- डेटासेट की उपलब्धता
- 2008-06-01T00:00:00Z–2021-09-30T00:00:00Z
- डेटासेट उपलब्ध कराने वाली कंपनी
- यूएसडीए फ़ॉरेस्ट सर्विस (यूएसएफ़एस) का जियोस्पेशियल टेक्नोलॉजी ऐंड ऐप्लिकेशन सेंटर (जीटीएसी)
- टैग
ब्यौरा
यह प्रॉडक्ट, ट्री कैनपी कवर (टीसीसी) डेटा सुइट का हिस्सा है. इसमें हर साल के लिए, मॉडल के ज़रिए तैयार किया गया टीसीसी, स्टैंडर्ड एरर (एसई), और नैशनल लैंड कवर डेटाबेस (एनएलसीडी) का टीसीसी डेटा शामिल है. यूनाइटेड स्टेट्स डिपार्टमेंट ऑफ़ ऐग्रीकल्चर, फ़ॉरेस्ट सर्विस (यूएसएफ़एस) से तैयार किया गया टीसीसी डेटा, मल्टी-रिज़ॉल्यूशन लैंड कैरक्टरिस्टिक्स (एमआरएलसी) कंसोर्टियम में शामिल है. यह कंसोर्टियम, यूनाइटेड स्टेट्स (यूएस) जियोलॉजिकल सर्वे (यूएसजीएस) के मैनेज किए जाने वाले नैशनल लैंड कवर डेटाबेस (एनएलसीडी) प्रोजेक्ट का हिस्सा है.
साइंस टीसीसी प्रॉडक्ट और एनएलसीडी टीसीसी, यूएसएफ़एस से तैयार किया गया, रिमोट सेंसिंग पर आधारित मैप आउटपुट है. टीसीसी साइंस और एनएलसीडी टीसीसी का मकसद, टीसीसी मैपिंग में नई टेक्नोलॉजी और बेहतर तरीकों का इस्तेमाल करके, एक जैसा तरीका अपनाना है. इससे, कॉन्टर्मिनस यूनाइटेड स्टेट्स (सीओएनयूएस) और दक्षिण-पूर्वी अलास्का, हवाई, और प्योर्तो रिको-यूएस वर्जिन आइलैंड (ओसीओएनयूएस) में टीसीसी का "सबसे अच्छा उपलब्ध" मैप तैयार किया जा सकता है.
मॉडल आउटपुट में साइंस टीसीसी, साइंस एसई, और एनएलसीडी टीसीसी शामिल हैं. साइंस टीसीसी और एसई में, 2008 से 2021 तक का डेटा शामिल है. एनएलसीडी टीसीसी में, 2011 से 2021 तक का डेटा शामिल है. 2008, 2009, और 2010 का डेटा पूरी तरह से मास्क किया गया है.
*साइंस टीसीसी, मॉडल के सीधे तौर पर मिलने वाले आउटपुट हैं.
*साइंस एसई, सभी रिग्रेशन ट्री से अनुमानित वैल्यू का मॉडल स्टैंडर्ड डेविएशन है. इसे हम स्टैंडर्ड एरर कहते हैं. *एनएलसीडी टीसीसी प्रॉडक्ट पर, सालाना साइंस टीसीसी इमेज पर पोस्ट-प्रोसेसिंग की जाती है. इसमें कई तरह की मास्किंग (पानी और पेड़-पौधों के अलावा खेती), फ़िल्टरिंग, और मिनिमम-मैपिंग यूनिट (एमएमयू) रूटीन शामिल हैं. साथ ही, ऐसी प्रोसेस भी शामिल हैं जिनसे साल-दर-साल होने वाले शोर को कम किया जाता है और लंबी अवधि के ट्रेंड दिखाए जाते हैं.
हर इमेज में, डेटा मास्क बैंड शामिल होता है. इसमें तीन वैल्यू होती हैं, जो डेटा न होने वाले इलाके (0), मैप किए गए ट्री कैनपी कवर(1), और नॉन-प्रोसेसिंग एरिया (2) को दिखाती हैं. नॉन-प्रोसेसिंग एरिया, स्टडी एरिया में मौजूद वे पिक्सल होते हैं जिनमें क्लाउड या क्लाउड शैडो-फ़्री डेटा उपलब्ध नहीं होता. टीसीसी और एसई इमेज में, डेटा न होने वाले और नॉन-प्रोसेसिंग एरिया वाले पिक्सल मास्क किए जाते हैं.
