- مدى توفّر مجموعة البيانات
- 1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
- الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
- مكتب الخدمات الجغرافية المكانية التابع لمركز الخدمات والابتكار الميداني في "هيئة الغابات" بوزارة الزراعة الأمريكية (FSIC-GO)
- العلامات
الوصف
هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّر في المناظر الطبيعية (LCMS). ويعرض هذا المنتج التغيير الذي تمّت محاكاته باستخدام نظام LCMS، وغطاء الأرض، و/أو فئات استخدام الأراضي لكل عام، ويشمل الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) بالإضافة إلى المناطق خارج الولايات المتحدة المتجاورة (OCONUS)، بما في ذلك ألاسكا (AK) وبورتوريكو وجزر فيرجن التابعة للولايات المتحدة (PRUSVI) وهاواي (HAWAII).
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. وتتعلّق نتائج نموذج التغيير بشكل خاص بالغطاء النباتي، وتشمل الفقدان البطيء والفقدان السريع (الذي يشمل أيضًا التغييرات الهيدرولوجية، مثل الفيضانات أو الجفاف)، والزيادة. ويتم توقّع هذه القيم لكل عام من السلسلة الزمنية لبرنامج Landsat، وهي تشكّل المنتجات الأساسية لنظام LCMS. ونطبّق مجموعة قواعد استنادًا إلى مجموعات البيانات الإضافية لإنشاء منتج التغيير النهائي، وهو عبارة عن تحسين/إعادة تصنيف للتغيير الذي تمّت محاكاته إلى 15 فئة تقدّم معلومات صريحة عن سبب التغيير في المناظر الطبيعية (مثل إزالة الأشجار، وحرائق الغابات، والأضرار الناجمة عن الرياح). وتصوّر 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 التي تتضمّن تغييرات في نظام إدارة دورة الحياة، وغطاء الأرض، واستخدام الأراضي، وصفًا شاملاً للتغييرات التي طرأت على المناظر الطبيعية في جميع أنحاء الولايات المتحدة منذ عام 1985.
تتضمّن طبقات التوقّعات لنموذج LCMS نواتج من خوارزميات LandTrendr وCCDC لرصد التغيّرات، بالإضافة إلى معلومات عن التضاريس. ويتم الوصول إلى هذه المكوّنات ومعالجتها باستخدام Google Earth Engine (Gorelick et al., 2017).
لإنتاج صور مركّبة سنوية لـ LandTrendr، تم استخدام بيانات انعكاسية أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1C من المجموعة 2 من Landsat Tier 1 وSentinel 2A و2B التابعة لهيئة المسح الجيولوجي الأمريكية. خوارزمية تحديد بيانات الغيوم cFmask (Foga et al., 2017)، وهو تطبيق Fmask 2.0 (Zhu and Woodcock، 2012) (Landsat فقط)، وcloudScore (Chastain et al.، 2019) (Landsat فقط)، وs2cloudless (Sentinel-Hub، 2021)، وCloud Score+ (Pasquarella et al.، 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 المتوسط السنوي لتلخيص القيم الخالية من السحب وظلالها من كل عام في صورة مركّبة واحدة. بالنسبة إلى CCDC، تم استخدام بيانات انعكاس السطح من المستوى 1 من Landsat Collection 2 التابعة لهيئة المساحة الجيولوجية الأمريكية (USGS) في الولايات المتحدة القارية، وبيانات انعكاس أعلى الغلاف الجوي من المستوى 1 من Landsat في ألاسكا وبورتوريكو وجزر فيرجن الأمريكية وهاواي.
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 التوقّعات قيمًا مركّبة أولية، وقيمًا ملائمة لنموذج LandTrendr، وفروقًا بين أزواج، ومدة مقطع، ومقدار التغيير، والميل، ومعاملات الجيب وجيب التمام لنموذج 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 Random Forest (بريمن، 2001) باستخدام بيانات مرجعية من TimeSync وبيانات تنبؤية من LandTrendr وCCDC ومؤشرات التضاريس للتنبؤ بالتغيير السنوي وفئات الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي. بعد إنشاء النماذج، نضع سلسلة من حدود الاحتمالية ومجموعات القواعد باستخدام مجموعات بيانات إضافية لتحسين مخرجات الخرائط النوعية والحدّ من الأخطاء الناتجة عن الإغفال أو الإضافة. 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 المستند إلى الموقع الجغرافي للحصول على معلومات أكثر تفصيلاً بشأن الطرق وتقييم الدقة، أو على مستودع بيانات نظام إدارة المحتوى المستند إلى الموقع الجغرافي لتنزيل البيانات والبيانات الوصفية ومستندات الدعم.
