USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (CONUS and OCONUS)

USFS/GTAC/LCMS/v2024-10
資料集可用性
1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
資料集供應來源
Earth Engine 程式碼片段
ee.ImageCollection("USFS/GTAC/LCMS/v2024-10")
標記
change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover redcastle-resources usda usfs
lcms

說明

這項產品是 Landscape Change Monitoring System (LCMS) 資料套件的一部分。 這項資料集會顯示每年 LCMS 模式的變化、土地覆蓋和/或土地利用類別，涵蓋美國本土 (CONUS) 和美國本土以外地區 (OCONUS)，包括阿拉斯加 (AK)、波多黎各-美屬維京群島 (PRUSVI) 和夏威夷 (HI)。PRUSVI 和 HI v2024.10 資料將於 2025 年夏末發布。目前可使用 2023 年 9 月 PRUSVI 和 HI LCMS 資料 (USFS/GTAC/LCMS/v2023-9)。

LCMS 是一種以遙測為基礎的系統，用於繪製和監控美國各地的地貌變化。該計畫的目標是運用最新技術和變化偵測方面的進展，開發一致的方法，製作「最佳可用」的地景變化地圖。

輸出內容包括三項年度產品：變化、土地覆蓋和土地用途。變更模型輸出內容與植被覆蓋率有關，包括緩慢流失、快速流失 (也包括水文變化，例如淹水或乾旱) 和增加。這些值是針對 Landsat 時間序列的每年預測值，也是 LCMS 的基礎產品。我們會根據輔助資料集套用規則集，建立最終的變化產品，也就是將模擬的變化細化/重新分類為 15 個類別，明確提供地景變化原因的資訊 (例如樹木移除、野火、風災）。土地覆蓋和土地使用地圖會顯示每年生命形式層級的土地覆蓋，以及廣泛層級的土地使用。

由於沒有任何演算法在所有情況下都能發揮最佳效用，LCMS 會使用模型組合做為預測因子，藉此提升各種生態系統和變更程序的地圖準確度 (Healey 等人，2018)。這套 LCMS 變化、土地覆蓋和土地用途地圖，可全面呈現 1985 年以來美國的景觀變化。

LCMS 模型的預測層包括 LandTrendr 和 CCDC 變更偵測演算法的輸出內容，以及地形資訊。這些元件全都會使用 Google Earth Engine 存取及處理 (Gorelick 等人，2017)。

為製作 LandTrendr、USGS Collection 2 Landsat Tier 1 和 Sentinel 2A、2B Level-1C 的年度合成影像，我們使用了大氣層頂端反射率資料。cFmask 雲朵遮蓋演算法 (Foga 等人，2017)，這是 Fmask 2.0 (Zhu 和 Woodcock，2012 年) 的實作項目 (僅限 Landsat)、cloudScore (Chastain 等人，2019) (僅限 Landsat)、s2cloudless (Sentinel-Hub, 2021) 和 Cloud Score plus (Pasquarella 等人，2023 年) (僅限 Sentinel 2) 用於遮蓋雲朵，而 TDOM (Chastain 等人，2019) 用於遮蓋雲影 (Landsat 和 Sentinel 2)。對於 LandTrendr，系統接著會計算年度中位數，將每年的無雲和無雲影值匯總為單一合成影像。對於 CCDC，美國地質調查局 (USGS) Collection 2 Landsat Tier 1 地表反射率資料用於美國本土，而 Landsat Tier 1 大氣頂端反射率資料用於阿拉斯加、波多黎各和美屬維京群島，以及夏威夷。

複合時間序列會使用 LandTrendr (Kennedy 等人，2010; Kennedy et al., 2018; Cohen et al., 2018)。

所有無雲和無雲影的值也會使用 CCDC 演算法進行時間區隔 (Zhu 和 Woodcock，2014 年)。

預測因子資料包括原始複合值、LandTrendr 擬合值、成對差異、區隔持續時間、變化幅度和斜率，以及 CCDC 正弦和餘弦係數 (前 3 個諧波)、擬合值和成對差異，以及來自 10 公尺 USGS 3D Elevation Program (3DEP) 資料 (U.S. Geological Survey, 2019) 的海拔、坡度、方位正弦、方位餘弦和地形位置指數 (Weiss, 2001)。

