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

USGS/NLCD_RELEASES/2023_REL/RCMAP/V6/TRENDS
זמינות קבוצת הנתונים
1985-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
מפיק מערך הנתונים
קטע קוד ל-Earth Engine
ee.Image("USGS/NLCD_RELEASES/2023_REL/RCMAP/V6/TRENDS")
תגים
climate-change disturbance landsat-derived landuse-landcover nlcd rangeland trends

תיאור

קבוצת הנתונים RCMAP ‏ (Rangeland Condition Monitoring Assessment and Projection) מכמתת את אחוז הכיסוי של רכיבי שטחים עם צמחייה עשבונית במערב צפון אמריקה באמצעות תמונות Landsat משנת 1985 עד 2023. חבילת המוצרים של RCMAP מורכבת מעשרה רכיבים חלקיים: נתונים שנתיים של herbaceous, bare ground, herbaceous, litter, non-sagebrush shrub, perennial herbaceous, sagebrush, shrub, tree ו-shrub height, בנוסף למגמות הזמניות של כל רכיב. בוצעו כמה שיפורים בתהליך RCMAP בהשוואה לדורות הקודמים. קודם כל, שופר הסיווג של רזולוציה גבוהה באמצעות מסווג משופר של רשת עצבית וגישת מידול משופרת. הנתונים האלה משמשים כבסיס לגישת RCMAP. מסד הנתונים של האימון שופר עוד יותר באמצעות שילוב של מערכי נתונים נוספים. בשלב הבא, שיפרנו את הגישה של Landsat ליצירת תמונות מורכבות כדי לשקף טוב יותר את מגוון התנאים לאורך כל שנה ועם הזמן. התמונות המורכבות האלה מבוססות על נתוני Landsat Collection 2 עם שיפורים במידת הדיוק של המיקום הגיאוגרפי ובטווח הדינמי. לבסוף, נכלל החלק הקנדי של ביומת המרווה, מה שהרחיב את אזור המחקר ב-29,199 קמ"ר.

יעילות העיבוד שופרה באמצעות תוכנת קוד פתוח ומשאבי מחשוב עתיר ביצועים (HPC) של USGS. אזור המיפוי כלל שמונה אזורים שחוברו לאחר מכן לפסיפס. אפשר להשתמש בנתונים האלה כדי לענות על שאלות קריטיות בנוגע להשפעה של שינויי האקלים ולמידת ההתאמה של שיטות הניהול. אפשר להוריד מוצרים של רכיבים בכתובת Multi-Resolution Land Characteristics Consortium.

הדפוסים הזמניים הוערכו בכל רכיב של RCMAP בשתי גישות: 1) מגמות לינאריות ו-2) שיטה של הפסקות ומצבים יציבים עם חלון נע זמני של 8 שנים שמבוסס על שינוי מבני ברמת הפיקסל. מוצרים עם מגמה לינארית כוללים שיפוע וערך p שמחושבים מרגרסיה לינארית של הריבועים הקטנים ביותר. השיפוע מייצג את השינוי הממוצע באחוז הכיסוי בשנה לאורך סדרת הזמן, והערך p משקף את רמת הביטחון בשינוי בכל פיקסל. בשיטת השינוי המבני, המערכת מחלקת את נתוני הסדרה העתית לפלחים של ערכי שיפוע דומים, עם נקודות שבירה בעלות מובהקות סטטיסטית שמציינות הפרעות במסלול הקודם. חבילת הניתוח של מגמות נקודות השבירה מסתמכת על שיטות של שבירה מבנית, וכתוצאה מכך מזוהים מספר השבירות בסדרת הזמנים והתזמון שלהן, וגם המשמעות של כל פלח. הנתונים הסטטיסטיים הבאים הופקו: 1) לכל רכיב, בכל שנה, נוכחות/היעדר של הפסקות, 2) השיפוע, ערך ה-p וסטיית התקן של הפלח שמתרחש בכל שנה, 3) ה-R2 הכולל של המודל (איכות ההתאמה של המודל לפרופיל הזמני), ו-4) אינדקס, עוצמת השינוי הכוללת. האינדקס הזה משקף את סך השינויים שמתרחשים ברכיבים של הפיקסל. בדרך כלל, שיטות השינוי הליניארי והמבני מסכימות לגבי דפוסי השינוי, אבל השיטה השנייה מוצאת שינויים בתדירות גבוהה יותר, עם לפחות נקודת שינוי אחת ברוב הפיקסלים. מודל השינוי המבני מספק נתונים סטטיסטיים מהימנים יותר לגבי מיעוט משמעותי של פיקסלים עם מגמות לא מונוטוניות, ובו בזמן מסיר מגמות מחלק מהאותות הבין-שנתיים שעשויים להיות מיותרים מנקודת מבט ארוכת טווח.

