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

USFS/GTAC/LCMS/v2021-7
ডেটাসেটের উপলভ্যতা
1985-06-01T00:00:00Z–2021-09-30T00:00:00Z
ডেটাসেট প্রোডিউসার
Earth Engine স্নিপেট
ee.ImageCollection("USFS/GTAC/LCMS/v2021-7")
ট্যাগ
পরিবর্তন
পরিবর্তন-শনাক্তকরণ
ফরেস্ট
gtac
ল্যান্ডকভার
ল্যান্ডস্যাট-প্রাপ্ত
ল্যান্ডইউজ
landuse-landcover
lcms
redcastle-resources
rmrs
sentinel2-derived
টাইম-সিরিজ
usda
usfs

বিবরণ

এই প্রোডাক্টটি ল্যান্ডস্কেপ চেঞ্জ মনিটরিং সিস্টেম (LCMS) ডেটা স্যুটের অংশ। এটি প্রতি বছরের জন্য LCMS-মডেল করা পরিবর্তন, ল্যান্ড কভার এবং/অথবা ল্যান্ড ব্যবহারের ক্লাস দেখায়। এই LCMS ভার্সনটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সংলগ্ন অঞ্চল (CONUS) এবং দক্ষিণ-পূর্ব আলাস্কা (SEAK) কভার করে।

LCMS হল মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তন ম্যাপিং এবং মনিটর করার জন্য একটি রিমোট সেন্সিং-ভিত্তিক সিস্টেম। এর উদ্দেশ্য হল, ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তনের "সবচেয়ে ভালো উপলভ্য" ম্যাপ তৈরি করার জন্য পরিবর্তন শনাক্তকরণে লেটেস্ট প্রযুক্তি এবং অগ্রগতি ব্যবহার করে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ পদ্ধতি তৈরি করা।

আউটপুটে তিনটি বার্ষিক প্রোডাক্ট অন্তর্ভুক্ত থাকে: পরিবর্তন, ল্যান্ড কভার ও ল্যান্ড ব্যবহার। পরিবর্তনটি বিশেষভাবে গাছপালার আচ্ছাদনের সাথে সম্পর্কিত এবং এর মধ্যে রয়েছে ধীরে ধীরে ক্ষতি, দ্রুত ক্ষতি (যার মধ্যে হাইড্রোলজিক পরিবর্তন যেমন প্লাবন বা শুকিয়ে যাওয়াও অন্তর্ভুক্ত) এবং বৃদ্ধি। এই ভ্যালুগুলি ল্যান্ডস্যাট টাইম সিরিজের প্রতিটি বছরের জন্য অনুমান করা হয় এবং LCMS-এর জন্য ফাউন্ডেশনাল প্রোডাক্ট হিসেবে কাজ করে। ল্যান্ড কভার ও ল্যান্ড ইউজ ম্যাপে প্রতি বছরের জন্য লাইফ-ফর্ম লেভেল ল্যান্ড কভার ও ব্রড-লেভেল ল্যান্ড ইউজ দেখানো হয়।

যেহেতু কোনও অ্যালগরিদম সব পরিস্থিতিতে সেরা পারফর্ম করে না, তাই LCMS প্রেডিক্টর হিসেবে মডেলের একটি এনসেম্বল ব্যবহার করে, যা বিভিন্ন ইকোসিস্টেম এবং পরিবর্তন প্রক্রিয়া জুড়ে ম্যাপের নির্ভুলতা উন্নত করে (হিলি এট আল., 2018). LCMS পরিবর্তন, ল্যান্ড কভার এবং ল্যান্ড ব্যবহার ম্যাপের ফলে প্রাপ্ত স্যুট গত চার দশক ধরে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তনের একটি সামগ্রিক চিত্র প্রদান করে।

LCMS মডেলের প্রেডিক্টর লেয়ারে LandTrendr ও CCDC পরিবর্তন শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম থেকে পাওয়া আউটপুট এবং ভূখণ্ড সম্পর্কিত তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে। এইসব কম্পোনেন্ট Google Earth Engine (Gorelick et al., ২০১৭)।

Landsat Tier 1 এবং Sentinel 2A, 2B Level-1C টপ অফ অ্যাটমোস্ফিয়ার রিফ্লেক্ট্যান্স ডেটা সরাসরি CCDC-তে এবং LandTrendr-এর জন্য বার্ষিক কম্পোজিট তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়। cFmask ক্লাউড মাস্কিং অ্যালগরিদম (Foga et al., 2017), যা Fmask 2.0 (Zhu and Woodcock, 2012) (Landsat-only), cloudScore (Chastain et al., 2019) (শুধুমাত্র Landsat) এবং s2cloudless (Sentinel-Hub, 2021) (শুধুমাত্র Sentinel 2) ব্যবহার করা হয়, যেখানে TDOM (Chastain et al., 2019) ব্যবহার করা হয়। LandTrendr-এর জন্য, বার্ষিক মেডয়েড গণনা করা হয় যাতে প্রতিটি বছরের মেঘ এবং মেঘের ছায়া-মুক্ত মানগুলিকে একটি একক কম্পোজিটে সংক্ষিপ্ত করা যায়।

LandTrendr (Kennedy et al., ব্যবহার করে কম্পোজিট টাইম সিরিজ সাময়িকভাবে বিভক্ত করা হয় 2010; Kennedy et al., 2018; Cohen et al., 2018).

