USFS Landscape Change Monitoring System v2022.8 (CONUS and OCONUS) [deprecated]

USFS/GTAC/LCMS/v2022-8
مدى توفّر مجموعة البيانات
1985-01-01T00:00:00Z–2022-12-31T00:00:00Z
الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("USFS/GTAC/LCMS/v2022-8")
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). ويعرض هذا المنتج التغيير المستند إلى نموذج نظام إدارة دورة حياة الأراضي (LCMS)، وغطاء الأرض، و/أو فئات استخدام الأراضي لكل عام يغطي الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) والولايات المتحدة غير المتجاورة (OCONUS).

نظام LCMS هو نظام استشعار عن بُعد لرصد التغيّرات في المناظر الطبيعية وتحديدها على الخرائط في جميع أنحاء الولايات المتحدة. ويهدف إلى تطوير نهج متّسق باستخدام أحدث التقنيات والتطوّرات في رصد التغييرات لإنتاج خريطة "أفضل ما هو متاح" للتغييرات 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، وهي بمثابة المنتجات الأساسية لنظام LCMS. تعرض خرائط الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي الغطاء الأرضي على مستوى أشكال الحياة واستخدام الأراضي على مستوى واسع لكل عام.

بما أنّه لا توجد خوارزمية واحدة تقدّم أفضل أداء في جميع الحالات، تستخدم خدمة LCMS مجموعة موحدة من النماذج كعوامل تنبؤ، ما يحسّن دقة الخرائط في مجموعة من النظم البيئية وعمليات التغيير (Healey et al. 2018). تقدّم مجموعة الخرائط الناتجة عن التغييرات في نظام إدارة الأراضي والمحافظة عليها (LCMS) وغطاء الأرض واستخدام الأراضي وصفًا شاملاً للتغييرات التي طرأت على المناظر الطبيعية في جميع أنحاء الولايات المتحدة على مدار العقود الأربعة الماضية.

تشمل طبقات التوقّعات الخاصة بنموذج LCMS النتائج من خوارزميات رصد التغيير LandTrendr وCCDC، ومعلومات التضاريس. يتم الوصول إلى هذه المكوّنات ومعالجتها باستخدام Google Earth Engine (Gorelick et al., 2017).

بالنسبة إلى خوارزمية CCDC، تم استخدام بيانات الانعكاسية السطحية من المستوى 1 لمجموعة Landsat 2 التابعة لهيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (USGS) في الولايات المتحدة القارية، وبيانات الانعكاسية في أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1 لمجموعة Landsat في جنوب شرق ألاسكا وبورتوريكو وجزر فيرجن الأمريكية وهاواي. ولإنتاج صور مركّبة سنوية باستخدام أداة LandTrendr، تم استخدام بيانات الانعكاسية في أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1 لمجموعة Landsat 2 التابعة لهيئة المسح الجيولوجي الأمريكية والقمرين الصناعيين Sentinel 2A و2B. يتم استخدام خوارزمية إخفاء السحب cFmask (Foga وآخرون، 2017)، وهي تطبيق لخوارزمية Fmask 2.0 (Zhu وWoodcock، 2012) (خاصة بـ Landsat فقط)، وخوارزمية cloudScore (Chastain وآخرون، 2019) (خاصة بـ Landsat فقط)، وخوارزمية s2cloudless (Sentinel-Hub، 2021) (خاصة بـ Sentinel 2 فقط) لإخفاء السحب، بينما يتم استخدام خوارزمية TDOM (Chastain وآخرون، 2019) لإخفاء ظلال السحب (Landsat وSentinel 2). بالنسبة إلى أداة LandTrendr، يتم بعد ذلك احتساب الوسيط السنوي لتلخيص القيم الخالية من السحب وظلال السحب من كل عام في صورة مركّبة واحدة.

يتم تقسيم السلسلة الزمنية المركّبة مؤقتًا باستخدام LandTrendr (Kennedy et al., ‎2010،‏ Kennedy et al.,‎ 2018‎،‏ Cohen et al.,‎ 2018).

يتم أيضًا تقسيم جميع القيم الخالية من السحب وظلال السحب مؤقتًا باستخدام خوارزمية CCDC (Zhu and Woodcock، 2014).

