- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 1985-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- মার্কিন ভূতাত্ত্বিক জরিপ এবং ভূমি ব্যবস্থাপনা ব্যুরো
- ট্যাগ
বর্ণনা
আরসিএমএপি (রেঞ্জল্যান্ড কন্ডিশন মনিটরিং অ্যাসেসমেন্ট অ্যান্ড প্রোজেকশন) ডেটাসেটটি ১৯৮৫-২০২৩ সাল পর্যন্ত ল্যান্ডস্যাট চিত্র ব্যবহার করে পশ্চিম উত্তর আমেরিকা জুড়ে চারণভূমির উপাদানগুলির শতকরা আচ্ছাদন পরিমাপ করে। আরসিএমএপি প্রোডাক্ট স্যুটে দশটি ভগ্নাংশীয় উপাদান রয়েছে: বার্ষিক তৃণলতা, অনাবৃত ভূমি, তৃণলতা, আবর্জনা, সেজব্রাশ-বহির্ভূত গুল্ম, বহুবর্ষজীবী তৃণলতা, সেজব্রাশ, গুল্ম, বৃক্ষ এবং গুল্মের উচ্চতা; এর পাশাপাশি প্রতিটি উপাদানের সময়ভিত্তিক প্রবণতাও অন্তর্ভুক্ত। পূর্ববর্তী প্রজন্মের তুলনায় আরসিএমএপি প্রক্রিয়ায় বেশ কিছু উন্নতি সাধন করা হয়েছে। প্রথমত, একটি উন্নত নিউরাল-নেট ক্লাসিফায়ার এবং মডেলিং পদ্ধতি ব্যবহার করে উচ্চ-রেজোলিউশন প্রশিক্ষণ পদ্ধতিকে পরিমার্জন করা হয়েছে। এই ডেটা আরসিএমএপি পদ্ধতির ভিত্তি হিসেবে কাজ করে। অতিরিক্ত ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে প্রশিক্ষণ ডেটাবেসটিকে আরও উন্নত করা হয়েছে। এরপর, প্রতিটি বছর এবং সময়ের সাথে সাথে বিভিন্ন অবস্থার পরিসরকে আরও ভালোভাবে ধারণ করার জন্য ল্যান্ডস্যাট কম্পোজিটিং পদ্ধতিকে উন্নত করা হয়েছে। এই কম্পোজিটগুলি উন্নত জিওলোকেশন নির্ভুলতা এবং ডাইনামিক রেঞ্জ সহ কালেকশন ২ ল্যান্ডস্যাট ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি। অবশেষে, সেজব্রাশ বায়োমের কানাডীয় অংশটি অন্তর্ভুক্ত করা হয়, যা অধ্যয়ন এলাকাকে ২৯,১৯৯ বর্গ কিলোমিটার প্রসারিত করে।
ওপেন-সোর্স সফটওয়্যার এবং ইউএসজিএস হাই-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং (এইচপিসি) রিসোর্স ব্যবহার করে প্রক্রিয়াকরণের দক্ষতা বৃদ্ধি করা হয়েছে। ম্যাপিং এলাকাটিতে আটটি অঞ্চল অন্তর্ভুক্ত ছিল, যেগুলোকে পরবর্তীতে মোজাইক করা হয়েছিল। এই ডেটা জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাব এবং ব্যবস্থাপনা পদ্ধতির উপযুক্ততা সম্পর্কিত গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের উত্তর দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এর উপাদানগত প্রোডাক্টগুলো মাল্টি-রেজোলিউশন ল্যান্ড ক্যারেক্টারিস্টিকস কনসোর্টিয়াম থেকে ডাউনলোড করা যাবে।
প্রতিটি RCMAP উপাদানে দুটি পদ্ধতির মাধ্যমে কালিক বিন্যাস মূল্যায়ন করা হয়েছিল: ১) রৈখিক প্রবণতা এবং ২) পিক্সেল স্তরের কাঠামোগত পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে একটি ৮-বছরের কালিক চলমান উইন্ডোসহ বিরতি ও স্থিতিশীল অবস্থা পদ্ধতি। রৈখিক প্রবণতার ফলাফলগুলোর মধ্যে রয়েছে ন্যূনতম বর্গীয় রৈখিক রিগ্রেশন থেকে গণনা করা ঢাল এবং পি-মান। ঢালটি সময়-শৃঙ্খলের উপর প্রতি বছর গড় শতাংশ আচ্ছাদন পরিবর্তনকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং পি-মান প্রতিটি পিক্সেলের পরিবর্তনের নির্ভরযোগ্যতা প্রতিফলিত করে। কাঠামোগত পরিবর্তন পদ্ধতিটি সময়-শৃঙ্খলকে একই রকম ঢালের মানের খণ্ডে বিভক্ত করে, যেখানে পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ বিরতিবিন্দুগুলো পূর্ববর্তী গতিপথের বিচ্যুতি নির্দেশ করে। বিরতিবিন্দু প্রবণতা বিশ্লেষণ স্যুটটি কাঠামোগত বিরতি পদ্ধতির উপর নির্ভর করে, যার ফলে সময়-শৃঙ্খলে বিরতির সংখ্যা ও সময় এবং প্রতিটি খণ্ডের তাৎপর্য শনাক্ত করা যায়। নিম্নলিখিত পরিসংখ্যানগুলো তৈরি করা হয়েছিল: ১) প্রতিটি উপাদানের জন্য, প্রতি বছর, বিরতির উপস্থিতি/অনুপস্থিতি, ২) প্রতি বছর সংঘটিত খণ্ডের ঢাল, পি-মান এবং প্রমিত ত্রুটি, ৩) সামগ্রিক মডেলের R² (কালিক প্রোফাইলের সাথে মডেলের সামঞ্জস্যের গুণমান), এবং ৪) একটি সূচক, মোট পরিবর্তন তীব্রতা। এই সূচকটি ঐ পিক্সেলের উপাদানগুলোতে সংঘটিত মোট পরিবর্তনের পরিমাণকে প্রতিফলিত করে। রৈখিক এবং কাঠামোগত পরিবর্তন পদ্ধতিগুলো পরিবর্তনের ধরণ সম্পর্কে সাধারণত একমত ছিল, কিন্তু কাঠামোগত পরিবর্তন পদ্ধতিটি প্রায়শই ভাঙন খুঁজে পেয়েছে, যেখানে বেশিরভাগ পিক্সেলেই অন্তত একটি ভাঙন বিন্দু ছিল। কাঠামোগত পরিবর্তন মডেলটি অ-একমুখী প্রবণতাযুক্ত পিক্সেলের একটি উল্লেখযোগ্য সংখ্যালঘু অংশের উপর আরও নির্ভরযোগ্য পরিসংখ্যান প্রদান করে, এবং একই সাথে দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টিকোণ থেকে সম্ভাব্য অপ্রয়োজনীয় কিছু আন্তঃবার্ষিক সংকেতকে প্রবণতা-মুক্ত করে।