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
استخدام الأراضي
landuse-landcover
lcms
redcastle-resources
rmrs
sentinel2-derived
time-series
usda
usfs

الوصف

هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّر في المناظر الطبيعية (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 محتوى التعلّم هذا الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) وجنوب شرق ألاسكا (SEAK).

‫LCMS هو نظام استشعار عن بُعد لرسم خرائط التغيّرات في المناظر الطبيعية ومراقبتها في جميع أنحاء الولايات المتحدة. يهدف هذا البرنامج إلى تطوير نهج متّسق باستخدام أحدث التقنيات والتطوّرات في رصد التغيّرات لإنتاج خريطة "أفضل ما هو متاح" للتغيّرات في المناظر الطبيعية.

تشمل النتائج ثلاثة منتجات سنوية: التغيير والغطاء الأرضي واستخدام الأراضي. ويتعلّق التغيير بشكل خاص 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 لبرنامج Landsat، وتُستخدَم كمنتجات أساسية لنظام LCMS. وتصوّر 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 التي تتضمّن تغييرات نظام تصنيف إدارة الأراضي (LCMS) وغطاء الأراضي واستخدام الأراضي وصفًا شاملاً للتغييرات التي طرأت على المناظر الطبيعية في جميع أنحاء الولايات المتحدة على مدار العقود الأربعة الماضية.

تشمل طبقات التوقّع في نموذج 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) (خاص ببيانات 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 وظلالها 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).

تم استخدام القيم المركّبة الأولية، والقيم الملائمة لنموذج LandTrendr، والفروق بين كل زوج من القيم، ومدة المقطع، ومقدار التغيير، والميل، ومعاملات الجيب وجيب التمام لنموذج CCDC في 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 et al.، 2009)، وبالنسبة إلى جنوب شرق ألاسكا، تم استخدام مجموعة بيانات NED بدقة 30 مترًا، وذلك كمتغيرات تنبؤية مستقلة في نموذج "الغابة العشوائية" (Random Forest) (Breiman، 2001).

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

مراجع إضافية

يُرجى التواصل مع [sm.fs.lcms@usda.gov] لطرح أي أسئلة أو طلب بيانات معيّنة. * Breiman, L., 2001. Random Forests. In Machine Learning. Springer, 45: 5-32 doi:10.1023/A:1010933404324

  • Chastain, R.,‎ Housman, I., Goldstein, J., Finco, M., and Tenneson, K., ‫2019. مقارنة تجريبية بين أدوات الاستشعار المختلفة لخصائص طيف الغلاف الجوي العلوي في Sentinel-2A و2B MSI وLandsat-8 OLI وLandsat-7 ETM في الولايات المتحدة المتجاورة In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 221: 274-285 doi:10.1016/j.rse.2018.11.012

  • كوهين، دبليو. 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

  • كوهين، دبليو. 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, CA.

  • Zhu, Z., and Woodcock, C. E. ‫(2012) رصد السحب وظلالها استنادًا إلى العناصر 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 الأراضي (LCMS) المواضيعي: يتم ربط إجمالي ثلاث فئات تغيير (فقدان بطيء وفقدان سريع واكتساب) لكل عام. ويتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج "الغابة العشوائية" منفصل، والذي يعرض احتمالية (نسبة الأشجار ضمن نموذج "الغابة العشوائية") أن تنتمي البكسل إلى تلك الفئة. ونتيجةً لذلك، تحتوي البكسلات الفردية على ثلاث نتائج مختلفة للنموذج لكل عام. يتم تعيين الفئات النهائية لفئة التغيير التي لديها أعلى احتمالية تتجاوز أيضًا حدًا معيّنًا. ويتم تعيين أي بكسل لا يحتوي على أي قيمة تتجاوز الحدّ الأدنى لكل فئة إلى فئة الاستقرار.

Land_Cover 30 مترًا

المنتج النهائي للغطاء الأرضي في نظام إدارة المحتوى المستند إلى الموقع الجغرافي (LCMS) يتم رسم خرائط لما مجموعه 14 فئة من 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 تحديد 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 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 الأولية لفقدان العملاء ببطء في نظام إدارة علاقات العملاء يتم تعريفها على النحو التالي: يتضمّن فقدان البيانات 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 الظروف غير المواتية للنمو الناتجة عن عوامل غير بشرية أو غير ميكانيكية. من المفترض أن يؤدي هذا النوع من الخسارة إلى حدوث اتجاه عام في الإشارات الطيفية (مثل انخفاض NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك)، ولكن قد يكون الاتجاه العام 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 حالات تفشّ دودة العث الغجرية ودودة براعم التنوب التي قد تتعافى خلال سنة أو سنتين.