يتم استخدام القيم المركّبة الأولية والقيم الملائمة في LandTrendr والفروق بين كل زوج من القيم ومدة المقطع ومقدار التغيير والميل ومعاملات الجيب وجيب التمام في CCDC لشهر أيلول (سبتمبر) (أول 3 توافقيات) والقيم الملائمة والفروق بين كل زوج من القيم، بالإضافة إلى الارتفاع والميل وجيب التمام لاتجاه الانحدار وجيب التمام لاتجاه الانحدار ومؤشرات الموقع الجغرافي (Weiss، 2001) من بيانات برنامج USGS 3D Elevation Program (3DEP) بدقة 10 أمتار (هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية، 2019) كمتغيرات تنبؤية مستقلة في نموذج 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 تقديم طلبات محدّدة بشأن البيانات.

  • Breiman, L., ‫2001. الغابات العشوائية في "تعلُّم الآلة" Springer, 45: 5-32 doi:10.1023/A:1010933404324

  • Chastain, R.,‎ Housman, I., Goldstein, J., Finco, M., and Tenneson, K., ‫2019. مقارنة تجريبية بين 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

  • هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية، 2019. USGS 3D Elevation Program Digital Elevation Model, accessed August 2022 at https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/USGS_3DEP_10m

  • Healey, S. P., Cohen, W. B., Yang, Z., Kenneth Brewer, C., Brooks, E. B., Gorelick, N., Hernandez, A. ‫J.,‎ Huang, C., Joseph Hughes, M., Kennedy, R. E., Loveland, T. R., Moisen, G. G., Schroeder, T. A., Stehman, S. V., Vogelmann, J. E., Woodcock, C. E., Yang, L., and Zhu, Z., ‫2018. Mapping forest change using stacked generalization: An ensemble approach. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 204: 717-728 doi:10.1016/j.rse.2017.09.029

  • Kennedy, R. E., Yang, Z., and Cohen, W. B., ‫2010. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. ‫LandTrendr - خوارزميات التقسيم الزمني In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2897-2910 doi:10.1016/j.rse.2010.07.008

  • Kennedy, R., Yang, Z., Gorelick, N., Braaten, J., Cavalcante, L., Cohen, W., and Healey, S., ‫2018. تنفيذ خوارزمية LandTrendr على Google Earth Engine في الاستشعار عن بُعد MDPI, 10(5): 691 doi:10.3390/rs10050691

  • ‫Sentinel-Hub، 2021. ‫Sentinel 2 Cloud Detector [على الإنترنت]. متوفّر على الرابط: https://github.com/sentinel-hub/sentinel2-cloud-detector

  • Weiss, A.D., ‫2001. Topographic position and landforms analysis Poster Presentation, ESRI Users Conference, San Diego, CAZhu, Z., and Woodcock, C. E. (2012). رصد السحب وظلالها استنادًا إلى العناصر في صور Landsat ‫118: 83-94

  • 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 التعلّم (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 احتمالاً (نسبة الأشجار ضمن نموذج "الغابة العشوائية") بأن تنتمي البكسل إلى تلك الفئة. ونتيجةً لذلك، تحتوي وحدات البكسل الفردية على ثلاث نواتج نماذج مختلفة لكل عام. يتم تعيين الفئات النهائية لفئة التغيير التي لديها أعلى احتمال يتجاوز أيضًا حدًا معيّنًا. ويتم تعيين أي بكسل لا يحتوي على أي قيمة تتجاوز الحدّ المعيّن لكل فئة إلى فئة "مستقر".
Land_Cover 30 مترًا

منتج نهائي للغطاء الأرضي من نظام إدارة المحتوى التعلّمي (LCMS) يستند إلى مواضيع محدّدة: يتم تحديد إجمالي 14 فئة من فئات الغطاء الأرضي سنويًا باستخدام بيانات مرجعية من TimeSync ومعلومات طيفية مستمدّة من صور Landsat. ويتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج منفصل من "الغابة العشوائية"، والذي يعرض احتمالاً (نسبة الأشجار ضمن نموذج "الغابة العشوائية") بأنّ وحدة البكسل تنتمي إلى تلك الفئة. ونتيجةً لذلك، تحتوي وحدات البكسل الفردية على 14 ناتجًا مختلفًا للنموذج لكل عام، ويتم تحديد الفئات النهائية للغطاء الأرضي الذي يحقّق أعلى احتمال. وتشير سبع من فئات الغطاء الأرضي الـ 14 إلى غطاء أرضي واحد، حيث يغطّي نوع الغطاء الأرضي معظم مساحة وحدة البكسل ولا تغطّي أي فئة أخرى أكثر من% 10 من وحدة البكسل. وهناك أيضًا سبع فئات مختلطة تمثّل وحدات البكسل التي تغطّي فيها فئة غطاء أرضي إضافية% 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 "الغابة العشوائية" منفصل، والذي يعرض احتمالاً (نسبة الأشجار ضِمن 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: يشمل الفقدان البطيء الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:

