यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, Land & Carbon Lab से संपर्क करें या Global Pasture Watch कैटलॉग से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- Global Pasture Watch
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2000-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- Land and Carbon Lab Global Pasture Watch
- संपर्क
- Land & Carbon Lab
- केडेंस
- एक साल
- टैग
ब्यौरा
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक के लिए, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर, दुनिया भर के घास के मैदानों (खेती किए गए और प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक) के सालाना डोमिनेंट क्लास मैप दिए गए हैं. इस मैप को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने बनाया है. इसमें घास के मैदानों के साथ-साथ, हर तरह की ज़मीन को शामिल किया गया है. इसमें कम से कम 30% सूखी या गीली छोटी झाड़ियां शामिल हैं. साथ ही, इसमें घास और फ़ॉर्ब्स (तीन मीटर से कम) की मात्रा ज़्यादा है. इसके अलावा:
- पेड़ों से ढकी जगह का कवरेज ज़्यादा से ज़्यादा 50% हो (पांच मीटर से ज़्यादा),
- ज़्यादा से ज़्यादा 70% अन्य वुडी वनस्पति (झाड़ियां और खुली झाड़ीदार ज़मीन) होनी चाहिए.
- फ़सल उगाने के लिए इस्तेमाल की जा रही ज़मीन के मोज़ेक लैंडस्केप में, फ़सल उगाने के लिए इस्तेमाल की जा रही ज़मीन और अन्य वनस्पतियों का ज़्यादा से ज़्यादा 50% हिस्सा शामिल हो.
घास के मैदान को दो क्लास में बांटा गया है: - खेती की गई घास का मैदान: ऐसे इलाके जहां घास और अन्य चारा देने वाले पौधों को जान-बूझकर लगाया और मैनेज किया गया है. साथ ही, स्थानीय घास के मैदान वाले ऐसे इलाके जहां इंसानों के इस्तेमाल के लिए, उन्हें साफ़ तौर पर मैनेज किया जाता है. जैसे, मवेशियों को चराने के लिए. - प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक घास का मैदान: ऐसे घास के मैदान/कम ऊंचाई वाली वनस्पति, जिनमें मानवीय गतिविधियों का असर कम पड़ा है. जैसे, स्टेपी और टुंड्रा. साथ ही, ऐसे इलाके जिनमें मानवीय गतिविधियों का असर अलग-अलग स्तर पर पड़ा है. इनमें स्थानीय और बाहर से लाई गई प्रजातियों का मिश्रण हो सकता है. ऐसा ज़मीन के इस्तेमाल और प्राकृतिक प्रक्रियाओं की वजह से होता है. आम तौर पर, इनमें अलग-अलग तरह की वनस्पति के नैचुरल पैटर्न दिखते हैं. साथ ही, पूरे लैंडस्केप में हाइड्रोलॉजिकल संबंधों को साफ़ तौर पर दिखाया जाता है.
लागू की गई इस तरीके में, GLAD Landsat ARD-2 की इमेज का इस्तेमाल किया गया है. इन्हें हर दो महीने में बिना बादलों वाली इमेज में प्रोसेस किया जाता है. इसके बारे में जानने के लिए, Consoli et al, 2024 देखें. साथ ही, इसमें जलवायु, भू-आकृति, और आस-पास के कोवैरिएट, स्पैटियोटेंपोरल मशीन लर्निंग (क्लास के हिसाब से रैंडम फ़ॉरेस्ट), और 23 लाख से ज़्यादा रेफ़रंस सैंपल (ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज में विज़ुअली इंटरप्रेट किए गए) का इस्तेमाल किया गया है. कस्टम संभावना थ्रेशोल्ड का इस्तेमाल करके, मुख्य क्लास के मैप बनाए गए. ये थ्रेशोल्ड, पांच गुना स्पैटियल क्रॉस-वैलिडेशन और बैलेंस की गई सटीक और रीकॉल वैल्यू पर आधारित थे. खेती की गई और प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक घास के मैदानों के लिए, संभावना थ्रेशोल्ड क्रमशः 0.32 और 0.42 थे.