  • الانخفاض الطيفي: رسم بياني يوضّح أنّ الإشارة الطيفية تشير إلى اتجاه 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 اتجاهًا يشير إلى الانخفاض (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك)، أو ب) تُظهر فيها النباتات الخشبية اتجاهًا يشير إلى 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 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الخام للفقدان السريع في نظام إدارة المحتوى (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، مثل قطع الأشجار بشكل كامل، أو قطع الأشجار المتبقية بعد الحرائق أو تفشّي الحشرات، أو قطع الأشجار بشكل جزئي، أو غير ذلك من إجراءات إدارة الغابات (مثل قطع الأشجار بشكل جزئي أو قطع الأشجار التي تنتج البذور).

  • إزالة الغطاء النباتي غير الحراجي بطرق ميكانيكية: هي الأراضي غير الحراجية التي 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 الحلزونية 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 التي تمّت محاكاتها في 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 الحضرية، 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 الغابة إلى 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 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لنظام LCMS للأشجار، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من أشجار حية أو أشجار ميتة.

Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية 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 التي تم تصميمها باستخدام نظام LCMS لخليط الشجيرات والأشجار، ويتم تعريفها على النحو التالي: يتكوّن الجزء الأكبر من البكسل من شجيرات، ويتكوّن أيضًا من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو النافقة.

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

الاحتمالية النموذجية غير المعالجة لنظام LCMS لخليط من العشب/النباتات العشبية/الأعشاب والأشجار، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتكوّن غالبية البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عشبية أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، كما تتكوّن من% 10 على الأقل من الأشجار الحية أو الأشجار الميتة الواقفة.

Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لنظام LCMS لخليط الأراضي القاحلة والأشجار، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغطاء النباتي ميكانيكيًا أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة، مثل الصحاري والبحيرات الجافة والنتوءات الصخرية (بما في ذلك المعادن والمواد الجيولوجية الأخرى المكشوفة بسبب أنشطة التعدين السطحي) والكثبان الرملية والمسطحات الملحية والشواطئ. تُصنّف الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا على أنّها أراضٍ قاحلة، وتتألف أيضًا من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة.

Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية غير المعالجة لنظام إدارة الألوان (LCMS) للشجيرات الطويلة (جنوب شرق ألاسكا فقط)، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات يزيد ارتفاعها عن متر واحد.

Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لـ LCMS بشأن الشجيرات، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات.

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

الاحتمالية النموذجية الأولية لنظام إدارة الألوان (LCMS) لخليط من الأعشاب/النباتات العشبية/الأعشاب والشجيرات، ويُعرَّف على النحو التالي: يتألف الجزء الأكبر من البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عشبية أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، ويتألف أيضًا من 10% على الأقل من الشجيرات.

Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لنظام LCMS لخليط الأراضي القاحلة والشجيرات، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغابات أو الحصاد الميكانيكي)، 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. وتُعد 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 الخام لنظام LCMS الخاصة بالعشب/النباتات العريضة الأوراق/الأعشاب، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات 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 النموذجية الأولية لنظام إدارة الأراضي الساحلية (LCMS) الخاصة بالأراضي القاحلة ومزيج العشب/النباتات العشبية/الأعشاب، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغطاء النباتي ميكانيكيًا أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة، مثل الصحاري والبحيرات 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 الأعشاب الدائمة أو النباتات العشبية أو غيرها من أشكال الغطاء النباتي العشبي.

Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لنظام LCMS بأنّ المنطقة قاحلة أو غير منفذة، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من 1) 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، كما تُعد الطرق المصنوعة من التراب والحصى قاحلة أو 2) مواد من صنع الإنسان لا يمكن أن يتخللها الماء، مثل الطرق المعبّدة والأسطح ومواقف السيارات.

Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice 30 مترًا

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

Land_Cover_Raw_Probability_Water 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية للمياه في LCMS يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من الماء.

Land_Use_Raw_Probability_Agriculture 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الخام لاستخدام الأراضي في الزراعة وفقًا لنظام تصنيف استخدام الأراضي وتغطيتها (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 المحصورة، والمناطق المزروعة لإنتاج الفواكه أو المكسرات أو التوت. تُصنّف الطرق المستخدَمة بشكل أساسي في الزراعة (أي التي لا تُستخدَم في النقل العام من مدينة إلى أخرى) ضمن استخدامات الأراضي الزراعية.

