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

USFS/GTAC/LCMS/v2021-7
זמינות קבוצת הנתונים
1985-06-01T00:00:00Z–2021-09-30T00:00:00Z
יוצר מערך הנתונים
קטע קוד ל-Earth Engine
ee.ImageCollection("USFS/GTAC/LCMS/v2021-7")
תגים
שינוי
change-detection
יער
gtac
כיסוי השטח
נגזר מ-Landsat
שימוש בקרקע
landuse-landcover
lcms
redcastle-resources
rmrs
sentinel2-derived
פעולות על ציר הזמן
usda
usfs

תיאור

המוצר הזה הוא חלק מחבילת הנתונים של מערכת המעקב אחר שינויים בנוף (LCMS). מוצגים שינויים לפי מודל LCMS, כיסוי קרקע ו/או סיווגים של שימוש בקרקע לכל שנה. הגרסה הזו של LCMS מכסה את ארצות הברית הרציפה (CONUS) ואת דרום-מזרח אלסקה (SEAK).

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

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

מכיוון שאין אלגוריתם שמניב את התוצאות הכי טובות בכל המצבים, ב-LCMS נעשה שימוש באנסמבל של מודלים ככלי לחיזוי, מה שמשפר את דיוק המפה במגוון של מערכות אקולוגיות ותהליכי שינוי (Healey et al., 2018). חבילת המפות שמתקבלת, שכוללת שינויים ב-LCMS, כיסוי קרקע ושימוש בקרקע, מציגה תמונה הוליסטית של שינויים בנוף בארצות הברית במהלך ארבעת העשורים האחרונים.

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

נתונים מרמה 1C של החזרת אור בחלק העליון של האטמוספרה מ-Landsat Tier 1 ומ-Sentinel 2A, 2B משמשים ישירות ב-CCDC וליצירת תמונות מורכבות שנתיות עבור LandTrendr. האלגוריתם של cFmask לזיהוי עננים (Foga et al., ‫2017), שהוא הטמעה של Fmask 2.0 (Zhu and Woodcock, 2012) (Landsat בלבד), cloudScore (Chastain et al., ‫2019) (Landsat-only), and s2cloudless (Sentinel-Hub, 2021) (Sentinel 2-only) are used to mask clouds, while TDOM (Chastain et al., ‫2019) משמשת להסתרת צללים בענן (Landsat ו-Sentinel 2). ב-LandTrendr, המערכת מחשבת את המדואיד השנתי כדי לסכם את הערכים ללא עננים וצללי עננים מכל שנה לקומפוזיט יחיד.

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

כל הערכים שבהם אין עננים וצללי עננים מפולחים גם באופן זמני באמצעות האלגוריתם CCDC (Zhu and Woodcock, ‏ 2014).

הערכים המורכבים הגולמיים, הערכים המותאמים של LandTrendr, ההבדלים בין זוגות, משך הפלח, גודל השינוי והשיפוע, ומקדמי הסינוס והקוסינוס של CCDC בספטמבר (3 ההרמוניות הראשונות), הערכים המותאמים וההבדלים בין זוגות, יחד עם הגובה, השיפוע, הסינוס של ההיבט, הקוסינוס של ההיבט ומדדי המיקום הטופוגרפי (Weiss,‏ 2001) מתוך מערך הנתונים הלאומי של הגובה (NED) ברזולוציה של 10 מ' (Gesch et al.,‏ ‫2009) שימש כמשתנה בלתי תלוי במודל Random Forest (בריימן, 2001).