  • تدهور بنيوي: أراضٍ تم تغيير بنيتها الفيزيائية من خلال إزالة الأشجار أو غيرها من النباتات الخشبية بسبب ظروف نمو غير ملائمة ناتجة عن عوامل غير بشرية أو غير ميكانيكية من المفترض أن يؤدي هذا النوع من الخسارة بشكل عام إلى حدوث تغيُّر في الإشارات الطيفية (مثل انخفاض مؤشر NDVI وانخفاض الرطوبة وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة وما إلى ذلك)، ولكن قد يكون التغيُّر طفيفًا. يحدث التدهور البنيوي في البيئات التي تتضمن نباتات خشبية، ومن المرجّح أن يكون السبب الحشرات أو الأمراض أو الجفاف أو الأمطار الحمضية أو غير ذلك. ويمكن أن يشمل التدهور البنيوي أحداثًا تؤدي إلى تساقط الأوراق ولكن لا تؤدي إلى الوفاة، مثل الإصابة بعثة الغجر أو دودة براعم التنوب التي قد تتعافى خلال عام أو عامين.

  • الانخفاض الطيفي: رسم بياني يوضّح فيه الإشارة الطيفية اتجاهًا في نطاق طيفي واحد أو أكثر أو مؤشرات طيفية (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 غير المرتبط 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 الأشد والأكثر حدة) 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 تفسير عملية تغيير TimeSync:

  • الحريق: أراضٍ تغيّرت بسبب الحريق، بغض النظر عن سبب الاشتعال (طبيعي أو بشري) أو شدته أو استخدام الأراضي

  • القطع: أراضٍ حرجية تم فيها قطع الأشجار أو الشجيرات أو غيرها من النباتات أو إزالتها بوسائل من صنع الإنسان وتشمل الأمثلة قطع الأشجار بشكل كامل، وقطع الأشجار المتبقية بعد الحرائق أو تفشّي الحشرات، وتخفيف كثافة الأشجار، وغيرها من الإجراءات المتّخذة لإدارة الغابات (مثل قطع الأشجار المتبقية بعد الحرائق أو تفشّي الحشرات).

  • إزالة الغطاء النباتي غير الحراجي بطرق ميكانيكية: هي الأراضي غير الحراجية التي تم فيها قطع أو إزالة الأشجار أو الشجيرات أو غيرها من النباتات بطرق ميكانيكية، مثل التقييد بالسلاسل أو الكشط أو قطع الشجيرات أو الجرف بالجرافات أو أي طرق أخرى لإزالة الغطاء النباتي غير الحراجي.

  • الرياح/الجليد: أراضٍ (بغض النظر عن استخدامها) تغيّرت فيها النباتات بسبب الرياح الناتجة عن الأعاصير والأعاصير القمعية والعواصف وغيرها من الظروف الجوّية القاسية، بما في ذلك الأمطار المتجمّدة الناتجة عن عواصف الجليد.

  • علم المياه - الأراضي التي أدت الفيضانات إلى تغيير كبير في الغطاء الخشبي أو غيره من عناصر الغطاء الأرضي بغض النظر عن استخدام الأراضي (مثل الخلطات الجديدة من الحصى والنباتات في قاع الأنهار وحولها بعد الفيضان).

  • الحطام - أرض (بغض النظر عن استخدامها) تم تغييرها بسبب حركة المواد الطبيعية المرتبطة بالانهيارات الأرضية والانهيارات الثلجية والبراكين وتدفّق الحطام وما إلى ذلك

