- مدى توفّر مجموعة البيانات
- 1985-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
- الجهة المنتِجة لمجموعة البيانات
- مركز تكنولوجيات وتطبيقات المعلومات الجغرافية التابع لهيئة الغابات في وزارة الزراعة الأمريكية (USDA)
- العلامات
الوصف
هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّرات في المناظر الطبيعية (LCMS). ويعرض التغيير الذي تم تصميمه باستخدام نظام إدارة دورة حياة الأراضي (LCMS)، وغطاء الأرض، و/أو فئات استخدام الأراضي لكل عام يغطي الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) والمناطق خارج الولايات المتحدة المتجاورة (OCONUS) التي تشمل جنوب شرق ألاسكا (SEAK) وبورتوريكو وجزر فيرجن التابعة للولايات المتحدة (PRUSVI) وهاواي (HI).
نظام LCMS هو نظام استشعار عن بُعد لرسم خرائط التغيّر في المناظر الطبيعية ومراقبته 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 المخرجات ثلاثة منتجات سنوية: التغيير، والغطاء الأرضي، واستخدام الأراضي. يشير التغيير تحديدًا إلى الغطاء 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 لبيانات Landsat، وتُستخدَم كمنتجات أساسية 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 تقدّم أفضل أداء في جميع الحالات، يستخدم نظام LCMS مجموعة موحدة من النماذج كمتنبئات، ما يحسّن دقة الخرائط في مجموعة من النظم البيئية وعمليات التغيير (Healey et al. 2018). تقدّم مجموعة الخرائط الناتجة التي تتضمّن تغييرات في نظام إدارة دورة حياة الأرض، وغطاء الأرض، واستخدام الأراضي، وصفًا شاملاً للتغييرات التي طرأت على المناظر الطبيعية في جميع أنحاء الولايات المتحدة منذ عام 1985.
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 CCDC، تم استخدام بيانات انعكاسية السطح من المستوى 1 في مجموعة Landsat 2 التابعة لهيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (USGS) في الولايات المتحدة القارية، وبيانات انعكاسية أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1 في Landsat في جنوب شرق ألاسكا وبورتوريكو وجزر فيرجن الأمريكية وهاواي. لإنتاج صور مركّبة سنوية لـ LandTrendr، تم استخدام بيانات انعكاسية أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1 في مجموعة Landsat 2 التابعة لهيئة المسح الجيولوجي الأمريكية وبيانات Sentinel 2A و2B من المستوى 1C. خوارزمية تحديد بيانات الغيوم cFmask (Foga et al., 2017)، وهو تطبيق لـ Fmask 2.0 (Zhu and Woodcock، 2012) (Landsat فقط)، وcloudScore (Chastain et al.، 2019) (Landsat فقط)، وs2cloudless (Sentinel-Hub، 2021)، وCloud Score plus (باسكواريلا وآخرون، 2023) (Sentinel 2 فقط) تُستخدم لإخفاء السُحب، بينما تُستخدم TDOM (Chastain et al., 2019) تُستخدَم لإخفاء ظلال السحب (Landsat وSentinel 2). بالنسبة إلى LandTrendr، يتم بعد ذلك احتساب الوسيط السنوي لتلخيص القيم الخالية من السحب 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).
تتضمّن بيانات Predictor قيمًا مركّبة أولية، وقيمًا ملائمة لـ LandTrendr، وفروقًا بين أزواج، ومدة مقطع، ومقدار التغيير، والميل، ومعاملات الجيب وجيب التمام لـ CCDC (أول 3 توافقيات)، وقيمًا ملائمة، وفروقًا بين أزواج، بالإضافة إلى الارتفاع، والميل، وجيب تمام السمت، وجيب السمت، ومؤشرات الموقع الطبوغرافي (Weiss، 2001) من بيانات برنامج USGS 3D Elevation Program (3DEP) بدقة 10 أمتار (هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية، 2019).
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).