سيتم تعديل السلسلة HAWAII إلى HI في إصدار البيانات القادم v2025.11.
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) المواضيعي. يتم ربط ما مجموعه خمس عشرة فئة تغيير لكل عام. من الناحية الأساسية، يتم تصميم التغيير باستخدام ثلاثة نماذج منفصلة ثنائية "غابة عشوائية" لكل منطقة دراسة: فقدان بطيء وفقدان سريع واكتساب. يتم تعيين كل بكسل إلى فئة التغيير التي تم تصميمها مع أعلى احتمال يتجاوز أيضًا حدًا معيّنًا. يتم تعيين أي بكسل لا يحتوي على أي قيمة أعلى من الحدّ المعيّن لكل فئة إلى فئة "مستقر". بعد مجموعة قواعد تستخدم فئة التغيير التي تم تصميمها ومجموعات البيانات المساعدة (مثل TCC وMTBS وIDS) وبيانات "تغطية الأراضي" في نظام إدارة محتوى التعلّم (LCMS)، يتم تعيين إحدى فئات الأسباب الخمس عشرة المكرّرة للتغيير إلى كل بكسل. راجِع "موجز طرق نظام إدارة محتوى التعلّم" المرتبط في "الوصف" للحصول على التفاصيل الكاملة حول مجموعة القواعد ومجموعات البيانات المساعدة المستخدَمة. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Cover |
30 مترًا | منتج الغطاء الأرضي النهائي الخاص بنظام LCMS. يتم تحديد إجمالي 14 فئة من فئات الغطاء الأرضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدة من صور Landsat. يتم توقّع الغطاء الأرضي باستخدام نموذج واحد متعدد الفئات من Random Forest، والذي يعرض مجموعة من احتمالات كل فئة (نسبة الأشجار ضمن نموذج Random Forest التي "اختارت" كل فئة). يتم تعيين الفئات النهائية لاستخدام الأراضي باحتمالية أعلى. قبل تعيين فئة الغطاء الأرضي باحتمالية أعلى، تم تطبيق من واحد إلى عدة حدود احتمالية ومجموعات قواعد باستخدام مجموعات البيانات المساعدة، وذلك حسب منطقة الدراسة. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول الحدود الاحتمالية ومجموعات القواعد في "موجز طرق LCMS" المرتبط في "الوصف". تشير سبع فئات من فئات الغطاء الأرضي إلى غطاء أرضي واحد، حيث يغطي نوع الغطاء الأرضي معظم مساحة البكسل ولا تغطي أي فئة أخرى أكثر من% 10 من البكسل. هناك أيضًا سبع فئات مختلطة. وتمثّل هذه الفئات وحدات البكسل التي تغطي فيها فئة غطاء أرضي إضافية% 10 على الأقل من البكسل. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Land_Use |
30 مترًا | المنتج النهائي لاستخدام الأراضي في نظام إدارة محتوى التعلّم (LCMS) المواضيعي يتم رسم خرائط لما مجموعه 5 فئات من استخدام الأراضي سنويًا باستخدام بيانات TimeSync المرجعية والمعلومات الطيفية المستمدة من صور Landsat. يتم توقّع استخدام الأراضي باستخدام نموذج واحد متعدد الفئات من Random Forest، والذي يعرض مصفوفة من احتمالات كل فئة (نسبة الأشجار داخل نموذج Random Forest التي "اختارت" كل فئة). يتم تحديد الفئات النهائية حسب استخدام الأراضي الذي لديه أعلى احتمال. قبل تحديد فئة استخدام الأراضي ذات الاحتمالية الأعلى، تم تطبيق سلسلة من حدود الاحتمالية ومجموعات القواعد باستخدام مجموعات البيانات الإضافية. يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول حدود الاحتمالية ومجموعات القواعد في "موجز طرق LCMS" المرتبط بالوصف. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Change_Raw_Probability_Slow_Loss |
30 مترًا | الاحتمالية النموذجية الأولية لفقدان العملاء ببطء في نظام إدارة علاقات العملاء يتضمّن الانخفاض البطيء الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Change_Raw_Probability_Fast_Loss |
30 مترًا | الاحتمالية النموذجية الخام للفقدان السريع في نظام إدارة المحتوى (LCMS) يتضمّن Fast Loss الفئات التالية من تفسير عملية تغيير TimeSync:
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 النمذجة الأولية لنظام إدارة المحتوى في LCMS لمزيج الشجيرات والأشجار الطويلة (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 النمذجة الأولية لنظام إدارة المحتوى والتعلم (LCMS) للشجيرات الطويلة (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 الخام لنظام LCMS بأنّ المنطقة قاحلة أو غير منفذة، ويتم تعريفها على النحو التالي: تتألف غالبية البكسل من 1) 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، كما تُعد الطرق المصنوعة من التراب والحصى قاحلة أيضًا، أو 2) مواد من صنع الإنسان لا يمكن أن تتغلغل فيها المياه، مثل الطرق المعبدة والأسطح 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_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 | #ff09f3 | الرياح |
