USFS Landscape Change Monitoring System v2020.6 (Puerto Rico - US Virgin Islands only) [deprecated]

USFS/GTAC/LCMS/v2020-6
זמינות קבוצת הנתונים
1985-06-01T00:00:00Z–2021-05-31T00:00:00Z
ספק קבוצת הנתונים
קטע קוד ל-Earth Engine
ee.ImageCollection("USFS/GTAC/LCMS/v2020-6")
תגים
שינוי
change-detection
יער
gtac
כיסוי השטח
נגזר מ-Landsat
שימוש בקרקע
landuse-landcover
lcms
redcastle-resources
rmrs
sentinel2-derived
פעולות על ציר הזמן
USDA
usfs

תיאור

המוצר הזה הוא חלק מחבילת הנתונים של מערכת המעקב אחר שינויים בנוף (LCMS). מוצגים שינויים לפי מודל LCMS, כיסוי קרקע ו/או סיווגים של שימוש בקרקע לכל שנה. גרסת ה-LCMS הזו מכסה את פוארטו ריקו ואת איי הבתולה של ארה"ב (PRUSVI).

‫LCMS היא מערכת שמבוססת על חישה מרחוק למיפוי ולמעקב אחר שינויים בנוף בארצות הברית. המטרה שלה היא לפתח גישה עקבית באמצעות הטכנולוגיה העדכנית וההתפתחויות בזיהוי שינויים, כדי ליצור מפה של שינויים בנוף ברמת הדיוק הכי גבוהה שאפשר.

הפלט כולל שלושה מוצרים שנתיים: שינוי, כיסוי קרקע ושימוש בקרקע. השינוי קשור באופן ספציפי לכיסוי צמחייה וכולל אובדן איטי, אובדן מהיר (שכולל גם שינויים הידרולוגיים כמו הצפה או ייבוש) ועלייה. הערכים האלה נחזים לכל שנה בסדרת הזמן של Landsat ומשמשים כמוצרי הבסיס של LCMS. במפות של כיסוי הקרקע ושימוש הקרקע מוצג כיסוי הקרקע ברמת צורת החיים ושימוש הקרקע ברמה רחבה לכל שנה.

מכיוון שאין אלגוריתם שמשיג את התוצאות הכי טובות בכל המצבים, LCMS משתמשת באנסמבל של מודלים ככלי חיזוי, מה שמשפר את דיוק המפה במגוון של מערכות אקולוגיות ותהליכי שינוי (Healey et al., ‫2018). התוצאה היא חבילה של מפות שמתארות שינויים במערכות ניהול קרקע (LCMS), בכיסוי הקרקע ובשימוש בקרקע. המפות האלה מציגות תמונה הוליסטית של שינויים בנוף בארצות הברית במהלך ארבעת העשורים האחרונים.

שכבות החיזוי של מודל LCMS כוללות פלט מאלגוריתמים לזיהוי שינויים של LandTrendr ו-CCDC, ומידע על השטח. הגישה לכל הרכיבים האלה והעיבוד שלהם מתבצעים באמצעות Google Earth Engine (Gorelick et al., ‫2017).

נתוני השתקפות בחלק העליון של האטמוספרה ברמה 1C של Landsat Tier 1 ושל Sentinel 2A, ‏ 2B משמשים ישירות ב-CCDC וליצירת תמונות מורכבות שנתיות עבור LandTrendr. נעשה שימוש ב-cFmask (Zhu and Woodcock, 2012) (Landsat בלבד), ב-cloudScore (Chastain et al., ‫2019) (Landsat-only), ו-s2cloudless (Sentinel-Hub, 2021) (Sentinel 2-only) משמשים למיסוך עננים, בעוד ש-TDOM (Chastain et al., ‫2019) משמשת להסתרת צללי עננים (Landsat ו-Sentinel 2). במקרה של LandTrendr, המערכת מחשבת את המדואיד השנתי כדי לסכם את הערכים ללא עננים וצללי עננים מכל שנה לקומפוזיציה אחת.

סדרת הזמנים המורכבת מפולחת באופן זמני באמצעות LandTrendr (Kennedy ‫2010; Kennedy et al., ‫2018; Cohen et al., ‫2018).

כל הערכים של עננים וצללי עננים חולקו גם הם באופן זמני באמצעות אלגוריתם CCDC (Zhu and Woodcock, 2014).

