USFS Landscape Change Monitoring System v2021.7 (Conterminous United States and Southeastern Alaska) [deprecated]

USFS/GTAC/LCMS/v2021-7
مدى توفّر مجموعة البيانات
1985-06-01T00:00:00Z–2021-09-30T00:00:00Z
الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("USFS/GTAC/LCMS/v2021-7")
العلامات
تغيير
change-detection
غابة
gtac
الغطاء الأرضي
مشتقة من Landsat
landuse
landuse-landcover
lcms
redcastle-resources
rmrs
sentinel2-derived
السلسلة الزمنية
usda
usfs

الوصف

هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّرات في المناظر الطبيعية (LCMS). تعرض هذه الخريطة التغيّر المستند إلى نموذج نظام إدارة دورة حياة الأراضي (LCMS) و/أو فئات الغطاء الأرضي و/أو استخدام الأراضي لكل عام. يغطي إصدار نظام إدارة المحتوى المحلي هذا الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) وجنوب شرق ألاسكا (SEAK).

نظام LCMS هو نظام استشعار عن بُعد لرسم خرائط التغييرات في المناظر الطبيعية ومراقبتها في جميع أنحاء الولايات المتحدة. يهدف هذا البرنامج 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. يتعلّق التغيير تحديدًا بالغطاء 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 تُستخدَم كمنتجات أساسية لنظام LCMS. توضّح 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 موحدة من النماذج كمتنبئات، ما يحسّن دقة الخريطة في مجموعة من النظم البيئية وعمليات التغيير (Healey et al. 2018). تقدّم مجموعة الخرائط الناتجة الخاصة بتغيير نظام إدارة الأراضي (LCMS) وغطاء الأرض 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 النتائج من خوارزميات رصد التغيير LandTrendr وCCDC، ومعلومات التضاريس. ويمكن الوصول إلى هذه المكوّنات ومعالجتها باستخدام Google Earth Engine (Gorelick et al., 2017).

يتم استخدام بيانات انعكاسية أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1C الخاصة بـ Landsat Tier 1 وSentinel 2A و2B مباشرةً في خوارزمية CCDC، كما يتم استخدامها لإنتاج صور مركّبة سنوية في LandTrendr. خوارزمية تحديد بيانات الغيوم cFmask (Foga et al., ‫2017)، وهو تطبيق لبرنامج Fmask 2.0 (Zhu and Woodcock، 2012) (Landsat فقط)، وcloudScore (Chastain et al.، ‫2019) (Landsat فقط)، وs2cloudless (Sentinel-Hub، 2021) (Sentinel 2 فقط) تُستخدم لإخفاء السُحب، بينما يتم استخدام TDOM (Chastain et al., ‫2019) تُستخدَم لإخفاء ظلال السحب (Landsat وSentinel-2). بالنسبة إلى LandTrendr، يتم بعد ذلك احتساب الوسيط السنوي لتلخيص القيم الخالية من السحب وظلال السحب من كل عام في صورة مركّبة 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 زمنيًا باستخدام خوارزمية CCDC (Zhu and Woodcock، 2014).

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 تمام السمت وجيب تمام السمت، ومؤشرات الموقع الجغرافي (Weiss، 2001) من "مجموعة بيانات الارتفاع الوطنية" (NED) بدقة 10 أمتار (Gesch وآخرون، 2009)، وتم استخدام بيانات NED بدقة 30 مترًا لمنطقة جنوب شرق ألاسكا، وذلك كمتغيرات تنبؤية مستقلة في نموذج Random Forest (بريمان، 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).