  • أخرى - الأراضي (بغض النظر عن الاستخدام) 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 النموذجية الخام للزيادة في نظام تصنيف غطاء الأرض (LCMS)، ويتم تعريفها على النحو التالي: أرض تشهد زيادة في الغطاء النباتي بسبب النمو والتتابع على مدار عام واحد أو أكثر، وهي تنطبق على أي مناطق قد تُظهر تغييرًا طيفيًا مرتبطًا بإعادة نمو النباتات. في المناطق الحضرية، يمكن أن ينتج النمو عن نضوج النباتات و/أو المروج والمناظر الطبيعية التي تم إنشاؤها حديثًا. وفي الغابات، يشمل النمو نمو النباتات من الأرض العارية، بالإضافة إلى تجاوز الأشجار المتوسطة والمهيمنة و/أو الأعشاب والشجيرات المنخفضة. من المرجح أن تنتقل قطاعات النمو/التعافي المسجّلة بعد حصاد الغابات عبر فئات مختلفة من غطاء الأرض مع تجدد الغابة. ولكي تُعتبر هذه التغييرات نموًا/تعافيًا، يجب أن تلتزم القيم الطيفية بشكل وثيق بخط الاتجاه المتزايد (مثل ميل إيجابي من شأنه، إذا تم تمديده إلى حوالي 20 عامًا، أن يكون في حدود 0.10 وحدة من مؤشر NDVI) الذي يستمر لعدة سنوات.
Land_Cover_Raw_Probability_Trees 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لنظام إدارة المحتوى على أساس الموقع الجغرافي (LCMS) للأشجار، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من أشجار حية أو أشجار ميتة قائمة.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لخليط الشجيرات والأشجار الطويلة (جنوب شرق ألاسكا فقط): يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات يزيد ارتفاعها عن متر واحد، كما تتألف من% 10 على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة الواقفة.
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix 30 مترًا

الاحتمالية التي تم وضع نموذج لها في نظام إدارة الألوان (LCMS) لخليط الشجيرات والأشجار، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتكوّن غالبية البكسل من شجيرات، كما تتكوّن من% 10 على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة الواقفة.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لمزيج من العشب/النباتات العشبية/الأعشاب والأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عريضة الأوراق أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، كما تتألف من% 10 على الأقل من الأشجار الحية أو الأشجار الميتة الواقفة.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix 30 مترًا

الاحتمالية النمذجة الأولية لبيانات LCMS الخاصة بالأراضي القاحلة ومزيج الأشجار يتم 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 الموسمية والنتوءات الصخرية (بما في ذلك المعادن والمواد الجيولوجية الأخرى المكشوفة بسبب أنشطة التعدين السطحي) والكثبان الرملية والمسطحات الملحية والشواطئ. تُعتبر الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا أراضي قاحلة، وتتألف أيضًا من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لنظام إدارة المحتوى منخفض التكلفة (LCMS) للشجيرات الطويلة (جنوب شرق ألاسكا فقط) يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات 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 التي تم تصميمها باستخدام نظام LCMS لخليط من الأعشاب والنباتات العشبية والشجيرات، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عشبية أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، كما تتألف من 10% على الأقل من الشجيرات.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix 30 مترًا

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الأراضي القاحلة والشجيرات يتم 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 الموسمية 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 الشجيرات.
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb 30 مترًا

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الأولي للعشب/النباتات العشبية/الأعشاب يُعرَّف 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 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. تُصنّف الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا على أنّها أراضٍ 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 لبيانات نظام مراقبة الأراضي الساحلية (LCMS) الخاصة بالأراضي القاحلة أو غير المنفذة، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من 1) تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغطاء النباتي بشكل ميكانيكي 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 أراضي قاحلة أيضًا، أو 2) مواد من صنع الإنسان لا يمكن أن تتغلغل فيها المياه، مثل الطرق المعبّدة وأسطح المنازل ومواقف السيارات.
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لتساقط الثلوج أو الجليد في نظام LCMS، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من الثلوج أو الجليد.
Land_Cover_Raw_Probability_Water 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية للمياه في LCMS يتم تعريفها على أنّها: الجزء الأكبر من البكسل يتكوّن 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: الأراضي المستخدَمة لإنتاج الغذاء والألياف والوقود، والتي تكون إما في حالة نباتية أو غير نباتية. ويشمل ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، الأراضي الزراعية المزروعة وغير المزروعة، وأراضي القش، وبساتين الفاكهة، وكروم العنب، وعمليات تربية الماشية في حظائر، والمناطق المزروعة لإنتاج الفواكه أو المكسرات أو التوت. تُصنَّف 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 الخام لبيانات نظام تصنيف استخدام الأراضي وإدارتها (LCMS) الخاصة بالأراضي المطوّرة، ويتم تعريفها على النحو التالي: الأراضي التي تغطيها منشآت من صنع الإنسان (مثل المناطق السكنية والتجارية والصناعية والتعدينية أو النقل ذات الكثافة العالية)، أو مزيج من النباتات (بما في ذلك الأشجار) والمنشآت (مثل المناطق السكنية ذات الكثافة المنخفضة والمروج والمرافق الترفيهية والمقابر وممرات النقل والمرافق وما إلى ذلك)، بما في ذلك أي أراضٍ تم تغيير وظيفتها بسبب النشاط البشري
Land_Use_Raw_Probability_Forest 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية للغابات في نظام إدارة معلومات الأراضي (LCMS) الخام، ويتم تعريفها على النحو التالي: الأراضي التي تمّت زراعتها 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 الدائمة الخضرة من الغابات الطبيعية ومزارع الغابات والأراضي الرطبة الخشبية.
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland 30 مترًا