এছাড়াও, CCDC অ্যালগরিদম (Zhu and Woodcock, 2014) ব্যবহার করে সব ক্লাউড ও ক্লাউড শ্যাডো ফ্রি ভ্যালু সাময়িকভাবে ভাগ করা হয়।

র কম্পোজিট ভ্যালু, LandTrendr ফিট করা ভ্যালু, পেয়ার-ওয়াইজ পার্থক্য, সেগমেন্টের সময়সীমা, পরিবর্তনের মাত্রা ও স্লোপ এবং CCDC ১ সেপ্টেম্বর সাইন ও কোসাইন কো-এফিশিয়েন্ট (প্রথম ৩টি হারমোনিক), ফিট করা ভ্যালু ও পেয়ার-ওয়াইজ পার্থক্য, এর সাথে উচ্চতা, স্লোপ, অ্যাসপেক্টের সাইন, অ্যাসপেক্টের কোসাইন এবং ১০ মি ন্যাশনাল এলিভেশন ডেটাসেট (NED) (Gesch et al., ২০০২) থেকে টোপোগ্রাফিক পজিশন ইন্ডেক্স (Weiss, ২০০১) ২০০৯) ব্যবহার করা হয়েছে এবং SEAK-এর জন্য ৩০ মিটার NED ব্যবহার করা হয়েছে, যা Random Forest (Breiman, ২০০১) মডেলে স্বাধীন প্রেডিক্টর ভেরিয়েবেল হিসেবে ব্যবহার করা হয়েছে।

TimeSync ব্যবহার করে রেফারেন্স ডেটা সংগ্রহ করা হয়, এটি একটি ওয়েব-ভিত্তিক টুল যা বিশ্লেষকদের ১৯৮৪ থেকে বর্তমান সময় পর্যন্ত Landsat ডেটা রেকর্ড ভিজ্যুয়ালাইজ ও ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে (Cohen et al., 2010).

অতিরিক্ত রিসোর্স

কোনও প্রশ্ন বা নির্দিষ্ট ডেটার অনুরোধ থাকলে [sm.fs.lcms@usda.gov]-এ যোগাযোগ করুন। * Breiman, L., ২০০১। র‍্যান্ডম ফরেস্ট। মেশিন লার্নিংয়ে। Springer, 45: 5-32 doi:10.1023/A:1010933404324

  • Chastain, R., Housman, I., Goldstein, J., Finco, M., and Tenneson, K., ২০১৯। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সংলগ্ন অঞ্চলে Sentinel-2A এবং 2B MSI, Landsat-8 OLI এবং Landsat-7 ETM-এর বায়ুমণ্ডলের উপরের স্তরের স্পেকট্রাল বৈশিষ্ট্যের এমপিরিক্যাল ক্রস সেন্সর তুলনা। In Remote Sensing of Environment. Science Direct, ২২১: ২৭৪-২৮৫ doi:১০.১০১৬/j.rse.২০১৮.১১.০১২

  • Cohen, W. B., Yang, Z., and Kennedy, R., ২০১০। Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 2. TimeSync - ক্যালিব্রেশন ও যাচাইকরণের টুল। 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., এবং Gorelick, N., ২০১৮. A LandTrendr multispectral ensemble for forest disturbance detection. 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., ২০১৭। অপারেশনাল Landsat ডেটা প্রোডাক্টের জন্য ক্লাউড শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম তুলনা ও যাচাইকরণ। 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., ২০০৯. The National Map - Elevation. 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., লাভল্যান্ড, টি. R., Moisen, G. G., Schroeder, T. A., Stehman, S. V., Vogelmann, J. E., Woodcock, C. E., Yang, L., and Zhu, Z., ২০১৮. স্ট্যাক করা সাধারণীকরণ ব্যবহার করে বনের পরিবর্তন ম্যাপিং: একটি এনসেম্বল পদ্ধতি। In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 204: 717-728 doi:10.1016/j.rse.2017.09.029

  • কেনেডি, আর. E., Yang, Z., and Cohen, W. B., ২০১০। বার্ষিক ল্যান্ডস্যাট টাইম সিরিজ ব্যবহার করে বনের ক্ষতি এবং পুনরুদ্ধারের প্রবণতা শনাক্ত করা: ১. LandTrendr - টেম্পোরাল সেগমেন্টেশন অ্যালগরিদম। In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2897-2910 doi:10.1016/j.rse.2010.07.008

  • কেনেডি, আর., Yang, Z., Gorelick, N., Braaten, J., Cavalcante, L., Cohen, W., and Healey, S., ২০১৮. Google Earth Engine-এ LandTrendr অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা। রিমোট সেন্সিংয়ে। MDPI, 10(5): 691 doi:10.3390/rs10050691

  • Sentinel-Hub, 2021. Sentinel 2 Cloud Detector. [অনলাইন]। এখানে উপলভ্য: https://github.com/sentinel-hub/sentinel2-cloud-detector

  • Weiss, A.D., ২০০১। টোপোগ্রাফিক পজিশন ও ল্যান্ডফর্ম অ্যানালিসিস পোস্টার প্রেজেন্টেশন, ESRI ব্যবহারকারীদের কনফারেন্স, সান ডিয়েগো, ক্যালিফোর্নিয়া।

  • Zhu, Z., and Woodcock, C. ঙ. (২০১২)। Landsat ইমেজারিতে অবজেক্ট-ভিত্তিক ক্লাউড ও ক্লাউড শ্যাডো শনাক্তকরণ। In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 118: 83-94 doi:10.1016/j.rse.2011.10.028