הערכים המורכבים הגולמיים, הערכים המותאמים של LandTrendr, ההבדלים בין זוגות, משך הפלח, גודל השינוי והשיפוע, ומקדמי הסינוס והקוסינוס של CCDC בספטמבר (3 ההרמוניות הראשונות), הערכים המותאמים וההבדלים בין זוגות, יחד עם הגובה, השיפוע, סינוס ההיבט, קוסינוס ההיבט ומדדי המיקום הטופוגרפי (Weiss,‏ 2001) ממודלים דיגיטליים של גובה פני השטח של פורטו ריקו (Taylor et al‏ 2008) וממודל דיגיטלי של גובה פני השטח של NOAA (המינהל הלאומי לאוקיינוסים ולאטמוספירה) באיי הבתולה של ארה"ב (Love et al. ‎‏ 2014), משמשים כמשתנים בלתי תלויים לחיזוי במודל Random Forest (Breiman,‏ 2001).

נתוני הייחוס נאספים באמצעות TimeSync, כלי מבוסס-אינטרנט שעוזר לאנליסטים להציג את רשומת הנתונים של Landsat משנת 1984 ועד היום ולפרש אותה (Cohen et al., 2010).

מקורות מידע נוספים

אפשר לפנות אל [sm.fs.lcms@usda.gov] בכל שאלה או בקשה ספציפית לנתונים. * Breiman, L., ‫2001. למידת מכונה. Springer, 45(3): 261-277 doi:10.1023/a:1017934522171

  • Chastain, R., Housman, I., Goldstein, J., Finco, M., and Tenneson, K., ‫2019. השוואה אמפירית בין חיישנים של Sentinel-2A ו-2B MSI, ‏ Landsat-8 OLI ו-Landsat-7 ETM, מאפיינים ספקטרליים של החלק העליון של האטמוספירה מעל ארצות הברית הרציפה. בחישה מרחוק של הסביבה. Science Direct, 221: 274-285 doi:10.1016/j.rse.2018.11.012

  • Cohen, W. B., Yang, Z., and Kennedy, R., ‫2010. זיהוי מגמות בהפרעות ביערות ובהתאוששות שלהם באמצעות סדרות זמן שנתיות של Landsat: 2. TimeSync – כלים לכיול ולאימות. ב-Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2911-2924 doi:10.1016/j.rse.2010.07.010

  • Cohen, W. B., יאנג, ז. (Yang, Z.‎), Healey, S. P., קנדי, ר. E., and Gorelick, N., ‫2018. אנסמבל רב-ספקטרלי של LandTrendr לזיהוי הפרעות ביערות. ב-Remote Sensing of Environment. ‫Science Direct, 205: 131-140 doi:10.1016/j.rse.2017.11.015

  • Healey, S. P., Cohen, W. B., יאנג, ז. (Yang, Z.‎), Kenneth Brewer, C., Brooks, E. B., Gorelick, N., Hernandez, A. J., Huang, C., ג'וזף יוז, מ', קנדי, ר. E., לאבלנד, טקסס R., Moisen, G. G., Schroeder, T. A., Stehman, S. V., Vogelmann, J. E., Woodcock, C. E., יאנג, ל. (Yang, L.) וג'ו, ז. (Zhu, Z.), ‫2018. מיפוי שינויים ביערות באמצעות הכללה מוערמת: גישה משולבת. ב-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. זיהוי מגמות בהפרעות ביערות ובהתאוששות שלהם באמצעות סדרות זמן שנתיות של Landsat: 1. LandTrendr – אלגוריתמים לפילוח זמני. ב-Remote Sensing of Environment. ‪Science Direct, 114(12): 2897-2910 doi:10.1016/j.rse.2010.07.008

  • Kennedy, R., יאנג, ז. (Yang, Z.‎), Gorelick, N., Braaten, J., Cavalcante, L., Cohen, W., and Healey, S., ‫2018. הטמעה של אלגוריתם LandTrendr ב-Google Earth Engine. בחישה מרחוק. MDPI, 10(5): 691 doi:10.3390/rs10050691

  • Love, M.R., סאת'רלנד, מ. (Sutherland, M.‎), Beasley, L., קריניאן, קיי.אס. (Carignan, K.S.‎), Eakins, B.W. (2014). מודלים דיגיטליים של גבהים באיי הבתולה של ארה"ב. בפרסום פנימי של NOAA National Geophysical Data Center.

