RCMAP Rangeland Trends for Component Timeseries (1985-2023), v06

USGS/NLCD_RELEASES/2023_REL/RCMAP/V6/TRENDS
Disponibilité de l'ensemble de données
1985-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
Producteur de l'ensemble de données
Aperçu de Google Earth Engine
ee.Image("USGS/NLCD_RELEASES/2023_REL/RCMAP/V6/TRENDS")
Tags
climate-change disturbance landsat-derived landuse-landcover nlcd rangeland trends

Description

L'ensemble de données RCMAP (Rangeland Condition Monitoring Assessment and Projection) quantifie le pourcentage de couverture des composants des zones de pâturage dans l'ouest de l'Amérique du Nord à l'aide d'images Landsat de 1985 à 2023. La suite de produits RCMAP se compose de dix éléments fractionnaires : herbacées annuelles, sol nu, herbacées, litière, arbustes non armoisiers, herbacées vivaces, armoise, arbustes, arbres et hauteur des arbustes, en plus des tendances temporelles de chaque élément. Plusieurs améliorations ont été apportées au processus RCMAP par rapport aux générations précédentes. Tout d'abord, l'entraînement à haute résolution a été révisé à l'aide d'un classificateur de réseau neuronal et d'une approche de modélisation améliorés. Ces données servent de base à l'approche RCMAP. La base de données d'entraînement a été améliorée en intégrant des ensembles de données supplémentaires. Ensuite, l'approche de composition Landsat a été améliorée pour mieux capturer la gamme de conditions de chaque année et au fil du temps. Ces composites sont basés sur les données Landsat de la Collection 2, qui offrent une précision de géolocalisation et une plage dynamique améliorées. Enfin, la partie canadienne du biome de l'armoise a été incluse, ce qui a étendu la zone d'étude de 29 199 km2.

L'efficacité du traitement a été améliorée à l'aide de logiciels Open Source et de ressources de calcul hautes performances (HPC) de l'USGS. La zone de cartographie comprenait huit régions qui ont ensuite été mosaïquées. Ces données peuvent être utilisées pour répondre à des questions essentielles concernant l'influence du changement climatique et l'adéquation des pratiques de gestion. Les produits composants peuvent être téléchargés sur le site du Multi-Resolution Land Characteristics Consortium.

Les tendances temporelles ont été évaluées dans chaque composant RCMAP avec deux approches : 1) les tendances linéaires et 2) une méthode de rupture et d'états stables avec une fenêtre temporelle mobile de huit ans basée sur le changement structurel au niveau des pixels. Les produits de tendance linéaire incluent la pente et la valeur p calculées à partir de la régression linéaire des moindres carrés. La pente représente la variation moyenne du pourcentage de couverture par an au cours de la série temporelle, et la valeur p reflète la confiance de la variation dans chaque pixel. La méthode de changement structurel partitionne la série temporelle en segments de valeurs de pente similaires, avec des points d'arrêt statistiquement significatifs indiquant des perturbations de la trajectoire a priori. La suite d'analyse des tendances des points d'arrêt s'appuie sur des méthodes de rupture structurelle, ce qui permet d'identifier le nombre et le calendrier des ruptures dans la série temporelle, ainsi que la signification de chaque segment. Les statistiques suivantes ont été produites : 1) pour chaque composant et chaque année, la présence/l'absence de pauses, 2) la pente, la valeur p et l'erreur standard du segment se produisant chaque année, 3) le R2 global du modèle (qualité de l'ajustement du modèle au profil temporel) et 4) un index, l'intensité totale du changement. Cet index reflète la variation totale des composants de ce pixel. Les méthodes de changement linéaire et structurel ont généralement convenu de modèles de changement, mais la seconde a trouvé des ruptures plus souvent, avec au moins un point d'arrêt dans la plupart des pixels. Le modèle de changement structurel fournit des statistiques plus robustes sur la minorité significative de pixels présentant des tendances non monotones, tout en éliminant une partie du signal interannuel potentiellement superflu d'un point de vue à long terme.