सीमाएं: दक्षिण-पूर्वी अफ़्रीका (ज़िंबाब्वे और मोज़ाम्बिक) में घास के मैदानों और पूर्वी ऑस्ट्रेलिया (मुल्गा इकोरीजन के झाड़ीदार और वुडलैंड) में घास के मैदानों के फैलाव का अनुमान कम लगाया गया है. उत्तरी अफ़्रीका, अरब प्रायद्वीप, पश्चिमी ऑस्ट्रेलिया, न्यूज़ीलैंड, बोलीविया के मध्य भाग, और माटो ग्रोसो राज्य (ब्राज़ील) के कुछ हिस्सों में, फ़सल वाली ज़मीन को घास के मैदान के तौर पर गलत तरीके से क्लासिफ़ाई किया गया है. Landsat 7 SLC के काम न करने की वजह से, पार्सल-लेवल पर घास के मैदान की संभावनाओं की नियमित पट्टियां दिखती हैं. खास तौर पर, साल 2012 में. उरुग्वे, दक्षिण-पश्चिम अर्जेंटीना, अंगोला के दक्षिण में, और अफ़्रीका के साहेल इलाके में, कम रिज़ॉल्यूशन वाली लेयर (सुलभता मैप और एमओडीआईएस प्रॉडक्ट) का इस्तेमाल करने से, घुमावदार मैक्रोस्कोपिक गड़बड़ियां हुई हैं. ऐसा क्यूबिकस्प्लाइन पर आधारित डाउनस्केलिंग की रणनीति की वजह से हुआ है. उपयोगकर्ताओं को सीमाओं और ज्ञात समस्याओं के बारे में पता होना चाहिए. साथ ही, उन्हें इन बातों पर ध्यान देना चाहिए, ताकि अनुमान लगाने के शुरुआती चरण में मैप का सही तरीके से इस्तेमाल किया जा सके. GPW, Geo-Wiki प्लैटफ़ॉर्म के ज़रिए व्यवस्थित तरीके से सुझाव/राय पाने या शिकायतें इकट्ठा करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहा है. साथ ही, वह डेटासेट के मौजूदा वर्शन की पुष्टि कर रहा है और आने वाले समय में इसके वर्शन को बेहतर बनाने के लिए काम कर रहा है.
ज़्यादा जानकारी के लिए, Parente et. al, 2024, Zenodo और Global Pasture Watch की GitHub साइट देखें
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 30 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|
dominant_class |
0 | 2 | 30 मीटर | रैंडम फ़ॉरेस्ट और प्रॉबबिलिटी मैप की मदद से, सबसे ज़्यादा बार दिखने वाली क्लास का पता लगाया जाता है. |
dominant_class Class Table
| मान | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | अन्य |
| 1 | #ffcd73 | खेती की गई घास की ज़मीन |
| 2 | #ff9916 | प्राकृतिक/कुछ हद तक प्राकृतिक घास का मैदान |
इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| वर्शन | INT | प्रॉडक्ट का वर्शन |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
उद्धरण
पैरेंटे, एल., स्लोट, एल., Mesquita, V., et al. (2024) Global Pasture Watch - Annual grassland class and extent maps at 30-m spatial resolution (2000—2022) (Version v1) [डेटा सेट]. Zenodo doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.13890401
पैरेंटे, एल., स्लोट, एल., Mesquita, V., et al. (2024). स्पैटियोटेंपोरल मशीन लर्निंग के आधार पर, दुनिया भर के घास के मैदानों की क्लास और उनके फैलाव के 30 मीटर के सालाना मैप (2000–2022), साइंटिफ़िक डेटा. doi: http://doi.org/10.1038/s41597-024-04139-6
डीओआई
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कोड एडिटर (JavaScript)
Map.setCenter(-49.265188, -16.602052, 4); var domi_grassland = ee.ImageCollection( "projects/global-pasture-watch/assets/ggc-30m/v1/grassland_c" ) var visParams = {"opacity":1, "min":1,"max":2,"palette":["ffcd73","ff9916"]}; var domi_grassland_2022 = domi_grassland.filterDate('2022-01-01', '2023-01-01').first(); Map.addLayer( domi_grassland_2022.selfMask(), visParams, 'Dominant grassland class (2022)' ); var domi_grassland_2000 = domi_grassland.filterDate('2000-01-01', '2001-01-01').first(); Map.addLayer( domi_grassland_2000.selfMask(), visParams, 'Dominant grassland class (2000)' );