  • Sentinel-Hub (2021). Sentinel 2 Cloud Detector. [אונליין]. זמין בכתובת: https://github.com/sentinel-hub/sentinel2-cloud-detector (הגישה האחרונה: 2021)

  • Taylor, L.A., Eakins, B.W., קריניאן, קיי.אס. (Carignan, K.S.‎), Warnken, R.R., סזונובה, טי. (Sazonova, T.‎), Schoolcraft, D.C. (2008). מודלים דיגיטליים של גבהים בפוארטו ריקו: תהליכים, מקורות נתונים וניתוח. ‫NOAA Technical Memorandum NESDIS NGDC-13, National Geophysical Data Center, Boulder, CO. (27 pp).

  • Weiss, A.D., ‫2001. ניתוח של מיקום טופוגרפי וצורות נוף, מצגת פוסטר, כנס משתמשי ESRI, סן דייגו, קליפורניהZhu, Z., and Woodcock, C. ה. (2012). זיהוי עננים וצללי עננים בתמונות Landsat על בסיס אובייקטים. ב-Remote Sensing of Environment. ‫Science Direct, 118: 83-94 doi:10.1016/j.rse.2011.10.028

  • Zhu, Z., and Woodcock, C. E., ‫2014. זיהוי רציף של שינויים וסיווג של כיסוי הקרקע באמצעות כל הנתונים הזמינים של Landsat. ב-Remote Sensing of Environment. Science Direct, 144: 152-171 doi:10.1016/j.rse.2014.01.011

תחום תדרים

גודל הפיקסל
30 מטרים

תחום תדרים

שם גודל הפיקסל תיאור
Change מטרים

שינוי סופי במוצר LCMS לפי נושא. בכל שנה ממופים שלושה סוגים של שינויים (ירידה איטית, ירידה מהירה ועלייה). כל מחלקה נחזית באמצעות מודל נפרד של Random Forest, שמפיק הסתברות (פרופורציה של העצים בתוך מודל Random Forest) לכך שהפיקסל שייך למחלקה הזו. לכן, לכל פיקסל יש שלוש תוצאות שונות של המודל לכל שנה. הכיתות הסופיות מוקצות לכיתת השינוי עם ההסתברות הגבוהה ביותר שגם גבוהה מסף שצוין. כל פיקסל שלא כולל ערך מעל הסף המתאים של כל מחלקה מוקצה למחלקה Stable.
Land_Cover מטרים

מוצר סופי של כיסוי הקרקע של LCMS לפי נושא. בכל שנה ממופים 14 סוגים של כיסוי קרקע באמצעות נתוני ייחוס של TimeSync ומידע ספקטרלי שנגזר מתמונות Landsat. כל מחלקה נחזית באמצעות מודל נפרד של יער אקראי, שמפיק הסתברות (פרופורציה של העצים במודל היער האקראי) לכך שהפיקסל שייך למחלקה הזו. לכן, לכל פיקסל יש 14 פלטים שונים של מודלים לכל שנה, והסיווגים הסופיים מוקצים לכיסוי הקרקע עם ההסתברות הגבוהה ביותר. שבעה מתוך 14 סוגי כיסוי הקרקע מציינים כיסוי קרקע יחיד, שבו סוג כיסוי הקרקע מכסה את רוב השטח של הפיקסל, ואף סוג אחר לא מכסה יותר מ-10% מהפיקסל. יש גם שבעה שיעורים מעורבים. הפיקסלים האלה מייצגים אזורים שבהם סוג כיסוי קרקע נוסף מכסה לפחות 10% מהפיקסל.
Land_Use מטרים

מוצר סופי של שימוש בקרקע ב-LCMS לפי נושא. בכל שנה ממופים 6 סוגים של שימוש בקרקע באמצעות נתוני ייחוס של TimeSync ומידע ספקטרלי שמופק מתמונות Landsat. כל מחלקה נחזית באמצעות מודל נפרד של יער אקראי, שמפיק הסתברות (פרופורציה של העצים במודל היער האקראי) לכך שהפיקסל שייך למחלקה הזו. לכן, לכל פיקסל יש 6 פלטים שונים של מודלים לכל שנה, והסיווגים הסופיים מוקצים לשימוש בקרקע עם ההסתברות הכי גבוהה.
Change_Raw_Probability_Slow_Loss מטרים