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

מקורות מידע נוספים

אם יש לכם שאלות או בקשות ספציפיות לגבי נתונים, אפשר לפנות אל [sm.fs.lcms@usda.gov]. * Breiman, L., ‫2001. יערות אקראיים. ב-Machine Learning. Springer, 45: 5-32 doi:10.1023/A:1010933404324

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

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

  • Cohen, W. B., יאנג, ז. (Yang, Z.‎), Healey, S. P., קנדי, ר. E., and Gorelick, N., ‫2018. ‫LandTrendr multispectral ensemble לזיהוי הפרעות ביערות. בחישה מרחוק של הסביבה. ‫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., יוז, מ.ג'יי (Hughes, M.J.‎), Laue, B., ‫2017. השוואה ואימות של אלגוריתם לזיהוי עננים במוצרי נתונים תפעוליים של Landsat. ב-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. The National Map - Elevation. In Fact Sheet, doi:10.3133/fs20093053

  • Healey, S. P., Cohen, W. B., יאנג, ז. (Yang, Z.‎), Kenneth Brewer, C., Brooks, E. B., Gorelick, N., Hernandez, A. J., Huang, C., ג'וזף יוז, מ. (Joseph Hughes, M.‎), קנדי, ר. E., Loveland, T. R., Moisen, G. G., Schroeder, T. A., Stehman, S. V., Vogelmann, J. E., Woodcock, C. E., יאנג, ל. (Yang, L.) וג'ו, ז. (Zhu, Z.) ‫2018. מיפוי שינויים ביערות באמצעות הכללה מוערמת: גישה משולבת. בחישה מרחוק של הסביבה. ‫Science Direct, 204: 717-728 doi:10.1016/j.rse.2017.09.029

  • Kennedy, R. E., Yang, Z., and Cohen, W. B., ‫2010. זיהוי מגמות בהפרעות ביערות ובהתאוששות שלהם באמצעות סדרות זמן שנתיות של Landsat: 1. LandTrendr – אלגוריתמים לפילוח זמני. ב-Remote Sensing of Environment. ‫Science Direct, 114(12): 2897-2910 doi:10.1016/j.rse.2010.07.008

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

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

  • Weiss, A.D., ‫2001. ניתוח של מיקום טופוגרפי וצורות נוף. מצגת פוסטר, כנס משתמשי ESRI, סן דייגו, קליפורניה.

  • Zhu, Z., and Woodcock, C. ה. (2012). זיהוי עננים וצללי עננים בתמונות Landsat על בסיס אובייקטים. בחישה מרחוק של הסביבה. ‫Science Direct, 118: 83-94 doi:10.1016/j.rse.2011.10.028

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

תחום תדרים

גודל הפיקסל
‫30 מטרים

תחום תדרים

שם גודל הפיקסל תיאור
Change מטרים

שינוי סופי במוצר LCMS לפי נושא. בכל שנה ממופים שלושה סוגי שינויים (ירידה איטית, ירידה מהירה ועלייה). כל מחלקה נחזית באמצעות מודל נפרד של יער אקראי, שמפיק הסתברות (שיעור העצים במודל היער האקראי) שהפיקסל שייך למחלקה הזו. לכן, לכל פיקסל יש שלוש תוצאות שונות של מודל לכל שנה. הסיווגים הסופיים מוקצים לסיווג השינוי עם ההסתברות הכי גבוהה שגם גבוהה מסף שצוין. לכל פיקסל שלא מוגדר לו ערך מעל הסף המתאים של כל אחת מהכיתות, מוקצית הכיתה Stable.
Land_Cover מטרים

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

מוצר סופי של שימוש קרקע נושאי ב-LCMS. בכל שנה ממופים 6 סוגים של שימוש בקרקע באמצעות נתוני ייחוס של TimeSync ומידע ספקטרלי שנלקח מתמונות Landsat. כל מחלקה נחזית באמצעות מודל נפרד של יער אקראי, שמפיק הסתברות (החלק היחסי של העצים במודל היער האקראי) לכך שהפיקסל שייך למחלקה הזו. לכן, לכל פיקסל יש 6 פלטים שונים של המודל לכל שנה, והסיווגים הסופיים מוקצים לשימוש בקרקע עם ההסתברות הגבוהה ביותר.
Change_Raw_Probability_Slow_Loss מטרים

ההסתברות המחושבת של אובדן איטי, כפי שהיא מופיעה במודל LCMS. ההגדרה: אובדן איטי כולל את המחלקות הבאות מפרשנות תהליך השינוי של TimeSync –

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

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

ההסתברות המחושבת של אובדן מהיר על סמך נתוני LCMS גולמיים. מוגדר כ: Fast Loss (אובדן מהיר) כולל את המחלקות הבאות מתוך תהליך השינוי של TimeSync (סנכרון זמן) –

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

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

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

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

  • הידרולוגיה – קרקע שבה שיטפון שינה באופן משמעותי את כיסוי הצמחייה העשבונית או רכיבים אחרים של כיסוי הקרקע, ללא קשר לשימוש בקרקע (למשל, תערובות חדשות של חצץ וצמחייה בקרקעית נחלים ובסביבתם אחרי שיטפון).