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৩০ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | ইউনিট | মিনিট | ম্যাক্স | স্কেল | পিক্সেল আকার | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|---|---|
annual_herbaceous_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | বার্ষিক তৃণলতা সময় সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত বিরতির সংখ্যা | |
bare_ground_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | অনাবৃত ভূমির সময় সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত ভাঙনের সংখ্যা | |
herbaceous_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | তৃণলতার সময় সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত ভাঙনের সংখ্যা | |
litter_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | লিটার টাইম সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত ভাঙনের সংখ্যা | |
sagebrush_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | সেজব্রাশ টাইম সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত ভাঙনের সংখ্যা | |
shrub_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | গুল্মের সময় সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত বিরতির সংখ্যা | |
shrub_height_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | গুল্মের উচ্চতার সময় সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত ভাঙনের সংখ্যা | |
non_sagebrush_shrub_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | সেজব্রাশ নয় এমন গুল্মের সময় সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত ভাঙনের সংখ্যা | |
perennial_herbaceous_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | বহুবর্ষজীবী তৃণলতার সময় সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত ভাঙনের সংখ্যা | |
tree_break_point | গণনা | ০ | ৩ | ৩০ মিটার | গাছের সময় সিরিজে পরিলক্ষিত কাঠামোগত ভাঙনের সংখ্যা | |
annual_herbaceous_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | বার্ষিক তৃণলতা সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের পি-মান |
bare_ground_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | অনাবৃত ভূমির সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের পি-মান |
herbaceous_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | তৃণলতার সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের পি-মান |
litter_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | লিটার টাইম সিরিজের জন্য লিনিয়ার ট্রেন্ড মডেলের পি-মান |
sagebrush_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | সেজব্রাশ টাইম সিরিজের জন্য লিনিয়ার ট্রেন্ড মডেলের পি-মান |
shrub_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | গুল্মের সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের পি-মান |
shrub_height_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | গুল্মের উচ্চতার সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের পি-মান |
non_sagebrush_shrub_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | সেজব্রাশ নয় এমন গুল্মের সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের পি-মান |
perennial_herbaceous_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | বহুবর্ষজীবী তৃণলতার সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের পি-মান |