  • Zhu, Z., and Woodcock, C. E., ২০১৪। উপলভ্য সব Landsat ডেটা ব্যবহার করে ল্যান্ড কভারের ক্রমাগত পরিবর্তন শনাক্তকরণ ও শ্রেণীবিন্যাস। In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 144: 152-171 doi:10.1016/j.rse.2014.01.011

ব্যান্ড

ব্যান্ড

পিক্সেল সাইজ: ৩০ মিটার (সব ব্যান্ড)

নাম পিক্সেলের সাইজ বিবরণ
Change ৩০ মিটার

Final thematic LCMS change product. প্রতি বছরের জন্য মোট তিনটি পরিবর্তন ক্লাস (ধীরে ধীরে ক্ষতি, দ্রুত ক্ষতি এবং লাভ) ম্যাপ করা হয়েছে। প্রতিটি ক্লাস আলাদা র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেল ব্যবহার করে অনুমান করা হয়, যা একটি সম্ভাবনা (র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেলের মধ্যে ট্রি-এর অনুপাত) আউটপুট হিসেবে দেখায় যে পিক্সেলটি সেই ক্লাসের অন্তর্গত। এই কারণে, প্রতিটি পিক্সেলের জন্য প্রতি বছরে তিনটি আলাদা মডেল আউটপুট থাকে। চূড়ান্ত ক্লাস সবচেয়ে বেশি সম্ভাবনা সহ পরিবর্তন ক্লাসে অ্যাসাইন করা হয় যা নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের উপরেও থাকে। যেসব পিক্সেলের মান প্রতিটি ক্লাসের নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের থেকে বেশি নয়, সেগুলি স্টেবল ক্লাসে অ্যাসাইন করা হয়।
Land_Cover ৩০ মিটার

চূড়ান্ত থিমেটিক LCMS ল্যান্ড কভার প্রোডাক্ট। TimeSync রেফারেন্স ডেটা এবং Landsat ইমেজ থেকে প্রাপ্ত স্পেকট্রাল তথ্য ব্যবহার করে বার্ষিক ভিত্তিতে মোট ১৪টি ল্যান্ড কভার ক্লাস ম্যাপ করা হয়। প্রতিটি ক্লাস আলাদা র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস করা হয়, যা একটি সম্ভাবনা (র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেলের মধ্যে গাছের অনুপাত) আউটপুট করে যে পিক্সেলটি সেই ক্লাসের অন্তর্গত। এই কারণে, প্রতিটি পিক্সেলের জন্য প্রতি বছরে ১৪টি আলাদা মডেল আউটপুট থাকে এবং সবচেয়ে বেশি সম্ভাবনা সহ ল্যান্ড কভারের জন্য ফাইনাল ক্লাস অ্যাসাইন করা হয়। ১৪টি ল্যান্ড কভার ক্লাসের মধ্যে সাতটি একটি ল্যান্ড কভারকে নির্দেশ করে, যেখানে সেই ল্যান্ড কভারের ধরনটি পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশ কভার করে এবং অন্য কোনও ক্লাস পিক্সেলের ১০%-এর বেশি কভার করে না। এছাড়াও সাতটি মিক্সড ক্লাস আছে। এগুলি এমন পিক্সেলকে দেখায় যেখানে অতিরিক্ত ল্যান্ড কভার ক্লাস পিক্সেলের অন্তত ১০% কভার করে।
Land_Use ৩০ মিটার

Final thematic LCMS land use product. TimeSync রেফারেন্স ডেটা এবং Landsat ছবি থেকে প্রাপ্ত স্পেকট্রাল তথ্য ব্যবহার করে বার্ষিক ভিত্তিতে মোট ৬টি জমি ব্যবহারের ক্লাস ম্যাপ করা হয়। প্রতিটি ক্লাস আলাদা র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস করা হয়, যা একটি সম্ভাবনা (র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেলের মধ্যে গাছের অনুপাত) আউটপুট করে যে পিক্সেলটি সেই ক্লাসের অন্তর্গত। এই কারণে, প্রতিটি পিক্সেলের প্রতি বছরের জন্য ৬টি আলাদা মডেল আউটপুট থাকে এবং সবচেয়ে বেশি সম্ভাবনা সহ জমি ব্যবহারের জন্য চূড়ান্ত ক্লাস অ্যাসাইন করা হয়।
Change_Raw_Probability_Slow_Loss ৩০ মিটার

র LCMS মডেল করা স্লো লসের সম্ভাবনা। Defined as: Slow Loss includes the following classes from the TimeSync change process interpretation-

  • কাঠামোগত পতন - এমন জমি যেখানে গাছ বা অন্যান্য কাঠের গাছপালা অ-নৃতাত্ত্বিক বা অ-যান্ত্রিক কারণের ফলে প্রতিকূল ক্রমবর্ধমান অবস্থার দ্বারা শারীরিকভাবে পরিবর্তিত হয়। এই ধরনের ক্ষতি সাধারণত স্পেকট্রাল সিগন্যালে একটি ট্রেন্ড তৈরি করে (যেমন, NDVI কমে যাওয়া, আর্দ্রতা কমে যাওয়া; SWIR বেড়ে যাওয়া; ইত্যাদি) তবে ট্রেন্ডটি সূক্ষ্ম হতে পারে। কাঠের গাছপালা আছে এমন পরিবেশে কাঠামোগত অবনতি ঘটে, সম্ভবত পোকামাকড়, রোগ, খরা, অ্যাসিড বৃষ্টি ইত্যাদির কারণে। কাঠামোগত অবনতির মধ্যে এমন ঘটনা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যার ফলে গাছপালা মারা যায় না, যেমন জিপসি মথ এবং স্প্রুস বাডওয়ার্মের উপদ্রব, যা ১ বা ২ বছরের মধ্যে সেরে উঠতে পারে।