Land_Use_Raw_Probability_Developed 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لفئة نظام تصنيف الغطاء الأرضي (LCMS) "مبني"، ويتم تعريفها على النحو التالي: الأراضي المغطاة بمنشآت من صنع الإنسان (مثل المباني السكنية والتجارية والصناعية والتعدينية أو النقل) أو مزيج من النباتات (بما في ذلك الأشجار) والمنشآت (مثل المباني السكنية منخفضة الكثافة 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 النموذجية الأولية للغابات في نظام إدارة معلومات الأراضي (LCMS): هي الأراضي المزروعة أو التي تنمو فيها النباتات بشكل طبيعي والتي تحتوي (أو من المحتمل أن تحتوي) على غطاء شجري بنسبة% 10 أو أكثر في وقت ما خلال تسلسل تعاقبي قصير الأجل. وقد يشمل ذلك الفئات المختلطة و/أو المتساقطة الأوراق و/أو دائمة الخضرة من الغابات الطبيعية ومزارع الغابات والأراضي الرطبة الخشبية.

Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لميزة "الأراضي الرطبة غير الحرجية" في نظام LCMS، وهي معرَّفة على النحو التالي: أراضٍ مجاورة أو داخل منسوب مياه مرئي (مشبعة بشكل دائم أو موسمي) وتغلب عليها الشجيرات أو النباتات النابتة الدائمة، وقد تقع هذه الأراضي الرطبة على الشاطئ المواجه للبحيرات أو قنوات الأنهار أو مصبات الأنهار، أو في سهول الفيضانات النهرية، أو في مستجمعات المياه المعزولة، أو على المنحدرات، وقد تظهر أيضًا على شكل حفر في البراري أو قنوات تصريف أو برك للماشية في المناظر الطبيعية الزراعية، وقد تظهر أيضًا على شكل جزر في وسط البحيرات أو الأنهار، وتشمل الأمثلة الأخرى أيضًا المستنقعات والمستنقعات الطينية والمستنقعات المائية والمستنقعات العشبية والمستنقعات المالحة والمستنقعات الحمضية والمستنقعات المائية العذبة والمستنقعات المائية المالحة.

Land_Use_Raw_Probability_Other 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لفئة "غير ذلك" في نظام تصنيف المحتوى حسب الموقع الجغرافي (LCMS) 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 النموذجية الأولية لـ LCMS الخاصة بالأراضي العشبية أو المراعي، ويتم تعريفها على النحو التالي: يشمل هذا التصنيف أي منطقة تكون إما أ) أراضي عشبية، حيث تكون النباتات مزيجًا من الأعشاب والشجيرات والنباتات العشبية الأصلية التي تنشأ إلى حد كبير من عوامل وعمليات طبيعية مثل هطول الأمطار ودرجة الحرارة والارتفاع والحرائق، على الرغم من أنّ الإدارة المحدودة قد تشمل أيضًا الحرق المحدد بالإضافة إلى الرعي من قِبل الحيوانات العاشبة الأليفة والبرية، أو ب) مراعي، حيث قد تتراوح النباتات من أعشاب مختلطة وطبيعية إلى حد كبير ونباتات عشبية وأعشاب إلى نباتات مُدارة أكثر تهيمن عليها أنواع الأعشاب التي تم زرعها وإدارتها للحفاظ على الزراعة الأحادية تقريبًا.

QA_Bits 30 مترًا

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

تغيير جدول الفئات

القيمة اللون الوصف
1 #3d4551

إسطبل

2 #f39268

فقدان بطيء

3 #d54309

Fast Loss

4 #00a398

المكسب

5 #1b1716

قناع منطقة عدم المعالجة

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

Barren & Trees Mix

6 #b30088

الشجيرات الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط)

7 ‎#e68a00

شجيرات

8 #ffad33

مزيج من الأعشاب والشجيرات

9 #ffe0b3

Barren & Shrubs Mix

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

قناع منطقة عدم المعالجة

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

قناع منطقة عدم المعالجة

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 تغطي الولايات المتحدة المتجاورة وجنوب شرق ألاسكا. القيم المحتمَلة: CONUS أو 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. هذه البيانات الجغرافية المكانية والخرائط أو الرسومات ذات الصلة ليست مستندات قانونية ولا يُقصد استخدامها على هذا النحو. ولا يجوز استخدام البيانات والخرائط لتحديد الملكية أو الأوصاف أو الحدود القانونية أو الولاية القضائية أو القيود التي قد تكون سارية على الأراضي العامة أو الخاصة. وقد يتم أو لا يتم عرض المخاطر الطبيعية في البيانات والخرائط، وعلى مستخدمي الأراضي توخّي الحذر اللازم. البيانات ديناميكية وقد تتغير 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 (Conterminous United States and Southeastern Alaska). 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"