تم تدريب نماذج "الغابات العشوائية" (Breiman، 2001) باستخدام بيانات مرجعية من TimeSync وبيانات تنبؤية من LandTrendr وCCDC ومؤشرات التضاريس للتنبؤ بالتغيير السنوي وغطاء الأرض وفئات استخدام الأراضي. بعد وضع النماذج، وضعنا سلسلة من حدود الاحتمالية ومجموعات القواعد باستخدام مجموعات بيانات مساعدة لتحسين مخرجات الخرائط النوعية والحدّ من الأخطاء. يمكنك العثور على مزيد من المعلومات في ملخّص طرق LCMS المضمّن في الوصف.
مراجع إضافية
مثال أكثر تفصيلاً على الرمز البرمجي لاستخدام بيانات نظام إدارة المحتوى التعليمي (LCMS)
مستكشف بيانات نظام إدارة المحتوى التعليمي هو تطبيق مستند إلى الويب يتيح للمستخدمين عرض بيانات نظام إدارة المحتوى التعليمي وتحليلها وتلخيصها وتنزيلها.
يُرجى الاطّلاع على موجز طرق نظام إدارة المحتوى المحلي (LCMS) للحصول على معلومات أكثر تفصيلاً بشأن الطرق وتقييم الدقة، أو على مستودع بيانات نظام إدارة المحتوى المحلي (LCMS) لتنزيل البيانات والبيانات الوصفية ومستندات الدعم.
تم تعديل منتج استخدام الأراضي في الولايات المتحدة المتجاورة في 2 يوليو 2024، وذلك لتصحيح مشكلة في فئة الأراضي المطوّرة.
تم إصدار بيانات PRUSVI وHI في 1 أكتوبر 2024.
يُرجى التواصل مع [sm.fs.lcms@usda.gov] لطرح أي أسئلة أو تقديم طلبات محدّدة بشأن البيانات.
النطاقات
النطاقات
حجم البكسل: 30 مترًا (جميع النطاقات)
| الاسم | حجم البكسل | الوصف | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Change |
30 مترًا | المنتج النهائي لتغيير نظام إدارة محتوى التعلّم (LCMS) حسب الموضوع يتم ربط إجمالي ثلاث فئات تغيير (فقدان بطيء وفقدان سريع واكتساب) لكل عام. يتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج Random Forest منفصل، والذي يعرض احتمالاً (نسبة الأشجار ضمن نموذج Random Forest) يشير إلى أنّ البكسل ينتمي إلى تلك الفئة. لهذا السبب، تحتوي وحدات البكسل الفردية على ثلاث نتائج مختلفة للنماذج لكل عام. يتم تعيين الفئات النهائية إلى فئة التغيير التي لديها أعلى احتمال يتجاوز أيضًا حدًا معيّنًا. يتم تعيين أي بكسل لا يحتوي على أي قيمة أعلى من الحدّ الأدنى لكل فئة إلى فئة "مستقر". قبل تحديد فئة التغيير، تم تطبيق قاعدة على جميع مناطق الدراسة لمنع التغيير في الغطاء الأرضي غير النباتي. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover |
30 مترًا | المنتج النهائي للغطاء الأرضي في نظام إدارة معلومات الأراضي (LCMS) حسب الموضوع يتم تحديد 14 فئة من فئات الغطاء الأرضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدة من صور Landsat. يتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج "الغابة العشوائية" منفصل، يعرض احتمالاً (نسبة الأشجار ضمن نموذج "الغابة العشوائية") يشير إلى أنّ البكسل ينتمي إلى تلك الفئة. لهذا السبب، تتضمّن وحدات البكسل الفردية 14 ناتجًا مختلفًا للنموذج لكل عام، ويتم تحديد الفئات النهائية لغطاء الأرض وفقًا لأعلى احتمال. بالنسبة إلى جنوب شرق ألاسكا، قبل تحديد فئة الغطاء الأرضي ذات الاحتمالية الأعلى، تم تطبيق قاعدة غطاء أرضي للحد من تحديد فئة الغطاء الأرضي للأشجار والثلج في مناطق المد والجزر الكبيرة عند مستوى سطح البحر. لم يتم تطبيق أي قواعد خاصة بغطاء الأراضي على الولايات المتحدة القارية أو بورتوريكو وجزر فيرجن التابعة للولايات المتحدة أو هاواي. تشير سبعة من فئات الغطاء الأرضي الـ 14 إلى غطاء أرضي واحد، حيث يغطي نوع الغطاء الأرضي هذا معظم مساحة البكسل ولا تغطي أي فئة أخرى أكثر من% 10 من البكسل. تتوفر أيضًا سبع صفوف مختلطة. تمثّل هذه الفئات وحدات البكسل التي تغطي فيها فئة إضافية من الغطاء الأرضي% 10 على الأقل من وحدة البكسل. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Use |