參考資料是透過 TimeSync 收集而來，這項網頁工具可協助分析師從 1984 年至今，以視覺化方式呈現及解讀 Landsat 資料記錄 (Cohen 等人，2010 年)。

我們使用 TimeSync 的參考資料，以及 LandTrendr、CCDC 和地形指數的預測資料，訓練隨機森林模型 (Breiman，2001 年)，以預測年度變化、土地覆蓋和土地利用類別。完成建模後，我們會使用輔助資料集建立一系列機率門檻和規則集，以提升地圖輸出內容的品質，並減少錯誤和遺漏。詳情請參閱「說明」中的 LCMS 方法簡介。

其他資源

如有任何問題或特定資料要求，請傳送電子郵件至 [sm.fs.lcms@usda.gov]。

頻帶

Pixel 大小
30 公尺

頻帶

名稱 像素大小 說明
Change 公尺

最終主題 LCMS 變更產品。每年都會對應共 15 個變更類別。從根本上來說，變更會針對每個研究領域，以三種不同的二元隨機森林模型進行模擬：緩慢流失、快速流失和獲得。系統會將每個像素指派給機率最高且高於指定門檻的模擬變更類別。如果像素的值未超過各類別的門檻，就會指派給「穩定」類別。系統會根據使用模擬變更類別的規則集、輔助資料集 (例如 TCC、MTBS 和 IDS) 和 LCMS 土地覆蓋資料，為每個像素指派 15 個精細變更原因類別之一。如要瞭解規則集和使用的輔助資料集，請參閱「說明」中連結的 LCMS 方法簡報。
Land_Cover 公尺

最終主題 LCMS 土地覆蓋產品。我們每年都會使用 TimeSync 參考資料和從 Landsat 圖像取得的光譜資訊，繪製 14 個土地覆蓋類別的地圖。系統會使用單一多元分類隨機森林模型預測土地覆蓋情形，並輸出每個類別的機率陣列 (隨機森林模型中「選擇」每個類別的樹木比例)。最終類別會指派給機率最高的土地用途。在指派機率最高的土地覆蓋類別之前，系統會根據研究區域，套用一到多個機率門檻和規則集，並使用輔助資料集。如要進一步瞭解機率門檻和規則集，請參閱「說明」中連結的 LCMS 方法簡報。七個土地覆蓋類別代表單一土地覆蓋，其中土地覆蓋類型涵蓋大部分的像素面積，且沒有其他類別涵蓋超過 10% 的像素。另有七堂混合課程。這些像素代表額外的土地覆蓋類別至少涵蓋 10% 的像素。
Land_Use 公尺

最終主題 LCMS 土地使用產品。我們每年都會使用 TimeSync 參考資料和從 Landsat 圖像取得的光譜資訊，繪製 5 個土地用途類別的地圖。我們使用單一多元分類隨機森林模型預測土地用途，並輸出每個類別的機率陣列 (隨機森林模型中「選擇」每個類別的樹狀結構比例)。最終類別會指派給機率最高的土地用途。在指派機率最高的土地利用類別之前，我們使用輔助資料集，套用了一系列機率門檻和規則集。如要進一步瞭解機率門檻和規則集，請參閱「說明」中連結的 LCMS 方法簡報。
Change_Raw_Probability_Slow_Loss 公尺

LCMS 原始模型預測的緩慢流失機率。「緩慢遺失」包括 TimeSync 變更程序解讀中的下列類別：

  • 結構性衰退 - 樹木或其他木質植被因非人為或非機械因素造成的不利生長條件，而發生實質變化。這類損失通常會在光譜訊號中產生趨勢 (例如 NDVI 減少、濕度減少、SWIR 增加等)，但趨勢可能不明顯。木本植被環境的結構性衰退，最有可能來自昆蟲、疾病、乾旱、酸雨等。結構性衰退可能包括不會導致死亡的落葉事件，例如舞毒蛾和雲杉捲葉蛾的侵擾，這些事件可能在 1 或 2 年內恢復。