  • স্পেকট্রাল ডিক্লাইন - এমন একটি প্লট যেখানে স্পেকট্রাল সিগন্যাল এক বা একাধিক স্পেকট্রাল ব্যান্ড বা সূচকে (যেমন, NDVI কমছে, আর্দ্রতা কমছে; SWIR বাড়ছে; ইত্যাদি) একটি ট্রেন্ড দেখায়। উদাহরণ হিসেবে এমন পরিস্থিতিকে ধরা যেতে পারে যেখানে: ক) বনভূমি/কাষ্ঠল নয় এমন গাছপালা কমে যাওয়ার প্রবণতা দেখা যায় (যেমন, NDVI কমে যাওয়া, আর্দ্রতা কমে যাওয়া; SWIR বেড়ে যাওয়া; ইত্যাদি), অথবা খ) যেখানে কাষ্ঠল গাছপালা কমে যাওয়ার প্রবণতা দেখা যায় যা কাষ্ঠল গাছপালা কমে যাওয়ার সাথে সম্পর্কিত নয়, যেমন যখন পরিণত গাছের ক্যানোপি বন্ধ হয়ে যাওয়ার ফলে ছায়া বেড়ে যায়, যখন প্রজাতির গঠন কনিফার থেকে হার্ডউডে পরিবর্তিত হয়, অথবা যখন শুষ্ক সময় (আরও তীব্র, আরও তীব্র খরার বিপরীতে) শক্তির আপাত হ্রাস ঘটায়, কিন্তু কাষ্ঠল উপাদান বা পাতার ক্ষেত্রফলের কোনও ক্ষতি হয় না।
Change_Raw_Probability_Fast_Loss ৩০ মিটার

র LCMS মডেল করা ফাস্ট লসের সম্ভাবনা। Defined as: Fast Loss includes the following classes from the TimeSync change process interpretation-

  • আগুন - আগুন লাগার কারণ (প্রাকৃতিক বা মনুষ্যসৃষ্ট), তীব্রতা বা জমির ব্যবহার নির্বিশেষে, আগুনে ক্ষতিগ্রস্ত জমি।

  • হারভেস্ট - বনের জমি যেখানে গাছ, ঝোপঝাড় বা অন্যান্য গাছপালা মানুষের দ্বারা কাটা বা সরানো হয়েছে। উদাহরণ হিসেবে ক্লিয়ারকাটিং, আগুন বা পোকামাকড়ের উপদ্রবের পরে স্যালভেজ লগিং, থিনিং এবং অন্যান্য বন ব্যবস্থাপনা সংক্রান্ত প্রেসক্রিপশন (যেমন, শেল্টারউড/সিডট্রি হার্ভেস্ট) অন্তর্ভুক্ত।

  • মেকানিক্যাল - বনভূমি নয় এমন জমি যেখানে গাছ, ঝোপঝাড় বা অন্যান্য গাছপালা চেনিং, স্ক্র্যাপিং, ব্রাশ সয়িং, বুলডোজার বা বনভূমি নয় এমন জমি থেকে গাছপালা সরানোর অন্য কোনও পদ্ধতির মাধ্যমে মেকানিক্যাল উপায়ে কাটা বা সরানো হয়েছে।

  • বায়ু/বরফ - জমি (ব্যবহার নির্বিশেষে) যেখানে গাছপালা হ্যারিকেন, টর্নেডো, ঝড় এবং বরফের ঝড় থেকে জমাট বৃষ্টি সহ অন্যান্য খুব খারাপ আবহাওয়ার কারণে পরিবর্তিত হয়।

  • হাইড্রোলজি - এমন জমি যেখানে বন্যার কারণে কাঠের কভার বা অন্যান্য জমির কভার উপাদান উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়েছে, জমির ব্যবহার নির্বিশেষে (যেমন বন্যার পরে স্ট্রিমবেডের মধ্যে এবং আশেপাশে নুড়ি এবং গাছপালার নতুন মিশ্রণ)।

  • ধ্বংসাবশেষ - ভূমিধস, তুষারপাত, আগ্নেয়গিরি, ধ্বংসাবশেষের প্রবাহ ইত্যাদির সাথে সম্পর্কিত প্রাকৃতিক উপাদানের চলাচলের কারণে পরিবর্তিত জমি (ব্যবহার নির্বিশেষে)।

  • অন্যান্য - জমি (ব্যবহার নির্বিশেষে) যেখানে স্পেকট্রাল ট্রেন্ড বা অন্যান্য সহায়ক প্রমাণ থেকে বোঝা যায় যে কোনও বিঘ্ন বা পরিবর্তন ঘটেছে কিন্তু নির্দিষ্ট কারণ নির্ধারণ করা যায় না বা পরিবর্তনের ধরন উপরে সংজ্ঞায়িত পরিবর্তন প্রক্রিয়ার কোনও বিভাগের সাথে মেলে না।
Change_Raw_Probability_Gain ৩০ মিটার

