không thấm nước. Được xác định là: Phần lớn pixel bao gồm 1) đất trống do hoạt động gây xáo trộn (ví dụ: đất do hoạt động dọn dẹp bằng máy móc hoặc khai thác rừng làm lộ ra), cũng như các khu vực cằn cỗi quanh năm như sa mạc, hồ nước cạn, mỏm đá (bao gồm cả khoáng chất và các vật liệu địa chất khác do hoạt động khai thác mỏ lộ thiên làm lộ ra), cồn cát, vùng đất mặn và bãi biển. Đường làm bằng đất và sỏi cũng được coi là đất cằn hoặc 2) vật liệu nhân tạo mà nước không thể thấm qua, chẳng hạn như đường trải nhựa, mái nhà và bãi đỗ xe. |
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice |
mét | Xác suất được mô hình hoá thô của LCMS về Tuyết hoặc Băng. Được xác định là: Phần lớn pixel được tạo thành từ tuyết hoặc băng. |
Land_Cover_Raw_Probability_Water |
mét | Xác suất được mô hình hoá thô của LCMS về Nước. Được xác định là: Phần lớn pixel bao gồm nước. |
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture |
mét | Xác suất thô được mô hình hoá của LCMS đối với Nông nghiệp. Được định nghĩa là: Đất được dùng để sản xuất thực phẩm, sợi và nhiên liệu, ở trạng thái có hoặc không có thực vật. Điều này bao gồm nhưng không giới hạn ở đất trồng trọt và đất chưa trồng trọt, đất trồng cỏ khô, vườn cây ăn quả, vườn nho, hoạt động chăn nuôi gia súc trong không gian hạn chế và khu vực trồng để sản xuất trái cây, các loại hạt hoặc quả mọng. Đường chủ yếu dùng cho mục đích nông nghiệp (tức là không dùng cho phương tiện công cộng đi từ thị trấn này sang thị trấn khác) được coi là đất nông nghiệp. |
Land_Use_Raw_Probability_Developed |
mét | Xác suất thô được mô hình hoá của LCMS về trạng thái Đã phát triển. Được định nghĩa là: Đất có công trình nhân tạo (ví dụ: khu dân cư mật độ cao, thương mại, công nghiệp, khai thác mỏ hoặc giao thông vận tải), hoặc hỗn hợp cả thảm thực vật (bao gồm cả cây) và công trình (ví dụ: khu dân cư mật độ thấp, bãi cỏ, cơ sở giải trí, nghĩa trang, hành lang giao thông và tiện ích, v.v.), bao gồm cả bất kỳ vùng đất nào bị thay đổi chức năng do hoạt động của con người. |
Land_Use_Raw_Probability_Forest |
mét | Xác suất được mô hình hoá LCMS thô của Forest. Được định nghĩa là: Đất được trồng hoặc có thảm thực vật tự nhiên và có (hoặc có khả năng có) độ che phủ của cây từ 10% trở lên tại một thời điểm nào đó trong chuỗi diễn thế ngắn hạn. Điều này có thể bao gồm các danh mục rừng tự nhiên, rừng trồng và đất ngập nước có cây gỗ rụng lá, thường xanh và/hoặc hỗn hợp. |
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland |
mét | Xác suất được mô hình hoá LCMS thô của Đất ngập nước không phải rừng. Được định nghĩa là: Vùng đất liền kề hoặc nằm trong mực nước ngầm có thể nhìn thấy (bão hoà vĩnh viễn hoặc theo mùa) chủ yếu là cây bụi hoặc cây mọc trên mặt nước lâu năm. Những vùng đất ngập nước này có thể nằm ở bờ hồ, lòng sông hoặc cửa sông; trên vùng lũ của sông; trong các lưu vực biệt lập; hoặc trên sườn dốc. Chúng cũng có thể xuất hiện dưới dạng các hố nước trên đồng cỏ, mương thoát nước và ao nuôi cá trong cảnh quan nông nghiệp, đồng thời cũng có thể xuất hiện dưới dạng các hòn đảo ở giữa hồ hoặc sông. Các ví dụ khác cũng bao gồm đầm lầy, đầm than bùn, đầm nước, vùng đất lầy, vùng đất than bùn, vùng nước tù, vùng đất ngập nước và vùng nước chảy chậm. |
Land_Use_Raw_Probability_Other |
mét | Xác suất được mô hình hoá thô của LCMS về danh mục Khác. Được xác định là: Đất (bất kể mục đích sử dụng) mà xu hướng quang phổ hoặc bằng chứng hỗ trợ khác cho thấy đã xảy ra sự kiện xáo trộn hoặc thay đổi nhưng không thể xác định nguyên nhân chính xác hoặc loại thay đổi không đáp ứng bất kỳ danh mục quy trình thay đổi nào được xác định ở trên. |
Land_Use_Raw_Probability_Rangeland-or-Pasture |