ההסתברות הגולמית של LCMS שחושבה לאובדן איטי. ההגדרה היא: אובדן איטי כולל את המחלקות הבאות מפרשנות תהליך השינוי של TimeSync –

  • ירידה מבנית – קרקע שבה עצים או צמחייה מעוצה אחרת משתנים פיזית בגלל תנאי גידול לא נוחים שנובעים מגורמים לא אנתרופוגניים או לא מכניים. בדרך כלל, סוג כזה של אובדן יוצר מגמה באותות הספקטרליים (למשל, ירידה ב-NDVI, ירידה ברטיבות, עלייה ב-SWIR וכו'), אבל המגמה יכולה להיות עדינה. הידרדרות מבנית מתרחשת בסביבות עם צמחייה מעוצה, לרוב כתוצאה מחרקים, מחלות, בצורת, גשם חומצי וכו'. הידרדרות מבנית יכולה לכלול אירועים של נשירת עלים שלא מובילים לתמותה, כמו במקרים של נגיעות בעש צועני ובזחל של עש האשוח, שמהם הצמחייה עשויה להשתקם תוך שנה או שנתיים.

  • ירידה ספקטרלית – תרשים שבו האות הספקטרלי מראה מגמה באחד או יותר מהפסי הספקטרליים או האינדקסים (למשל, ירידה ב-NDVI, ירידה במידת הרטיבות, עלייה ב-SWIR וכו'). דוגמאות למקרים כאלה: א) צמחייה לא יערנית ולא מעוצה שמציגה מגמת ירידה (למשל, ירידה ב-NDVI, ירידה ברטיבות, עלייה ב-SWIR וכו'), או ב) צמחייה מעוצה שמציגה מגמת ירידה שלא קשורה לאובדן של צמחייה מעוצה, למשל כשחופות של עצים בוגרים נסגרות וגורמות להצללה מוגברת, כששינוי בהרכב המינים עובר מעצים מחטניים לעצים רחבי עלים, או כשמזג אוויר יבש (בניגוד לבצורת חזקה יותר וחדה יותר) גורם לירידה ניכרת בחוזק הצמחייה, אבל לא לאובדן של חומר מעוצה או של שטח עלים.
Change_Raw_Probability_Fast_Loss מטרים

ההסתברות המחושבת של אובדן מהיר, כפי שמודל LCMS חוזה. הגדרה: אובדן מהיר כולל את המחלקות הבאות מפרשנות תהליך השינוי של TimeSync –

  • שריפה – קרקע שעברה שינוי כתוצאה משריפה, ללא קשר לגורם ההצתה (טבעי או אנתרופוגני), לחומרה או לשימוש בקרקע.

  • קציר – קרקע יערנית שבה עצים, שיחים או צמחייה אחרת נכרתו או הוסרו באמצעים אנתרופוגניים. דוגמאות לכך הן כריתת עצים, כריתת עצים שנפגעו משריפה או מהתפרצות של מזיקים, דילול עצים והנחיות אחרות לניהול יערות (למשל, כריתת עצים להגנה על עצים צעירים או כריתת עצים להפצת זרעים).

  • מכני – קרקע לא מיוערת שבה עצים, שיחים או צמחייה אחרת נחתכו או הוסרו באופן מכני באמצעות שרשור, גירוד, ניסור שיחים, דחפור או כל שיטה אחרת להסרת צמחייה שלא מיוערת.

  • רוח/קרח – קרקע (ללא קשר לשימוש) שבה הצמחייה משתנה בגלל רוח מסופות הוריקן, טורנדו, סופות ואירועי מזג אוויר קשים אחרים, כולל גשם מקפיא מסופות קרח.

  • הידרולוגיה – קרקע שבה שיטפון שינה באופן משמעותי את כיסוי העצים או רכיבים אחרים של כיסוי הקרקע, ללא קשר לשימוש בקרקע (לדוגמה, תערובות חדשות של חצץ וצמחייה בתוך אפיקי נחלים ובסביבתם אחרי שיטפון).

  • פסולת – קרקע (ללא קשר לשימוש) שעברה שינוי כתוצאה מתנועת חומרים טבעיים שקשורה למפולות, לשלגים, להרי געש, לזרמי פסולת וכו'.