  • 光譜衰退 - 繪圖，顯示一或多個光譜帶或指數的光譜訊號趨勢 (例如 NDVI 減少、濕度減少、SWIR 增加等)。例如：a) 非森林/非木質植被呈現衰退趨勢 (例如 NDVI 降低、濕度降低、SWIR 增加等)，或 b) 木質植被呈現衰退趨勢，但與木質植被流失無關，例如成熟樹冠封閉導致陰影增加、物種組成從針葉樹變為闊葉樹，或乾旱期 (相較於更強烈、更嚴重的乾旱) 導致活力明顯下降，但沒有木質材料或葉面積流失。
Change_Raw_Probability_Fast_Loss 公尺

快速流失的原始 LCMS 模擬機率。快速損失包括以下類別，這些類別來自 TimeSync 變更程序解讀：

  • 火災：因火災而改變的土地，無論起火原因 (自然或人為)、嚴重程度或土地用途為何。

  • 收成 - 樹木、灌木或其他植被已遭人為砍伐或移除的林地。例如皆伐、火災或蟲害爆發後的搶救伐採、疏伐和其他森林管理處方 (例如避難林/留種樹伐採)。

  • 機械式 - 非森林土地，樹木、灌木或其他植被已透過鏈結、刮除、刷鋸、推土或其他非森林植被移除方法，以機械方式切斷或移除。

  • 風/冰 - 土地 (不論用途) 上的植被因颶風、龍捲風、暴風雨和其他惡劣天氣 (包括冰風暴造成的凍雨) 而改變。

  • 水文 - 洪水顯著改變木質覆蓋或其他土地覆蓋元素的土地，無論土地用途為何 (例如洪水過後，河床內外出現新的碎石和植被混合物)。

  • 碎屑 - 土地 (不論用途) 因與山崩、雪崩、火山、土石流等相關的天然物質移動而改變。

  • 其他 - 土地 (不論用途)，其中光譜趨勢或其他佐證資料顯示發生干擾或變化事件，但無法確定確切原因，或變化類型不符合上述任何變化程序類別的定義。
Change_Raw_Probability_Gain 公尺

LCMS 原始模型預測的獲利機率。定義：土地的植被覆蓋率因多年生長和演替而增加。適用於可能出現與植被再生相關光譜變化的任何區域。在已開發區域，成長可能來自成熟的植被和/或新安裝的草坪和景觀。在森林中，生長包括從裸露地面生長的植被，以及中等和共同優勢樹木和/或低窪草地和灌木的頂部。森林砍伐後記錄的成長/復原區段，可能會隨著森林再生而經歷不同的土地覆蓋類別。如要將這些變化視為成長/復原，光譜值應緊密遵循上升趨勢線 (例如正斜率，如果延伸至約 20 年，則為 NDVI 的 0.10 個單位)，且持續數年。
Land_Cover_Raw_Probability_Trees 公尺

樹木的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分由活樹或枯樹組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix 公尺

高灌木和樹木混合 (僅限阿拉斯加) 的原始 LCMS 模型機率。定義：像素的大部分由高度超過 1 公尺的灌木組成，且至少有 10% 的活樹或枯樹。
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix 公尺

灌木和樹木混合的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分區域由灌木叢組成，且至少有 10% 的活樹或枯樹。
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix 公尺

草/闊葉草/草本植物和樹木混合的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分由多年生草、草本植物或其他形式的草本植被組成，且至少有 10% 的活樹或枯樹。
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix 公尺

原始 LCMS 模擬的 Barren 和 Trees Mix 機率。定義：像素的大部分區域由因干擾而裸露的土壤組成 (例如機械清除或森林砍伐後裸露的土壤)，以及永久荒蕪的區域，例如沙漠、鹽湖、岩層 (包括因露天採礦活動而裸露的礦物和其他地質物質)、沙丘、鹽灘和海灘。由泥土和碎石鋪成的道路也視為荒地，且至少有 10% 的活樹或枯樹。
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs 公尺

原始 LCMS 模擬高灌木叢的機率 (僅限阿拉斯加)。定義：像素的大部分是由高度超過 1 公尺的灌木叢組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs 公尺

灌木叢的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分區域由灌木叢組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Shrubs-Mix 公尺