תחום תדרים

תחום תדרים

גודל הפיקסל: 30 מטרים (כל הפסים)

שם יחידות מינימום מקסימום קנה מידה גודל הפיקסל תיאור
annual_herbaceous_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר ההפסקות המבניות שנצפו בסדרת הזמן השנתית של צמחים עשבוניים

bare_ground_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר השינויים המבניים שנצפו בסדרת הזמן של הקרקע החשופה

herbaceous_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר ההפסקות המבניות שנצפו בסדרת הזמן של הצמחים העשבוניים

litter_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר השינויים המבניים שנצפו בסדרת הזמן של כמות האשפה

sagebrush_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר ההפסקות המבניות שנצפו בסדרת הזמן של מרווה

shrub_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר השינויים המבניים שנצפו בסדרת הזמן של השיחים

shrub_height_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר ההפסקות המבניות שנצפו בסדרת הזמן של גובה השיחים

non_sagebrush_shrub_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר ההפסקות המבניות שנצפו בסדרת הזמן של שיחים שאינם שיחי מרווה

perennial_herbaceous_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר ההפסקות המבניות שנצפו בסדרת הזמן של צמחים עשבוניים רב-שנתיים

tree_break_point ספירה 0 3 ‫30 מטרים

מספר השינויים המבניים שנצפו בסדרת הזמן של העץ

annual_herbaceous_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך ה-P של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים שנתיות של צמחים עשבוניים

bare_ground_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך p של מודל מגמות ליניאריות לסדרת זמנים של קרקע חשופה

herbaceous_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך p של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים של צמחים עשבוניים

litter_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך ה-p של מודל מגמות ליניאריות לסדרת זמן של פסולת

sagebrush_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך p של מודל מגמות ליניאריות לסדרת זמן של מרווה

shrub_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך p של מודל מגמות ליניאריות לסדרת זמן של שיחים

shrub_height_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך p של מודל מגמות לינאריות לסדרת זמנים של גובה שיחים

non_sagebrush_shrub_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך p של מודל מגמות ליניאריות עבור סדרת זמן של שיחי מרווה

perennial_herbaceous_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך p של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים של צמחים רב-שנתיים

tree_linear_model_pvalue מובהקות התוצאה (p-value) 0 100 0.01 ‫30 מטרים

ערך p של מודל מגמות ליניאריות לסדרת זמנים של עץ

annual_herbaceous_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

שיפוע של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמן שנתיות של צמחים עשבוניים

bare_ground_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

השיפוע של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים של קרקע חשופה

herbaceous_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

שיפוע של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים של צמחים עשבוניים

litter_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

השיפוע של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים של נתונים על פסולת

sagebrush_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

השיפוע של מודל מגמות ליניאריות לסדרת זמנים של מרווה

shrub_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

שיפוע של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים של שיחים

shrub_height_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

שיפוע של מודל מגמות לינאריות לסדרות זמנים של גובה שיחים

non_sagebrush_shrub_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

השיפוע של מודל מגמות לינאריות לסדרת זמנים של שיחים שאינם שיחי מרווה

perennial_herbaceous_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

שיפוע של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים של צמחים רב-שנתיים