tree_linear_model_pvalue | পি-মান | ০ | ১০০ | ০.০১ | ৩০ মিটার | ট্রি টাইম সিরিজের জন্য লিনিয়ার ট্রেন্ডস মডেলের পি-ভ্যালু |
annual_herbaceous_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | বার্ষিক তৃণলতা সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
bare_ground_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | অনাবৃত ভূমির সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
herbaceous_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | তৃণলতার সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
litter_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | লিটার টাইম সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
sagebrush_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | সেজব্রাশ টাইম সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
shrub_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | গুল্মের সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
shrub_height_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | গুল্মের উচ্চতার সময় সিরিজের জন্য রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
non_sagebrush_shrub_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | সেজব্রাশ নয় এমন গুল্মের সময় সিরিজের রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
perennial_herbaceous_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | বহুবর্ষজীবী তৃণলতার সময় সিরিজের রৈখিক প্রবণতা মডেলের ঢাল |
tree_linear_model_slope | % পরিবর্তন/বছর | -৩৮৩ | ৩৫১ | ০.০১ | ৩০ মিটার | ট্রি টাইম সিরিজের জন্য লিনিয়ার ট্রেন্ড মডেলের ঢাল |
annual_herbaceous_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | বার্ষিক তৃণলতা সময়-ধারার প্রতিটি উপাদানের জন্য সময়-ধারায় সর্বশেষ বিরতির বছর | |
bare_ground_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | অনাবৃত ভূমি টাইম সিরিজের প্রতিটি উপাদানের জন্য টাইম সিরিজে সর্বশেষ বিরতির বছর | |
herbaceous_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | তৃণলতা সময়-ধারার প্রতিটি উপাদানের জন্য সময়-ধারায় সর্বশেষ বিরতির বছর | |
litter_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | লিটার টাইম সিরিজের প্রতিটি উপাদানের জন্য টাইম সিরিজে সর্বশেষ বিরতির বছর | |
sagebrush_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | সেজব্রাশ টাইম সিরিজের প্রতিটি উপাদানের জন্য টাইম-সিরিজে সর্বশেষ বিরতির বছর | |
shrub_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | গুল্ম সময়-ধারার প্রতিটি উপাদানের জন্য সময়-ধারায় সর্বশেষ বিরতির বছর | |
shrub_height_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | গুল্মের উচ্চতার সময়-ধারার প্রতিটি উপাদানের জন্য সময়-ধারায় সর্বশেষ বিরতির বছর | |
non_sagebrush_shrub_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | নন-সেজব্রাশ গুল্ম টাইম সিরিজের প্রতিটি উপাদানের জন্য টাইম সিরিজে সর্বশেষ বিরতির বছর | |
perennial_herbaceous_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | বহুবর্ষজীবী তৃণলতার সময়-ধারার প্রতিটি উপাদানের জন্য সময়-ধারায় সর্বশেষ বিরতির বছর | |
tree_most_recent_break_point | y | ১৯৮৫ | ২০২৩ | ৩০ মিটার | ট্রি টাইম সিরিজের প্রতিটি উপাদানের জন্য টাইম সিরিজে সর্বশেষ বিরতির বছর | |
total_change_intensity_index | মাত্রাহীন | ০ | ১০০ | ৩০ মিটার | মোট পরিবর্তনের তীব্রতা হলো একটি উদ্ভূত সূচক, যা প্রধান উপাদানগুলোর (ঝোপঝাড়, অনাবৃত ভূমি, আবর্জনা এবং তৃণলতা) মধ্যে মোট পরিবর্তনের পরিমাণ তুলে ধরার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এই পরিবর্তনটি কাঠামোগত পরিবর্তন বিশ্লেষণ থেকে প্রাপ্ত ঢালের মান নির্দেশ করে। এর মানগুলো এমনভাবে তৈরি করা হয়েছে যেখানে ১০০ মানে সমস্ত উপাদান জুড়ে পর্যবেক্ষণকৃত সর্বোচ্চ পরিবর্তন এবং ০ মানে কোনো পরিবর্তন না হওয়া। |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
