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

USFS/GTAC/LCMS/v2021-7
डेटासेट की उपलब्धता
1985-06-01T00:00:00Z–2021-09-30T00:00:00Z
डेटासेट उपलब्ध करवाने वाली कंपनी
Earth Engine स्निपेट
ee.ImageCollection("USFS/GTAC/LCMS/v2021-7")
टैग
बदलें
change-detection
जंगल
gtac
लैंडकवर
Landsat से मिली जानकारी के आधार पर तैयार किया गया
landuse
landuse-landcover
lcms
redcastle-resources
rmrs
sentinel2-derived
टाइम-सीरीज़
usda
usfs

ब्यौरा

यह प्रॉडक्ट, लैंडस्केप चेंज मॉनिटरिंग सिस्टम (एलसीएमएस) डेटा सुइट का हिस्सा है. इसमें हर साल के लिए, एलसीएमएस-मॉडल के हिसाब से बदलाव, ज़मीन का इस्तेमाल, और/या ज़मीन के इस्तेमाल की क्लास दिखाई गई हैं. एलसीएमएस के इस वर्शन में, अमेरिका के मुख्य भूभाग (कॉनस) और दक्षिण-पूर्वी अलास्का (सीक) को शामिल किया गया है.

एलसीएमएस, रिमोट सेंसिंग पर आधारित एक सिस्टम है. इसका इस्तेमाल, अमेरिका में लैंडस्केप में होने वाले बदलावों को मैप करने और उनकी निगरानी करने के लिए किया जाता है. इसका मकसद, बदलाव का पता लगाने के लिए नई टेक्नोलॉजी और बेहतर तरीकों का इस्तेमाल करके, एक जैसा तरीका डेवलप करना है. इससे लैंडस्केप में हुए बदलाव का "सबसे अच्छा उपलब्ध" मैप तैयार किया जा सकेगा.

इनसे हर साल तीन प्रॉडक्ट मिलते हैं: बदलाव, ज़मीन का इस्तेमाल, और ज़मीन का कवरेज. बदलाव, खास तौर पर वनस्पति से जुड़ा है. इसमें धीरे-धीरे वनस्पति का कम होना, तेज़ी से कम होना (इसमें जल विज्ञान से जुड़े बदलाव भी शामिल हैं, जैसे कि पानी का भराव या सूखापन) और वनस्पति का बढ़ना शामिल है. इन वैल्यू का अनुमान, Landsat टाइम सीरीज़ के हर साल के लिए लगाया जाता है. साथ ही, ये LCMS के लिए बुनियादी प्रॉडक्ट के तौर पर काम करती हैं. ज़मीन के इस्तेमाल और उस पर मौजूद वनस्पति के मैप में, हर साल के लिए ज़मीन के इस्तेमाल और उस पर मौजूद वनस्पति की जानकारी दी जाती है.

कोई भी एल्गोरिदम हर स्थिति में सबसे अच्छा परफ़ॉर्म नहीं करता है. इसलिए, एलसीएमएस अनुमान लगाने वाले मॉडल के एक ग्रुप का इस्तेमाल करता है. इससे अलग-अलग तरह के इकोसिस्टम और बदलाव की प्रोसेस में मैप की सटीकता बेहतर होती है (हीली वगैरह, 2018). एलसीएमएस में बदलाव, ज़मीन के इस्तेमाल और पेड़-पौधों, आबादी वगैरह से ढकी जगह के मैप की मदद से, पिछले चार दशकों में अमेरिका के लैंडस्केप में हुए बदलावों की पूरी जानकारी मिलती है.

एलसीएमएस मॉडल के लिए अनुमान लगाने वाली लेयर में, LandTrendr और CCDC के बदलाव का पता लगाने वाले एल्गोरिदम के आउटपुट और इलाके की जानकारी शामिल होती है. इन सभी कॉम्पोनेंट को Google Earth Engine (Gorelick et al., 2017).

सीसीडीसी में, सीधे तौर पर लैंडसैट टियर 1 और सेंटिनल 2A, 2B लेवल-1C टॉप ऑफ़ ऐटमॉस्फ़ियर रिफ़्लेक्टेंस डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. साथ ही, LandTrendr के लिए सालाना कंपोज़िट बनाने के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जाता है. cFmask क्लाउड मास्किंग एल्गोरिदम (Foga et al., 2017), जो कि Fmask 2.0 (Zhu and Woodcock, 2012) (सिर्फ़ Landsat के लिए), cloudScore (Chastain et al., 2019) (सिर्फ़ Landsat) और s2cloudless (Sentinel-Hub, 2021) (सिर्फ़ Sentinel 2) का इस्तेमाल बादलों को छिपाने के लिए किया जाता है. वहीं, TDOM (Chastain et al., 2019) का इस्तेमाल, बादलों की परछाइयों को छिपाने के लिए किया जाता है. जैसे, Landsat और Sentinel 2. LandTrendr के लिए, सालाना मेडॉइड का हिसाब लगाया जाता है. इससे हर साल की बिना बादल और बादल की परछाई वाली वैल्यू को एक कंपोज़िट में शामिल किया जाता है.

कंपोज़िट टाइम सीरीज़ को LandTrendr (Kennedy et al., 2010; Kennedy et al., 2018; Cohen et al., 2018).

CCDC एल्गोरिदम (Zhu and Woodcock, 2014) का इस्तेमाल करके, बादल और बादल की परछाई से जुड़ी सभी वैल्यू को समय के हिसाब से सेगमेंट किया जाता है.