  • אחר – קרקע (ללא קשר לשימוש) שבה המגמה הספקטרלית או ראיות תומכות אחרות מצביעות על כך שהתרחשו הפרעה או אירוע שינוי, אבל לא ניתן לקבוע את הסיבה הסופית או שסוג השינוי לא עומד באף אחת מהקטגוריות של תהליך השינוי שמוגדרות למעלה.
Change_Raw_Probability_Gain מטרים

ההסתברות הגולמית של LCMS לרווח, כפי שהיא מחושבת על ידי המודל. הגדרה: קרקע שבה חל גידול בצמחייה בעקבות צמיחה והתפתחות במשך שנה אחת או יותר. רלוונטי לכל האזורים שבהם עשויים להיות שינויים ספקטרליים שקשורים לצמיחה מחדש של צמחייה. באזורים מפותחים, הצמיחה יכולה להיות תוצאה של צמחייה בוגרת או של מדשאות וגינון חדשים. ביערות, גידול כולל צמיחת צמחייה מאדמה חשופה, וגם צמיחה מעל עצים בינוניים ועצים דומיננטיים משותפים ו/או דשא ושיחים נמוכים יותר. סביר להניח שפלחים של צמיחה או התאוששות שתועדו אחרי כריתת יערות יעברו בין סוגים שונים של כיסוי קרקע כשהיער יתחדש. כדי שהשינויים האלה ייחשבו כצמיחה או כהתאוששות, הערכים הספקטרליים צריכים להיות קרובים לקו מגמה עולה (לדוגמה, שיפוע חיובי שאם יוארך ל-20 שנה בערך, יהיה בסדר גודל של 0.10 יחידות של NDVI) שנמשך כמה שנים.
Land_Cover_Raw_Probability_Trees מטרים

ההסתברות המחושבת של עצים לפי מודל LCMS גולמי. ההגדרה: רוב הפיקסלים מורכבים מעצים חיים או מעצים מתים שעומדים.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix מטרים

ההסתברות הגולמית שחושבה על ידי מודל LCMS לגבי Tall Shrubs and Trees Mix (דרום-מזרח אסיה בלבד). ההגדרה: רוב הפיקסל מורכב משיחים בגובה של יותר ממטר, וגם מורכב מ-10% לפחות של עצים חיים או עצים מתים שעומדים.
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix מטרים

הסתברות משוערת גולמית של תערובת שיחים ועצים לפי LCMS. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב משיחים, וגם מ-10% לפחות של עצים חיים או עצים מתים שעומדים.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix מטרים

הסתברות משוערת גולמית של תערובת דשא/צמחים עשבוניים/עשבים ועצים לפי מודל LCMS. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב מדשאים רב-שנתיים, מצמחי מרפא או מצורות אחרות של צמחייה עשבונית, וגם מורכב מ-10% לפחות של עצים חיים או עצים מתים שעומדים.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix מטרים

ההסתברות הגולמית של תערובת של קרקע חשופה ועצים, שחושבה על סמך מודל LCMS. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב מקרקע חשופה שנחשפה כתוצאה מהפרעה (למשל, קרקע שנחשפה כתוצאה מפינוי מכני או כריתת יערות), וגם מאזורים שוממים באופן קבוע כמו מדבריות, מישורי מלח, סלעים חשופים (כולל מינרלים וחומרים גיאולוגיים אחרים שנחשפו כתוצאה מפעולות כרייה על פני השטח), דיונות חול, אגמי מלח וחופים. גם דרכים שעשויות מעפר ומחצץ נחשבות לקרקע לא פורייה, והן כוללות לפחות 10% עצים חיים או עצים מתים.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs מטרים

ההסתברות הגולמית של LCMS שמוצגת במודל של שיחים גבוהים (דרום-מזרח אסיה בלבד). הגדרה: רוב הפיקסל מורכב משיחים בגובה של יותר ממטר.
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs מטרים

ההסתברות הגולמית של שיחים שחושבה על ידי מודל LCMS. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב משיחים.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Shrubs-Mix מטרים

הסבירות המחושבת לפי מודל LCMS של תערובת עשבים, צמחים ושיחים. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב מדשאים רב-שנתיים, מצמחי מרפא או מצורות אחרות של צמחייה עשבונית, וגם מורכב משיחים בשיעור של 10% לפחות.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix מטרים

