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- 目錄擁有者
- 全球牧場監測
- 資料集可用性
- 2000-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- 資料集供應來源
- Land and Carbon Lab Global Pasture Watch
- 聯絡資訊
- 土地與碳排放實驗室
- 行銷系列活動
- 1 年
- 標記
說明
這個資料集提供 2000 年以來的全球植被高度中位數，空間解析度為 30 公尺。這項資料集是由 Land & Carbon Lab 的 Global Pasture Watch 計畫製作，提供 2000 年至今全球植被高度中位數值 (第 50 個百分位數)，空間解析度為 30 公尺。這項資料集是以 ICESat-2 ATL08 植被回波高度中位數為基礎，並使用機器學習 (集成梯度提升樹狀結構) 透過 GLAD Landsat ARD (第 2 版) 建模，每兩個月匯總一次 (請參閱 Consoli 等人，2024 年)，並與其他共變數合併，包括地形海拔 (GEDTM30)、幾何平均溫度，以及 MODIS 長期溫度和水蒸氣。
這項資料集最初是為了監控開放式生態系統 (草原、開放灌木叢、稀樹草原、凍原) 而設計，涵蓋所有陸地生態系統。因此，森林生態系統的中位數高度值不應解讀為樹冠頂端。如要與其他現有的樹冠高度產品比較，請存取應用程式 GPW Height Comparison Toolkit (GPW-HCT)。
90% 預測區間值 (第 5 個和第 95 個百分位數) 的估計值可在 OpenLandMap STAC 中取得。
逐一像素的趨勢分析是使用 GEE 應用程式即時計算。
限制：
植被異質性：在以草本植物為主的景觀中，中位數高度對灌木和樹木很敏感。 如果使用者著重於草本生物質，建議使用分數覆蓋地圖來處理子像素混合物。未來版本可能會納入 ICESat-2 的垂直結構資訊，以便更準確地分離木質地被。
次年和季節性模式：目前的 ICESat-2 資料密度不足以繪製草地生態系統常見的季節性高度變化。需要增加雷射雷達資料的取得量，或從持續進行的測量作業中取得更密集的樣本，才能擷取更頻繁的快照，進而改善對年內變化和干擾的監控，包括放牧、火災和收成。
資料限制和不確定性：訓練資料僅限於強光束夜間測量，以盡量減少訊號雜訊，並套用額外篩選器，但這並未完全考量 ICESat-2 任務中的所有資料不確定性來源。此外，雲層和煙霧會阻礙訊號穿透，導致部分地區的不確定性增加。具體來說，2019 年的模型效能略遜於近幾年，這可能與 ICESat-2 任務開始時的資料可用性和品質差異有關。
難以偵測非常矮的植被：光學雷達感應器 (包括 ICESat-2) 難以準確測量非常矮的樹冠，尤其是稀疏的樹冠或部分地面遮蔽物。訓練資料不會識別距離地表不到 50 公分的植被，因此在最短或最稀疏的土地覆蓋 (例如濕地鹽田) 中，可能會高估高度。
低估最大高度：訓練完成的機器學習模型會趨向平均值，導致預測區間過於狹窄且樂觀。由於系統低估了極高處的植被高度，因此在解讀森林非常高聳區域的絕對值時，請務必謹慎，但相對模式和趨勢仍具參考價值。
獨立驗證有限：雖然已根據 ICESat-2 資料 (測試集) 進行驗證，但仍需使用機載或無人機雷射雷達進行更廣泛的驗證，才能全面評估區域層級的資料集品質。
詳情請參閱 Hunter 等人於 2025 年發表的論文、 Zenodo 和 Global Pasture Watch GitHub 網站
頻帶
頻帶
| 名稱 | 單位 | 最小值 | 最大值 | 規模 | 像素大小 | 說明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
height |
公尺 | 0 | 10 | 0.1 | 30 公尺 | 植被高度中位數 |
圖片屬性
圖片屬性
| 名稱 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
| 版本 | INT | 產品版本 |
使用條款
使用條款
引用內容
Parente, L.、Hunter, M.、Ho, Y.、Bonannella, C. 等人 (2025 年)。 Global Pasture Watch - Annual short vegetation height maps at 30-m spatial resolution (2000—2022) (Version v1) [Data set]. Zenodo. doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.15198654
Hunter, M.O.、Parente, L.、Ho, Yf. 等人 (2025 年)《Global 30-m annual median vegetation height maps (2000—2022) based on ICESat-2 data and Machine Learning》(根據 ICESat-2 資料和機器學習技術製作的全球 30 公尺年度植被高度中位數地圖 (2000 年至 2022 年))。Scientific Data 12, 1470。 doi: https://doi.org/10.1038/s41597-025-05739-6
DOI
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