इसमें रॉ कंपोज़िट वैल्यू, LandTrendr फ़िट की गई वैल्यू, पेयर-वाइज़ अंतर, सेगमेंट की अवधि, बदलाव की सीमा, और स्लोप शामिल हैं. साथ ही, इसमें CCDC के सितंबर 1 के साइन और कोसाइन कोएफ़िशिएंट (पहले तीन हार्मोनिक), फ़िट की गई वैल्यू, और पेयरवाइज़ अंतर शामिल हैं. इसके अलावा, इसमें 10 मीटर के नैशनल एलिवेशन डेटासेट (एनईडी) (Gesch et al., 2009) का इस्तेमाल किया गया था. साथ ही, SEAK के लिए 30 मीटर के एनईडी का इस्तेमाल किया गया था. इनका इस्तेमाल, रैंडम फ़ॉरेस्ट (ब्रायमन, 2001) मॉडल में इंडिपेंडेंट प्रेडिक्टर वैरिएबल के तौर पर किया जाता है.

रेफ़रंस डेटा को TimeSync का इस्तेमाल करके इकट्ठा किया जाता है. यह वेब पर आधारित एक टूल है. इससे विश्लेषकों को 1984 से लेकर अब तक के Landsat डेटा रिकॉर्ड को विज़ुअलाइज़ और इंटरप्रेट करने में मदद मिलती है (Cohen et al., 2010).

अन्य संसाधन

अगर आपका कोई सवाल है या आपको किसी खास डेटा का अनुरोध करना है, तो [sm.fs.lcms@usda.gov] पर संपर्क करें. * Breiman, L., 2001. रैंडम फ़ॉरेस्ट. मशीन लर्निंग में. Springer, 45: 5-32 doi:10.1023/A:1010933404324

  • चैस्टेन, आर॰, हौसमैन, आई., गोल्डस्टीन, जे., फ़िंचो, एम॰, और टेनेसन, के॰, 2019. सेंसर के आधार पर, Sentinel-2A और 2B MSI, Landsat-8 OLI, और Landsat-7 ETM की तुलना. यह तुलना, संयुक्त राज्य अमेरिका के उन सभी राज्यों के लिए की गई है जिनकी सीमा कम से कम एक अन्य राज्य से जुड़ी हुई है. इसमें, वायुमंडल के ऊपरी हिस्से की स्पेक्ट्रल विशेषताओं को शामिल किया गया है. पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग में. Science Direct, 221: 274-285 doi:10.1016/j.rse.2018.11.012

  • Cohen, W. B., Yang, Z., and Kennedy, R., 2010. हर साल के Landsat टाइम सीरीज़ का इस्तेमाल करके, जंगल में होने वाली गड़बड़ी और उसके ठीक होने के रुझानों का पता लगाना: 2. TimeSync - कैलिब्रेशन और पुष्टि करने के लिए टूल. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2911-2924 doi:10.1016/j.rse.2010.07.010

  • Cohen, W. B., ज़ियाओयांग यांग, हीली, एस. P., कैनेडी, आर॰ ई॰ और गोरेलिक, एन॰, 2018. जंगल में होने वाली गड़बड़ी का पता लगाने के लिए, LandTrendr मल्टीस्पेक्ट्रल एनसेंबल. पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग में. Science Direct, 205: 131-140 doi:10.1016/j.rse.2017.11.015

  • फ़ोगा, एस॰, स्कारामूज़ा, पी॰एल॰, गुओ, एस., ज़ु ज़ु, डिले, आर॰डी॰, बेकमैन, टी., श्मिट, जी॰एल॰, ड्वायर, जे॰ एल॰, एम॰जे॰ ह्यूज़, लाउ, बी., 2017. ऑपरेशनल Landsat डेटा प्रॉडक्ट के लिए, क्लाउड का पता लगाने वाले एल्गोरिदम की तुलना और पुष्टि करना. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 194: 379-390 doi:10.1016/j.rse.2017.03.026

  • Gesch, D., इवांस, जी॰, मौक, जे., हचिंसन, जे., और डब्ल्यू॰ कार्सवेल J., 2009. नैशनल मैप - ऊंचाई. तथ्य पत्रक में, doi:10.3133/fs20093053

  • हीली, एस॰ P., कोहेन, डब्ल्यू॰ B., ज़ियाओयांग यांग, कैनथ ब्रूअर, सी॰, Brooks, E. B., गोरेलिक, एन., हर्नांडेज़, ए. J., हुआंग, सी॰, जोसेफ़ ह्यूज़, एम॰, कैनेडी, आर॰ E., लवलैंड, टी. R., मोइसन, जी. जी॰, Schroeder, T. A., स्टीमन, एस. V., वोगेलमैन, जे॰ E., वुडकॉक, सी. E., यांग, एल॰, और झू, ज़ेड॰, 2018. स्टैक्ड जनरलाइज़ेशन का इस्तेमाल करके, जंगल में हुए बदलावों की मैपिंग करना: एक साथ कई तरीकों का इस्तेमाल करना. पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग में. Science Direct, 204: 717-728 doi:10.1016/j.rse.2017.09.029

  • Kennedy, R. E., Yang, Z., and Cohen, W. B., 2010. हर साल के Landsat टाइम सीरीज़ डेटा का इस्तेमाल करके, जंगल में होने वाली गड़बड़ी और उसके ठीक होने के ट्रेंड का पता लगाना: 1. LandTrendr - Temporal segmentation algorithms. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2897-2910 doi:10.1016/j.rse.2010.07.008