مراجع إضافية

يُرجى التواصل مع [sm.fs.lcms@usda.gov] لطرح أي أسئلة أو طلب بيانات محدّدة. * Breiman, L., ‫2001. الغابات العشوائية في "تعلُّم الآلة". Springer, 45: 5-32 doi:10.1023/A:1010933404324

  • Chastain, R.,‎ Housman, I., Goldstein, J., Finco, M., and Tenneson, K., ‫2019. مقارنة تجريبية بين أجهزة استشعار مختلفة لخصائص طيفية في أعلى الغلاف الجوي، وذلك باستخدام بيانات من أجهزة استشعار MSI على القمرَين الصناعيَّين Sentinel-2A وSentinel-2B، وOLI على القمر الصناعي Landsat-8، وETM على القمر الصناعي Landsat-7، وذلك في 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: أدوات للمعايرة والتحقّق 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

  • Foga, S., Scaramuzza, P.L., Guo, S., Zhu, Z., Dilley, R.D., Beckmann, T., Schmidt, G.L., Dwyer, J.L., Hughes, M.J., Laue, B., ‫2017. مقارنة خوارزميات رصد السحب والتحقّق منها لمنتجات بيانات Landsat التشغيلية In Remote Sensing of Environment. Science Direct، 194: 379-390 doi:10.1016/j.rse.2017.03.026

  • Gesch, D., Evans, G., Mauck, J., Hutchinson, J., ‫& Carswell, W. ‫J.,‎ ‫2009. الخريطة الوطنية - الارتفاع In Fact Sheet, doi:10.3133/fs20093053

  • 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

  • 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. تنفيذ خوارزمية LandTrendr على Google Earth Engine في الاستشعار عن بُعد MDPI, 10(5): 691 doi:10.3390/rs10050691

  • ‫Sentinel-Hub، 2021 ‫Sentinel 2 Cloud Detector [على الإنترنت]. متوفّر على الرابط: https://github.com/sentinel-hub/sentinel2-cloud-detector

  • 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 المستمر 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

النطاقات

حجم البكسل: 30 مترًا (جميع النطاقات)

الاسم حجم البكسل الوصف
Change ‫30 مترًا

المنتج النهائي لتغيير نظام إدارة محتوى التعلّم (LCMS) حسب الموضوع يتم ربط إجمالي ثلاث فئات من التغييرات (فقدان بطيء وفقدان سريع واكتساب) بكل عام. 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 ثلاث نتائج مختلفة للنماذج لكل عام. يتم تعيين الفئات النهائية إلى فئة التغيير التي لديها أعلى احتمال وتتجاوز أيضًا حدًا معيّنًا. يتم تصنيف أي بكسل لا يحتوي على أي قيمة أعلى من الحدّ المحدّد لكل فئة ضمن الفئة "مستقر".

Land_Cover ‫30 مترًا

المنتج النهائي للغطاء الأرضي في نظام إدارة المحتوى التعليمي (LCMS) حسب الموضوع يتم رسم خرائط لما مجموعه 14 فئة من الغطاء الأرضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدّة 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. ونتيجةً لذلك، تحتوي وحدات البكسل الفردية على 14 ناتجًا مختلفًا للنموذج لكل عام، ويتم تحديد الفئات النهائية لغطاء الأرض وفقًا لأعلى احتمال. تشير سبعة من فئات الغطاء الأرضي الـ 14 إلى غطاء أرضي واحد، حيث يغطي نوع الغطاء الأرضي هذا معظم مساحة البكسل ولا تغطي أي فئة أخرى أكثر من% 10 من البكسل. تتوفّر أيضًا سبعة صفوف مختلطة. تمثّل هذه الفئات وحدات البكسل التي تغطي فيها فئة إضافية من الغطاء الأرضي% 10 على الأقل من وحدة البكسل.

Land_Use ‫30 مترًا

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 ‫30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الخام لفقدان البيانات ببطء في LCMS يتم تعريفها على النحو التالي: يشمل فقدان المزامنة البطيء الفئات التالية من عملية تغيير TimeSync تفسير-

  • التدهور البنيوي: يشير إلى الأراضي التي تم فيها تغيير الأشجار أو غيرها من النباتات الخشبية بشكل مادي بسبب ظروف نمو غير مواتية ناتجة عن عوامل غير بشرية أو غير ميكانيكية. من المفترض أن يؤدي هذا النوع من الفقدان إلى حدوث تغيُّر في الإشارات الطيفية (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك)، ولكن قد يكون التغيُّر طفيفًا. يحدث التدهور البنيوي في البيئات التي تتضمن نباتات خشبية، ومن المرجّح أن يكون سببه الحشرات أو الأمراض أو الجفاف أو الأمطار الحمضية أو غير ذلك. ويمكن أن يشمل التدهور البنيوي أحداثًا تؤدي إلى تساقط الأوراق ولكن لا تؤدي إلى الوفاة، مثل الإصابة بآفة عثة الغجر أو دودة براعم التنوب التي قد تتعافى خلال سنة أو سنتين.