tree_linear_model_slope % שינוי/שנה -383 351 0.01 ‫30 מטרים

השיפוע של מודל מגמות ליניאריות לסדרות זמנים של עצים

annual_herbaceous_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה שבה חל השינוי האחרון בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן השנתית של צמחים עשבוניים

bare_ground_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה של ההפסקה האחרונה בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן של קרקע חשופה

herbaceous_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה של ההפסקה האחרונה בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן של צמחים עשבוניים

litter_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה של ההפסקה האחרונה בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן של המלטה

sagebrush_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה של ההפסקה האחרונה בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן של מרווה

shrub_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה שבה חל השינוי האחרון בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן של השיח

shrub_height_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה שבה חל השינוי האחרון בסדרת הזמן של גובה השיחים בכל רכיב

non_sagebrush_shrub_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה של ההפסקה האחרונה בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן של שיח מרווה

perennial_herbaceous_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה שבה חל השינוי האחרון בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן של צמחים עשבוניים רב-שנתיים

tree_most_recent_break_point y 1985 2023 ‫30 מטרים

השנה של ההפסקה האחרונה בסדרת הזמן של כל רכיב בסדרת הזמן של העץ

total_change_intensity_index חסר ממדים 0 100 ‫30 מטרים

המדד 'עוצמת השינוי הכוללת' הוא מדד נגזר שנועד להדגיש את סך השינויים ברכיבים העיקריים (שיחים, קרקע חשופה, פסולת צמחים ועשבוניים). השינוי מציין את ערכי השיפוע מניתוח השינוי המבני. הערכים מחושבים כך ש-100 מייצג את השינוי המקסימלי שנצפה בכל הרכיבים, ו-0 מייצג את העובדה שלא חל שינוי.

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

היצירה הזו נכתבה כחלק מהתפקידים הרשמיים של התורם כעובד של ממשלת ארצות הברית, ולכן היא יצירה של ממשלת ארצות הברית. בהתאם לסעיף 105 של 17 U.S.C., אין הגנה על זכויות יוצרים על יצירות כאלה במסגרת החוק בארה"ב. זהו מאמר בגישה פתוחה שזוהה כמאמר שאין בו הגבלות ידועות לפי דיני זכויות יוצרים, כולל כל הזכויות הקשורות והסמוכות (https://creativecommons.org/publicdomain/mark/1.0/). אתם יכולים להעתיק, לשנות, להפיץ ולבצע את העבודה, גם למטרות מסחריות, בלי לבקש רשות.

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים ביבליוגרפיים:
  • 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., ח. Shi, C. Homer, P. Danielson, and B. Granneman. ‫2019. מסלולים ארוכי טווח של שינוי רכיבים חלקיים באזור הצפוני של אגן ניו מקסיקו בארה"ב. ‪Ecosphere 10(6):e02762. doi:10.1002/ecs2.2762

  • Rigge, M., ג. Homer, L. Cleeves, D. K. Meyer, B. Bunde, H. Shi, G. Xian, S. Schell, and M. בובו. ‫2020. כמותית של שטחים עם צמחייה עשבונית במערב ארה"ב כרכיבים חלקיים עם חישה מרחוק ברזולוציה מרובה ונתונים במקום. Remote Sensing 12. doi:10.3390/rs12030412

  • Rigge, M., ג. Homer, H. Shi, D. Meyer, B. Bunde, B. Granneman, K. Postma, P. Danielson, A. פנייה ותמיכה טלפונית שיאן. 2021. רכיבים חלקיים של שטחים עם צמחייה עשבונית במערב ארצות הברית משנת 1985 עד 2018. Remote Sensing 13:813. doi:10.3390/rs13040813

מזהי DOI

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

עורך קוד (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',
    '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');
פתיחה ב-Code Editor