  • केनेडी, आर., ज़ियाओयांग यांग, गोरेलिक, एन., ब्रेटन, जे., कैवलकैंट, एल., कोहेन, डब्ल्यू॰, और हीली, एस॰, 2018. Google Earth Engine पर LandTrendr एल्गोरिदम लागू किया गया. रिमोट सेंसिंग में. MDPI, 10(5): 691 doi:10.3390/rs10050691

  • Sentinel-Hub, 2021. Sentinel 2 Cloud Detector. [ऑनलाइन]. यहां उपलब्ध है: https://github.com/sentinel-hub/sentinel2-cloud-detector

  • वाइस, ए॰डी॰, 2001. Topographic position and landforms analysis Poster Presentation, ESRI Users Conference, San Diego, CAZhu, Z., and Woodcock, C. ई॰ (2012). Landsat की इमेज में, ऑब्जेक्ट के आधार पर बादल और बादल की परछाई का पता लगाना. पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग में. Science Direct, 118: 83-94 doi:10.1016/j.rse.2011.10.028

  • Zhu, Z., and Woodcock, C. E., 2014. उपलब्ध सभी Landsat डेटा का इस्तेमाल करके, ज़मीन के इस्तेमाल में लगातार हो रहे बदलावों का पता लगाना और उन्हें कैटगरी में बांटना. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 144: 152-171 doi:10.1016/j.rse.2014.01.011

बैंड

पिक्सल का साइज़
30 मीटर

बैंड

नाम पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
Change मीटर

एलसीएमएस में थीम के हिसाब से प्रॉडक्ट में किया गया आखिरी बदलाव. हर साल के लिए, बदलाव की तीन क्लास (धीरे-धीरे कम होना, तेज़ी से कम होना, और बढ़ना) मैप की जाती हैं. हर क्लास का अनुमान लगाने के लिए, अलग रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है. यह मॉडल, पिक्सेल के उस क्लास से जुड़े होने की संभावना (रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल में मौजूद ट्री का अनुपात) दिखाता है. इस वजह से, हर साल के लिए अलग-अलग पिक्सल के तीन अलग-अलग मॉडल आउटपुट होते हैं. फ़ाइनल क्लास को, बदलाव वाली उस क्लास को असाइन किया जाता है जिसके लिए संभावना सबसे ज़्यादा होती है. साथ ही, यह संभावना तय किए गए थ्रेशोल्ड से ज़्यादा होती है. जिस पिक्सल की वैल्यू, हर क्लास के थ्रेशोल्ड से ज़्यादा नहीं होती उसे स्टेबल क्लास में असाइन किया जाता है.
Land_Cover मीटर

एलसीएमएस के तहत तैयार किया गया, पेड़ों से ढकी जगह का फ़ाइनल प्रॉडक्ट. हर साल, ज़मीन के टाइप की कुल 14 क्लास को मैप किया जाता है. इसके लिए, TimeSync के रेफ़रंस डेटा और Landsat की इमेज से मिली स्पेक्ट्रल जानकारी का इस्तेमाल किया जाता है. हर क्लास का अनुमान लगाने के लिए, अलग-अलग रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है. ये मॉडल, इस बात की संभावना (रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल में मौजूद ट्री का अनुपात) दिखाते हैं कि पिक्सल उस क्लास से जुड़ा है. इस वजह से, हर साल के लिए अलग-अलग पिक्सल के 14 मॉडल आउटपुट होते हैं. साथ ही, सबसे ज़्यादा संभावना वाले लैंड कवर को फ़ाइनल क्लास असाइन की जाती हैं. ज़मीन को ढकने वाली 14 कैटगरी में से सात कैटगरी, ज़मीन को ढकने वाली एक ही चीज़ के बारे में बताती हैं. इनमें ज़मीन को ढकने वाली वह चीज़, पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से को कवर करती है. साथ ही, कोई दूसरी कैटगरी, पिक्सल के 10% से ज़्यादा हिस्से को कवर नहीं करती. यहां सात मिक्स क्लास भी होती हैं. इनसे ऐसे पिक्सल का पता चलता है जिनमें अतिरिक्त लैंडकवर क्लास, पिक्सल के कम से कम 10% हिस्से को कवर करता है.
Land_Use मीटर

एलसीएमएस के लैंड यूज़ प्रॉडक्ट की फ़ाइनल थीम. ज़मीन के इस्तेमाल की कुल छह कैटगरी को हर साल मैप किया जाता है. इसके लिए, TimeSync के रेफ़रंस डेटा और Landsat की इमेज से मिली स्पेक्ट्रल जानकारी का इस्तेमाल किया जाता है. हर क्लास का अनुमान लगाने के लिए, अलग-अलग रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है. ये मॉडल, इस बात की संभावना (रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल में मौजूद ट्री का अनुपात) दिखाते हैं कि पिक्सल उस क्लास से जुड़ा है. इस वजह से, हर साल के लिए अलग-अलग पिक्सल के छह मॉडल आउटपुट होते हैं. साथ ही, सबसे ज़्यादा संभावना वाले ज़मीन के इस्तेमाल को फ़ाइनल क्लास असाइन की जाती हैं.
Change_Raw_Probability_Slow_Loss मीटर

स्लो लॉस की रॉ एलसीएमएस मॉडल की संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: धीरे-धीरे कम होना इसमें टाइमसिंक में बदलाव करने की प्रोसेस से जुड़ी ये क्लास शामिल हैं व्याख्या-