র LCMS মডেল করা গেইনের সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: এক বা একাধিক বছর ধরে বৃদ্ধি এবং উত্তরাধিকারের কারণে গাছপালা আচ্ছাদন বৃদ্ধি প্রদর্শনকারী জমি। উদ্ভিদের পুনর্জন্মের সাথে সম্পর্কিত স্পেকট্রাল পরিবর্তন প্রকাশ করতে পারে এমন যেকোনও এলাকার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। উন্নত এলাকায়, গাছপালা বড় হওয়ার কারণে এবং/অথবা নতুন করে লন ও ল্যান্ডস্কেপিং করার কারণে সবুজায়ন বাড়তে পারে। বনভূমির ক্ষেত্রে, গাছপালা বৃদ্ধির মধ্যে রয়েছে ফাঁকা জমিতে গাছপালা জন্মানো, পাশাপাশি মধ্যবর্তী ও সহ-প্রধান গাছ এবং/অথবা নিচু ঘাস ও ঝোপঝাড়ের বৃদ্ধি। বন কাটার পরে রেকর্ড করা গ্রোথ/রিকভারি সেগমেন্ট সম্ভবত বিভিন্ন ল্যান্ড কভার ক্লাসের মাধ্যমে পরিবর্তিত হবে কারণ বন আবার পুনর্জন্ম লাভ করে। এইসব পরিবর্তনকে গ্রোথ/রিকভারি হিসেবে বিবেচনা করতে হলে, স্পেকট্রাল ভ্যালুকে একটি ক্রমবর্ধমান ট্রেন্ড লাইনের (যেমন, একটি পজিটিভ স্লোপ যা, ~২০ বছর পর্যন্ত বাড়ানো হলে, NDVI-এর .১০ ইউনিটের অর্ডারে থাকবে) সাথে ঘনিষ্ঠভাবে লেগে থাকতে হবে যা বেশ কয়েক বছর ধরে চলতে থাকে।
Land_Cover_Raw_Probability_Trees ৩০ মিটার

গাছের র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশ জীবিত বা মৃত গাছের দ্বারা গঠিত।
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix ৩০ মিটার

লম্বা ঝোপঝাড় ও গাছের মিশ্রণের (শুধুমাত্র SEAK) র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশ ১ মিটারের বেশি উচ্চতার ঝোপঝাড় নিয়ে গঠিত এবং এতে কমপক্ষে ১০% জীবিত বা মৃত গাছও রয়েছে।
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix ৩০ মিটার

ঝোপঝাড় ও গাছের মিশ্রণের র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। সংজ্ঞা: পিক্সেলের অধিকাংশ অংশ ঝোপঝাড় দিয়ে গঠিত এবং এর মধ্যে অন্তত ১০% জীবন্ত বা মৃত গাছ রয়েছে।
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix ৩০ মিটার

Grass/Forb/Herb এবং Trees Mix-এর র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশ বহুবর্ষজীবী ঘাস, ফর্বস বা অন্যান্য ধরনের ভেষজ গাছপালা নিয়ে গঠিত এবং এতে কমপক্ষে ১০% জীবিত বা মৃত গাছও রয়েছে।
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix ৩০ মিটার

অনুর্বর ও গাছের মিশ্রণের র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশই হল খালি মাটি যা কোনও কারণে উন্মুক্ত হয়ে গেছে (যেমন, যান্ত্রিক উপায়ে পরিষ্কার করা বা বনজ সম্পদ আহরণের ফলে উন্মুক্ত মাটি), সেইসাথে মরুভূমি, প্লায়া, পাথুরে আউটক্রপিং (সারফেস মাইনিং অ্যাক্টিভিটির কারণে উন্মুক্ত খনিজ এবং অন্যান্য ভূতাত্ত্বিক উপাদান সহ), বালির টিলা, সল্ট ফ্ল্যাট এবং সমুদ্র সৈকতের মতো চিরকাল অনুর্বর এলাকা। ধুলো ও নুড়ি দিয়ে তৈরি রাস্তাও অনুর্বর হিসেবে বিবেচনা করা হয় এবং এতে অন্তত ১০% জীবিত বা মৃত গাছ থাকে।
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs ৩০ মিটার

লম্বা ঝোপঝাড়ের (শুধুমাত্র SEAK) র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশ ১ মিটারের বেশি উচ্চতার ঝোপঝাড় নিয়ে গঠিত।
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs ৩০ মিটার

শ্রাবসের র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: পিক্সেলের অধিকাংশ অংশ ঝোপঝাড় দিয়ে গঠিত।
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Shrubs-Mix ৩০ মিটার

ঘাস/ফরব/ভেষজ এবং ঝোপঝাড়ের কাঁচা LCMS মডেল করা সম্ভাবনা মিক্স। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশ বহুবর্ষজীবী ঘাস, ফোর্বস বা অন্যান্য ধরনের ভেষজ গাছপালা নিয়ে গঠিত এবং এতে কমপক্ষে ১০% ঝোপঝাড়ও রয়েছে।
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix ৩০ মিটার

অনুর্বর ও ঝোপঝাড়ের মিশ্রণের র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশই হল খালি মাটি যা কোনও কারণে উন্মুক্ত হয়ে গেছে (যেমন, যান্ত্রিক উপায়ে পরিষ্কার করা বা বনজ সম্পদ আহরণের ফলে উন্মুক্ত মাটি), সেইসাথে মরুভূমি, প্লায়া, পাথুরে আউটক্রপিং (সারফেস মাইনিং অ্যাক্টিভিটির কারণে উন্মুক্ত খনিজ এবং অন্যান্য ভূতাত্ত্বিক উপাদান সহ), বালির টিলা, সল্ট ফ্ল্যাট এবং সমুদ্র সৈকতের মতো চিরকাল অনুর্বর এলাকা। ধুলো ও নুড়ি দিয়ে তৈরি রাস্তাও অনুর্বর হিসেবে বিবেচিত হয় এবং এতে অন্তত ১০% ঝোপঝাড় থাকে।
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb ৩০ মিটার