सीओएनयूएस के साइज़ और अलग-अलग तरह के इकोटोन की वजह से, सीओएनयूएस मॉडलिंग को 54 480x480 किलोमीटर के टाइल में बांटा गया. हर टाइल के लिए, 2011 के फ़िट किए गए LandTrendr, 2011 के सीडीएल, और टेरेन डेटा का इस्तेमाल करके, एक यूनीक रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल बनाया गया. रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल को ट्रेन करने के लिए, मॉडल कैलिब्रेशन के लिए उपलब्ध 70% रेफ़रंस डेटा का इस्तेमाल किया गया. यह डेटा, सेंटर टाइल के आस-पास 5x5 विंडो में मौजूद टाइल से इंटरसेक्ट करता था. इसके बाद, उस मॉडल को सेंटर टाइल पर लागू किया गया. ओसीओएनयूएस के लिए, हर स्टडी एरिया पर एक मॉडल लागू किया गया. इसमें कोई टाइल इस्तेमाल नहीं की गई.
टीसीसी मॉडल के लिए प्रेडिक्टर लेयर में, LandTrendr और टेरेन की जानकारी से मिलने वाले आउटपुट शामिल हैं. इन कॉम्पोनेंट को Google Earth Engine (Gorelick et al., 2017) का इस्तेमाल करके ऐक्सेस और प्रोसेस किया जाता है.
LandTrendr, USGS कलेक्शन 2 Landsat टियर 1, और Sentinel 2A, 2B लेवल-1C के सालाना कंपोज़िट तैयार करने के लिए, टॉप ऑफ़ ऐटमस्फ़ियर रिफ़्लेक्टेंस डेटा का इस्तेमाल किया गया. क्लाउड मास्क करने के लिए, cFmask क्लाउड मास्किंग एल्गोरिदम (Foga et al., 2017) का इस्तेमाल किया जाता है. यह Fmask 2.0 (Zhu and Woodcock, 2012) (सिर्फ़ Landsat के लिए), cloudScore (Chastain et al., 2019) (सिर्फ़ Landsat के लिए), और s2cloudless (Sentinel-Hub, 2021) (सिर्फ़ Sentinel 2 के लिए) का एक वर्शन है. वहीं, क्लाउड शैडो (Landsat और Sentinel 2) को मास्क करने के लिए, TDOM (Chastain et al., 2019) का इस्तेमाल किया जाता है. LandTrendr के लिए, सालाना मेडॉइड का हिसाब लगाया जाता है, ताकि हर साल के क्लाउड और क्लाउड शैडो-फ़्री वैल्यू को एक कंपोज़िट में दिखाया जा सके.
कंपोज़िट टाइम सीरीज़ को, LandTrendr (Kennedy et al., 2010; Kennedy et al., 2018; Cohen et al., 2018) का इस्तेमाल करके, समय के हिसाब से सेगमेंट किया जाता है.
रॉ कंपोज़िट वैल्यू, LandTrendr की फ़िट की गई वैल्यू, पेयर-वाइज़ अंतर, सेगमेंट की अवधि, बदलाव की मैग्नीट्यूड, और स्लोप के साथ-साथ, 10 मीटर के USGS 3D से ऊंचाई, स्लोप, आसपेक्ट का साइन, और आसपेक्ट का कोसाइन. एलिवेशन प्रोग्राम (3DEP) डेटा (U.S. Geological Survey, 2019) को, रैंडम फ़ॉरेस्ट (Breiman, 2001) मॉडल में इंडिपेंडेंट प्रेडिक्टर वैरिएबल के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है.
रेफ़रंस डेटा, यूएसएफ़एस फ़ॉरेस्ट इन्वेंट्री ऐंड एनालिसिस (एफ़आईए) के फ़ोटो-इंटरप्रेट किए गए टीसीसी डेटा से इकट्ठा किया जाता है. इसका इस्तेमाल, पिक्सल के हिसाब से वॉल-टू-वॉल टीसीसी के अनुमान लगाने के लिए किया जाता है.
अतिरिक्त संसाधन
तरीकों और सटीक आकलन के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया टीसीसी के तरीकों की खास जानकारी देखें. डेटा डाउनलोड करने, मेटाडेटा, और सहायता से जुड़े दस्तावेज़ों के लिए, टीसीसी जियोडेटा क्लियरिंगहाउस देखें.
