- Владелец каталога
- Global Pasture Watch
- Доступность набора данных
- 2000-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- Поставщик набора данных
- Land and Carbon Lab Global Pasture Watch
- Контакт
- Land & Carbon Lab
- Периодичность
- 1 год
- Теги
Описание
Этот набор данных содержит глобальные годовые вероятностные карты культивируемых пастбищ с 2000 по 2022 г. с пространственным разрешением 30 м. Карта создана в рамках инициативы Land & Carbon Lab Global Pasture Watch. На ней показаны пастбища, которые включают любой тип почвенного покрова, содержащий не менее 30% сухой или влажной низкой растительности, в которой преобладают травы и разнотравье (менее 3 метров), и:
- максимум 50% площади тени от деревьев (высотой более 5 метров);
- не более 70% другой древесной растительности (кустарники и открытые кустарниковые заросли);
- максимум 50% активного покрова пахотных земель в мозаичных ландшафтах пахотных земель и другой растительности.
Травянистые угодья делятся на два класса: - Культивируемые травянистые угодья – территории, на которых травы и другие кормовые растения были посажены намеренно и за которыми осуществляется уход, а также территории с естественной травянистой растительностью, которые активно используются человеком, например для выпаса скота. - Естественные/полуестественные луга. Относительно нетронутые местные луга/низкорослая растительность, например степи и тундра, а также районы, которые в прошлом подвергались различной степени воздействия человека, которые могут содержать смесь местных и интродуцированных видов из-за исторического землепользования и природных процессов. В целом они демонстрируют естественные узоры разнообразной растительности и четко упорядоченные гидрологические взаимосвязи по всему ландшафту.
Применяемая методология учитывает изображения GLAD Landsat ARD-2 (обработанные в виде двухмесячных агрегатов без облаков, см. Consoli et al, 2024), сопровождаемые климатическими, рельефными и пространственными ковариатами, пространственно-временным машинным обучением (Random Forest для каждого класса) и более чем 2,3 миллионами эталонных образцов (визуально интерпретированных на изображениях очень высокого разрешения). Для создания карт доминирующих классов использовались настраиваемые пороговые значения вероятности (на основе пятикратной пространственной перекрестной проверки и сбалансированных значений точности и полноты): 0, 32 для культивируемых и 0, 42 для естественных/полуестественных пастбищ.
Ограничения. Площадь лугов частично занижена в юго-восточной Африке (Зимбабве и Мозамбик) и в восточной Австралии (кустарники и леса экорегиона Мулга). Пахотные земли ошибочно классифицируются как пастбища в некоторых частях Северной Африки, на Аравийском полуострове, в Западной Австралии, Новой Зеландии, в центре Боливии и в штате Мату-Гросу (Бразилия). Из-за сбоя SLC Landsat 7 на уровне участков видны регулярные полосы вероятностей пастбищ, особенно в 2012 году. Использование слоев с более низким разрешением (карты доступности и продукты MODIS) привело к криволинейным макроскопическим ошибкам (из-за стратегии уменьшения масштаба на основе кубического сплайна) в Уругвае, на юго-западе Аргентины, на юге Анголы и в регионе Сахель в Африке. Пользователи должны знать об ограничениях и известных проблемах, а также тщательно учитывать их, чтобы обеспечить надлежащее использование карт на этом начальном этапе прогнозирования. GPW активно собирает систематические отзывы через платформу Geo-Wiki, проверяет текущую версию и улучшает будущие версии набора данных.
Дополнительную информацию можно найти в статье Parente et. al, 2024, на сайте Zenodo и странице Global Pasture Watch на GitHub.
Диапазоны частот
Диапазоны частот
Размер пикселя: 30 метров (все диапазоны)
| Название | Мин. | Макс. | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|---|
probability |
0 | 100 | 30 метров | Значение вероятности наличия культивируемых лугов, полученное с помощью случайного леса. |
Свойства изображения
Свойства изображения
| Название | Тип | Описание |
|---|---|---|
| version | ПЕР | Версия продукта |
Условия использования
Условия использования
Библиографические ссылки
Parente, L., Sloat, L., Mesquita, V., et al. (2024) Global Pasture Watch - Annual grassland class and extent maps at 30-m spatial resolution (2000—2022) (Version v1) [Data set]. Zenodo doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.13890401
Parente, L., Sloat, L., Mesquita, V., et al. (2024). Annual 30-m maps of global grassland class and extent (2000–2022) based on spatiotemporal Machine Learning, Scientific Data. doi: http://doi.org/10.1038/s41597-024-04139-6
DOI
Исследуйте с помощью Earth Engine
Редактор кода (JavaScript)
Map.setCenter(-49.265188, -16.602052, 4); var cultiv_grassland = ee.ImageCollection( "projects/global-pasture-watch/assets/ggc-30m/v1/cultiv-grassland_p" ) var min_prob = 32 // Probability threshold var visParams = {min: 15, max: 85, palette: 'f5f5f5,fdaf27,ae7947,3a2200'} var cultiv_grassland_2022 = cultiv_grassland.filterDate('2022-01-01', '2023-01-01').first(); Map.addLayer( cultiv_grassland_2022.mask(cultiv_grassland_2022.gte(min_prob)), visParams, 'Cultivated grassland prob. (2022)' ); var cultiv_grassland_2000 = cultiv_grassland.filterDate('2000-01-01', '2001-01-01').first(); Map.addLayer( cultiv_grassland_2000.mask(cultiv_grassland_2000.gte(min_prob)), visParams, 'Cultivated grassland prob. (2000)' );