Este conjunto de dados faz parte de um catálogo de editores e não é gerenciado pelo Google Earth Engine. Entre em contato com o Land & Carbon Lab para informar bugs ou ver mais conjuntos de dados do catálogo Global Pasture Watch. Saiba mais sobre os conjuntos de dados do publisher.
- Proprietário do catálogo
- Global Pasture Watch (em inglês)
- Disponibilidade do conjunto de dados
- 2000-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- Produtor de conjunto de dados
- Land and Carbon Lab Global Pasture Watch
- Contato
- Laboratório de terra e carbono
- Cadência
- 1 ano
- Tags
Descrição
Esse conjunto de dados fornece mapas globais anuais da classe dominante de pastagens (cultivadas e naturais/seminaturais) de 2000 a 2022 com resolução espacial de 30 m. Produzida pela iniciativa Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, a extensão mapeada de pastagens inclui qualquer tipo de cobertura terrestre que contenha pelo menos 30% de vegetação rasteira seca ou úmida, dominada por gramíneas e ervas (menos de 3 metros) e:
- máximo de 50% de cobertura de áreas verdes (mais de 5 metros),
- máximo de 70% de outra vegetação lenhosa (arbustos e arbustais abertos) e
- máximo de 50% de cobertura de lavoura ativa em paisagens de mosaico de lavoura e outras vegetações.
A extensão de pastagem é classificada em duas classes: - Pastagem cultivada: áreas onde gramíneas e outras plantas forrageiras foram plantadas e manejadas intencionalmente, bem como áreas de vegetação nativa de pastagem em que há manejo ativo e intenso para usos específicos direcionados a humanos, como pastoreio direcionado de gado. - Pastagem natural/seminatural: pastagens nativas/vegetação de baixa altura relativamente preservadas, como estepes e tundras, além de áreas que sofreram vários graus de atividade humana no passado e podem conter uma mistura de espécies nativas e introduzidas devido ao uso histórico da terra e a processos naturais. Em geral, eles exibem padrões naturais de vegetação variada e relações hidrológicas claramente ordenadas em toda a paisagem.
A metodologia implementada considerou imagens GLAD Landsat ARD-2 (processadas em agregados bimestrais sem nuvens, consulte Consoli et al, 2024), acompanhadas de covariáveis climáticas, de relevo e de proximidade, aprendizado de máquina espaço-temporal (floresta aleatória por classe) e mais de 2,3 milhões de amostras de referência (interpretadas visualmente em imagens de resolução muito alta). Foram usados limites de probabilidade personalizados (com base em validação cruzada espacial de cinco vezes e valores equilibrados de precisão e recall) para derivar mapas de classe dominante, 0,32 e 0,42 para limites de probabilidade de pastagens cultivadas e naturais/seminaturais, respectivamente.
Limitações:a extensão das pastagens é parcialmente subestimada no sudeste da África (Zimbábue e Moçambique) e no leste da Austrália (arbustos e bosques da ecorregião de Mulga). Em partes do norte da África, da Península Arábica, da Austrália Ocidental, da Nova Zelândia, do centro da Bolívia e do estado de Mato Grosso (Brasil), as plantações são classificadas incorretamente como pastagens. Devido à falha do SLC do Landsat 7, listras regulares de probabilidades de pastagem são visíveis no nível da parcela, principalmente em 2012. O uso de camadas de resolução mais grosseira (mapas de acessibilidade e produtos MODIS) introduziu erros macroscópicos curvilíneos (devido à estratégia de redução baseada em cubicspline) no Uruguai, no sudoeste da Argentina, no sul de Angola e na região do Sahel, na África. Os usuários precisam estar cientes das limitações e dos problemas conhecidos, considerando-os com cuidado para garantir o uso adequado dos mapas nessa fase inicial de previsão. O GPW está trabalhando ativamente para coletar feedback sistemático pela plataforma Geo-Wiki, validar a versão atual e melhorar as versões futuras do conjunto de dados.
Para mais informações, consulte Parente et. al, 2024, Zenodo e site do Global Pasture Watch no GitHub
Bandas
Bandas
Tamanho do pixel: 30 metros (todas as bandas)
| Nome | Mín. | Máx. | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|---|
dominant_class |
0 | 2 | 30 metros | Classe dominante derivada de mapas de probabilidade e floresta aleatória. |
Tabela de classes dominant_class
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | Outro |
| 1 | #ffcd73 | Pastagem cultivada |
| 2 | #ff9916 | Campo natural/seminatural |
Propriedades de imagens
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| version | INT | Versão do produto |
Termos de Uso
Termos de Uso
Citações
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). Mapas anuais de 30 m da classe e extensão global de pastagens (2000–2022) com base em machine learning espaço-temporal, Scientific Data. doi: http://doi.org/10.1038/s41597-024-04139-6
Identificadores DOI
Explore com o Earth Engine
Editor de código (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)' );