草/草本植物/藥草和灌木叢混合的原始 LCMS 建模機率。定義：像素的大部分由多年生草、草本植物或其他草本植被組成，且至少有 10% 的灌木。
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix 公尺

Barren and Shrubs Mix 的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分區域由因干擾而裸露的土壤組成 (例如機械清除或森林砍伐後裸露的土壤)，以及永久荒蕪的區域，例如沙漠、鹽湖、岩層 (包括因露天採礦活動而裸露的礦物和其他地質物質)、沙丘、鹽灘和海灘。泥土和碎石路也視為荒地，且至少有 10% 的灌木叢。
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb 公尺

草/闊葉草/草本植物的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分由多年生草、闊葉草或其他草本植被組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix 公尺

LCMS 原始模型預測的荒地和草/闊葉草/草本植物混合物機率。定義：像素的大部分區域由因擾動而裸露的土壤組成 (例如因機械清除或森林砍伐而裸露的土壤)，以及長期荒蕪的區域，例如沙漠、鹽湖、岩層 (包括因露天採礦活動而裸露的礦物和其他地質材料)、沙丘、鹽灘和海灘。泥土和碎石路也視為荒地，且至少有 10% 的多年生草、草本植物或其他草本植被。
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious 公尺

原始 LCMS 模擬的荒地或不透水機率。定義為：像素的大部分區域由 1.) 因擾動而裸露的土壤 (例如因機械清除或森林砍伐而裸露的土壤)，以及永久荒蕪的區域 (例如沙漠、鹽湖、岩層 (包括因露天採礦活動而裸露的礦物和其他地質物質)、沙丘、鹽灘和海灘) 組成。泥土和碎石路也視為貧瘠或 2.) 水無法滲透的人造材料，例如鋪砌道路、屋頂和停車場。
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice 公尺

雪或結冰的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分區域由雪或冰組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Water 公尺

水份的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分成分為水。
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture 公尺

農業的原始 LCMS 模擬機率。定義為：用於生產食物、纖維和燃料的土地，無論是植被或非植被狀態。包括但不限於耕地和非耕地、乾草地、果園、葡萄園、圈養牲畜作業，以及種植水果、堅果或漿果的區域。主要用於農業用途的道路 (即不適用於城鎮間的大眾運輸) 視為農業用地。
Land_Use_Raw_Probability_Developed 公尺

已開發的原始 LCMS 模擬機率。定義為：由人造結構物覆蓋的土地 (例如高密度住宅、商業、工業、採礦或運輸)，或植被 (包括樹木) 和結構物混合的土地 (例如低密度住宅、草坪、休閒設施、墓地、運輸和公用事業走廊等)，包括因人類活動而功能性改變的任何土地。
Land_Use_Raw_Probability_Forest 公尺

森林的原始 LCMS 模擬機率。定義為：種植或自然植被的土地，在近期演替序列的某個時間點，包含 (或可能包含) 10% 以上的樹木覆蓋率。這可能包括天然森林、造林地和木本濕地，以及落葉林、常綠林和/或混合類別。
Land_Use_Raw_Probability_Other 公尺

「其他」的原始 LCMS 模擬機率。定義：土地 (不論用途) 的光譜趨勢或其他佐證顯示發生干擾或變化事件，但無法確定確切原因，或變化類型不符合上述任何變化程序類別。
Land_Use_Raw_Probability_Rangeland-or-Pasture 公尺

原始 LCMS 模擬的牧草地或牧場機率。定義為：此類別包含任何區域，牧草地，植被是由原生草、灌木、草本植物和草狀植物組成，主要由降雨、溫度、海拔和火災等自然因素和過程產生，雖然有限的管理可能包括規定的燃燒以及家畜和野生草食動物的放牧；或 b.) 牧草地，植被可能包括混合的天然草類、闊葉草和草本植物，也可能經過管理，以草類為主，並經過播種和管理，維持近乎單一栽培的狀態。
QA_Bits 公尺