| 2 | #541aff | Hurricane |
| 3 | #e4f5fd | الانتقال بين الثلج أو الجليد |
| 4 | #cc982e | التجفيف |
| 5 | #0adaff | الفيضانات |
| 6 | #a10018 | حريق مُدار |
| 7 | #d54309 | Wildfire |
| 8 | #fafa4b | تغيير استخدام الأراضي الميكانيكي |
| 9 | #afde1c | إزالة الأشجار |
| 10 | #ffc80d | إزالة الأوراق |
| 11 | #a64c28 | Southern Pine Beetle |
| 12 | #f39268 | الإجهاد الناتج عن الحشرات أو الأمراض أو الجفاف |
| 13 | #c291d5 | الخسارة الأخرى |
| 14 | #00a398 | النمو المتسلسل للنباتات |
| 15 | #3d4551 | إسطبل |
| 16 | #1b1716 | قناع منطقة عدم المعالجة |
جدول فئات Land_Cover
| القيمة | اللون | الوصف |
|---|---|---|
| 1 | #004e2b | الأشجار |
| 2 | #009344 | مزيج من الشجيرات والأشجار الطويلة (ألاسكا فقط) |
| 3 | #61bb46 | تشكيلة من الشجيرات والأشجار |
| 4 | #acbb67 | مزيج من الأعشاب والأشجار |
| 5 | #8b8560 | Barren & Trees Mix |
| 6 | #cafd4b | شجيرات طويلة (ألاسكا فقط) |
| 7 | #f89a1c | شجيرات |
| 8 | #8fa55f | مزيج من الأعشاب والشجيرات |
| 9 | #bebb8e | Barren & Shrubs Mix |
| 10 | #e5e98a | عشب/نبات عريض الأوراق/نبات |
| 11 | #ddb925 | أرض قاحلة ومزيج من الأعشاب/النباتات العشبية/الأزهار |
| 12 | #893f54 | أرض قاحلة أو غير منفذة |
| 13 | #e4f5fd | جليد أو ثلوج |
| 14 | #00b6f0 | ماء |
| 15 | #1b1716 | قناع منطقة عدم المعالجة |
جدول فئات Land_Use
| القيمة | اللون | الوصف |
|---|---|---|
| 1 | #fbff97 | زراعة |
| 2 | #e6558b | تم تطويره |
| 3 | #004e2b | غابة |
| 4 | #9dbac5 | غير ذلك |
| 5 | #a6976a | أراضٍ عشبية أو مراعٍ |
| 6 | #1b1716 | قناع منطقة عدم المعالجة |
خصائص الصور
خصائص الصور
| الاسم | النوع | الوصف |
|---|---|---|
| study_area | سلسلة | يغطي إصدار نظام إدارة المحتوى والترجمة هذا الولايات المتحدة المتجاورة وألاسكا وبورتوريكو وجزر فيرجن التابعة للولايات المتحدة وهاواي. القيم المحتملة: CONUS أو AK أو PRUSVI أو HAWAII |
| إصدار | سلسلة | إصدار المنتج |
| startYear | INT | سنة بدء المنتج |
| endYear | INT | سنة انتهاء صلاحية المنتج |
| 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 2025. USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (Conterminous United States and Outer Conterminous United States). سولت ليك سيتي، يوتا
الاقتباسات
خدمة الغابات التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية 2025. USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (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 استشعار Sentinel-2A و2B MSI وLandsat-8 OLI وLandsat-7 ETM من حيث الخصائص الطيفية في أعلى الغلاف الجوي في 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
هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية، 2019. "برنامج المسح الجيولوجي الأمريكي لبيانات الارتفاع الثلاثية الأبعاد"، 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 Mapping forest change using stacked generalization: An ensemble approach. في الاستشعار عن بُعد للبيئة. 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. تقييم شامل لجودة صور الأقمار الصناعية البصرية باستخدام تعلُّم الفيديو بإشراف ضعيف In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2124-2134.
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., وWoodcock, C. E. 2012. رصد السحب وظلالها استنادًا إلى الأجسام في صور Landsat 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/10.3390/rs10050691
الاستكشاف باستخدام Earth Engine
أداة تعديل الرموز (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/LCMS/v2024-10'); var lcms = dataset.filterDate('2022', '2023') // range: [1985, 2024] .filter('study_area == "CONUS"') // "AK", "HAWAII", "PRUSVI" .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);