30 مترًا | المنتج النهائي لاستخدام الأراضي في نظام إدارة محتوى التعلّم (LCMS) المواضيعي. يتم رسم خرائط لما مجموعه 6 فئات من استخدام الأراضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدة من صور Landsat. يتم توقّع كل فئة باستخدام نموذج "الغابة العشوائية" منفصل، والذي يعرض احتمالاً (نسبة الأشجار ضمن نموذج "الغابة العشوائية") بأنّ البكسل ينتمي إلى تلك الفئة. لهذا السبب، تحتوي وحدات البكسل الفردية على 6 نواتج نماذج مختلفة لكل عام، ويتم تعيين الفئات النهائية لاستخدام الأراضي التي لديها أعلى احتمال. قبل تحديد فئة استخدام الأراضي ذات الاحتمالية الأعلى، تم تطبيق سلسلة من حدود الاحتمالية ومجموعات القواعد باستخدام قواعد استخدام الأراضي الخاصة بمجموعات البيانات المساعدة. يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول حدود الاحتمالية ومجموعات القواعد في "موجز طرق LCMS" المضمّن في الوصف. تم تعديل منتج استخدام الأراضي في الولايات المتحدة القارية في 2 يوليو 2024 لحلّ مشكلة في فئة الأراضي المطوّرة. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Change_Raw_Probability_Slow_Loss |
30 مترًا | الاحتمالية النموذجية الخام لفقدان البيانات ببطء في LCMS يتم تعريفها على النحو التالي: يشمل الفقدان البطيء الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Change_Raw_Probability_Fast_Loss |
30 مترًا | الاحتمالية النموذجية الخام للفقدان السريع في نظام LCMS يتم تعريفها على النحو التالي: يشمل Fast Loss الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Change_Raw_Probability_Gain |
30 مترًا | الاحتمالية غير المعدَّلة للتحسّن التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS يُعرَّف على أنّه: أرض تشهد زيادة في الغطاء النباتي بسبب النمو والتتابع على مدار عام واحد أو أكثر. ينطبق ذلك على أي مناطق قد تُظهر تغيّرًا طيفيًا مرتبطًا بإعادة نمو النباتات. في المناطق المتقدّمة، يمكن أن ينتج النمو عن النباتات الناضجة و/أو المروج والمناظر الطبيعية التي تم إنشاؤها حديثًا. في الغابات، يشمل النمو نمو النباتات من الأرض العارية، بالإضافة إلى نمو الأشجار المتوسطة والمهيمنة و/أو الأعشاب والشجيرات المنخفضة. من المرجّح أن تنتقل شرائح النمو/التعافي المسجّلة بعد قطع الأشجار في الغابات إلى فئات مختلفة من الغطاء الأرضي مع تجدّد الغابات. لكي تُعتبر هذه التغييرات نموًا أو تعافيًا، يجب أن تلتزم القيم الطيفية بشكل وثيق بخط اتجاه متزايد (مثل ميل موجب يبلغ حوالي 0.10 وحدة من مؤشر NDVI إذا تم تمديده إلى حوالي 20 عامًا) يستمر لعدة سنوات. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover_Raw_Probability_Trees |
30 مترًا | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS للأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات البكسل من أشجار حية أو أشجار ميتة قائمة. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix |
30 مترًا | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الشجيرات والأشجار الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط) يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات 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 الأولية التي تم تصميمها باستخدام نظام إدارة المحتوى والتعلم (LCMS) لمزيج الشجيرات والأشجار يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من شجيرات، كما تتألف 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 يُعرَّف على أنّه: يتكوّن معظم البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عريضة الأوراق أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، ويتكوّن أيضًا من% 10 على الأقل من الأشجار الحية أو الأشجار الميتة الواقفة. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix |
