- Disponibilidad del conjunto de datos
- 1985-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
- Productor del conjunto de datos
- Servicio Geológico de Estados Unidos y Oficina de Administración de Tierras Google Earth Engine Google Earth Engine
- Etiquetas
Descripción
El conjunto de datos de RCMAP (Rangeland Condition Monitoring Assessment and Projection) cuantifica el porcentaje de cobertura de los componentes de los pastizales en el oeste de América del Norte con imágenes de Landsat de 1985 a 2023. El paquete de productos de RCMAP consta de diez componentes fraccionarios: herbáceas anuales, suelo desnudo, herbáceas, hojarasca, arbustos que no son artemisa, herbáceas perennes, artemisa, arbustos, árboles y altura de arbustos, además de las tendencias temporales de cada componente. Se realizaron varias mejoras en el proceso de RCMAP en relación con las generaciones anteriores. En primer lugar, se revisó el entrenamiento de alta resolución con un enfoque de modelado y un clasificador de redes neuronales mejorados. Estos datos sirven como base para el enfoque de RCMAP. La base de datos de entrenamiento se mejoró aún más con la incorporación de conjuntos de datos adicionales. Luego, se mejoró el enfoque de composición de Landsat para capturar mejor el rango de condiciones de cada año y a lo largo del tiempo. Estos compuestos se basan en los datos de la Colección 2 de Landsat, que ofrecen una mayor precisión de la geolocalización y un rango dinámico mejorado. Por último, se incluyó la porción canadiense del bioma de artemisa, lo que expandió el área de estudio en 29,199 km².
Se aumentó la eficiencia del procesamiento con software de código abierto y recursos de computación de alto rendimiento (HPC) del USGS. El área de mapeo incluía ocho regiones que se unieron posteriormente en un mosaico. Estos datos se pueden usar para responder preguntas críticas sobre la influencia del cambio climático y la idoneidad de las prácticas de administración. Los productos de componentes se pueden descargar en Multi-Resolution Land Characteristics Consortium.
Los patrones temporales se evaluaron en cada componente de RCMAP con dos enfoques: 1) tendencias lineales y 2) un método de interrupciones y estados estables con una ventana móvil temporal de 8 años basada en el cambio estructural a nivel del píxel. Los productos de tendencia lineal incluyen la pendiente y el valor p calculados a partir de la regresión lineal de mínimos cuadrados. La pendiente representa el cambio porcentual promedio de la cobertura por año en la serie temporal, y el valor p refleja la confianza del cambio en cada píxel. El método de cambio estructural divide la serie temporal en segmentos de valores de pendiente similares, con puntos de corte estadísticamente significativos que indican perturbaciones en la trayectoria a priori. El conjunto de análisis de tendencias de puntos de ruptura se basa en métodos de ruptura estructural, lo que permite identificar la cantidad y el momento de las rupturas en la serie temporal, así como la importancia de cada segmento. Se produjeron las siguientes estadísticas: 1) Para cada componente y cada año, la presencia o ausencia de interrupciones; 2) la pendiente, el valor p y el error estándar del segmento que se produce en cada año; 3) el R² general del modelo (calidad del ajuste del modelo al perfil temporal); y 4) un índice, la intensidad del cambio total. Este índice refleja la cantidad total de cambios que se producen en los componentes de ese píxel. En general, los métodos de cambio lineal y estructural coincidieron en los patrones de cambio, pero el segundo encontró interrupciones con mayor frecuencia, con al menos un punto de interrupción en la mayoría de los píxeles. El modelo de cambio estructural proporciona estadísticas más sólidas sobre el porcentaje significativo de píxeles con tendencias no monotónicas, mientras que elimina la tendencia de parte de la señal interanual que podría ser superflua desde una perspectiva a largo plazo.
