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

USFS/GTAC/LCMS/v2021-7
توفّر مجموعة البيانات
1985-06-01T00:00:00Z–2021-09-30T00:00:00Z
مزوّد مجموعة 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
time-series
usda
usfs

الوصف

هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّرات في المشهد (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. ويهدف 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، وهي تُستخدَم 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 LCMS مجموعة من النماذج كمتنبئات، ما يحسّن دقة الخريطة في مجموعة من النظم البيئية وعمليات التغيير (Healey et al., 2018). تقدّم مجموعة الخرائط الناتجة التي تتضمّن تغييرات نظام إدارة الألوان (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 نواتج من خوارزميات رصد التغيير LandTrendr وCCDC، ومعلومات حول التضاريس. ويمكن الوصول إلى هذه المكوّنات ومعالجتها باستخدام Google Earth Engine (Gorelick et al., ‫(2017).

يتم استخدام بيانات Landsat Tier 1 وSentinel 2A و2B Level-1C الخاصة بانعكاس الغلاف الجوي العلوي مباشرةً في خوارزمية CCDC ولإنتاج صور مركّبة سنوية لـ LandTrendr. خوارزمية إخفاء السحب 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 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)، وبالنسبة إلى جنوب شرق ألاسكا، تم استخدام بيانات NED بدقة 30 مترًا، ويتم استخدامها كمتغيرات تنبؤ مستقلة في نموذج Random Forest (بريمن، 2001).

يتم جمع البيانات المرجعية باستخدام TimeSync، وهي أداة مستندة إلى الويب تساعد المحلّلين في عرض سجلّ بيانات Landsat وتفسيره من عام 1984 حتى الآن (Cohen et al., 2010).

مَراجع 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 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

  • 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

  • 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

  • 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, 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 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 "ثابت".
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 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 14 ناتجًا مختلفًا للنموذج لكل عام، ويتم تعيين الفئات النهائية لغطاء الأرض الذي يحقق أعلى 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 أمتار

المنتج النهائي لاستخدام الأراضي في نظام إدارة محتوى التعلّم (LCMS) المواضيعي يتم تحديد إجمالي 6 فئات لاستخدام 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 أمتار

الاحتمالية النموذجية الأولية لفقدان العملاء ببطء 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 ظهور اتجاه عام في الإشارات الطيفية (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك)، ولكن قد يكون هذا الاتجاه 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 الطيفية (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك). وتشمل الأمثلة الحالات التي: أ) تُظهر فيها النباتات غير الحرجية وغير الخشبية مؤشرًا على الانخفاض (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك)، أو ب) تُظهر فيها النباتات الخشبية مؤشرًا على الانخفاض لا يرتبط بفقدان النباتات الخشبية، 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 والحاد) إلى انخفاض واضح في الحيوية، ولكن بدون فقدان المواد الخشبية أو مساحة الأوراق.
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 عملية تغيير TimeSync:

  • الحريق: أراضٍ تغيّرت بسبب الحريق، بغض النظر عن سبب الاشتعال (طبيعي أو من صنع الإنسان) أو شدته 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 إجراءات إدارة الغابات (مثل قطع الأشجار بشكل متناثر أو قطع الأشجار التي تنتج البذور).

  • ميكانيكية: أراضٍ غير حرجية تم فيها قطع الأشجار أو الشجيرات أو غيرها من النباتات أو إزالتها ميكانيكيًا باستخدام السلاسل أو الكاشطات أو المناشير أو الجرّافات أو أي طرق أخرى لإزالة النباتات غير الحرجية

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

  • علم المياه - الأراضي التي أدت الفيضانات إلى تغيير كبير في الغطاء الخشبي أو غيره من عناصر 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 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 تغييرًا طيفيًا مرتبطًا بإعادة نمو النباتات. في المناطق المتقدّمة، 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 تجدّد 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 أمتار

الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS للأشجار يُعرَّف على أنّه: معظم وحدات البكسل تتألف من أشجار حية أو أشجار ميتة قائمة.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix أمتار

