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

USGS/NLCD_RELEASES/2023_REL/RCMAP/V6/TRENDS
Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
1985-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
Đơn vị cung cấp tập dữ liệu
Đoạn mã Earth Engine
ee.Image("USGS/NLCD_RELEASES/2023_REL/RCMAP/V6/TRENDS")
Thẻ
climate-change disturbance landsat-derived landuse-landcover nlcd rangeland trends

Mô tả

Tập dữ liệu RCMAP (Giám sát, đánh giá và dự đoán tình trạng đồng cỏ) định lượng tỷ lệ phần trăm độ che phủ của các thành phần đồng cỏ trên khắp miền tây Bắc Mỹ bằng hình ảnh Landsat từ năm 1985 đến năm 2023. Bộ sản phẩm RCMAP bao gồm 10 thành phần phân số: cây thân thảo hằng năm, đất trống, cây thân thảo, lớp thảm thực vật, cây bụi không phải cây xô thơm, cây thân thảo lâu năm, cây xô thơm, cây bụi, cây và chiều cao cây bụi, ngoài các xu hướng theo thời gian của từng thành phần. Chúng tôi đã thực hiện một số điểm cải tiến cho quy trình RCMAP so với các thế hệ trước. Trước tiên, quá trình huấn luyện có độ phân giải cao đã được sửa đổi bằng cách sử dụng phương pháp phân loại và lập mô hình mạng nơ-ron được cải thiện. Những dữ liệu này đóng vai trò là nền tảng cho phương pháp RCMAP. Cơ sở dữ liệu huấn luyện được cải thiện hơn nữa bằng cách kết hợp các tập dữ liệu bổ sung. Tiếp theo, phương pháp kết hợp dữ liệu Landsat đã được cải thiện để nắm bắt tốt hơn phạm vi điều kiện trong mỗi năm và theo thời gian. Các hình ảnh tổng hợp này dựa trên dữ liệu Landsat Bộ sưu tập 2 với độ chính xác về vị trí địa lý và dải động được cải thiện. Cuối cùng, phần thuộc Canada của quần xã sinh vật cây xô thơm cũng được đưa vào, giúp mở rộng khu vực nghiên cứu thêm 29.199 km2.

Hiệu quả xử lý đã được tăng lên nhờ sử dụng phần mềm nguồn mở và tài nguyên Điện toán hiệu năng cao (HPC) của USGS. Khu vực lập bản đồ bao gồm 8 khu vực được ghép lại với nhau sau đó. Bạn có thể sử dụng những dữ liệu này để trả lời các câu hỏi quan trọng liên quan đến ảnh hưởng của biến đổi khí hậu và tính phù hợp của các phương pháp quản lý. Bạn có thể tải các sản phẩm thành phần xuống tại Multi-Resolution Land Characteristics Consortium (Hiệp hội đặc điểm đất đai có độ phân giải cao).

Các mẫu tạm thời được đánh giá trong từng thành phần RCMAP bằng 2 phương pháp: 1) xu hướng tuyến tính và 2) phương pháp về các điểm ngắt và trạng thái ổn định với cửa sổ di chuyển tạm thời 8 năm dựa trên sự thay đổi về cấu trúc ở cấp độ pixel. Các sản phẩm xu hướng tuyến tính bao gồm độ dốc và giá trị p được tính từ hồi quy tuyến tính bình phương tối thiểu. Độ dốc thể hiện mức thay đổi trung bình về tỷ lệ che phủ mỗi năm trong chuỗi thời gian và giá trị p phản ánh độ tin cậy của mức thay đổi trong mỗi pixel. Phương pháp thay đổi cấu trúc phân vùng chuỗi thời gian thành các phân đoạn có giá trị độ dốc tương tự, với các điểm ngắt có ý nghĩa thống kê cho biết các nhiễu loạn đối với quỹ đạo trước đó. Bộ phân tích xu hướng điểm gãy dựa trên các phương pháp điểm gãy cấu trúc, dẫn đến việc xác định số lượng và thời gian của các điểm gãy trong chuỗi thời gian, cũng như mức độ quan trọng của từng phân đoạn. Các số liệu thống kê sau đây đã được tạo: 1) đối với mỗi thành phần, mỗi năm, sự hiện diện/vắng mặt của các điểm ngắt, 2) độ dốc, giá trị p và sai số chuẩn của đoạn xuất hiện trong mỗi năm, 3) R2 tổng thể của mô hình (chất lượng của mô hình phù hợp với hồ sơ tạm thời) và 4) một chỉ mục, Tổng cường độ thay đổi. Chỉ số này phản ánh tổng mức thay đổi xảy ra trên các thành phần trong pixel đó. Các phương pháp thay đổi tuyến tính và cấu trúc thường đồng ý về các mẫu thay đổi, nhưng phương pháp sau thường xuyên tìm thấy các điểm ngắt hơn, với ít nhất một điểm ngắt trong hầu hết các pixel. Mô hình thay đổi cấu trúc cung cấp số liệu thống kê mạnh mẽ hơn về một số lượng đáng kể các điểm ảnh có xu hướng không đơn điệu, đồng thời loại bỏ một số tín hiệu giữa các năm có thể không cần thiết trong dài hạn.