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

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

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

ההסתברות המחושבת של עצים לפי מודל LCMS. ההגדרה היא: רוב הפיקסל מורכב מעצים חיים או מעצים מתים.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix מטרים

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

ההסתברות הגולמית של תערובת שיחים ועצים לפי מודל LCMS. מוגדר כ: רוב הפיקסל מורכב משיחים, וגם מורכב מ-10% לפחות של עצים חיים או עצים מתים שעומדים.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix מטרים

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

ההסתברות הגולמית שחושבה על סמך מודל LCMS לכיסוי מלא של שטח חשוף ושל שילוב של עצים. הגדרה: רוב הפיקסלים מורכב מאדמה חשופה שנחשפה כתוצאה מהפרעה (למשל, אדמה שנחשפה כתוצאה מפינוי מכני או כריתת יערות), וגם מאזורים שאינם פוריים באופן קבוע, כמו מדבריות, מישורי מלח, סלעים חשופים (כולל מינרלים וחומרים גאולוגיים אחרים שנחשפו כתוצאה מפעולות כרייה על פני השטח), דיונות חול, מישורי מלח וחופים. גם דרכים שעשויות מעפר ומחצץ נחשבות לשטחים חשופים, וגם הן כוללות לפחות 10% עצים חיים או עצים מתים שעומדים.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs מטרים

ההסתברות הגולמית של LCMS שנוצרה על ידי מודל לשיחים גבוהים (דרום-מזרח אסיה בלבד). הגדרה: רוב הפיקסל מורכב משיחים בגובה של יותר ממטר.
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs מטרים

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

ההסתברות הגולמית שחושבה על ידי מודל LCMS לכיסוי מלא של דשא/עשבים/צמחים ושיחים. הגדרה: רוב הפיקסל מורכב מדשא רב-שנתי, מצמחי מרפא או מצורות אחרות של צמחייה עשבונית, וגם מורכב משיחים בשיעור של לפחות 10%.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix מטרים

ההסתברות הגולמית של תערובת של שטחים חשופים ושיחים, שחושבה על ידי מודל LCMS. הגדרה: רוב הפיקסלים מורכב מאדמה חשופה שנחשפה כתוצאה מהפרעה (למשל, אדמה שנחשפה כתוצאה מפינוי מכני או כריתת יערות), וגם מאזורים שאינם פוריים באופן קבוע, כמו מדבריות, מישורי מלח, סלעים חשופים (כולל מינרלים וחומרים גאולוגיים אחרים שנחשפו כתוצאה מפעולות כרייה על פני השטח), דיונות חול, מישורי מלח וחופים. כבישים שעשויים מעפר ומחצץ נחשבים גם הם לקרקע לא פורייה, וכוללים לפחות 10% שיחים.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb מטרים

ההסתברות הגולמית שחושבה על סמך מודל LCMS של דשא/עשב/צמח. ההגדרה: רוב הפיקסל מורכב מדשאים רב-שנתיים, מצמחי מרפא או מצורות אחרות של צמחייה עשבונית.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix מטרים

ההסתברות הגולמית שחושבה על ידי מודל LCMS של שטח חשוף ושל תערובת של דשא, עשבים רחבי עלים ועשבים. הגדרה: רוב הפיקסלים מורכבים מאדמה חשופה שנחשפה כתוצאה מהפרעה (למשל, אדמה שנחשפה כתוצאה מפינוי מכני או כריתת יערות), וגם אזורים שאינם פוריים באופן קבוע, כמו מדבריות, מישורי מלח, חופים וסלעים חשופים (כולל מינרלים וחומרים גיאולוגיים אחרים שנחשפו כתוצאה מפעולות כרייה על פני השטח), דיונות חול ומישורי מלח. גם דרכים שעשויות מעפר ומחצץ נחשבות לקרקע חשופה, והן כוללות לפחות 10% של עשבים רב-שנתיים, עשבי תיבול או צורות אחרות של צמחייה עשבונית.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious מטרים