  • स्ट्रक्चरल डिक्लाइन - ऐसी ज़मीन जहां पेड़ों या अन्य लकड़ी वाले पौधों की बनावट में बदलाव हुआ हो. ऐसा, पौधों के विकास के लिए सही परिस्थितियां न होने की वजह से होता है. ये परिस्थितियां, मानवीय या यांत्रिक गतिविधियों के अलावा अन्य वजहों से पैदा होती हैं. इस तरह के नुकसान से, स्पेक्ट्रल सिग्नल में आम तौर पर एक ट्रेंड दिखना चाहिए. जैसे, NDVI में कमी, नमी में कमी, SWIR में बढ़ोतरी वगैरह. हालांकि, यह ट्रेंड बहुत कम हो सकता है. पेड़-पौधों वाले इलाकों में, पेड़-पौधों की सेहत में गिरावट आती है. इसकी वजह कीड़े-मकोड़े, बीमारी, सूखा, एसिड रेन वगैरह हो सकते हैं. पेड़-पौधों की सेहत में गिरावट के दौरान, पत्तियां झड़ सकती हैं. हालांकि, इससे पेड़-पौधों की मौत नहीं होती. जैसे, जिप्सी मॉथ और स्पूस बडवर्म के संक्रमण से पत्तियां झड़ जाती हैं. हालांकि, ये एक या दो साल में ठीक हो जाती हैं.

  • स्पेक्ट्रल डिक्लाइन - एक ऐसा प्लॉट जहां स्पेक्ट्रल सिग्नल, एक या उससे ज़्यादा स्पेक्ट्रल बैंड या इंडेक्स में रुझान दिखाता है. उदाहरण के लिए, एनडीवीआई में कमी, नमी में कमी, एसडब्ल्यूआईआर में बढ़ोतरी वगैरह. उदाहरण के लिए, ऐसे मामले जहां: a) गैर-वन/गैर-लकड़ी वाली वनस्पति में गिरावट का रुझान दिखता है (जैसे, NDVI में कमी, नमी में कमी, SWIR में बढ़ोतरी वगैरह) या b) जहां लकड़ी वाली वनस्पति में गिरावट का रुझान दिखता है, जो लकड़ी वाली वनस्पति के नुकसान से जुड़ा नहीं है. जैसे, जब मैच्योर पेड़ की कैनोपी बंद हो जाती है, जिससे ज़्यादा छाया पड़ती है, जब प्रजातियों की संरचना शंकुधारी से लेकर दृढ़ लकड़ी में बदल जाती है या जब सूखा अवधि (ज़्यादा गंभीर सूखे के बजाय) से वनस्पति में गिरावट आती है, लेकिन लकड़ी वाले हिस्से या पत्ती के क्षेत्र में कोई नुकसान नहीं होता है.
Change_Raw_Probability_Fast_Loss मीटर

तेज़ी से कम होने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए, एलसीएमएस से मिला रॉ डेटा. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: फ़ास्ट लॉस इसमें टाइमसिंक बदलने की प्रोसेस से जुड़ी ये क्लास शामिल हैं व्याख्या-

  • आग - आग से बदली गई ज़मीन. इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि आग किस वजह से लगी (प्राकृतिक या मानवीय), कितनी गंभीर थी या ज़मीन का इस्तेमाल किस तरह किया गया.

  • कटाई - जंगल की ऐसी ज़मीन जहां पेड़ों, झाड़ियों या अन्य वनस्पतियों को इंसानी गतिविधियों के ज़रिए काटा या हटाया गया हो. उदाहरण के लिए, पूरी तरह से कटाई करना, आग लगने या कीड़े-मकोड़ों के प्रकोप के बाद लकड़ी इकट्ठा करना, पेड़ों की संख्या कम करना, और जंगल के रखरखाव से जुड़े अन्य निर्देश (जैसे, आश्रय देने वाले पेड़/बीज वाले पेड़ की कटाई).

  • मैकेनिकल - ऐसी गैर-वन भूमि जहां पेड़ों, झाड़ियों या अन्य वनस्पतियों को चेन, खुरचने, ब्रश से काटने, बुलडोज़र चलाने या गैर-वन वनस्पतियों को हटाने के किसी अन्य तरीके से काटा या हटाया गया हो.

  • हवा/बर्फ़ - ज़मीन (इस्तेमाल किए जाने के बावजूद), जहां वनस्पति में बदलाव, तूफ़ान, बवंडर, आंधी, और अन्य गंभीर मौसम की घटनाओं की वजह से हुआ हो. इनमें बर्फ़ के तूफ़ानों से होने वाली बारिश भी शामिल है.

  • हाइड्रोलॉजी - ऐसी ज़मीन जहां बाढ़ की वजह से, लकड़ी के कवर या ज़मीन को ढंकने वाले अन्य एलिमेंट में काफ़ी बदलाव हुआ है.भले ही, ज़मीन का इस्तेमाल किसी भी काम के लिए किया गया हो. उदाहरण के लिए, बाढ़ के बाद नदी के किनारों पर बजरी और वनस्पति का नया मिश्रण.

  • मलबा - ज़मीन (इस्तेमाल से कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता) पर प्राकृतिक चीज़ों के खिसकने से बदलाव हुआ हो. जैसे, भूस्खलन, हिमस्खलन, ज्वालामुखी, मलबे का बहाव वगैरह.

