- זמינות קבוצת הנתונים
- 2012-01-01T00:00:00Z–2019-04-23T00:00:00Z
- מפיק מערך הנתונים
- World Resources Institute / Global Forest Watch
- תגים
תיאור
הערה מ-WRI: מכון WRI החליט להפסיק לעדכן את ההתראות של FORMA. המטרה הייתה לפשט את חוויית המשתמש ב-Global Forest Watch ולצמצם את הכפילויות. גילינו שהשימוש ב-Terra-i וב-GLAD היה תכוף יותר. בנוסף, בשימוש ב-GLAD כסטנדרט, נמצא ש-Terra-i השיג ביצועים טובים יותר מ-FORMA ברמה הגלובלית.
התראות FORMA מזוהות באמצעות שילוב של שני מוצרים של MODIS: NDVI (מדד ההפרש המנורמל לפי הצמחייה) ו-FIRMS (מערכת מידע על שריפות לניהול משאבים). העדכונים של NDVI מעובדים כל 16 ימים, ואילו העדכונים של השריפות מעובדים מדי יום. המודלים מפותחים בנפרד לכל קבוצה אקולוגית כדי לקשר בין שני נתוני הקלט לבין שטח הכריתה, באמצעות נתוני אובדן צל העצים השנתי של הנסן לאימון המודל. סף המינימום כדי שההתראה תופעל הוא 25% מהפיקסל שפונה, אבל הספים משתנים לפי קבוצה אקולוגית כדי למזער את התוצאות החיוביות הכוזבות. דוגמה לסקריפט למבוא מהיר למערכי הנתונים של FORMA.
התמונות ב-ImageCollection הזה מכילות את הנתונים של 'הסטטיסטיקות של t אחרי תיקון הפוך' שמשמשות לחישוב של NTT, מדד הצבע של הצמחייה שנגזר מ-MODIS NDVI ומשמש את FORMA למדידת ההשחמה. שימוש בפונקציית צמצום מסוג sum על טווחי תאריכים שונים ב-ImageCollection הזה יוצר תמונה מסוג NTT.
התמונות מחולקות לפי 'קבוצה אקולוגית'.
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 250 מטרים (כל הפסים)
| שם | מינימום | מקסימום | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|---|
tstat_r |
0* | 25.41* | 250 מטרים | סטטיסטיקות t הפוכות מתוקנות, כלומר (max(0,-t_stat)). |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| שנה | INT | השנה של הנתונים העדכניים ביותר שנכללים במערך הנתונים |
| דו-שבועי | INT | התקופה הדו-שבועית (כל 16 ימים) בשנה |
| ecogroup_id | מחרוזת | מזהה של קבוצת מוצרים אקולוגית משויכת |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
קבוצות הנתונים של FORMA זמינות ללא הגבלות על שימוש או הפצה. מכון WRI מבקש מהמשתמשים לתת קרדיט מתאים ולציין את מכון WRI ואת GFW כמקור הנתונים, במקרים הרלוונטיים.
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
עורך קוד (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('WRI/GFW/FORMA/vegetation_tstats') .filter(ee.Filter.date('2018-07-01', '2018-07-15')); var tstat = dataset.select('tstat_r'); var visParams = { min: 0, max: 1, }; Map.setCenter(26, -8, 3); Map.addLayer(tstat, visParams, 'Reversed rectified t-statistics');