USFS Landscape Change Monitoring System v2023.9 (CONUS and OCONUS) [deprecated]

USFS/GTAC/LCMS/v2023-9
توفُّر مجموعة البيانات
1985-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
مزوّد مجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("USFS/GTAC/LCMS/v2023-9")
العلامات
change-detection
غابة
gtac
الغطاء الأرضي
مشتقة من Landsat
landuse
landuse-landcover
lcms
redcastle-resources
مشتق من Sentinel
time-series
usda
usfs

الوصف

هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّر في المشهد (LCMS). ويعرض هذا المنتج التغيير الذي تم تصميمه باستخدام نظام إدارة معلومات 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. يهدف هذا البرنامج إلى تطوير نهج متّسق باستخدام أحدث التقنيات والتطوّرات في رصد التغيّرات لإنتاج خريطة "أفضل ما هو متاح" للتغيّرات 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 واحدة تقدّم أفضل أداء في جميع الحالات، تستخدم خدمة LCMS مجموعة من النماذج كأدوات توقّع، 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 انعكاس السطح من المستوى 1 لمجموعة Landsat 2 التابعة لهيئة المساحة الجيولوجية الأمريكية (USGS) في الولايات المتحدة القارية، وبيانات انعكاس أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1 لمجموعة Landsat في جنوب شرق ألاسكا وبورتوريكو وجزر فيرجن الأمريكية وهاواي. لإنتاج صور مركّبة سنوية لـ LandTrendr، تم استخدام بيانات انعكاس أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1 لمجموعة Landsat 2 التابعة لهيئة المساحة الجيولوجية الأمريكية (USGS) ومجموعة Sentinel 2A و2B. خوارزمية إخفاء السحب cFmask (Foga et al., ‫2017)، وهو تطبيق لبرنامج 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).

تشمل بيانات التوقّع قيمًا مركّبة أولية، وقيمًا ملائمة من LandTrendr، وفروقًا بين أزواج، ومدة مقطع، ومقدار التغيير، والميل، ومعاملات الجيب وجيب التمام في CCDC (أول 3 توافقيات)، وقيمًا ملائمة، وفروقًا بين أزواج، بالإضافة إلى الارتفاع، والميل، وجيب تمام السمت، وجيب تمام 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" (Random Forests) (Breiman، 2001) باستخدام بيانات مرجعية من TimeSync وبيانات تنبؤية من LandTrendr وCCDC ومؤشرات التضاريس للتنبؤ بالتغيير السنوي وفئات الغطاء الأرضي واستخدام 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.

مَراجع إضافية

يُرجى التواصل مع [sm.fs.lcms@usda.gov] لطرح أي أسئلة أو تقديم طلبات محدّدة بشأن البيانات.

النطاقات

حجم البكسل
30 مترًا

النطاقات

الاسم حجم البكسل الوصف
Change متر

المنتج النهائي لتغيير نظام إدارة المحتوى التعليمي (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) لانتماء البكسل 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 أدنى محددًا. 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 متر

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، تحتوي وحدات البكسل الفردية على 14 ناتجًا مختلفًا للنموذج لكل عام، ويتم تعيين الفئات النهائية لغطاء الأرض الذي يحقّق أعلى 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 للغطاء الأرضي على الولايات المتحدة المتجاورة أو بورتوريكو وجزر فيرجن التابعة للولايات المتحدة أو هاواي. تشير سبعة من فئات الغطاء الأرضي الأربع عشرة 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 متر

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 متر

الاحتمالية النموذجية الأولية لفقدان العملاء ببطء يتم تعريفها على النحو التالي: يتضمّن 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 مواتية 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 سنة أو سنتين.