年度 LCMS 產品輸出值來源的輔助資訊。

變更課程表

值 顏色 說明
1 #ff09f3

視窗圖示
2 #541aff

颶風
3 #e4f5fd

雪或冰轉場效果
4 #cc982e

乾燥
5 #0adaff

淹水
6 #a10018

計畫性火災
7 #d54309

Wildfire
8 #fafa4b

機械土地變遷
9 #afde1c

樹木移除
10 #ffc80d

落葉
11 #a64c28

南方松樹皮蟲
12 #f39268

蟲害、病害或乾旱壓力
13 #c291d5

其他損失
14 #00a398

植被演替生長
15 #3d4551

穩定
16 #1b1716

非處理區域遮罩

Land_Cover Class Table

值 顏色 說明
1 #004e2b

樹木
2 #009344

高灌木和樹木混合 (僅限阿拉斯加)
3 #61bb46

灌木和樹木混合
4 #acbb67

草/草本植物/香草和樹木混合
5 #8b8560

荒地和樹木混合
6 #cafd4b

高灌木 (僅限 AK)
7 #f89a1c

灌木
8 #8fa55f

草/草本植物/香草和灌木混合
9 #bebb8e

荒地和灌木叢混合
10 #e5e98a

草/草本植物
11 #ddb925

貧瘠和草/闊葉草/香草混合
12 #893f54

不透水或不透水
13 #e4f5fd

積雪或結冰
14 #00b6f0

水
15 #1b1716

非處理區域遮罩

土地用途類別表

值 顏色 說明
1 #fbff97

農業
2 #e6558b

開發
3 #004e2b

森林
4 #9dbac5

其他
5 #a6976a

牧草地或牧場
6 #1b1716

非處理區域遮罩

圖片屬性

圖片屬性

名稱 類型 說明
study_area STRING

LCMS 目前涵蓋美國本土、阿拉斯加、波多黎各和美屬維京群島，以及夏威夷。這個版本包含美國本土。阿拉斯加州、波多黎各、美屬維京群島和夏威夷的資料將於 2025 年夏季稍晚發布。可能的值：「CONUS, AK」
版本 STRING

產品版本
startYear INT

產品開始年份
endYear INT

產品的結束年份
年 INT

產品年份

使用條款

使用條款

美國農業部林務署不提供任何明示或默示擔保，包括適售性和特定用途適用性的擔保，也不對這些地理空間資料的準確性、可靠性、完整性或實用性，或對這些地理空間資料的不當或錯誤使用承擔任何法律責任或義務。這些地理空間資料和相關地圖或圖像並非法律文件，不應做為法律文件使用。資料和地圖不得用於判斷公共或私人土地的權利、所有權、法律說明或界線、法律管轄權或限制。資料和地圖可能不會顯示天然災害，土地使用者應謹慎行事。資料是動態的，可能會隨時間改變。使用者有責任確認地理空間資料的限制，並據此使用資料。

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美國農業部林務署。2025 年。USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (美國本土和美國本土以外地區)。猶他州鹽湖城。

引用內容

參考資料：

  • 美國農業部林務署。2025 年。美國森林局景觀變化監測系統 2024.10 版 (美國本土和美國本土以外地區)。 猶他州鹽湖城。

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  • Zhu, Z. 和 Woodcock, C. E.、2014 年。使用所有可用的 Landsat 資料，持續偵測土地覆蓋的變化並進行分類。In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 144: 152-171。 doi:10.1016/j.rse.2014.01.011

DOI

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/LCMS/v2024-10');

var lcms = dataset.filterDate('2022', '2023')  // range: [1985, 2024]
               .filter('study_area == "CONUS"')  // or "AK" 
               .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);
在程式碼編輯器中開啟
這項產品是 Landscape Change Monitoring System (LCMS) 資料套件的一部分。這項資料集會顯示每年 LCMS 模式的變化、土地覆蓋和/或土地利用類別，涵蓋美國本土 (CONUS) 和美國本土以外的地區 (OCONUS)，包括阿拉斯加 (AK)、波多黎各和美屬維京群島 (PRUSVI)，以及…
USFS/GTAC/LCMS/v2024-10, change-detection,forest,gtac,landcover,landuse,landuse-landcover,redcastle-resources,usda,usfs
1985-01-01T00:00:00Z/2024-12-31T00:00:00Z
20.38379 -135.286387 52.459364 -56.446306
Google Earth Engine