30 مترًا | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخاص بمزيج الأراضي القاحلة والأشجار يُعرَّف على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة التي تم الكشف عنها من خلال إزالة الغطاء النباتي ميكانيكيًا أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة مثل الصحاري والبحيرات الجافة والنتوءات الصخرية (بما في ذلك المعادن والمواد الجيولوجية الأخرى المكشوفة بسبب أنشطة التعدين السطحي) والكثبان الرملية والمسطحات الملحية والشواطئ. 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 LCMS للشجيرات الطويلة (في 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 التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS لظهور "شجيرات" يتم 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 بيانات LCMS لخليط من الأعشاب والنباتات العشبية والشجيرات 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 الشجيرات. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix |
30 مترًا | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الأراضي القاحلة والشجيرات يُعرَّف على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة التي تم الكشف عنها من خلال إزالة الغطاء النباتي ميكانيكيًا أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة مثل الصحاري والبحيرات الجافة والنتوءات الصخرية (بما في ذلك المعادن والمواد الجيولوجية الأخرى المكشوفة بسبب أنشطة التعدين السطحي) والكثبان الرملية والمسطحات الملحية والشواطئ. 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 النموذجية الأولية للعشب/النباتات العشبية/الأعشاب الضارة في نظام LCMS يُعرَّف على النحو التالي: يتكوّن الجزء الأكبر من 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 التي تمّت محاكاتها باستخدام بيانات LCMS الخام بشأن الأراضي القاحلة ومزيج العشب/النباتات العشبية/الأعشاب يُعرَّف على النحو التالي: يتألف الجزء الأكبر من البكسل من تربة عارية مكشوفة بسبب الاضطراب (مثل التربة المكشوفة بسبب إزالة الغطاء النباتي آليًا أو قطع الأشجار)، بالإضافة إلى المناطق القاحلة الدائمة، مثل الصحاري والبحيرات الموسمية الجافة 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، وهي تتألف أيضًا من 10% على الأقل من الأعشاب المعمرة أو النباتات العشبية الأخرى. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious |
30 مترًا | الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام بيانات LCMS الخام لتصنيف الأرض على أنّها قاحلة أو غير منفذة يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من 1) التربة العارية المكشوفة 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. تُعدّ الطرق المصنوعة من التراب والحصى أيضًا أراضي قاحلة أو 2) مواد من صنع الإنسان لا يمكن للمياه اختراقها، مثل الطرق الممهَّدة والأسطح ومواقف السيارات. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice |
30 مترًا | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS لتساقط الثلوج أو الجليد يتم تحديدها على النحو التالي: يتكوّن معظم البكسل من ثلج أو جليد. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover_Raw_Probability_Water |
30 مترًا | الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS للمياه يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من الماء. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture |
30 مترًا | الاحتمالية النموذجية الخام للزراعة في نظام 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، والبساتين، وكروم العنب، وعمليات تربية الماشية في الحظائر، والمناطق المزروعة لإنتاج الفواكه أو المكسرات أو التوت. تُصنَّف الطرق المستخدَمة بشكل أساسي في الزراعة (أي التي لا تُستخدَم في النقل العام من بلدة إلى أخرى) ضمن استخدامات الأراضي الزراعية. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Use_Raw_Probability_Developed |