  • الانخفاض الطيفي: رسم بياني يوضّح فيه الإشارة الطيفية اتجاهًا في نطاق طيفي واحد أو أكثر أو في المؤشرات الطيفية (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك). وتشمل الأمثلة الحالات التي: (أ) تظهر فيها النباتات غير الحرجية/غير الخشبية اتجاهًا يشير إلى الانخفاض (مثل انخفاض مؤشر NDVI، وانخفاض الرطوبة، وزيادة الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة، وما إلى ذلك)، أو (ب) تظهر 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 متر

الاحتمالية النموذجية الأولية لحدوث فقدان سريع في 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

  • الحصاد: 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).

  • ميكانيكية: أراضٍ غير حرجية تم فيها قطع الأشجار أو الشجيرات أو غيرها من النباتات أو إزالتها ميكانيكيًا باستخدام السلاسل أو الكاشطات أو مناشير الشجيرات أو الجرافات أو أي طرق أخرى لإزالة النباتات غير الحرجية.

  • الرياح/الجليد: أراضٍ (بغض النظر عن استخدامها) تغيّرت فيها النباتات بسبب الرياح الناتجة عن الأعاصير والأعاصير القمعية والعواصف وغيرها من أحداث الطقس القاسي، بما في ذلك الأمطار المتجمدة 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 مجاري 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 يتوافق نوع التغيير مع أي من فئات عملية التغيير المحددة أعلاه.
Change_Raw_Probability_Gain متر

الاحتمالية التي تمّت محاكاتها في نظام LCMS لتحقيق مكاسب 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 المتطوّرة، يمكن أن ينتج النمو عن النباتات الناضجة و/أو المروج والمناظر الطبيعية التي تم تركيبها 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 الغابة. 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 متر

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 متر

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.
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix متر

الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام بيانات LCMS الخام 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 متر

الاحتمالية النموذجية الأولية لمزيج العشب/النباتات العشبية/الأعشاب والأشجار وفقًا لنظام تصنيف استخدام الأراضي وإدارتها (LCMS) 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 متر

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخاص بمزيج الأراضي القاحلة والأشجار يُعرَّف هذا النوع على أنّه: معظم وحدات البكسل يتكوّن 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 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، وهي تتألف أيضًا من 10% على الأقل من الأشجار الحية أو الميتة.
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs متر

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 متر

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 متر

الاحتمالية التي تم تصميمها باستخدام بيانات LCMS لخليط من الأعشاب والنباتات العشبية والشجيرات يتم تعريفها على النحو التالي: تتكوّن غالبية البكسل من أعشاب معمرة أو نباتات عريضة الأوراق أو أشكال أخرى من النباتات العشبية، كما تتكوّن من 10% على الأقل من الشجيرات.
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix متر

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS الخام لمزيج الأراضي القاحلة والشجيرات يُعرَّف هذا النوع على أنّه: معظم وحدات البكسل يتكوّن 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 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 متر

الاحتمالية النموذجية الأولية لـ LCMS الخاصة بالعشب/النباتات العريضة الأوراق/الأعشاب 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 متر

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 متر

الاحتمالية النموذجية الأولية لبيانات LCMS التي تمثّل الأراضي القاحلة أو غير المنفذة يُعرَّف على النحو التالي: تتألف غالبية وحدات 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 اصطناعية لا يمكن للمياه اختراقها، مثل الطرق الممهَّدة والأسطح ومواقف السيارات.
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice متر

الاحتمالية التي تمّت محاكاتها باستخدام LCMS لتساقط الثلوج أو الجليد يتم تحديدها على النحو التالي: يتكوّن الجزء الأكبر من البكسل من الثلج أو الجليد.
Land_Cover_Raw_Probability_Water متر

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS للمياه يتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من الماء.
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture متر

الاحتمالية النموذجية غير المعالجة لفئة "الزراعة" في نظام 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، والبساتين، وكروم العنب، وعمليات تربية الماشية في الحظائر، والمناطق المزروعة لإنتاج الفواكه أو المكسرات أو التوت. تُصنَّف الطرق المستخدَمة بشكل أساسي في الزراعة (أي غير المستخدَمة في النقل العام من مدينة إلى أخرى) ضمن استخدامات الأراضي الزراعية.
Land_Use_Raw_Probability_Developed متر