  • الانخفاض الطيفي: رسم بياني يوضّح اتجاهًا في الإشارة الطيفية في نطاق طيفي واحد أو أكثر أو في المؤشرات (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك). وتشمل الأمثلة الحالات التي: أ) يظهر فيها انخفاض في مؤشرات الغطاء النباتي غير الحراجي (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك)، أو ب) يظهر فيها انخفاض في مؤشرات الغطاء النباتي الحراجي لا يرتبط بفقدان الغطاء النباتي الحراجي، مثل عندما تنغلق مظلات الأشجار الناضجة ما يؤدي إلى زيادة التظليل، أو عندما يتغير تركيب الأنواع من الصنوبريات إلى الأخشاب الصلبة، أو عندما تؤدي فترة جفاف (على عكس الجفاف الشديد) إلى انخفاض واضح في الحيوية، ولكن بدون فقدان المواد الخشبية أو مساحة الأوراق.

Change_Raw_Probability_Fast_Loss ‫30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الخام للفقدان السريع في نظام LCMS يتم تعريفها على النحو التالي: يشمل Fast Loss الفئات التالية من عملية تغيير TimeSync:

  • الحرائق: أراضٍ تغيّرت بسبب الحرائق، بغض النظر عن سبب الاشتعال (طبيعي أو من صنع الإنسان) أو شدة الحريق أو استخدام الأراضي

  • الحصاد: أراضٍ حرجية تم قطع الأشجار أو الشجيرات أو غيرها من النباتات فيها أو إزالتها بوسائل من صنع الإنسان تشمل الأمثلة قطع الأشجار بشكل كامل، وقطع الأشجار المتبقية بعد الحرائق أو تفشّي الحشرات، وتخفيف كثافة الأشجار وغيرها من وصفات إدارة الغابات (مثل قطع الأشجار في الغابات المحمية أو غابات البذور).

  • إزالة الغطاء النباتي غير الحراجي بطرق ميكانيكية: أراضٍ غير حراجية تم فيها قطع الأشجار أو الشجيرات أو غيرها من النباتات أو إزالتها بطرق ميكانيكية، مثل استخدام السلاسل أو الكاشطات أو المناشير أو الجرّافات أو أي طرق أخرى لإزالة الغطاء النباتي غير الحراجي.

  • الرياح/الجليد: الأراضي (بغض النظر عن استخدامها) التي تتغيّر فيها النباتات بسبب الرياح الناتجة عن الأعاصير المدارية والأعاصير القمعية والعواصف وغيرها من ظروف جوّية قاسية، بما في ذلك الأمطار المتجمدة الناتجة عن العواصف الجليدية

  • علم المياه - الأراضي التي أدت الفيضانات إلى تغيير كبير في الغطاء الخشبي أو عناصر أخرى من الغطاء الأرضي بغض النظر عن استخدام الأراضي (مثل الخلطات الجديدة من الحصى والنباتات في قاع الأنهار وحولها بعد الفيضان).

  • الحطام - أرض (بغض النظر عن استخدامها) تم تغييرها بسبب حركة المواد الطبيعية المرتبطة بالانهيارات الأرضية والانهيارات الثلجية والبراكين وتدفّق الحطام وما إلى ذلك

  • أخرى - الأراضي (بغض النظر عن استخدامها) التي 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.

Change_Raw_Probability_Gain ‫30 مترًا

الاحتمالية غير المعدَّلة للتحسّن التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS 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 تغييرًا طيفيًا مرتبطًا بإعادة نمو النباتات. في المناطق المتطوّرة، يمكن أن ينتج النمو عن نضوج النباتات و/أو المروج والحدائق التي تم إنشاؤها 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 عبر فئات مختلفة من الغطاء الأرضي مع تجدد الغابة. ولكي تُعتبر هذه التغييرات نموًا أو تعافيًا، يجب أن تلتزم القيم الطيفية بشكل وثيق بخط المؤشر المتزايد (مثل ميل موجب يبلغ حوالي 0.10 وحدة من مؤشر NDVI إذا تم تمديده إلى حوالي 20 عامًا) والذي يستمر لعدة سنوات.