ঘাস/ফরব/ভেষজের কাঁচা LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: পিক্সেলের অধিকাংশ অংশ বহুবর্ষজীবী ঘাস, ফোর্বস বা অন্যান্য ধরনের ভেষজ গাছপালা নিয়ে গঠিত।
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix ৩০ মিটার

অনুর্বর এবং ঘাস/ফরব/ভেষজ মিশ্রণের কাঁচা LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশই খালি মাটি নিয়ে গঠিত যা কোনও কারণে উন্মুক্ত হয়ে গেছে (যেমন, যান্ত্রিক উপায়ে পরিষ্কার করার ফলে বা বনজ সম্পদ আহরণের ফলে উন্মুক্ত হয়ে যাওয়া মাটি), পাশাপাশি চিরকাল অনুর্বর এলাকা যেমন মরুভূমি, প্লায়া, পাথুরে এলাকা (যার মধ্যে সারফেস মাইনিং অ্যাক্টিভিটির ফলে উন্মুক্ত হয়ে যাওয়া খনিজ ও অন্যান্য ভূতাত্ত্বিক উপাদান অন্তর্ভুক্ত), বালিয়াড়ি, লবণাক্ত সমভূমি এবং সমুদ্র সৈকত। ধুলো ও নুড়ি দিয়ে তৈরি রাস্তাকেও অনুর্বর হিসেবে বিবেচনা করা হয় এবং এতে কমপক্ষে ১০% বহুবর্ষজীবী ঘাস, ফোর্বস বা অন্যান্য ধরনের তৃণজাতীয় গাছপালা থাকে।
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious ৩০ মিটার

অনুর্বর বা দুর্ভেদ্য হওয়ার র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: পিক্সেলের অধিকাংশ অংশ ১) কোনও কারণে উন্মুক্ত হয়ে যাওয়া মাটি (যেমন, যান্ত্রিক উপায়ে পরিষ্কার করা বা বন কেটে ফেলার কারণে উন্মুক্ত হয়ে যাওয়া মাটি), সেইসাথে মরুভূমি, প্লায়া, পাথুরে এলাকা (সারফেস মাইনিং অ্যাক্টিভিটির কারণে উন্মুক্ত হয়ে যাওয়া খনিজ ও অন্যান্য ভূতাত্ত্বিক উপাদান সহ), বালিয়াড়ি, সল্ট ফ্ল্যাট ও বিচের মতো চিরকাল অনুর্বর এলাকা নিয়ে গঠিত। ধুলো ও নুড়ি দিয়ে তৈরি রাস্তাও অনুর্বর হিসেবে বিবেচিত হয় অথবা ২) মানুষের তৈরি এমন উপাদান যার মধ্যে দিয়ে জল যেতে পারে না, যেমন পাকা রাস্তা, ছাদ ও পার্কিং লট।
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice ৩০ মিটার

তুষার বা বরফের কাঁচা LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশ তুষার বা বরফ দিয়ে গঠিত।
Land_Cover_Raw_Probability_Water ৩০ মিটার

জলের র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: পিক্সেলের বেশিরভাগ অংশ জল দিয়ে গঠিত।
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture ৩০ মিটার

কৃষির কাঁচা LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: খাদ্য, ফাইবার এবং জ্বালানি উৎপাদনের জন্য ব্যবহৃত জমি যা গাছপালা সহ বা গাছপালা ছাড়া অবস্থায় থাকে। এর মধ্যে চাষ করা ও চাষ না করা শস্যক্ষেত, খড়ের জমি, ফলের বাগান, আঙুরের ক্ষেত, গবাদি পশু পালনের জন্য ঘেরা জায়গা এবং ফল, বাদাম বা বেরি উৎপাদনের জন্য লাগানো এলাকা সহ আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত। যেসব রাস্তা মূলত কৃষিকাজের জন্য ব্যবহার করা হয় (যেমন, এক শহর থেকে অন্য শহরে পাবলিক ট্রান্সপোর্টের জন্য ব্যবহার করা হয় না) সেগুলি কৃষি জমি হিসেবে বিবেচনা করা হয়।
Land_Use_Raw_Probability_Developed ৩০ মিটার

র LCMS মডেল করা উন্নত হওয়ার সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: মানুষের তৈরি কাঠামো (যেমন, ঘনবসতিপূর্ণ আবাসিক, বাণিজ্যিক, শিল্প, খনি বা পরিবহন) দ্বারা আচ্ছাদিত জমি বা গাছপালা (গাছ সহ) এবং কাঠামো (যেমন, কম ঘনবসতিপূর্ণ আবাসিক, লন, বিনোদনমূলক সুবিধা, কবরস্থান, পরিবহন এবং ইউটিলিটি করিডোর ইত্যাদি) উভয়ের মিশ্রণ, যার মধ্যে মানুষের কার্যকলাপের দ্বারা কার্যকরীভাবে পরিবর্তিত যেকোনও জমি অন্তর্ভুক্ত।
Land_Use_Raw_Probability_Forest ৩০ মিটার