mét | Xác suất thô theo mô hình LCMS của Đất đồng cỏ hoặc Đất chăn thả. Được xác định là: Lớp này bao gồm mọi khu vực thuộc một trong hai trường hợp sau: a.) Đất chăn thả, nơi thảm thực vật là hỗn hợp của các loại cỏ, cây bụi, cây thân thảo và cây giống cỏ bản địa chủ yếu phát sinh từ các yếu tố và quy trình tự nhiên như lượng mưa, nhiệt độ, độ cao và lửa, mặc dù hoạt động quản lý hạn chế có thể bao gồm cả việc đốt có kiểm soát cũng như hoạt động chăn thả của động vật ăn cỏ hoang dã và gia súc; hoặc b.) Đồng cỏ, nơi thảm thực vật có thể bao gồm nhiều loại cỏ tự nhiên, cây thân thảo và thảo mộc đến thảm thực vật được quản lý nhiều hơn, chủ yếu là các loài cỏ được gieo hạt và quản lý để duy trì gần như độc canh. |
Thay đổi bảng lớp
| Giá trị | Màu | Mô tả |
|---|---|---|
| 1 | #3d4551 | Ổn định |
| 2 | #f39268 | Tổn thất chậm |
| 3 | #d54309 | Giảm cân nhanh |
| 4 | #00a398 | Độ nhạy |
| 5 | #1b1716 | Mặt nạ vùng không xử lý |
Bảng phân loại độ che phủ đất
| Giá trị | Màu | Mô tả |
|---|---|---|
| 1 | #005e00 | Cây |
| 2 | #008000 | Hỗn hợp cây bụi và cây cao (Chỉ ở Đông Nam Á) |
| 3 | #00cc00 | Danh sách kết hợp cây bụi và cây |
| 4 | #b3ff1a | Hỗn hợp cỏ/cây thân thảo/thảo mộc và cây |
| 5 | #99ff99 | Cảnh vật cằn cỗi và cây cối |
| 6 | #b30088 | Cây bụi cao (Chỉ ở Đông Nam Alaska) |
| 7 | #e68a00 | Cây bụi |
| 8 | #ffad33 | Hỗn hợp cỏ/cây thân thảo/thảo mộc và cây bụi |
| 9 | #ffe0b3 | Hỗn hợp đất cằn và cây bụi |
| 10 | #ffff00 | Cỏ/Cây thân thảo/Thảo mộc |
| 11 | #aa7700 | Hỗn hợp đất cằn và cỏ/cây thân thảo/thảo mộc |
| 12 | #d3bf9b | Cằn cỗi hoặc Không thấm nước |
| 13 | #ffffff | Tuyết hoặc băng |
| 14 | #4780f3 | Nước |
| 15 | #1b1716 | Mặt nạ vùng không xử lý |
Bảng phân loại việc sử dụng đất
| Giá trị | Màu | Mô tả |
|---|---|---|
| 1 | #efff6b | Nông nghiệp |
| 2 | #ff2ff8 | Đã phát triển |
| 3 | #1b9d0c | Rừng |
| 4 | #97ffff | Đất ngập nước không phải là rừng |
| 5 | #a1a1a1 | Khác |
| 6 | #c2b34a | Đồng cỏ hoặc bãi chăn thả |
| 7 | #1b1716 | Mặt nạ vùng không xử lý |
Thuộc tính hình ảnh
Thuộc tính hình ảnh
| Tên | Loại | Mô tả |
|---|---|---|
| study_area | STRING | LCMS hiện bao phủ CONUS và Đông Nam Alaska. Trong thời gian sắp tới, tính năng này sẽ được mở rộng để bao gồm tất cả các tiểu bang và lãnh thổ của Hoa Kỳ. Các giá trị có thể là: "SEAK" hoặc "CONUS" |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Cục Lâm nghiệp Hoa Kỳ không bảo đảm (dù rõ ràng hay ngụ ý), bao gồm cả việc đảm bảo khả năng thương mại và tính phù hợp cho một mục đích cụ thể, cũng như không chịu trách nhiệm pháp lý hoặc trách nhiệm đối với tính chính xác, độ tin cậy, tính hoàn chỉnh hoặc tính hữu ích của dữ liệu không gian địa lý này, hoặc đối với việc sử dụng dữ liệu không gian địa lý này không đúng cách hoặc không chính xác. Những dữ liệu không gian địa lý và bản đồ hoặc đồ hoạ liên quan này không phải là tài liệu pháp lý và không được dùng làm tài liệu pháp lý. Bạn không được sử dụng dữ liệu và bản đồ để xác định danh hiệu, quyền sở hữu, nội dung mô tả hoặc ranh giới pháp lý, phạm vi tài phán pháp lý hoặc các quy định hạn chế có thể áp dụng cho đất công hoặc đất tư. Dữ liệu và bản đồ có thể mô tả hoặc không mô tả các mối nguy hiểm tự nhiên, đồng thời người dùng đất cần thận trọng. Dữ liệu này mang tính linh hoạt và có thể thay đổi theo thời gian. Người dùng chịu trách nhiệm xác minh các giới hạn của dữ liệu không gian địa lý và sử dụng dữ liệu cho phù hợp.
Những dữ liệu này được thu thập bằng nguồn tài trợ của Chính phủ Hoa Kỳ và bạn có thể sử dụng mà không cần có thêm quyền hoặc trả thêm phí. Nếu bạn sử dụng những dữ liệu này trong một ấn phẩm, bản trình bày hoặc sản phẩm nghiên cứu khác, vui lòng sử dụng thông tin trích dẫn sau:
Cục Lâm nghiệp Hoa Kỳ. 2021. Hệ thống giám sát thay đổi cảnh quan của USFS phiên bản 2020.5. Thành phố Salt Lake, Utah.
Trích dẫn
Cục Lâm nghiệp Hoa Kỳ. 2021. Hệ thống giám sát sự thay đổi cảnh quan của USFS, phiên bản 2020.5. Thành phố Salt Lake, Utah.
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (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);