ההסתברות המחושבת של LCMS לקרקע חשופה או אטומה. ההגדרה: רוב הפיקסלים מורכבים מ-1) אדמה חשופה שנחשפה כתוצאה מהפרעה (למשל, אדמה שנחשפה כתוצאה מפינוי מכני או כריתת יערות), וגם מאזורים שוממים באופן קבוע כמו מדבריות, מישורי מלח, סלעים חשופים (כולל מינרלים וחומרים גאולוגיים אחרים שנחשפו כתוצאה מפעילויות כרייה על פני השטח), דיונות חול, אגמי מלח וחופים. גם דרכים שעשויות מעפר ומחצץ נחשבות לשטחים חשופים או 2) חומרים מעשה ידי אדם שמים לא יכולים לחדור אליהם, כמו דרכים סלולות, גגות וחניונים.
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice מטרים

ההסתברות הגולמית שחושבה על ידי מודל LCMS לשלג או לקרח. ההגדרה: רוב הפיקסלים מורכבים משלג או מקרח.
Land_Cover_Raw_Probability_Water מטרים

ההסתברות המחושבת של מים לפי מודל LCMS. ההגדרה היא: רוב הפיקסלים מורכבים ממים.
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture מטרים

ההסתברות הגולמית של חקלאות שחושבה על ידי מודל LCMS. הגדרה: קרקע שמשמשת לייצור מזון, סיבים ודלקים, שנמצאת במצב צמחי או לא צמחי. ההגדרה הזו כוללת, בין היתר, שטחי גידול מעובדים ולא מעובדים, שטחי חציר, מטעים, כרמים, מתקני גידול בעלי חיים סגורים ושטחים שבהם נשתלו עצים או שיחים לייצור פירות, אגוזים או פירות יער. כבישים שמשמשים בעיקר לשימוש חקלאי (כלומר, לא משמשים לתחבורה ציבורית מעיר לעיר) נחשבים לשימוש בקרקע חקלאית.
Land_Use_Raw_Probability_Developed מטרים

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

ההסתברות המחושבת של יער לפי מודל LCMS. הגדרה: קרקע ששתולים בה צמחים או שיש בה צמחייה טבעית, ושכוללת (או סביר להניח שתכלול) כיסוי עצים של 10% או יותר בשלב כלשהו במהלך רצף סוקצסיוני בטווח הקצר. הסיווגים האלה עשויים לכלול יערות טבעיים נשירים, ירוקי עד או מעורבים, מטעי יער וביצות מיוערות.
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland מטרים

ההסתברות הגולמית לפי מודל LCMS לביצות שאינן יערות. הגדרה: שטחי קרקע שסמוכים למי תהום גלויים או נמצאים בתוכם (רוויים באופן קבוע או עונתי), וגדלים בהם בעיקר שיחים או צמחים רב-שנתיים שצומחים מתוך המים. שטחי ביצות יכולים להיות ממוקמים בקרבת חופים של אגמים, ערוצי נהרות או שפכי נהרות, במישורי הצפה של נהרות, באגני ניקוז מבודדים או במדרונות. הם יכולים להופיע גם כבריכות בערבות, כתעלות ניקוז וכבריכות להשקיית בקר בנופים חקלאיים, וגם כאיים באמצע אגמים או נהרות. דוגמאות נוספות כוללות גם ביצות, אגמים, בריכות, ביצות טובעניות, ביצות טחב, ביצות עשבוניות, ביצות עם צמחייה נמוכה וביצות עם נהרות קטנים.
Land_Use_Raw_Probability_Other מטרים