الاحتمالية النموذجية غير المعالجة لخليط 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 أمتار

الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام بيانات LCMS الخام لمزيج الشجيرات والأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتكوّن غالبية وحدات البكسل من شجيرات، كما تتكوّن 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) 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 أمتار

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخاص بمزيج الأراضي القاحلة والأشجار يُعرَّف على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات 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. تُعتبر الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا أراضي قاحلة، كما أنّها تتضمّن ما لا يقل عن% 10 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 نظام LCMS لخليط من العشب/النباتات العشبية/الأعشاب والشجيرات 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 أمتار

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الأراضي القاحلة والشجيرات يُعرَّف على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات 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 أمتار

الاحتمالية النموذجية الأولية لـ LCMS الخاصة بالعشب/النباتات العريضة الأوراق/الأعشاب 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 أمتار

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 أمتار

الاحتمالية النموذجية الأولية لبيانات LCMS التي تمثّل الأراضي القاحلة أو غير المنفذة يُعرَّف على النحو التالي: يتألف الجزء الأكبر من البكسل 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. وتُعتبر الطرق المصنوعة من التراب والحصى 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 أمتار

الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS لتساقط الثلوج أو الجليد يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من ثلج أو جليد.
Land_Cover_Raw_Probability_Water أمتار

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS للمياه يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من الماء.
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture أمتار

الاحتمالية النموذجية غير المعالجة لاستخدام الأراضي في الزراعة وفقًا لنظام LCMS يُعرَّف على أنّه: أرض مستخدَمة لإنتاج الغذاء والألياف والوقود، وتكون إما مغطاة بالنباتات أو غير مغطاة بها. 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 الفاكهة 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 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 أو التجارية أو الصناعية أو التعدينية أو الخاصة بالنقل ذات الكثافة العالية)، أو مزيج من النباتات (بما في ذلك الأشجار) والمباني (مثل المباني السكنية ذات الكثافة المنخفضة، والمروج، والمرافق الترفيهية، والمقابر، وممرات النقل والمرافق، 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 أنّه: 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 الخشبية.
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland أمتار

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS للأراضي الرطبة غير الحرجية يُعرَّف على أنّه: أراضٍ مجاورة أو ضمن مستوى مياه جوفية مرئي (مشبعة بشكل دائم أو موسمي) يغلب 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 أمتار

الاحتمالية غير المعدَّلة التي تم وضع نموذج لها في LCMS لفئة "غير ذلك" يُعرَّف على أنّه: أرض (بغض النظر عن الاستخدام) يشير فيها المؤشر الطيفي أو غيره من الأدلة الداعمة إلى حدوث اضطراب أو حدث تغيّر، ولكن لا يمكن تحديد السبب القاطع أو لا يستوفي نوع التغيّر أيًا من فئات عملية التغيّر 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: 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) مراعي قد تتراوح فيها النباتات من أعشاب مختلطة وطبيعية إلى حد كبير، ونباتات عريضة الأوراق وأعشاب، إلى نباتات أكثر إدارة تهيمن عليها أنواع الأعشاب التي تم زرعها وإدارتها للحفاظ على الزراعة الأحادية تقريبًا
QA_Bits أمتار

معلومات إضافية حول مصدر قيم الناتج السنوي لمنتج LCMS

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

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 المحتمَلة: CONUS وSEAK

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

لا تقدّم "خدمة الغابات" التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية أي ضمان، صريحًا أو ضمنيًا، بما في ذلك ضمانات صلاحية العرض في السوق 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 يُقصد 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

الاقتباسات:

  • 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"
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 نظام إدارة المحتوى المحلي هذا الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) وجنوب شرق ألاسكا (SEAK). LCMS هو نظام قائم على الاستشعار عن بُعد لرسم خرائط للمناظر الطبيعية ومراقبتها …
USFS/GTAC/LCMS/v2021-7, 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/2021-09-30T00:00:00Z
20.38379 -135.286387 52.459364 -56.446306
Google Earth Engine