الاحتمالية النمذجة الأولية لـ LCMS التي تم تطويرها يُعرَّف على أنّه: الأراضي التي تغطيها مبانٍ من صنع الإنسان (مثل المباني السكنية العالية الكثافة أو التجارية أو الصناعية أو التعدينية أو الخاصة بالنقل)، أو مزيج من النباتات (بما في ذلك الأشجار) والمباني (مثل المباني السكنية المنخفضة 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 متر

الاحتمالية الأولية التي تم وضع نموذج لها في نظام LCMS بشأن الغابات يُعرَّف على النحو التالي: أرض مزروعة أو مغطاة بنباتات طبيعية 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 أو الدائمة الخضرة أو المختلطة، ومزارع الغابات، والأراضي الرطبة المشجّرة.
Land_Use_Raw_Probability_Non-Forest-Wetland متر

الاحتمالية الناتجة عن نموذج LCMS للأراضي الرطبة غير الحرجية يُعرَّف على أنّه: أراضٍ مجاورة أو داخل مستوى مياه جوفية مرئي (مشبع بشكل دائم أو موسمي) تهيمن عليه 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 والمستنقعات الرخوة والمستنقعات المائية والمستنقعات الموحلة والمستنقعات الطينية والمستنقعات المالحة والمستنقعات العشبية والمستنقعات المائية البطيئة التدفق.
Land_Use_Raw_Probability_Other متر

الاحتمالية غير المعدَّلة التي تم وضع نموذج لها في 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 متر

الاحتمالية الأولية التي يقدّمها نموذج نظام تصنيف الأراضي الساحلية (LCMS) بشأن الأراضي العشبية أو المراعي يتم تعريفها على النحو التالي: تشمل 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 متر

معلومات إضافية حول مصدر قيم الناتج السنوي لمنتج LCMS

تغيير جدول الصف

القيمة اللون الوصف
1 #3d4551

إسطبل
2 #f39268

Slow Loss
3 #d54309

فقدان سريع
4 #00a398

المكسب
5 #1b1716

قناع منطقة عدم المعالجة

جدول فئات غطاء الأراضي

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
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 استخدام الأراضي

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 الصورة

الاسم النوع الوصف
study_area سلسلة

يغطي نظام 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

سنة 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 يُراد استخدامها على هذا النحو. لا يجوز استخدام البيانات والخرائط لتحديد الملكية أو الأوصاف القانونية أو الحدود أو الولاية القضائية 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

المَراجع:

  • خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية 2024. USFS Landscape Change Monitoring System v2023.9 (الولايات المتحدة المتجاورة والولايات المتحدة المتجاورة الخارجية) 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 الاستشعار المختلفة لخصائص طيفية في أعلى الغلاف الجوي، وذلك باستخدام بيانات من أجهزة استشعار MSI على القمرَين الصناعيَّين Sentinel-2A وSentinel-2B، وOLI على القمر الصناعي Landsat-8، وETM على القمر الصناعي Landsat-7، وذلك 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 المعايرة 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 ‫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 في صور Landsat استنادًا إلى الكائنات ‫118: 83-94.

  • Zhu, Z., and Woodcock, C. E., 2012. رصد السحب وظلالها في صور Landsat استنادًا إلى الكائنات 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)

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);
فتح في "أداة تعديل الرموز"
هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّر في المشهد (LCMS). تعرض هذه الخريطة التغيير الذي تم تصميمه باستخدام نظام 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)، و…
USFS/GTAC/LCMS/v2023-9, change-detection,forest,gtac,landcover,landsat-derived,landuse,landuse-landcover,redcastle-resources,sentinel-derived,time-series,usda,usfs
1985-01-01T00:00:00Z/2023-12-31T00:00:00Z
20.38379 -135.286387 52.459364 -56.446306
Google Earth Engine