ההסתברות הגולמית של LCMS שנוצרה על סמך מודל של Barren and Shrubs Mix. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב מקרקע חשופה שנחשפה כתוצאה מהפרעה (למשל, קרקע שנחשפה כתוצאה מפינוי מכני או כריתת יערות), וגם מאזורים שוממים באופן קבוע כמו מדבריות, מישורי מלח, סלעים חשופים (כולל מינרלים וחומרים גיאולוגיים אחרים שנחשפו כתוצאה מפעולות כרייה על פני השטח), דיונות חול, אגמי מלח וחופים. כבישים שעשויים מעפר ומחצץ נחשבים גם הם לשטח חשוף, וכוללים לפחות 10% שיחים.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb מטרים

ההסתברות הגולמית של LCMS שמוצגת כמודל של דשא/עשב/צמח. הגדרה: רוב הפיקסלים מורכבים מדשאים רב-שנתיים, מצמחי מרפא או מצורות אחרות של צמחייה עשבונית.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix מטרים

הסתברות גולמית שעברה מודלים של LCMS של Barren ו-Grass/Forb/Herb Mix. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב מאדמה חשופה שנחשפה כתוצאה מהפרעה (למשל, אדמה שנחשפה כתוצאה מפינוי מכני או כריתת יערות), וגם מאזורים שוממים באופן קבוע כמו מדבריות, מישורי מלח, סלעים חשופים (כולל מינרלים וחומרים גיאולוגיים אחרים שנחשפו כתוצאה מפעולות כרייה על פני השטח), דיונות חול, אגמי מלח וחופים. גם דרכים שעשויות מעפר ומחצץ נחשבות לשטח חשוף, והן כוללות לפחות 10% עשבים רב-שנתיים, צמחי מרפא או צורות אחרות של צמחייה עשבונית.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious מטרים

הסבירות הגולמית של LCMS למצב Barren או Impervious. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב מ-1) קרקע חשופה שנחשפה כתוצאה מהפרעה (למשל, קרקע שנחשפה כתוצאה מפינוי מכני או כריתת יערות), וגם מאזורים שוממים באופן קבוע כמו מדבריות, מישורי מלח, סלעים חשופים (כולל מינרלים וחומרים גיאולוגיים אחרים שנחשפו כתוצאה מפעולות כרייה על פני השטח), דיונות חול, אגמי מלח וחופים. כמו כן, נכללים בכך כבישים שעשויים מעפר ומחצץ, או 2) חומרים מלאכותיים שמים לא יכולים לחדור דרכם, כמו כבישים סלולים, גגות וחניונים.
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice מטרים

הסבירות הגולמית שמוצגת במודל LCMS לשלג או לקרח. ההגדרה: רוב הפיקסלים מורכב משלג או מקרח.
Land_Cover_Raw_Probability_Water מטרים

ההסתברות הגולמית של מים שחושבה על ידי מודל LCMS. ההגדרה: רוב הפיקסל מורכב ממים.
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture מטרים

ההסתברות הגולמית של LCMS (סיווג כיסוי קרקע) שמוצגת במודל של חקלאות. הגדרה: קרקע שמשמשת לייצור מזון, סיבים ודלקים, שנמצאת במצב צמחייה או במצב ללא צמחייה. ההגדרה הזו כוללת, בין היתר, שטחי גידול מעובדים ולא מעובדים, שטחי חציר, מטעים, כרמים, שטחים לגידול בעלי חיים ושטחים שבהם נשתלו עצים או שיחים להפקת פירות, אגוזים או פירות יער. כבישים שמשמשים בעיקר לשימוש חקלאי (כלומר, לא משמשים לתחבורה ציבורית מעיר לעיר) נחשבים לשימוש בקרקע חקלאית.
Land_Use_Raw_Probability_Developed מטרים

ההסתברות הגולמית של LCMS (מערכת לניהול תוכן למידה) שפותחה. הגדרה: קרקע שמכוסה במבנים מעשה ידי אדם (למשל: מגורים בצפיפות גבוהה, מסחר, תעשייה, כרייה או תחבורה), או תערובת של צמחייה (כולל עצים) ומבנים (למשל: מגורים בצפיפות נמוכה, מדשאות, מתקני פנאי, בתי קברות, מסדרונות תחבורה ושירותים וכו'), כולל כל קרקע שעברה שינוי פונקציונלי כתוצאה מפעילות אנושית.
Land_Use_Raw_Probability_Forest מטרים