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

ההסתברות הגולמית שחושבה על ידי מודל LCMS לגבי שטחי מרעה או אדמות מרעה. ההגדרה: המחלקה הזו כוללת כל אזור שהוא א) שטחי מרעה, שבהם הצמחייה היא תערובת של עשבים מקומיים, שיחים, עשבוניים וצמחים דמויי עשב, שצומחים בעיקר כתוצאה מגורמים ותהליכים טבעיים כמו גשם, טמפרטורה, גובה ושריפה, למרות שניהול מוגבל עשוי לכלול גם שריפה מבוקרת וגם רעייה של אוכלי עשב מבויתים ופראיים; או ב) שטח מרעה, שבו הצמחייה יכולה להיות מגוונת, עם עשבים, צמחים ועשבי תיבול טבעיים ברובם, או צמחייה מבוקרת יותר שבה שולטים מיני עשבים שנזרעו וטופלו כדי לשמור על מצב של כמעט חד-תרבות.
QA_Bits מטרים

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

טבלת שינוי סיווג

ערך צבע תיאור
1 #3d4551

אורווה
2 #f39268

ירידה איטית
3 ‎#d54309

הפסד מהיר
4 #00a398

הגברה
5 #1b1716

מסכה של אזור שלא עובר עיבוד

טבלת סיווג Land_Cover

ערך צבע תיאור
1 #005e00

עצים
2 #008000

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

מיקס של שיחים ועצים
4 #b3ff1a

תערובת של דשא, צמחים ועצים
5 #99ff99

מיקס של שטח חשוף ועצים
6 #b30088

שיחים גבוהים (רק בדרום-מזרח אסיה)
7 #e68a00

שיחים
8 #ffad33

תערובת של דשא, עשבים ושיחים
9 #ffe0b3

Barren & Shrubs Mix
10 #ffff00

עשב/צמח עשבוני/תבלין
11 #aa7700

תערובת של עשבים, צמחים ועשבי תיבול
12 #d3bf9b

שומם או אטום
13 #ffffff

שלג או קרח
14 #4780f3

מים
15 #1b1716

מסכה של אזור שלא עובר עיבוד

טבלת סיווג Land_Use

ערך צבע תיאור
1 #efff6b

חקלאות
2 #ff2ff8

פותח
3 #1b9d0c

יער
4 #97ffff

אדמה בוצית (ביצה) ללא יער
5 #a1a1a1

אחר
6 #c2b34a

שטחי מרעה
7 #1b1716

מסכה של אזור שלא עובר עיבוד

מאפייני תמונה

מאפייני תמונה

שם סוג תיאור
study_area מחרוזת

נכון לעכשיו, מערכת LCMS מכסה את ארצות הברית הרציפה, את דרום-מזרח אלסקה ואת פוארטו ריקו ואיי הבתולה של ארה"ב. הגרסה הזו מכילה פלט של נתונים על כל ארצות הברית הרציפה ועל דרום-מזרח אלסקה. ערכים אפשריים: CONUS, SEAK

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

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

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

שירות היערות של משרד החקלאות האמריקאי (USDA). ‫2022. USFS Landscape Change Monitoring System v2021.7 (Conterminous United States and Southeastern Alaska). סולט לייק סיטי, יוטה.

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים ביבליוגרפיים:

  • שירות היערות של משרד החקלאות האמריקאי (USDA). ‫2022. USFS Landscape Change Monitoring System v2021.7 (Conterminous United States and Southeastern Alaska). סולט לייק סיטי, יוטה.

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

Code Editor (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);
פתיחה ב-Code Editor
המוצר הזה הוא חלק מחבילת הנתונים של Landscape Change Monitoring System (מערכת למעקב אחר שינויים בנוף, LCMS). מוצגים שינויים לפי מודל LCMS, כיסוי קרקע ו/או סיווגים של שימוש בקרקע לכל שנה. גרסת ה-LCMS הזו מכסה את ארצות הברית הרציפה (CONUS) ואת דרום-מזרח אלסקה (SEAK). ‫LCMS היא מערכת שמבוססת על חישה מרחוק למיפוי ולמעקב אחרי נוף…
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