এই কাজটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র সরকারের একজন কর্মচারী হিসেবে অবদানকারীর দাপ্তরিক দায়িত্ব পালনের অংশ হিসেবে রচিত হয়েছে এবং সেই কারণে এটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র সরকারের একটি কাজ। ১৭ ইউএসসি ১০৫ ধারা অনুসারে, মার্কিন আইনে এই ধরনের কাজের জন্য কোনো কপিরাইট সুরক্ষা নেই। এটি একটি উন্মুক্ত প্রবেশাধিকার (Open Access) নিবন্ধ যা কপিরাইট আইনের অধীনে জ্ঞাত বিধিনিষেধ থেকে মুক্ত হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে, যার মধ্যে সমস্ত সম্পর্কিত এবং পার্শ্ববর্তী অধিকার অন্তর্ভুক্ত (https://creativecommons.org/publicdomain/mark/1.0/)। আপনি অনুমতি না চেয়েই কাজটি অনুলিপি, পরিবর্তন, বিতরণ এবং সম্পাদন করতে পারেন, এমনকি বাণিজ্যিক উদ্দেশ্যেও।
উদ্ধৃতি
রিগে, এমবি, বুন্ডে, বি., পোস্টমা, কে., এবং শি, এইচ., ২০২৪, পশ্চিম মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে চারণভূমির অবস্থা পর্যবেক্ষণ মূল্যায়ন এবং প্রক্ষেপণ (আরসিএমএপি) ভগ্নাংশ উপাদান সময়-ধারা ১৯৮৫-২০২৩: মার্কিন ভূতাত্ত্বিক জরিপ তথ্য প্রকাশ, ডিওআই:১০.৫০৬৬/পি৯এসজেএক্সইউআই ১।
রিগে, এম., এইচ. শি, সি. হোমার, পি. ড্যানিয়েলসন, এবং বি. গ্র্যানেম্যান। 2019। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের উত্তর গ্রেট বেসিনে ভগ্নাংশ উপাদানের পরিবর্তনের দীর্ঘমেয়াদী গতিপথ। ইকোস্ফিয়ার 10(6):e02762। doi:10.1002/ecs2.2762
রিগে, এম., সি. হোমার, এল. ক্লিভস, ডিকে মেয়ার, বি. বুন্ডে, এইচ. শি, জি. জিয়ান, এস. শেল, এবং এম. বোবো। ২০২০। মাল্টি-রেজোলিউশন রিমোট সেন্সিং এবং ইন সিটু ডেটার মাধ্যমে ভগ্নাংশীয় উপাদান হিসেবে পশ্চিম মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের চারণভূমির পরিমাণ নির্ধারণ। রিমোট সেন্সিং ১২। doi:10.3390/rs12030412
রিগে, এম., সি. হোমার, এইচ. শি, ডি. মেয়ার, বি. বুন্ডে, বি. গ্র্যানেম্যান, কে. পোস্টমা, পি. ড্যানিয়েলসন, এ. কেস, এবং জি. জিয়ান। ২০২১। ১৯৮৫ থেকে ২০১৮ সাল পর্যন্ত পশ্চিম মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে চারণভূমির ভগ্নাংশীয় উপাদানসমূহ। রিমোট সেন্সিং ১৩:৮১৩। doi:10.3390/rs13040813
DOI
আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Import the NLCD RCMAP TRENDS image. var dataset = ee.Image('USGS/NLCD_RELEASES/2023_REL/RCMAP/V6/TRENDS'); var trends = dataset.select('annual_herbaceous_break_point'); var vis = { min: [0], max: [5], 'palette': [ '000000', 'f9e8b7', 'f7e3ac', 'f0dfa3', 'eedf9c', 'eada91', 'e8d687', 'e0d281', 'ddd077', 'd6cc6d', 'd3c667', 'd0c55e', 'cfc555', 'c6bd4f', 'c4ba46', 'bdb83a', 'bbb534', 'b7b02c', 'b0ad1f', 'adac17', 'aaaa0a', 'a3a700', '9fa700', '9aa700', '92a700', '8fa700', '87a700', '85a700', '82aa00', '7aaa00', '77aa00', '70aa00', '6caa00', '67aa00', '5fa700', '57a700', '52a700', '4fa700', '4aa700', '42a700', '3ca700', '37a700', '37a300', '36a000', '369f00', '349d00', '339900', '339900', '2f9200', '2d9100', '2d8f00', '2c8a00', '2c8800', '2c8500', '2c8400', '2b8200', '297d00', '297a00', '297900', '277700', '247400', '247000', '29700f', '2c6d1c', '2d6d24', '336d2d', '366c39', '376c44', '396a4a', '396a55', '3a6a5f', '3a696a', '396774', '3a6782', '39668a', '376292', '34629f', '2f62ac', '2c5fb7', '245ec4', '1e5ed0', '115cdd', '005ae0', '0057dd', '0152d6', '0151d0', '014fcc', '014ac4', '0147bd', '0144b8', '0142b0', '0141ac', '013da7', '013aa0', '01399d', '013693', '013491', '012f8a', '012d85', '012c82', '01297a' ] }; // Display the image on the map. Map.setCenter(-114, 38, 6); Map.addLayer(trends, vis, 'annual herbaceous breakpoint in integer');