ההסתברות הגולמית של יער שחושבה על ידי מודל LCMS. מוגדר כ: קרקע ששתולים בה צמחים או שיש בה צמחייה טבעית, ושכוללת (או סביר להניח שתכלול) כיסוי עצים של 10% או יותר בשלב כלשהו במהלך רצף סוקצסיוני בטווח הקצר. יכול להיות שהסיווגים האלה יכללו יערות טבעיים נשירים, ירוקי עד או מעורבים, מטעי יער וביצות מיוערות.
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland מטרים

ההסתברות לפי מודל LCMS של ביצות שאינן יערות. מוגדר כ: קרקעות סמוכות או בתוך מי תהום גלויים (רוויים באופן קבוע או עונתי) שבהם יש בעיקר שיחים או צמחים שצומחים מתוך המים. שטחי ביצות יכולים להיות ממוקמים בקרבת חופים של אגמים, ערוצי נהרות או שפכי נהרות, במישורי הצפה של נהרות, באזורי ניקוז מבודדים או במדרונות. הם יכולים להופיע גם כבריכות עונתיות בערבות, כתעלות ניקוז וכבריכות להשקיית בקר בנופים חקלאיים, וגם כאיים באמצע אגמים או נהרות. דוגמאות נוספות כוללות גם ביצות, אדמות כבול, ביצות מלוחות, ביצות טובעניות, ביצות טחב, ביצות עשבוניות, ביצות עם צמחייה נמוכה וביצות עם נחלים.
Land_Use_Raw_Probability_Other מטרים

הסתברות גולמית של LCMS שעברה מודלים של 'אחר'. מוגדר כ: קרקע (ללא קשר לשימוש) שבה המגמה הספקטרלית או ראיות תומכות אחרות מצביעות על כך שהתרחשו הפרעה או אירוע שינוי, אבל לא ניתן לקבוע את הסיבה הסופית או שסוג השינוי לא עומד באף אחת מקטגוריות תהליך השינוי שמוגדרות למעלה.
Land_Use_Raw_Probability_Rangeland-or-Pasture מטרים

ההסתברות הגולמית שחושבה על ידי מודל LCMS לגבי שטחי מרעה. הגדרה: הקטגוריה הזו כוללת כל אזור שמתקיים בו אחד מהתנאים הבאים: א) שטחי מרעה, שבהם הצמחייה היא תערובת של עשבים מקומיים, שיחים, עשבוניים וצמחים דמויי עשב, שצומחים בעיקר כתוצאה מגורמים ותהליכים טבעיים כמו גשם, טמפרטורה, גובה ושריפה, למרות שניהול מוגבל עשוי לכלול גם שריפה מבוקרת וגם רעייה של בעלי חיים מקומיים ופראיים או ב.) שטח מרעה שבו הצמחייה יכולה להיות מגוונת, בעיקר עשבים טבעיים, צמחי מרפא וצמחים רחבי עלים, או צמחייה מנוהלת יותר שבה יש בעיקר מיני עשבים שנזרעו וטופלו כדי לשמור על מצב של מונוקולטורה.
QA_Bits מטרים

מידע נוסף על המקור של ערכי הפלט השנתיים של מוצר LCMS.