  • अन्य - ऐसी ज़मीन (इस्तेमाल किए जाने से कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता) जहां स्पेक्ट्रल ट्रेंड या अन्य सहायक सबूतों से पता चलता है कि कोई गड़बड़ी या बदलाव हुआ है. हालांकि, इसकी वजह का पता नहीं लगाया जा सकता या बदलाव का टाइप, ऊपर बताई गई बदलाव की प्रोसेस की किसी भी कैटगरी से मेल नहीं खाता.
Change_Raw_Probability_Gain मीटर

एलसीएमएस के रॉ डेटा के आधार पर, अनुमानित फ़ायदा मिलने की संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: ऐसी ज़मीन जहां एक या उससे ज़्यादा सालों में, वनस्पति के विकास और उत्तराधिकार की वजह से वनस्पति का घनत्व बढ़ा हो. यह उन सभी इलाकों पर लागू होता है जहां वनस्पति के फिर से उगने की वजह से, स्पेक्ट्रल में बदलाव हो सकता है. विकसित इलाकों में, वनस्पति के बढ़ने और/या नए लॉन और लैंडस्केपिंग की वजह से, वनस्पति में बढ़ोतरी हो सकती है. जंगलों में, विकास में नंगी ज़मीन से वनस्पति का विकास शामिल है. साथ ही, इंटरमीडिएट और को-डोमिनेट पेड़ों और/या नीचे की ओर झुकी हुई घासों और झाड़ियों का विकास भी शामिल है. जंगल की कटाई के बाद, ग्रोथ/रिकवरी सेगमेंट में अलग-अलग तरह के बदलाव होते हैं. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि जंगल के फिर से उगने के दौरान, ज़मीन के अलग-अलग हिस्सों में अलग-अलग तरह की वनस्पति उगती है. इन बदलावों को ग्रोथ/रिकवरी के तौर पर मानने के लिए, स्पेक्ट्रल वैल्यू को बढ़ती हुई ट्रेंड लाइन (उदाहरण के लिए, पॉज़िटिव स्लोप, जिसे ~20 साल तक बढ़ाने पर, एनडीवीआई की 0.10 यूनिट के क्रम में होना चाहिए) के हिसाब से होना चाहिए. यह ट्रेंड लाइन कई सालों तक बनी रहनी चाहिए.
Land_Cover_Raw_Probability_Trees मीटर

पेड़ों की रॉ एलसीएमएस मॉडल की गई संभावना. इसे इस तरह से तय किया जाता है: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में, ज़िंदा या खड़े हुए सूखे पेड़ शामिल होते हैं.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix मीटर

लंबी झाड़ियों और पेड़ों के मिक्स (सिर्फ़ SEAK) की रॉ एलसीएमएस मॉडल वाली संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में 1 मीटर से ज़्यादा ऊंचाई वाली झाड़ियां शामिल हैं. साथ ही, इसमें कम से कम 10% जीवित या खड़े सूखे पेड़ भी शामिल हैं.
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix मीटर

झाड़ियों और पेड़ों के मिक्स की रॉ एलसीएमएस मॉडल की संभावना. इसे इस तरह से तय किया जाता है: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में झाड़ियां हों. साथ ही, इसमें कम से कम 10% ऐसे पेड़ हों जो ज़िंदा हों या खड़े हों, लेकिन सूख चुके हों.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix मीटर

घास/फ़ॉर्ब/जड़ी-बूटी और पेड़ों के मिक्स होने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए, एलसीएमएस मॉडल से मिला रॉ डेटा. परिभाषा: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में बारहमासी घास, फ़ॉर्ब्स या अन्य तरह की जड़ी-बूटी वाली वनस्पति शामिल होती है. साथ ही, इसमें कम से कम 10% ज़िंदा या खड़े सूखे पेड़ भी शामिल होते हैं.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix मीटर

बैरन और ट्री मिक्स की रॉ एलसीएमएस मॉडल की गई संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: ज़्यादातर पिक्सल में ऐसी मिट्टी होती है जो किसी वजह से खुली होती है. जैसे, मशीन से साफ़ की गई मिट्टी या जंगल से काटी गई लकड़ी की वजह से खुली मिट्टी. साथ ही, इसमें ऐसे इलाके भी शामिल होते हैं जहां हमेशा बंजर मिट्टी होती है. जैसे, रेगिस्तान, प्लाया, चट्टानें (इसमें सतह पर खनन की गतिविधियों की वजह से खुले खनिज और अन्य भूवैज्ञानिक सामग्री शामिल हैं), रेत के टीले, नमक के मैदान, और बीच. मिट्टी और बजरी से बनी सड़कों को भी बंजर माना जाता है. साथ ही, इसमें कम से कम 10% ऐसे पेड़ भी शामिल हैं जो जीवित हैं या सूख चुके हैं.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs मीटर

लंबी झाड़ियों की रॉ एलसीएमएस मॉडल वाली संभावना (सिर्फ़ दक्षिण-पूर्वी अलास्का). इसे इस तरह से तय किया जाता है: ज़्यादातर पिक्सल में, एक मीटर से ज़्यादा ऊंचाई वाली झाड़ियां शामिल होती हैं.
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs मीटर

झाड़ियों के लिए, एलसीएमएस से अनुमानित संभावना का रॉ डेटा. इसकी परिभाषा यह है: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में झाड़ियां मौजूद हैं.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Shrubs-Mix मीटर