জঙ্গলের র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: এমন জমি যেখানে গাছ লাগানো হয়েছে বা প্রাকৃতিকভাবে গাছপালা জন্মেছে এবং যেখানে (বা যেখানে সম্ভবত) নিকটবর্তী-মেয়াদী ক্রমিক অনুক্রমের সময় কোনও এক সময়ে ১০% বা তার বেশি গাছের ছায়া রয়েছে। এর মধ্যে পর্ণমোচী, চিরহরিৎ এবং/অথবা মিশ্র প্রকৃতির প্রাকৃতিক বন, বনজ বৃক্ষরোপণ এবং কাষ্ঠল জলাভূমি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland ৩০ মিটার

বনভূমি নয় এমন জলাভূমির র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: দৃশ্যমান ওয়াটার টেবিলের (স্থায়ী বা ঋতুভিত্তিক স্যাচুরেটেড) সংলগ্ন বা মধ্যে অবস্থিত জমি যেখানে ঝোপঝাড় বা স্থায়ীভাবে উদীয়মান গাছপালা বেশি থাকে। এই জলাভূমিগুলি হ্রদ, নদীর তীরবর্তী অঞ্চলে অবস্থিত হতে পারে চ্যানেল, বা মোহনা; নদীর প্লাবনভূমিতে; বিচ্ছিন্ন ক্যাচমেন্টে; বা ঢালে। এছাড়াও, এগুলি তৃণভূমির গর্ত, ড্রেনেজ খাদ এবং কৃষি ল্যান্ডস্কেপে স্টক পন্ড হিসেবেও দেখা যেতে পারে এবং হ্রদ বা নদীর মাঝখানে দ্বীপ হিসেবেও দেখা যেতে পারে। অন্যান্য উদাহরণের মধ্যে জলাভূমি, বগ, সোয়াম্প, কোয়্যাগমায়ার, মাস্কেগ, স্লু, ফেন ও বায়ু অন্তর্ভুক্ত।
Land_Use_Raw_Probability_Other ৩০ মিটার

অন্যান্যর র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: জমি (ব্যবহার নির্বিশেষে) যেখানে স্পেকট্রাল ট্রেন্ড বা অন্যান্য সহায়ক প্রমাণ থেকে বোঝা যায় যে কোনও বিঘ্ন বা পরিবর্তন ঘটেছে কিন্তু নির্দিষ্ট কারণ নির্ধারণ করা যায়নি অথবা পরিবর্তনের ধরন উপরে সংজ্ঞায়িত পরিবর্তন প্রক্রিয়ার কোনও বিভাগের সাথে মেলে না।
Land_Use_Raw_Probability_Rangeland-or-Pasture ৩০ মিটার

রেঞ্জল্যান্ড বা চারণভূমির র LCMS মডেল করা সম্ভাবনা। এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: এই শ্রেণীতে এমন যেকোনও এলাকা অন্তর্ভুক্ত যা হয় ক.) রেঞ্জল্যান্ড, যেখানে গাছপালা হল দেশীয় ঘাস, গুল্ম, ফোর্বস এবং ঘাসের মতো উদ্ভিদের মিশ্রণ যা মূলত বৃষ্টিপাত, তাপমাত্রা, উচ্চতা এবং আগুনের মতো প্রাকৃতিক কারণ এবং প্রক্রিয়া থেকে উদ্ভূত হয়, যদিও সীমিত ব্যবস্থাপনার মধ্যে নির্ধারিত পোড়ানোর পাশাপাশি গৃহপালিত এবং বন্য তৃণভোজীদের দ্বারা চারণ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে; অথবা খ.) চারণভূমি, যেখানে গাছপালা মিশ্রিত হতে পারে, মূলত প্রাকৃতিক ঘাস, ফোর্বস এবং ভেষজ থেকে শুরু করে আরও পরিচালিত গাছপালা ঘাসের প্রজাতি দ্বারা প্রভাবিত যা বীজ বপন করা হয়েছে এবং পরিচালিত হয়েছে মনোকালচারের কাছাকাছি বজায় রাখা।
QA_Bits ৩০ মিটার