שינוי טבלת הסיווג

ערך צבע תיאור
1 #3d4551

אורווה
2 #f39268

ירידה איטית
3 #d54309

Fast Loss
4 ‎#00a398

הגברה
5 #1b1716

מסכה של אזור ללא עיבוד

טבלת סיווג של כיסוי הקרקע

ערך צבע תיאור
1 #005e00

עצים
2 #008000

Tall Shrubs & Trees Mix (SEAK Only)
3 #00cc00

מיקס של שיחים ועצים
4 #b3ff1a

תערובת של דשא, עשבים ועצים
5 #99ff99

מיקס של נוף מדברי ועצים
6 #b30088

שיחים גבוהים (דרום-מזרח אסיה בלבד)
7 #e68a00

שיחים
8 #ffad33

תערובת של עשבים, צמחים ועשבי תיבול ושיחים
9 #ffe0b3

מיקס של צמחייה דלילה ושיחים
10 ‎#ffff00

עשב/צמח עשבוני/תבלין
11 #aa7700

Barren & Grass/Forb/Herb Mix
12 #d3bf9b

שומם או אטום
13 #ffffff

שלג או קרח
14 #4780f3

מים
15 #1b1716

מסכה של אזור ללא עיבוד

טבלת סיווג של שימוש בקרקע

ערך צבע תיאור
1 #efff6b

חקלאות
2 #ff2ff8

פותח
3 #1b9d0c

יער
4 #97ffff

אדמה בוצית (ביצה) ללא יער
5 #a1a1a1

אחר
6 #c2b34a

שטחי מרעה
7 #1b1716

מסכה של אזור ללא עיבוד

מאפייני התמונה

מאפייני התמונה

שם סוג תיאור
study_area מחרוזת

נכון לעכשיו, LCMS מכסה את CONUS, את דרום-מזרח אלסקה ואת פוארטו ריקו ואיי הבתולה של ארה"ב. הגרסה הזו מכילה נתונים לגבי פוארטו ריקו ואיי הבתולה של ארה"ב.

ערך אפשרי: PRUSVI

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

שירות היערות של משרד החקלאות האמריקאי לא נותן אחריות, מפורשת או משתמעת, כולל אחריות לסחירות ולהתאמה למטרה מסוימת, ולא נושא באחריות משפטית או באחריות כלשהי לדיוק, למהימנות, לשלמות או לשימושיות של הנתונים הגיאוספציאליים האלה, או לשימוש לא תקין או שגוי בנתונים הגיאוספציאליים האלה. הנתונים הגיאוספציאליים האלה והמפות או הגרפיקות הקשורות לא מהווים מסמכים משפטיים, והם לא נועדו לשמש כמסמכים כאלה. אין להשתמש בנתונים ובמפות כדי לקבוע את הבעלות, הגבולות, תיאורים משפטיים או מגבלות שחלים על קרקע ציבורית או פרטית, או את תחום השיפוט. יכול להיות שסכנות טבעיות יופיעו בנתונים ובמפות, ויכול להיות שלא. לכן, משתמשים בקרקע צריכים לנקוט משנה זהירות. הנתונים דינמיים ועשויים להשתנות עם הזמן. המשתמש אחראי לאמת את המגבלות של הנתונים הגיאו-מרחביים ולהשתמש בנתונים בהתאם.

הנתונים האלה נאספו במימון ממשלת ארה"ב, ואפשר להשתמש בהם ללא הרשאות או עמלות נוספות. אם אתם משתמשים בנתונים האלה בפרסום, במצגת או במוצר מחקר אחר, עליכם לציין את המקור הבא:

שירות היערות של משרד החקלאות של ארה"ב. 2021. USFS Landscape Change Monitoring System v2020.6 (Puerto Rico - US Virgin Islands only). סולט לייק סיטי, יוטה.

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים ביבליוגרפיים:

  • שירות היערות של משרד החקלאות של ארה"ב. 2021. USFS Landscape Change Monitoring System v2020.6 (Puerto Rico - US Virgin Islands only). סולט לייק סיטי, יוטה.

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

Code Editor (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/LCMS/v2020-6');

var lcms = dataset
        .filterDate('2020', '2021')        // range: [1985, 2020]
        .filter('study_area == "PRUSVI"')  // Puero Rico only in this version.
        .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(-66.42, 18.13, 9);
פתיחה ב-Code Editor
המוצר הזה הוא חלק מחבילת הנתונים של מערכת המעקב אחר שינויים בנוף (LCMS). מוצגים שינויים לפי מודל LCMS, כיסוי קרקע ו/או סיווגים של שימוש בקרקע לכל שנה. גרסת ה-LCMS הזו מכסה את פוארטו ריקו ואת איי הבתולה של ארה"ב (PRUSVI). ‫LCMS היא מערכת שמבוססת על חישה מרחוק למיפוי ולמעקב אחר שינויים בנוף ב…
USFS/GTAC/LCMS/v2020-6, change,change-detection,forest,gtac,landcover,landsat-derived,landuse,landuse-landcover,redcastle-resources,rmrs,sentinel2-derived,time-series,usda,usfs
1985-06-01T00:00:00Z/2021-05-31T00:00:00Z
20.38379 -135.286387 52.459364 -56.446306
Google Earth Engine