घास/फ़ॉर्ब/जड़ी-बूटी और झाड़ियों के मिक्स होने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए, एलसीएमएस से मिले रॉ डेटा का इस्तेमाल किया गया है. इसकी परिभाषा यह है: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में बारहमासी घास, फ़ॉर्ब्स या अन्य तरह की जड़ी-बूटी वाली वनस्पति शामिल होती है. साथ ही, इसमें कम से कम 10% झाड़ियां भी शामिल होती हैं.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix मीटर

बंजर और झाड़ियों के मिक्स की रॉ एलसीएमएस मॉडल की संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: ज़्यादातर पिक्सल में ऐसी मिट्टी होती है जो किसी वजह से खुली होती है. जैसे, मशीन से साफ़ की गई मिट्टी या जंगल से काटी गई लकड़ी की वजह से खुली मिट्टी. साथ ही, इसमें ऐसे इलाके भी शामिल होते हैं जहां हमेशा बंजर मिट्टी होती है. जैसे, रेगिस्तान, प्लाया, चट्टानें (इसमें सतह पर खनन की गतिविधियों की वजह से खुले खनिज और अन्य भूवैज्ञानिक सामग्री शामिल हैं), रेत के टीले, नमक के मैदान, और बीच. मिट्टी और बजरी से बनी सड़कों को भी बंजर माना जाता है. साथ ही, इसमें कम से कम 10% झाड़ियां भी शामिल होती हैं.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb मीटर

घास/फ़ॉर्ब/जड़ी-बूटी की संभावना का अनुमान लगाने के लिए, एलसीएमएस से मिले रॉ डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: पिक्सल का ज़्यादातर हिस्सा, बारहमासी घास, फ़ॉर्ब्स या अन्य तरह की शाकीय वनस्पति से बना होता है.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix मीटर

बंजर और घास/फॉरब/जड़ी-बूटी के मिश्रण की रॉ एलसीएमएस मॉडल की संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में मिट्टी दिखती है. यह मिट्टी, किसी गड़बड़ी की वजह से दिखती है. जैसे, मशीन से साफ़ करने या जंगल की कटाई की वजह से मिट्टी दिखती है. इसके अलावा, इसमें ऐसे इलाके भी शामिल हैं जहां हमेशा बंजर ज़मीन रहती है. जैसे, रेगिस्तान, प्लाया, चट्टानें (इसमें सतह पर खनन की गतिविधियों से निकले खनिज और अन्य भूवैज्ञानिक सामग्री शामिल है), रेत के टीले, नमक के मैदान, और समुद्र तट. मिट्टी और बजरी से बनी सड़कों को भी बंजर माना जाता है. इनमें कम से कम 10% बारहमासी घास, फ़ॉर्ब्स या अन्य तरह की जड़ी-बूटी वाली वनस्पति भी शामिल होती है.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious मीटर

एलसीएमएस मॉडल के हिसाब से, बंजर या अभेद्य होने की संभावना. इसे इस तरह से तय किया जाता है: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में ये चीज़ें शामिल होती हैं: 1) गड़बड़ी की वजह से मिट्टी का खुला हिस्सा (जैसे, मशीन से साफ़ की गई मिट्टी या जंगल की कटाई से मिट्टी का खुला हिस्सा). साथ ही, हमेशा बंजर रहने वाले इलाके, जैसे कि रेगिस्तान, प्लाया, चट्टानें (इसमें सतह पर खनन की गतिविधियों से निकले खनिज और अन्य भूवैज्ञानिक सामग्री शामिल है), रेत के टीले, नमक की झीलें, और बीच. मिट्टी और बजरी से बनी सड़कों को भी बंजर माना जाता है. इसके अलावा, 2) इंसानों के बनाए गए ऐसे मटीरियल को भी बंजर माना जाता है जिनमें पानी नहीं जा सकता. जैसे, पक्की सड़कें, छतें, और पार्किंग की जगहें.
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice मीटर

बर्फ़ या ओले गिरने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए, एलसीएमएस मॉडल से मिला रॉ डेटा. इसकी परिभाषा यह है: पिक्सल के ज़्यादातर हिस्से में बर्फ़ या आइस शामिल है.
Land_Cover_Raw_Probability_Water मीटर

पानी की रॉ एलसीएमएस मॉडल वाली संभावना. इसकी परिभाषा यह है: पिक्सल का ज़्यादातर हिस्सा पानी से बना है.
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture मीटर

कृषि की संभावना का अनुमान लगाने के लिए, एलसीएमएस से मिले रॉ डेटा का इस्तेमाल किया गया है. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: ऐसी ज़मीन जिसका इस्तेमाल भोजन, फ़ाइबर, और ईंधन के उत्पादन के लिए किया जाता है. यह ज़मीन वनस्पति वाली या वनस्पति रहित हो सकती है. इसमें खेती की गई और बिना खेती की गई फ़सल वाली ज़मीन, घास के मैदान, बाग़, अंगूर के बाग़, सीमित पशुधन संचालन, और फल, नट या बेरी के उत्पादन के लिए लगाए गए क्षेत्र शामिल हैं. हालांकि, इसमें इनके अलावा, अन्य क्षेत्र भी शामिल हो सकते हैं. जिन सड़कों का इस्तेमाल मुख्य रूप से खेती के लिए किया जाता है (जैसे, एक शहर से दूसरे शहर तक सार्वजनिक परिवहन के लिए इस्तेमाल नहीं किया जाता), उन्हें कृषि भूमि के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है.
Land_Use_Raw_Probability_Developed मीटर