30 مترًا | الاحتمالية التي تمّ وضع نموذج لها في نظام LCMS الخام بشأن حالة "تمّ التطوير" يُعرَّف هذا النوع من الأراضي على أنّه الأراضي التي تغطيها منشآت من صنع الإنسان (مثل المناطق السكنية عالية الكثافة أو التجارية أو الصناعية أو التعدينية أو الخاصة بالنقل)، أو مزيج من النباتات (بما في ذلك الأشجار) والمنشآت (مثل المناطق السكنية منخفضة الكثافة أو المروج أو المرافق الترفيهية أو المقابر أو ممرات النقل والمرافق العامة وما إلى ذلك)، بما في ذلك أي أراضٍ تم تغيير وظيفتها بسبب النشاط البشري. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Use_Raw_Probability_Forest |
30 مترًا | الاحتمالية الأولية التي تم وضع نموذج لها في نظام LCMS بشأن الغابات يتم تعريفها على النحو التالي: أرض مزروعة أو مغطاة بالنباتات بشكل طبيعي وتحتوي (أو من المحتمل أن تحتوي) على غطاء شجري بنسبة% 10 أو أكثر في وقت ما خلال تسلسل تعاقبي قصير الأجل. وقد يشمل ذلك فئات الغابات الطبيعية النفضية والدائمة الخضرة و/أو المختلطة، ومزارع الغابات، والأراضي الرطبة الخشبية. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland |
30 مترًا | الاحتمالية الأولية التي تم تصميمها باستخدام نظام LCMS للأراضي الرطبة غير الحرجية يُعرَّف على أنّه: أراضٍ مجاورة أو داخل منسوب المياه المرئي (إما مشبّعة بشكل دائم أو موسمي) يغلب عليها الشجيرات أو النباتات النابتة بشكل دائم. وقد تقع هذه الأراضي الرطبة على الشاطئ بجوار البحيرات أو قنوات الأنهار أو مصبّات الأنهار، أو على سهول الأنهار الفيضية، أو في مستجمعات مائية معزولة، أو على المنحدرات. وقد تظهر أيضًا على شكل حفر في البراري، وخنادق صرف، وبرك للماشية في المناظر الطبيعية الزراعية، وقد تظهر أيضًا على شكل جزر في وسط البحيرات أو الأنهار. تشمل الأمثلة الأخرى أيضًا المستنقعات والأهوار والمستنقعات الموحلة والمستنقعات الطينية والمستنقعات العشبية والمستنقعات المالحة والمستنقعات الحمضية والمستنقعات المائية. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Use_Raw_Probability_Other |
30 مترًا | الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS لفئة "غير ذلك" 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 الأولية التي يقدّمها نموذج نظام تصنيف الأراضي الساحلية (LCMS) بشأن الأراضي العشبية أو المراعي يتم تعريفها على النحو التالي: تتضمّن هذه الفئة أي منطقة تكون إما: الأراضي العشبية، حيث تكون النباتات مزيجًا من الأعشاب والشجيرات والنباتات العريضة الأوراق 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.) المراعي، حيث قد تتراوح النباتات من أعشاب مختلطة وطبيعية إلى حد كبير، ونباتات عريضة الأوراق وأعشاب إلى نباتات مُدارة بشكل أكبر تهيمن عليها أنواع الأعشاب التي تم زرعها وإدارتها للحفاظ على الزراعة الأحادية تقريبًا |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
QA_Bits |
30 مترًا | معلومات إضافية حول مصدر قيم ناتج منتج نظام إدارة محتوى التعلّم السنوي. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
تغيير جدول الصف
| القيمة | اللون | الوصف |
|---|---|---|
| 1 | #3d4551 | إسطبل |
| 2 | #f39268 | فقدان بطيء |
| 3 | #d54309 | الفقدان السريع |
| 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 | مزيج من الأراضي القاحلة والأشجار |
| 6 | #b30088 | الشجيرات الطويلة (جنوب شرق آسيا فقط) |
| 7 | #e68a00 | شجيرات |
| 8 | #ffad33 | مزيج من الأعشاب والشجيرات |
| 9 | #ffe0b3 | مزيج الأراضي القاحلة والشجيرات |
| 10 | #ffff00 | عشب/نبات عريض الأوراق/نبات عشبي |
| 11 | #aa7700 | أرض قاحلة ومزيج من الأعشاب/النباتات العشبية/النباتات العريضة الأوراق |