الاحتمالية النموذجية الأولية لمستنقعات غير حرجية وفقًا لنظام تصنيف الأراضي الساحلية والبحرية، ويُعرَّف هذا النوع من المستنقعات على أنّه: أراضٍ مجاورة أو داخل منسوب مياه مرئي (مشبعة بشكل دائم أو موسمي) تهيمن عليها الشجيرات أو النباتات المائية الدائمة، وقد تقع هذه المستنقعات على الشاطئ المطل على البحيرات أو قنوات الأنهار أو مصبات الأنهار، أو في السهول الفيضية للأنهار، 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 المالحة والمستنقعات الحمضية والمستنقعات الرخوة والمستنقعات الطينية والمستنقعات المائية والمستنقعات العشبية 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 النحو التالي: 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 التي تمّت محاكاتها باستخدام بيانات LCMS للأراضي 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 والأزهار البرية والنباتات الشبيهة بالأعشاب التي تنشأ إلى حد كبير من عوامل وعمليات طبيعية مثل هطول الأمطار ودرجة الحرارة والارتفاع والحرائق، على الرغم من أنّ الإدارة المحدودة قد تشمل الحرق الموصوف بالإضافة إلى الرعي من قِبل الحيوانات العاشبة الأليفة والبرية، أو ب) مراعي، حيث قد تتراوح النباتات من الأعشاب والأزهار البرية والأعشاب المختلطة والطبيعية إلى النباتات الأكثر إدارة التي تهيمن عليها أنواع الأعشاب التي تمّت زراعتها وإدارتها للحفاظ على الزراعة الأحادية.
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 وهاواي. يحتوي هذا الإصدار على نواتج في جميع أنحاء الولايات المتحدة المتجاورة وجنوب شرق ألاسكا وبورتوريكو وجزر فيرجن التابعة للولايات المتحدة وهاواي. القيم المحتمَلة: CONUS أو SEAK أو PRUSVI أو HI
سنة INT

عام المنتج

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

لا تقدّم "خدمة الغابات" التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية أي ضمانات، صريحة أو ضمنية، بما في ذلك ضمانات الصلاحية للبيع والملاءمة لغرض معيّن، ولا 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 القانونية أو الحدود أو الولاية القضائية أو القيود التي قد تكون سارية على الأراضي العامة أو الخاصة. وقد يتم أو لا يتم تصوير 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 أي منتج بحثي آخر، يُرجى استخدام الاقتباس التالي:

خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية 2023. USFS Landscape Change Monitoring System v2022.8 (الولايات المتحدة المتجاورة وجنوب شرق ألاسكا) سولت ليك سيتي، يوتا

الاقتباسات

المراجع

  • خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية 2023. USFS Landscape Change Monitoring System v2022.8 (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/v2022-8');

var lcms = dataset.filterDate('2020', '2021')  // range: [1985, 2022]
               .filter('study_area == "CONUS"')  // or "SEAK"
               .first();

Map.addLayer(lcms.select('Land_Cover'), {}, 'Land Cover');
Map.addLayer(lcms.select('Land_Use'), {}, 'Land Use');
Map.addLayer(lcms.select('Change'), {}, 'Vegetation Change', false);

Map.setCenter(-98.58, 38.14, 4);
فتح في "أداة تعديل الرموز"
هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّر في المناظر الطبيعية (LCMS). تعرض هذه الخريطة التغيير المستند إلى نموذج نظام إدارة معلومات الأراضي (LCMS)، وغطاء الأرض، و/أو فئات استخدام الأراضي لكل عام يغطي الولايات المتحدة القارية (CONUS) وخارج الولايات المتحدة القارية (OCONUS). نظام LCMS هو نظام استشعار عن بُعد لرسم خرائط التغيّر في المناظر الطبيعية ومراقبته في جميع أنحاء الولايات المتحدة. هدفه …
USFS/GTAC/LCMS/v2022-8, change,change-detection,forest,gtac,landcover,landsat-derived,landuse,landuse-landcover,lcms,redcastle-resources,rmrs,sentinel2-derived,time-series,usda,usfs
1985-01-01T00:00:00Z/2022-12-31T00:00:00Z
20.38379 -135.286387 52.459364 -56.446306
Google Earth Engine