Bandes

Bandes de fréquences

Taille des pixels : 30 mètres (toutes les bandes)

Nom Unités Min Max Échelle Taille des pixels Description
annual_herbaceous_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans les séries temporelles herbacées annuelles

bare_ground_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle des sols nus

herbaceous_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle herbacée

litter_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle des portées

sagebrush_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle de l'armoise

shrub_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle des arbustes

shrub_height_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle de la hauteur des arbustes

non_sagebrush_shrub_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle des arbustes non armoisiers

perennial_herbaceous_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle des herbacées vivaces

tree_break_point nombre 0 3 30 mètres

Nombre de ruptures structurelles observées dans la série temporelle de l'arborescence

annual_herbaceous_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles herbacées annuelles

bare_ground_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles de sol nu

herbaceous_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles herbacées

litter_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles de litière

sagebrush_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles d'armoise

shrub_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles d'arbustes

shrub_height_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles de hauteur d'arbustes

non_sagebrush_shrub_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles d'arbustes non armoisiers

perennial_herbaceous_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles herbacées vivaces

tree_linear_model_pvalue Valeur P 0 100 0,01 30 mètres

Valeur p du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles de l'arborescence

annual_herbaceous_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles herbacées annuelles

bare_ground_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles de sol nu

herbaceous_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles herbacées

litter_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles des déchets

sagebrush_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles d'armoise

shrub_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles d'arbustes

shrub_height_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles de la hauteur des arbustes

non_sagebrush_shrub_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles d'arbustes non armoisiers

perennial_herbaceous_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles herbacées vivaces

tree_linear_model_slope % de variation/an -383 351 0,01 30 mètres

Pente du modèle de tendances linéaires pour les séries temporelles arborescentes

annual_herbaceous_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant des séries temporelles herbacées annuelles

bare_ground_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant de la série temporelle des sols nus

herbaceous_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant des séries temporelles herbacées

litter_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant de la série temporelle des déchets

sagebrush_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant de la série temporelle de l'armoise

shrub_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant de la série temporelle des arbustes

shrub_height_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant de la série temporelle de la hauteur des arbustes

non_sagebrush_shrub_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant des séries temporelles d'arbustes non armoisiers

perennial_herbaceous_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant des séries temporelles herbacées vivaces

tree_most_recent_break_point y 1985 2023 30 mètres

Année de la rupture la plus récente dans la série temporelle pour chaque composant de la série temporelle de l'arbre

total_change_intensity_index Sans dimension 0 100 30 mètres

L'indice d'intensité de changement total est un indice dérivé conçu pour mettre en évidence l'ampleur totale des changements au niveau des principaux composants (arbustes, sol nu, litière et herbacées). "Variation" indique les valeurs de pente issues de l'analyse des changements structurels. Les valeurs sont construites de sorte que 100 signifie la variation maximale observée pour tous les composants et 0 signifie aucune variation.

Conditions d'utilisation

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Cette œuvre a été créée dans le cadre des fonctions officielles du Contributeur en tant qu'employé du gouvernement des États-Unis et constitue donc une œuvre du gouvernement des États-Unis. Conformément à la section 105 du titre 17 du Code des États-Unis, ces œuvres ne sont pas protégées par des droits d'auteur en vertu de la loi américaine. Il s'agit d'un article en libre accès qui a été identifié comme étant exempt de restrictions connues en vertu de la loi sur le droit d'auteur, y compris tous les droits voisins et associés (https://creativecommons.org/publicdomain/mark/1.0/). Vous pouvez copier, modifier, distribuer et exécuter l'œuvre, même à des fins commerciales, sans demander d'autorisation.

Citations

Citations :
  • 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 et B. Granneman. 2019. Trajectoires à long terme de la variation des composants fractionnaires dans le nord du Grand Bassin, aux États-Unis. 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 et M. Bobo. 2020. Quantification des parcours de l'ouest des États-Unis en tant que composants fractionnaires avec télédétection multirésolution et données 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 et G. Xian. 2021. Composants fractionnaires des zones de pâturage dans l'ouest des États-Unis de 1985 à 2018. Remote Sensing 13:813. doi:10.3390/rs13040813

DOI

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Éditeur de code (JavaScript)

// 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',
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    '012d85', '012c82', '01297a'
  ]
};
// Display the image on the map.
Map.setCenter(-114, 38, 6);
Map.addLayer(trends, vis, 'annual herbaceous breakpoint in integer');
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