বার্ষিক LCMS প্রোডাক্ট আউটপুট ভ্যালুর উৎসের ব্যাপারে আনুষঙ্গিক তথ্য।

ক্লাস টেবিল পরিবর্তন করুন

মান রঙ বিবরণ
1 #3d4551

আস্তাবল
2 #f39268

স্লো লস
3 #d54309

দ্রুত ওজন কমানো
4 #00a398

অর্জন
5 #1b1716

নন-প্রসেসিং এরিয়া মাস্ক

Land_Cover Class Table

মান রঙ বিবরণ
1 #০০৫e০০

গাছ
2 #০০৮০০০

লম্বা গুল্ম ও গাছের মিশ্রণ (শুধুমাত্র SEAK)
3 #00cc00

ঝোপ ও গাছপালা মিক্স
4 #b3ff1a

ঘাস/ফর্ব/ভেষজ ও গাছের মিশ্রণ
5 #99ff99

অনুর্বর জমি ও গাছপালা মিক্স
6 #b30088

লম্বা ঝোপ (শুধু SEAK)
7 #e68a00

ঝোপ
8 #ffad33

ঘাস/ফর্ব/ভেষজ ও গুল্মের মিশ্রণ
9 #ffe0b3

অনুর্বর ও ঝোপঝাড়ের মিক্স
10 #ffff00

ঘাস/ফরব/ভেষজ
11 #aa7700

অনুর্বর ও ঘাস/ফরব/ভেষজ মিক্স
12 #d3bf9b

অনুর্বর বা দুর্ভেদ্য
13 #ffffff

বরফ বা তুষার
14 #4780f3

জল
15 #1b1716

নন-প্রসেসিং এরিয়া মাস্ক

Land_Use Class Table

মান রঙ বিবরণ
1 #efff6b

কৃষি
2 #ff2ff8

ডেভেলপ করা হয়েছে
3 #1b9d0c

বন
4 #97ffff

বনভূমি নয় এমন জলাভূমি
5 #a1a1a1

অন্যান্য
6 #c2b34a

রেঞ্জল্যান্ড বা চারণভূমি
7 #1b1716

নন-প্রসেসিং এরিয়া মাস্ক

ছবির প্রপার্টি

ছবির প্রপার্টি

নাম ধরন বিবরণ
study_area STRING

LCMS বর্তমানে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সংলগ্ন অঞ্চল, দক্ষিণ-পূর্ব আলাস্কা, এবং পুয়ের্তো রিকো-মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ভার্জিন দ্বীপপুঞ্জ কভার করে। এই ভার্সনে সংলগ্ন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং দক্ষিণ-পূর্ব আলাস্কা জুড়ে আউটপুট রয়েছে। সম্ভাব্য ভ্যালু: 'CONUS, SEAK'

ব্যবহারের শর্তাদি

ব্যবহারের শর্তাবলী

USDA Forest Service কোনও ওয়ারেন্টি দেয় না, তা ব্যক্ত বা উহ্য যাই হোক না কেন, যার মধ্যে মার্চেন্টেবিলিটি ও নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে ফিটনেসের ওয়ারেন্টিও অন্তর্ভুক্ত, অথবা এই জিওস্পেশিয়াল ডেটার সঠিকতা, নির্ভরযোগ্যতা, সম্পূর্ণতা বা উপযোগিতা অথবা এই জিওস্পেশিয়াল ডেটার অনুপযুক্ত বা ভুল ব্যবহারের জন্য কোনও আইনি দায় বা দায়িত্ব নেয় না। এইসব জিওস্পেশিয়াল ডেটা এবং সম্পর্কিত ম্যাপ বা গ্রাফিক্স কোনও আইনি ডকুমেন্ট নয় এবং সেইভাবে ব্যবহার করার জন্য তৈরি করা হয়নি। ডেটা এবং ম্যাপগুলি শিরোনাম, মালিকানা, আইনি বিবরণ বা সীমানা, আইনি এখতিয়ার বা সর্বজনীন বা ব্যক্তিগত জমিতে প্রযোজ্য হতে পারে এমন বিধিনিষেধ নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যাবে না। প্রাকৃতিক দুর্যোগের তথ্য ডেটা ও ম্যাপে দেখানো হতেও পারে, আবার নাও হতে পারে এবং জমি ব্যবহারকারীদের যথাযথ সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত। ডেটা ডাইনামিক এবং সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হতে পারে। জিওস্পেশিয়াল ডেটার সীমাবদ্ধতা যাচাই করা এবং সেই অনুযায়ী ডেটা ব্যবহার করার দায়িত্ব ব্যবহারকারীর।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সরকারের থেকে পাওয়া ফান্ড ব্যবহার করে এই ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছে এবং অতিরিক্ত অনুমতি বা ফি ছাড়াই ব্যবহার করা যাবে। আপনি যদি এই ডেটা কোনও প্রকাশনা, প্রেজেন্টেশন বা অন্যান্য রিসার্চ প্রোডাক্টে ব্যবহার করেন, তাহলে নিম্নলিখিত উদ্ধৃতি ব্যবহার করুন:

USDA Forest Service. ২০২২। USFS ল্যান্ডস্কেপ চেঞ্জ মনিটরিং সিস্টেম v2021.7 (কন্টারমিনাস মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং দক্ষিণ-পূর্ব আলাস্কা)। সল্ট লেক সিটি, উটাহ।

উদ্ধৃতি

উদ্ধৃতি:

  • USDA Forest Service. ২০২২। USFS ল্যান্ডস্কেপ চেঞ্জ মনিটরিং সিস্টেম v2021.7 (কন্টারমিনাস মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং দক্ষিণ-পূর্ব আলাস্কা)। সল্ট লেক সিটি, উটাহ।

Earth Engine-এর সাহায্যে এক্সপ্লোর করুন

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

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);
কোড এডিটরে খুলুন
এই প্রোডাক্টটি ল্যান্ডস্কেপ চেঞ্জ মনিটরিং সিস্টেম (LCMS) ডেটা স্যুটের অংশ। এটি প্রতি বছরের জন্য LCMS-মডেল করা পরিবর্তন, ল্যান্ড কভার এবং/অথবা ল্যান্ড ব্যবহারের ক্লাস দেখায়। এই LCMS ভার্সনে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সংলগ্ন অঞ্চল (CONUS) এবং দক্ষিণ-পূর্ব আলাস্কা (SEAK) কভার করা হয়। LCMS হল ল্যান্ডস্কেপ ম্যাপিং এবং মনিটর করার জন্য একটি রিমোট সেন্সিং-ভিত্তিক সিস্টেম …
USFS/GTAC/LCMS/v2021-7, change,change-detection,forest,gtac,landcover,landsat-derived,landuse,landuse-landcover,lcms,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