किसी भी सवाल या डेटा के लिए खास अनुरोध के लिए, sm.fs.tcc@usda.gov पर संपर्क करें.
Breiman, L., 2001. रैंडम फ़ॉरेस्ट. मशीन लर्निंग में. Springer, 45: 5-32 doi:10.1023/A:1010933404324
Chastain, R., Housman, I., Goldstein, J., Finco, M., and Tenneson, K., 2019. कॉन्टर्मिनस यूनाइटेड स्टेट्स में, Sentinel-2A और 2B MSI, Landsat-8 OLI, और Landsat-7 ETM के टॉप ऑफ़ ऐटमस्फ़ियर स्पेक्ट्रल कैरक्टरिस्टिक्स की तुलना, अलग-अलग सेंसर के डेटा के आधार पर. रिमोट सेंसिंग ऑफ़ एनवायरमेंट में. Science Direct, 221: 274-285 doi:10.1016/j.rse.2018.11.012
Cohen, W. B., Yang, Z., Healey, S. P., Kennedy, R. E., and Gorelick, N., 2018. जंगल में होने वाली गड़बड़ी का पता लगाने के लिए, LandTrendr मल्टीस्पेक्ट्रल एनसेंबल. रिमोट सेंसिंग ऑफ़ एनवायरमेंट में. 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. ऑपरेशनल Landsat डेटा प्रॉडक्ट के लिए, क्लाउड डिटेक्शन एल्गोरिदम की तुलना और पुष्टि. रिमोट सेंसिंग ऑफ़ एनवायरमेंट में. Science Direct, 194: 379-390 doi:10.1016/j.rse.2017.03.026
U.S. Geological Survey, 2019. USGS 3D एलिवेशन प्रोग्राम डिजिटल एलिवेशन मॉडल. इसे अगस्त 2022 में, https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/USGS_3DEP_10m पर ऐक्सेस किया गया
Kennedy, R. E., Yang, Z., and Cohen, W. B., 2010. Landsat की सालाना टाइम सीरीज़ का इस्तेमाल करके, जंगल में होने वाली गड़बड़ी और उसके ठीक होने के ट्रेंड का पता लगाना: 1. LandTrendr - टाइम सेगमेंटेशन एल्गोरिदम. रिमोट सेंसिंग ऑफ़ एनवायरमेंट में. 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. Google Earth Engine पर LandTrendr एल्गोरिदम लागू करना. रिमोट सेंसिंग में. MDPI, 10(5): 691 doi:10.3390/rs10050691
Sentinel-Hub, 2021. Sentinel 2 क्लाउड डिटेक्टर. [ऑनलाइन]. यहां उपलब्ध है: https://github.com/sentinel-hub/sentinel2-cloud-detector
Zhu, Z., and Woodcock, C. E., 2012. Landsat इमेज में, ऑब्जेक्ट के आधार पर क्लाउड और क्लाउड शैडो का पता लगाना. रिमोट सेंसिंग ऑफ़ एनवायरमेंट में. Science Direct, 118: 83-94 doi:10.1016/j.rse.2011.10.028
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 30 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Science_Percent_Tree_Canopy_Cover |
% | 30 मीटर | मॉडल के सीधे तौर पर मिलने वाले आउटपुट. हर पिक्सल में, हर साल के लिए अनुमानित ट्री कैनपी कवर की औसत वैल्यू होती है. |
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Science_Percent_Tree_Canopy_Cover_Standard_Error |
% | 30 मीटर | सभी रिग्रेशन ट्री से अनुमानित वैल्यू के स्टैंडर्ड डेविएशन को हम स्टैंडर्ड एरर कहते हैं. हर पिक्सल में, हर साल के लिए एक स्टैंडर्ड एरर होता है. |
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NLCD_Percent_Tree_Canopy_Cover |
% | 30 मीटर | एनएलसीडी ट्री कैनपी कवर तैयार करने के लिए, मॉडल के सीधे तौर पर मिलने वाले आउटपुट पर पोस्ट-प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो लागू किया जाता है. इससे, पेड़-पौधों के अलावा अन्य पिक्सल की वैल्यू की पहचान की जाती है और उन्हें शून्य प्रतिशत ट्री कैनपी कवर पर सेट किया जाता है. एनएलसीडी ट्री कैनपी कवर डेटा को 2008, 2009, और 2010 में पूरी तरह से मास्क किया गया है. |