Bandas
Tamaño de los píxeles
30 metros
Bandas
| Nombre | Unidades | Mín. | Máx. | Escala | Tamaño de los píxeles | Descripción |
|---|---|---|---|---|---|---|
annual_herbaceous_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal anual de plantas herbáceas |
|
bare_ground_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal de suelo desnudo |
|
herbaceous_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal de plantas herbáceas |
|
litter_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal de basura |
|
sagebrush_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal de artemisa |
|
shrub_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal de arbustos |
|
shrub_height_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal de altura de arbustos |
|
non_sagebrush_shrub_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal de arbustos que no son de artemisa |
|
perennial_herbaceous_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal de plantas herbáceas perennes |
|
tree_break_point |
count | 0 | 3 | metros | Cantidad de rupturas estructurales observadas en la serie temporal del árbol |
|
annual_herbaceous_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para las series temporales herbáceas anuales |
bare_ground_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para la serie temporal de suelo desnudo |
herbaceous_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para las series temporales de plantas herbáceas |
litter_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para la serie temporal de basura |
sagebrush_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para las series temporales de artemisa |
shrub_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para la serie temporal de arbustos |
shrub_height_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para la serie temporal de altura de arbustos |
non_sagebrush_shrub_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para series temporales de arbustos que no son de artemisa |
perennial_herbaceous_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor P del modelo de tendencias lineales para series temporales de plantas herbáceas perennes |
tree_linear_model_pvalue |
P-value | 0 | 100 | 0.01 | metros | Valor p del modelo de tendencias lineales para las series temporales del árbol |
annual_herbaceous_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para las series temporales herbáceas anuales |
bare_ground_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para las series temporales de suelo desnudo |
herbaceous_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para las series temporales herbáceas |
litter_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para la serie temporal de basura |
sagebrush_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para las series temporales de artemisa |
shrub_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para la serie temporal de arbustos |
shrub_height_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para la serie temporal de la altura de los arbustos |
non_sagebrush_shrub_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para las series temporales de arbustos que no son de artemisa |
perennial_herbaceous_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para series temporales de plantas herbáceas perennes |
tree_linear_model_slope |
% de cambio anual | -383 | 351 | 0.01 | metros | Pendiente del modelo de tendencias lineales para series temporales de árbol |
annual_herbaceous_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal para cada componente de la serie temporal herbácea anual |
|
bare_ground_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal para cada componente de la serie temporal de suelo desnudo |
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herbaceous_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal de cada componente de la serie temporal de plantas herbáceas |
|
litter_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal de cada componente de la serie temporal de la camada |
|
sagebrush_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal de cada componente de la serie temporal de artemisa |
|
shrub_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal para cada componente de la serie temporal de arbustos |
|
shrub_height_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal para cada componente de la serie temporal de altura de arbustos |
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non_sagebrush_shrub_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal para cada componente de la serie temporal de arbustos que no son de artemisa |
|
perennial_herbaceous_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal para cada componente de la serie temporal de herbáceas perennes |
|
tree_most_recent_break_point |
y | 1985 | 2023 | metros | Año de la interrupción más reciente en la serie temporal de cada componente de la serie temporal del árbol |
|
total_change_intensity_index |
Sin dimensiones | 0 | 100 | metros | El índice de intensidad del cambio total es un índice derivado diseñado para destacar la cantidad total de cambio en los componentes principales (arbustos, suelo desnudo, hojarasca y herbáceas). El cambio indica los valores de pendiente de los análisis de cambios estructurales. Los valores se construyen de manera que 100 significa el cambio máximo observado en todos los componentes y 0 significa que no hay cambios. |
Condiciones de Uso
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Este trabajo se creó como parte de las funciones oficiales del Colaborador como empleado del Gobierno de los Estados Unidos y, por lo tanto, es una obra del Gobierno de los Estados Unidos. De conformidad con el artículo 105 de la sección 17 del U.S.C., la ley de EE.UU. no ofrece protección de derechos de autor para este tipo de obras. Este es un artículo de acceso abierto que se identificó como libre de restricciones conocidas en virtud de la ley de derechos de autor, incluidos todos los derechos conexos y afines (https://creativecommons.org/publicdomain/mark/1.0/). Puedes copiar, modificar, distribuir y ejecutar el trabajo, incluso con fines comerciales, sin pedir permiso.
Citas
Rigge, M.B., Bunde, B., Postma, K., and Shi, H., 2024, Rangeland Condition Monitoring Assessment and Projection (RCMAP) Fractional Component Time-Series Across the Western U.S. 1985-2023: U.S. Geological Survey data release, doi:10.5066/P9SJXUI1.
Rigge, M., H. Shi, C. Homer, P. Danielson y B. Granneman. 2019. Trayectorias a largo plazo del cambio en el componente fraccional en la Gran Cuenca del Norte, EE.UU. Ecosphere 10(6):e02762. doi:10.1002/ecs2.2762
Rigge, M., C. Homer, L. Cleeves, D. K. Meyer, B. Bunde, H. Shi, G. Xian, S. Schell y M. Bobo. 2020 Cuantificación de los pastizales del oeste de EE.UU. como componentes fraccionarios con teledetección de múltiples resoluciones y datos in situ. Remote Sensing 12. doi:10.3390/rs12030412
Rigge, M., C. Homer, H. Shi, D. Meyer, B. Bunde, B. Granneman, K. Postma, P. Danielson, A. Case y G. Xian. 2021. Componentes fraccionarios de pastizales en el oeste de Estados Unidos, de 1985 a 2018. Remote Sensing 13:813. doi:10.3390/rs13040813
DOI
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// 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');