Băng tần

Băng tần

Kích thước pixel: 30 mét (tất cả các dải tần)

Tên Đơn vị Tối thiểu Tối đa Tỷ lệ Kích thước pixel Mô tả
annual_herbaceous_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm thay đổi cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian cây thân thảo hằng năm

bare_ground_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm thay đổi cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian đất trống

herbaceous_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm thay đổi cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian của thảm thực vật thân thảo

litter_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm gãy cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian rác

sagebrush_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm thay đổi cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian cây ngải

shrub_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm thay đổi cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian của cây bụi

shrub_height_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm thay đổi cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian chiều cao cây bụi

non_sagebrush_shrub_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm thay đổi cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian không phải là cây bụi ngải

perennial_herbaceous_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm thay đổi cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian của cây thân thảo lâu năm

tree_break_point số lượng 0 3 30 mét

Số lượng điểm gãy cấu trúc quan sát được trong chuỗi thời gian của cây

annual_herbaceous_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian thảo mộc hằng năm

bare_ground_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian đất trống

herbaceous_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian thân thảo

litter_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian rác

sagebrush_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian cây xô thơm

shrub_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian của cây bụi

shrub_height_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian chiều cao cây bụi

non_sagebrush_shrub_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian không phải cây bụi xô thơm

perennial_herbaceous_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian của cây thân thảo lâu năm

tree_linear_model_pvalue Giá trị p 0 100 0,01 30 mét

Giá trị p của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian của cây

annual_herbaceous_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian thảo mộc hằng năm

bare_ground_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian đất trống

herbaceous_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian thân thảo

litter_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian về rác thải

sagebrush_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian cây ngải

shrub_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian của cây bụi

shrub_height_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian chiều cao cây bụi

non_sagebrush_shrub_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian không phải là cây bụi sagebrush

perennial_herbaceous_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian của cây thân thảo lâu năm

tree_linear_model_slope % thay đổi/năm -383 351 0,01 30 mét

Độ dốc của mô hình xu hướng tuyến tính cho chuỗi thời gian cây

annual_herbaceous_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian cho từng thành phần của chuỗi thời gian cây thân thảo hằng năm

bare_ground_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian cho từng thành phần của chuỗi thời gian đất trống

herbaceous_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian cho từng thành phần của chuỗi thời gian thân thảo

litter_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian cho từng thành phần của chuỗi thời gian rác thải

sagebrush_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian của từng thành phần trong chuỗi thời gian cây xô thơm

shrub_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian cho từng thành phần của chuỗi thời gian về cây bụi

shrub_height_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian cho từng thành phần của chuỗi thời gian chiều cao cây bụi

non_sagebrush_shrub_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian của từng thành phần trong chuỗi thời gian của cây bụi không phải là cây xô thơm

perennial_herbaceous_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian cho từng thành phần của chuỗi thời gian cây thân thảo lâu năm

tree_most_recent_break_point năm 1985 2023 30 mét

Năm xảy ra điểm gián đoạn gần đây nhất trong chuỗi thời gian cho từng thành phần của chuỗi thời gian cây

total_change_intensity_index Không có kích thước 0 100 30 mét

Tổng cường độ thay đổi là một chỉ số phái sinh được thiết kế để làm nổi bật tổng mức thay đổi trên các thành phần chính (cây bụi, đất trống, rác và cây thân thảo). Thay đổi cho biết các giá trị độ dốc từ phân tích thay đổi về cấu trúc. Các giá trị được tạo sao cho 100 có nghĩa là mức thay đổi tối đa quan sát được trên tất cả các thành phần và 0 có nghĩa là không có thay đổi.

Điều khoản sử dụng

Điều khoản sử dụng

Tác phẩm này được tạo ra trong quá trình thực hiện nhiệm vụ chính thức của Cộng tác viên với tư cách là Nhân viên của Chính phủ Hoa Kỳ và do đó là tác phẩm của Chính phủ Hoa Kỳ. Theo Chuẩn luật Hoa Kỳ tiêu mục 17, mục 105, luật pháp Hoa Kỳ không bảo hộ bản quyền cho những tác phẩm như vậy. Đây là một bài viết có thể truy cập công khai và được xác định là không có các hạn chế đã biết theo luật bản quyền, bao gồm tất cả các quyền liên quan và quyền lân cận (https://creativecommons.org/publicdomain/mark/1.0/). Bạn có thể sao chép, sửa đổi, phân phối và thực hiện công việc, ngay cả cho mục đích thương mại mà không cần xin phép.

Trích dẫn

Trích dẫn:
  • Rigge, M.B., Bunde, B., Postma, K. và Shi, H., 2024, Giám sát, đánh giá và dự đoán tình trạng đồng cỏ (RCMAP) Thành phần phân số theo chuỗi thời gian trên khắp miền Tây Hoa Kỳ, 1985-2023: Bản phát hành dữ liệu của Cục Khảo sát địa chất Hoa Kỳ, doi:10.5066/P9SJXUI1.

  • Rigge, M., H. Shi, C. Homer, P. Danielson và B. Granneman. 2019. Quỹ đạo dài hạn của sự thay đổi thành phần phân số ở Bắc Great Basin, Hoa Kỳ. Ecosphere 10(6):e02762. doi:10.1002/ecs2.2762

  • Rigge, M., C. Homer, L. Cleeves, D. I.K. Meyer, B. Bunde, H. Shi, G. Xian, S. Schell và M. Bobo. 2020. Định lượng các vùng đất chăn thả ở miền Tây Hoa Kỳ dưới dạng các thành phần phân số bằng phương pháp viễn thám đa độ phân giải và dữ liệu tại chỗ. 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 và G. Tây An. 2021. Các thành phần phân số của vùng đất chăn thả trên khắp miền Tây Hoa Kỳ từ năm 1985 đến năm 2018. Remote Sensing 13:813. doi:10.3390/rs13040813

DOI

Khám phá bằng Earth Engine

Trình soạn thảo mã (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');
Mở trong Trình soạn thảo mã