Land_Cover_Raw_Probability_Trees ‫30 مترًا

الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS للأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من أشجار حية أو أشجار ميتة قائمة.

Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix ‫30 مترًا

الاحتمال النموذجي الخام لمزيج الشجيرات والأشجار الطويلة (جنوب شرق ألاسكا 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 ‫30 مترًا

الاحتمالية النمذجة الأولية لمزيج الشجيرات والأشجار وفقًا لنظام تصنيف استخدام الأراضي وإدارتها (LCMS) يُعرَّف على النحو التالي: تتكوّن غالبية وحدات البكسل من شجيرات، كما تتكوّن أيضًا من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة الواقفة.

Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix ‫30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية 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 ‫30 مترًا

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخاص بمزيج الأراضي القاحلة والأشجار يُعرَّف على النحو التالي: يتألف الجزء الأكبر من البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة التي تم الكشف عنها من خلال 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. تُعد 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 ‫30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لنظام LCMS للشجيرات الطويلة (في جنوب شرق ألاسكا فقط) يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات يزيد ارتفاعها عن متر واحد.

Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs ‫30 مترًا

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 ‫30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لمزيج من الأعشاب والنباتات العشبية والشجيرات 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 الشجيرات.

Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix ‫30 مترًا

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الأراضي القاحلة والشجيرات يُعرَّف على النحو التالي: يتألف الجزء الأكبر من البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة التي تم الكشف عنها من خلال 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. تُعد الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا أراضي قاحلة، وتتألف أيضًا من% 10 على الأقل من الشجيرات.

Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb ‫30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية للعشب/النباتات العشبية/الأعشاب الضارة في نظام LCMS يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عريضة الأوراق أو أشكال أخرى من النباتات العشبية.

Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix ‫30 مترًا

الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام نظام إدارة المحتوى التعليمي (LCMS) للأراضي القاحلة ومزيج العشب/النباتات العشبية/الأعشاب يُعرَّف هذا النوع على أنّه: الجزء الأكبر من البكسل يتألف من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة التي تم الكشف عنها من خلال 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 أو غيرها من أشكال النباتات العشبية.

Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious ‫30 مترًا

الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام بيانات LCMS الخام لتصنيف الأرض على أنّها قاحلة أو غير منفذة يُعرَّف على أنّه: الجزء الأكبر من البكسل يتألف من 1) 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. الطرق المصنوعة من التراب والحصى تُعتبر أيضًا أراضي قاحلة أو 2) مواد من صنع الإنسان لا يمكن للمياه اختراقها، مثل الطرق المعبّدة والأسطح ومواقف السيارات.

Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice ‫30 مترًا

الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام LCMS لتساقط الثلوج أو الجليد يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من الثلج أو الجليد.

Land_Cover_Raw_Probability_Water ‫30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لـ "المياه" في LCMS يتم تحديدها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من المياه.

Land_Use_Raw_Probability_Agriculture ‫30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الخام للزراعة في نظام 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 الأماكن المغلقة، والمناطق المزروعة لإنتاج الفواكه أو المكسرات أو التوت. تُصنّف الطرق المستخدَمة بشكل أساسي في الزراعة (أي غير المستخدَمة في النقل العام من مدينة إلى أخرى) ضمن استخدامات الأراضي الزراعية.

Land_Use_Raw_Probability_Developed ‫30 مترًا

الاحتمالية التي تمّ وضع نموذج لها في نظام LCMS الخام بشأن حالة "تمّ التطوير" يُعرَّف على أنّه: الأراضي التي تغطيها منشآت من صنع الإنسان (مثل المنشآت السكنية أو التجارية أو الصناعية أو التعدينية أو الخاصة بالنقل ذات الكثافة العالية)، أو مزيج من النباتات (بما في ذلك الأشجار) والمنشآت (مثل المنشآت السكنية ذات الكثافة المنخفضة، والمروج، والمرافق الترفيهية، والمقابر، وممرات النقل والمرافق العامة، وما إلى ذلك)، بما في ذلك أي أراضٍ تم تغيير وظيفتها بسبب النشاط البشري.

