Set data ini adalah bagian dari Katalog Penayang, dan tidak dikelola oleh Google Earth Engine. Hubungi Land & Carbon Lab untuk melaporkan bug atau melihat set data lainnya dari Katalog Global Pasture Watch. Pelajari lebih lanjut set data Penayang.
- Pemilik Katalog
- Global Pasture Watch
- Ketersediaan Set Data
- 2000-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- Produsen Set Data
- Land and Carbon Lab Global Pasture Watch
- Kontak
- Land & Carbon Lab
- Rangkaian Langkah Penjualan
- 1 Tahun
- Tag
Deskripsi
Set data ini menyediakan tinggi vegetasi median global sejak tahun 2000 pada resolusi spasial 30 m. Dihasilkan oleh inisiatif Global Pasture Watch Land & Carbon Lab, set data ini memberikan nilai ketinggian vegetasi median (persentil ke-50) secara global pada resolusi spasial 30 m mulai tahun 2000 dan seterusnya. Set data ini didasarkan pada median tinggi vegetasi yang dikembalikan oleh ICESat-2 ATL08 dan dimodelkan melalui machine learning (ensemble Gradient Boosted Trees) menggunakan GLAD Landsat ARD (koleksi-2) yang diagregasikan setiap dua bulan (lihat Consoli et al., 2024) dan digabungkan dengan kovariat tambahan, termasuk ketinggian medan (GEDTM30), rata-rata geometris suhu, dan suhu jangka panjang MODIS dan uap air.
Awalnya dirancang untuk mendukung pemantauan ekosistem terbuka (padang rumput, semak belukar terbuka, sabana, tundra), set data ini menawarkan cakupan menyeluruh dari semua ekosistem terestrial. Oleh karena itu, nilai tinggi median ekosistem hutan tidak boleh ditafsirkan sebagai puncak kanopi. Untuk perbandingan dengan produk tinggi kanopi yang ada lainnya, akses aplikasi GPW Height Comparison Toolkit (GPW-HCT).
Estimasi nilai interval prediksi 90% (persentil ke-5 & ke-95) tersedia di STAC OpenLandMap.
Analisis tren per piksel dihitung secara langsung menggunakan Aplikasi GEE.
Batasan:
Heterogenitas vegetasi: Tinggi median sensitif terhadap semak dan pohon dalam lanskap yang didominasi oleh penutup herba. Pengguna yang berfokus pada biomassa herba harus mempertimbangkan penggunaan peta cakupan fraksional untuk mengatasi campuran sub-piksel. Versi mendatang dapat menggabungkan informasi struktur vertikal ICESat-2 untuk pemisahan penutup berkayu yang lebih baik.
Pola sub-tahunan dan musiman: Kepadatan data ICESat-2 saat ini tidak cukup untuk memetakan perubahan ketinggian musiman yang umum terjadi di ekosistem berumput. Akuisisi Lidar yang lebih banyak atau pengambilan sampel yang lebih padat dari pengukuran yang sedang berlangsung diperlukan untuk merekam snapshot yang lebih sering, yang akan meningkatkan pemantauan perubahan dan gangguan dalam setahun, termasuk penggembalaan, kebakaran, dan panen.
Pembatasan dan ketidakpastian data: Data pelatihan dibatasi untuk pengukuran malam hari dengan sinar kuat guna meminimalkan derau sinyal, dan filter tambahan diterapkan, tetapi hal ini tidak sepenuhnya memperhitungkan semua sumber ketidakpastian data dalam misi ICESat-2. Selain itu, tutupan awan dan asap menghalangi penetrasi sinyal, sehingga meningkatkan ketidakpastian di beberapa wilayah. Khusus untuk tahun 2019, model menunjukkan performa yang sedikit lebih buruk dibandingkan tahun-tahun yang lebih baru, yang mungkin terkait dengan perbedaan ketersediaan dan kualitas data pada awal misi ICESat-2.
Kesulitan mendeteksi vegetasi yang sangat pendek: Sensor lidar, termasuk ICESat-2, kesulitan mengukur kanopi yang sangat rendah secara akurat, terutama dengan penutupan yang jarang atau oklusi tanah sebagian. Data pelatihan tidak mengidentifikasi vegetasi yang berjarak kurang dari 50 cm dari permukaan tanah, yang dapat menyebabkan perkiraan ketinggian yang terlalu tinggi pada penutup lahan yang paling pendek atau paling jarang, seperti tambak garam di lahan basah.
Perkiraan ketinggian maksimum yang terlalu rendah: Model machine learning yang dilatih menunjukkan kecenderungan ke arah rata-rata, yang menghasilkan interval prediksi yang terlalu sempit dan optimis. Karena perkiraan rendah tinggi vegetasi di ekstrem atas, kehati-hatian harus dilakukan saat menafsirkan nilai absolut di wilayah dengan hutan yang sangat tinggi, tetapi pola dan tren relatif masih informatif.
Validasi independen terbatas: Meskipun divalidasi terhadap data ICESat-2 (set pengujian), validasi yang lebih luas menggunakan Lidar udara atau drone diperlukan untuk menilai sepenuhnya kualitas set data di tingkat regional.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Hunter et. al, 2025, Zenodo dan situs GitHub Global Pasture Watch
Band
Band
Ukuran piksel: 30 meter (semua band)
| Nama | Unit | Min | Maks | Skala | Ukuran Piksel | Deskripsi |
|---|---|---|---|---|---|---|
height |
m | 0 | 10 | 0,1 | 30 meter | Tinggi vegetasi median |
Properti Gambar
Properti Gambar
| Nama | Jenis | Deskripsi |
|---|---|---|
| versi | INT | Versi produk |
Persyaratan Penggunaan
Persyaratan Penggunaan
Kutipan
Parente, L., Hunter, M., Ho, Y., Bonannella, C. el al. (2025). Global Pasture Watch - Peta tinggi vegetasi pendek tahunan pada resolusi spasial 30 m (2000—2022) (Versi v1) [Set data]. Zenodo. doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.15198654
Hunter, M.O., Parente, L., Ho, Yf. et al. (2025) Global 30-m annual median vegetation height maps (2000—2022) berdasarkan data ICESat-2 dan Machine Learning. Scientific Data 12, 1470. doi: https://doi.org/10.1038/s41597-025-05739-6
DOI
Mengeksplorasi dengan Earth Engine
Editor Kode (JavaScript)
Map.setCenter(-49.265188, -16.602052, 4); var short_veg_height_m = ee.ImageCollection("projects/global-pasture-watch/assets/gsvh-30m/v1/short-veg-height_m"), style = {"opacity":1,"bands":["height"],"min":0,"max":10,"palette":["#fcffa4","#f98d0a","#bb3755","#57106e","#000004"]}; var SCALE_FACTOR = 0.1 var svhVis = {min: 0, max: 10, palette: "fcffa4,f98d0a,bb3755,57106e,000004"} var svh = ee.ImageCollection( "projects/global-pasture-watch/assets/gsvh-30m/v1/short-veg-height_m" ) var svh2024 = svh.filterDate('2024-01-01', '2025-01-01').first().multiply(SCALE_FACTOR); Map.addLayer(svh2024, svhVis, 'Median vegetation height (2024)'); var svh2000 = svh.filterDate('2000-01-01', '2001-01-01').first().multiply(SCALE_FACTOR); Map.addLayer(svh2000, svhVis, 'Median vegetation height (2000)');