| 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 وهاواي. القيم المحتملة: 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 للتسويق والملاءمة لغرض معيّن، كما أنّها لا تتحمّل أي مسؤولية قانونية أو مسؤولية عن دقة هذه البيانات الجغرافية المكانية أو موثوقيتها أو اكتمالها أو فائدتها، أو عن الاستخدام غير السليم أو غير الصحيح لهذه البيانات الجغرافية المكانية. إنّ هذه البيانات الجغرافية المكانية والخرائط أو الرسومات ذات الصلة ليست مستندات قانونية، ولا يُقصد استخدامها على هذا النحو. لا يجوز استخدام البيانات والخرائط لتحديد المستندات أو الملكية أو الأوصاف القانونية أو الحدود أو نطاق السلطة القانونية أو القيود التي قد تكون مفروضة على الأراضي العامة أو الخاصة. قد يتم أو لا يتم تصوير المخاطر الطبيعية في البيانات والخرائط، وعلى مستخدمي الأراضي توخّي الحذر اللازم. البيانات ديناميكية وقد تتغيّر 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 2024. USFS Landscape Change Monitoring System v2023.9 (Conterminous United States and Outer Conterminous United States). سولت ليك سيتي، يوتا
الاقتباسات
خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية 2024. USFS Landscape Change Monitoring System v2023.9 (Conterminous United States and Outer Conterminous United States). سولت ليك سيتي، يوتا
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 أجهزة استشعار متعددة، وهي أجهزة استشعار MSI في القمرَين الصناعيَّين Sentinel-2A وSentinel-2B، وجهاز استشعار OLI في القمر الصناعي Landsat-8، وجهاز استشعار ETM في القمر الصناعي Landsat-7، وذلك من حيث الخصائص الطيفية في أعلى الغلاف الجوي فوق الولايات المتحدة المتجاورة. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 221: 274-285. doi:10.1016/j.rse.2018.11.012
Cohen, W. 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
Cohen, W. 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
مصلحة المساحة الجيولوجية في الولايات المتحدة، 2019. USGS 3D Elevation Program Digital Elevation Model، تم الوصول إليه في أغسطس 2022 على الرابط 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. تحديد التغيّرات في الغابات باستخدام التعميم المكدّس: نهج قائم على التجميع 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
Pasquarella, V. J., Brown, C. F., Czerwinski, W., and Rucklidge, W. J., 2023. Comprehensive Quality Assessment of Optical Satellite Imagery Using Weakly Supervised Video Learning. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2125-2135. doi:10.1109/CVPRW59228.2023.00206
Sentinel-Hub، 2021 أداة رصد الغيوم في Sentinel 2 [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. Object-based cloud and cloud shadow detection in Landsat imagery. 118: 83-94.
Zhu, Z., and Woodcock, C. E., 2012. Object-based cloud and cloud shadow detection in Landsat imagery. 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 المستمرة 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
معرِّفات العناصر الرقمية (DOI)
- https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.07.008
- https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.07.010
- https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.10.028
- https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.01.011
- https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.026
- https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.09.029
- https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.11.015
- https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.11.012
- https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
- https://doi.org/10.1109/CVPRW59228.2023.00206
- https://doi.org/10.3390/rs10050691
الاستكشاف باستخدام Earth Engine
أداة تعديل الرموز (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/LCMS/v2023-9'); var lcms = dataset.filterDate('2021', '2022') // range: [1985, 2023] .filter('study_area == "CONUS"') // or "SEAK"; "PRUSVI"; "HAWAII" .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);