LCMS के हिसाब से, डेवलप्ड होने की अनुमानित संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: ऐसी ज़मीन जिस पर इंसानों ने इमारतें बनाई हैं. जैसे, घनी आबादी वाले रिहायशी, कारोबारी, औद्योगिक, खनन या परिवहन क्षेत्र. इसके अलावा, ऐसी ज़मीन जिस पर पेड़-पौधे और इमारतें, दोनों मौजूद हैं. जैसे, कम आबादी वाले रिहायशी, लॉन, मनोरंजन की सुविधाएं, कब्रिस्तान, परिवहन और बिजली के खंभे वगैरह. इसमें ऐसी ज़मीन भी शामिल है जिस पर इंसानों की गतिविधियों की वजह से बदलाव हुआ है.
Land_Use_Raw_Probability_Forest मीटर

जंगल की रॉ एलसीएमएस मॉडल की गई प्रॉबबिलिटी. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: ऐसी ज़मीन जिस पर पेड़-पौधे लगाए गए हों या प्राकृतिक रूप से उगे हों. साथ ही, जिसमें (या जिसमें) कुछ समय बाद 10% या उससे ज़्यादा पेड़-पौधे उगने की संभावना हो. इसमें पतझड़ वाले, सदाबहार, और/या मिले-जुले प्राकृतिक जंगल, वनरोपण, और लकड़ी वाले वेटलैंड शामिल हो सकते हैं.
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland मीटर

जंगल से बाहर की दलदली ज़मीन की रॉ एलसीएमएस मॉडल वाली संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: ऐसी ज़मीन जो पानी के स्रोत के आस-पास या उसके अंदर मौजूद हो. यह पानी का स्रोत, हमेशा या मौसम के हिसाब से पानी से भरा रहता है. इस ज़मीन पर झाड़ियां या लगातार उगने वाले जलीय पौधे ज़्यादा होते हैं. ये दलदल, झीलों, नदी के चैनलों या मुहानों के किनारे पर हो सकते हैं. ये नदी के बाढ़ के मैदानों, अलग-अलग जलग्रहण क्षेत्रों या ढलानों पर भी हो सकते हैं. ये कृषि क्षेत्रों में, प्रेयरी पॉटहोल, ड्रेनेज डिच, और स्टॉक पॉन्ड के तौर पर भी दिख सकते हैं. साथ ही, ये झीलों या नदियों के बीच में द्वीपों के तौर पर भी दिख सकते हैं. अन्य उदाहरणों में दलदल, बोग, स्वैंप, दलदल, मस्कैग, स्लो, फ़ेन, और बायोस भी शामिल हैं.
Land_Use_Raw_Probability_Other मीटर

'अन्य' के लिए, एलसीएमएस मॉडल की अनुमानित संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: ऐसी ज़मीन (इस्तेमाल किए जाने से कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता) जहां स्पेक्ट्रल ट्रेंड या अन्य सहायक सबूतों से पता चलता है कि कोई गड़बड़ी या बदलाव हुआ है. हालांकि, इसकी वजह का पता नहीं लगाया जा सकता या बदलाव का टाइप, ऊपर बताई गई बदलाव की प्रोसेस की किसी भी कैटगरी से मेल नहीं खाता.
Land_Use_Raw_Probability_Rangeland-or-Pasture मीटर

रेंजलैंड या चारागाह की रॉ एलसीएमएस मॉडल वाली संभावना. इसे इस तरह से परिभाषित किया गया है: इस क्लास में ऐसा कोई भी क्षेत्र शामिल है जो a.) रेंजलैंड, जहां की वनस्पति में स्थानीय घास, झाड़ियां, फ़ॉर्ब्स, और घास जैसे पौधे शामिल हैं. ये पौधे, बारिश, तापमान, ऊंचाई, और आग जैसे प्राकृतिक कारकों और प्रक्रियाओं की वजह से उगते हैं. हालांकि, सीमित मैनेजमेंट में, तय की गई आग लगाने के साथ-साथ पालतू और जंगली शाकाहारी जानवरों के चरने की अनुमति भी शामिल हो सकती है; या b.) चारागाह, जहां वनस्पति अलग-अलग तरह की हो सकती है. जैसे, ज़्यादातर प्राकृतिक घास, फ़ॉर्ब्स, और जड़ी-बूटियों से लेकर, घास की उन प्रजातियों तक जिन्हें बोया गया है और जिनकी देखभाल की गई है, ताकि वे एक ही तरह की फसल के तौर पर बनी रहें.
QA_Bits मीटर

एलसीएमएस प्रॉडक्ट के सालाना आउटपुट की वैल्यू के ऑरिजिन के बारे में अन्य जानकारी.