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data_mask |
30 मीटर | तीन वैल्यू, जो डेटा न होने वाले इलाके, मैप किए गए ट्री कैनपी कवर, और नॉन-प्रोसेसिंग एरिया को दिखाती हैं. नॉन-प्रोसेसिंग एरिया वह जगह होती है जहां स्टडी एरिया में मौजूद पिक्सल के लिए, आउटपुट तैयार करने के लिए क्लाउड या क्लाउड शैडो-फ़्री डेटा उपलब्ध नहीं होता. |
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इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| study_area | STRING | टीसीसी में फ़िलहाल सीओएनयूएस, दक्षिण-पूर्वी अलास्का, प्योर्तो रिको-यूएस वर्जिन आइलैंड, और हवाई शामिल हैं. इस वर्शन में, सभी स्टडी एरिया शामिल हैं. जितने तरह के प्लेसमेंट हो सकते हैं उनकी जानकारी यहां दी गई है: 'सीओएनयूएस, एसईएके, पीआरयूएसवीआई, एचआई' |
| वर्शन | STRING | यह टीसीसी प्रॉडक्ट का चौथा वर्शन है. इसे एमआरएलसी कंसोर्टियम में रिलीज़ किया गया है. यह कंसोर्टियम, नैशनल लैंड कवर डेटाबेस (एनएलसीडी) का हिस्सा है' |
| startYear | INT | 'प्रॉडक्ट का शुरुआती साल' |
| endYear | INT | 'प्रॉडक्ट का आखिरी साल' |
| year | INT | 'प्रॉडक्ट का साल' |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
यूएसडीए फ़ॉरेस्ट सर्विस, किसी भी तरह की वारंटी नहीं देती है. चाहे वह साफ़ तौर पर हो या खास जानकारी की तरह हो. इसमें कारोबार के काबिल होने और किसी खास मकसद के लिए फ़िटनेस की वारंटी शामिल है. साथ ही, यह इन जियोस्पेशियल डेटा के सटीक, सही, पूरे या काम के होने के लिए कोई कानूनी ज़िम्मेदारी नहीं लेती है. इसके अलावा, इन जियोस्पेशियल डेटा के गलत या सही तरीके से इस्तेमाल के लिए भी कोई ज़िम्मेदारी नहीं लेती है. ये जियोस्पेशियल डेटा और इनसे जुड़े मैप या ग्राफ़िक, कानूनी दस्तावेज़ नहीं हैं. इनका इस्तेमाल कानूनी दस्तावेज़ के तौर पर नहीं किया जाना चाहिए. डेटा और मैप का इस्तेमाल, टाइटल, मालिकाना हक, कानूनी ब्यौरे या सीमाओं, कानूनी अधिकार क्षेत्र या सार्वजनिक या निजी ज़मीन पर लागू पाबंदियों का पता लगाने के लिए नहीं किया जा सकता. डेटा और मैप में, प्राकृतिक खतरों को दिखाया जा सकता है या नहीं भी दिखाया जा सकता है. इसलिए, ज़मीन का इस्तेमाल करने वाले लोगों को सावधानी बरतनी चाहिए. डेटा में उतार-चढ़ाव होता रहता है और यह समय के साथ बदल सकता है. उपयोगकर्ता की ज़िम्मेदारी है कि वह जियोस्पेशियल डेटा की सीमाओं की पुष्टि करे और डेटा का इस्तेमाल उसी के मुताबिक करे.
यह डेटा, अमेरिकी सरकार से मिले फ़ंड का इस्तेमाल करके इकट्ठा किया गया है. इसका इस्तेमाल, बिना किसी अतिरिक्त अनुमति या शुल्क के किया जा सकता है. अगर आपने इस डेटा का इस्तेमाल किसी पब्लिकेशन, प्रज़ेंटेशन या अन्य रिसर्च प्रॉडक्ट में किया है, तो कृपया यह उद्धरण इस्तेमाल करें:
यूएसडीए फ़ॉरेस्ट सर्विस. 2023. यूएसएफ़एस ट्री कैनपी कवर v2021.4 (कॉन्टर्मिनस यूनाइटेड स्टेट्स और दक्षिण-पूर्वी अलास्का). सॉल्ट लेक सिटी, यूटॉ.
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