Land_Use_Raw_Probability_Forest ‫30 مترًا

الاحتمالية الأولية التي تم وضع نموذج لها في نظام LCMS بشأن الغابات يتم تعريفها 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 على المدى القريب. وقد يشمل ذلك فئات الغابات الطبيعية النفضية والدائمة الخضرة و/أو المختلطة، ومزارع الغابات، والأراضي الرطبة الخشبية.

Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland ‫30 مترًا

الاحتمالية الأولية التي تم تصميمها باستخدام نظام LCMS للأراضي الرطبة غير الحرجية يُعرَّف على أنّه أراضٍ مجاورة أو تقع ضمن مستوى مياه جوفية مرئي (مشبعة بشكل دائم أو موسمي) وتغلب عليها الشجيرات أو النباتات النابتة الدائمة. وقد تقع هذه الأراضي الرطبة على الشاطئ بجوار البحيرات أو قنوات الأنهار أو مصبّات الأنهار، أو في السهول الفيضية للأنهار، أو في مستجمعات المياه المعزولة، 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. وتشمل الأمثلة الأخرى أيضًا المستنقعات والأهوار والمستنقعات الموحلة والمستنقعات الطينية والمستنقعات العشبية والمستنقعات المالحة والمستنقعات الحمضية والمستنقعات المائية.

Land_Use_Raw_Probability_Other ‫30 مترًا

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 ‫30 مترًا

الاحتمالية الأولية التي يقدّمها نموذج نظام تصنيف الأراضي الساحلية (LCMS) بشأن الأراضي العشبية أو المراعي يتم تعريفها على النحو التالي: يشمل هذا التصنيف أي منطقة تكون إما: الأراضي العشبية، حيث تتكوّن 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 الأهلية والبرية؛ أو ب) المراعي، حيث قد تتراوح النباتات من مختلطة، معظمها أعشاب طبيعية وأزهار وأعشاب، إلى نباتات أكثر إدارة تهيمن عليها أنواع الأعشاب التي تم زرعها وإدارتها للحفاظ على الزراعة الأحادية.

QA_Bits ‫30 مترًا

معلومات إضافية حول مصدر قيم ناتج منتج نظام إدارة محتوى التعلّم السنوي.

تغيير جدول الصف

القيمة اللون الوصف
1 #3d4551

إسطبل

2 #f39268

الخسارة البطيئة

3 #d54309

الفقدان السريع

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

مزيج من الأراضي القاحلة والأشجار

6 #b30088

شجيرات طويلة (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/الأزهار

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

تغطي خدمة LCMS حاليًا الولايات المتحدة المتجاورة وجنوب شرق ألاسكا وبورتوريكو وجزر فيرجن التابعة للولايات المتحدة. يحتوي هذا الإصدار على نواتج في جميع أنحاء الولايات المتحدة المتجاورة وجنوب شرق ألاسكا. القيم المحتملة: "CONUS, SEAK"

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

لا تقدّم "دائرة الغابات" التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية أي ضمان، صريحًا أو ضمنيًا، بما في ذلك ضمانات صلاحية التسويق والملاءمة لغرض معيّن، كما أنّها لا 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 أو الحدود القانونية أو الاختصاص القانوني 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 منتج بحثي آخر، يُرجى استخدام الاقتباس التالي:

خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية ‫2022 USFS Landscape Change Monitoring System v2021.7 (الولايات المتحدة المتجاورة وجنوب شرق ألاسكا) سولت ليك سيتي، يوتا

الاقتباسات

المراجع
  • خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية ‫2022 USFS Landscape Change Monitoring System v2021.7 (Conterminous United States and Southeastern Alaska). سولت ليك سيتي، يوتا

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/LCMS/v2021-7');

var lcms = dataset.filterDate('2020', '2021')  // range: [1985, 2021]
               .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);
فتح في "أداة تعديل الرموز"