क्लास टेबल बदलें

मान रंग ब्यौरा
1 #3d4551

स्थिर रुझान
2 #f39268

धीरे-धीरे कम होना
3 #d54309

तेज़ी से बैटरी खत्म होना
4 #00a398

फ़ायदा
5 #1b1716

नॉन-प्रोसेसिंग एरिया मास्क

Land_Cover Class Table

मान रंग ब्यौरा
1 #005e00

पेड़
2 #008000

लंबी झाड़ियों और पेड़ों का मिक्स (सिर्फ़ दक्षिण-पूर्वी अलास्का के लिए)
3 #00cc00

झाड़ियों और पेड़ों का मिक्स
4 #b3ff1a

घास/फ़ॉर्ब/जड़ी-बूटी और पेड़ों का मिक्स
5 #99ff99

बंजर और पेड़ों वाली ज़मीन का मिक्स
6 #b30088

लंबी झाड़ियां (सिर्फ़ दक्षिण-पूर्वी अलास्का के लिए)
7 #e68a00

झाड़ियां
8 #ffad33

घास/फ़ॉर्ब/जड़ी-बूटी और झाड़ियों का मिक्स
9 #ffe0b3

बंजर और झाड़ियों वाली ज़मीन का मिक्स
10 #ffff00

घास/चौड़ी पत्ती वाली घास/जड़ी-बूटी
11 #aa7700

बंजर और घास/चौड़ी पत्ती वाली जड़ी-बूटी/जड़ी-बूटी का मिक्स
12 #d3bf9b

बंजर या अभेद्य
13 #ffffff

बर्फ़ या बर्फ़बारी
14 #4780f3

पानी
15 #1b1716

नॉन-प्रोसेसिंग एरिया मास्क

Land_Use Class Table

मान रंग ब्यौरा
1 #efff6b

कृषि
2 #ff2ff8

डेवलप किया गया
3 #1b9d0c

जंगल
4 #97ffff

जंगल के बाहर की नम ज़मीन
5 #a1a1a1

अन्य
6 #c2b34a

रेंजलैंड या चारागाह
7 #1b1716

नॉन-प्रोसेसिंग एरिया मास्क

इमेज की प्रॉपर्टी

इमेज प्रॉपर्टी

नाम टाइप ब्यौरा
study_area स्ट्रिंग

फ़िलहाल, LCMS की सुविधा अमेरिका के मुख्य भूभाग, दक्षिणपूर्वी अलास्का, और प्योर्तो रिको-यूएस वर्जिन आइलैंड में उपलब्ध है. इस वर्शन में, अमेरिका के सभी राज्यों और दक्षिण-पूर्वी अलास्का के आउटपुट शामिल हैं. संभावित वैल्यू: 'CONUS, SEAK'

उपयोग की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

यूएसडीए फ़ॉरेस्ट सर्विस, किसी भी तरह की गारंटी नहीं देता है. इसमें, किसी खास मकसद के लिए सामान बेचने और उसे इस्तेमाल करने की गारंटी भी शामिल है. साथ ही, वह इन जियोस्पेशल डेटा के सटीक, भरोसेमंद, पूरे या उपयोगी होने के लिए, किसी भी तरह की कानूनी जवाबदेही या ज़िम्मेदारी नहीं लेता है. इसके अलावा, वह इन जियोस्पेशल डेटा के गलत इस्तेमाल के लिए भी ज़िम्मेदार नहीं है. ये भू-स्थानिक डेटा और इनसे जुड़े मैप या ग्राफ़, कानूनी दस्तावेज़ नहीं हैं. इनका इस्तेमाल कानूनी दस्तावेज़ के तौर पर नहीं किया जाना चाहिए. डेटा और मैप का इस्तेमाल, टाइटल, मालिकाना हक, कानूनी जानकारी या सीमाएं, कानूनी अधिकार क्षेत्र या सार्वजनिक या निजी ज़मीन पर लागू होने वाली पाबंदियों का पता लगाने के लिए नहीं किया जा सकता. डेटा और मैप में प्राकृतिक आपदाओं को दिखाया जा सकता है या नहीं भी दिखाया जा सकता है. इसलिए, ज़मीन का इस्तेमाल करने वाले लोगों को सावधानी बरतनी चाहिए. यह डेटा डाइनैमिक होता है और समय के साथ इसमें बदलाव हो सकता है. जियोस्पेशल डेटा की सीमाओं की पुष्टि करने और उसके हिसाब से डेटा का इस्तेमाल करने की ज़िम्मेदारी उपयोगकर्ता की होती है.

इस डेटा को अमेरिका की सरकार से मिले फ़ंड का इस्तेमाल करके इकट्ठा किया गया था. इसे बिना किसी अतिरिक्त अनुमति या शुल्क के इस्तेमाल किया जा सकता है. अगर आपको इन डेटा का इस्तेमाल किसी पब्लिकेशन, प्रज़ेंटेशन या अन्य रिसर्च प्रॉडक्ट में करना है, तो कृपया इस उद्धरण का इस्तेमाल करें:

यूएसडीए फ़ॉरेस्ट सर्विस. 2022. यूएसएफ़एस लैंडस्केप चेंज मॉनिटरिंग सिस्टम v2021.7 (कॉन्टर्मिनस यूनाइटेड स्टेट्स और साउथईस्टर्न अलास्का). सॉल्ट लेक सिटी, यूटाह.

उद्धरण

उद्धरण:

  • यूएसडीए फ़ॉरेस्ट सर्विस. 2022. USFS Landscape Change Monitoring System v2021.7 (Conterminous United States and Southeastern Alaska). सॉल्ट लेक सिटी, यूटाह.

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कोड एडिटर (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);
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यह प्रॉडक्ट, लैंडस्केप चेंज मॉनिटरिंग सिस्टम (एलसीएमएस) के डेटा सुइट का हिस्सा है. इसमें हर साल के लिए, एलसीएमएस से अनुमानित बदलाव, ज़मीन के इस्तेमाल और/या पेड़ों से ढकी जगह की क्लास दिखाई गई हैं. एलसीएमएस का यह वर्शन, अमेरिका के मुख्य भूभाग (कॉनस) और दक्षिण-पूर्वी अलास्का (सीक) को कवर करता है. एलसीएमएस, रिमोट सेंसिंग पर आधारित एक सिस्टम है. इसका इस्तेमाल लैंडस्केप की मैपिंग और मॉनिटरिंग के लिए किया जाता है …
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