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 Land & Carbon Lab. Pelajari lebih lanjut Set data penayang.
- Pemilik Katalog
- Land & Carbon Lab
- Ketersediaan Set Data
- 2001-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- Produsen Set Data
- World Resources Institute Google DeepMind
- Kontak
- Land & Carbon Lab
- Tag
Deskripsi
Set data ini memetakan pendorong dominan hilangnya tutupan pohon dari tahun 2001-2023 secara global pada resolusi 1 km. Data yang diproduksi oleh World Resources Institute (WRI) dan Google DeepMind ini dikembangkan menggunakan model jaringan neural global (ResNet) yang dilatih pada serangkaian sampel yang dikumpulkan melalui interpretasi visual citra satelit beresolusi sangat tinggi. Model ini menggunakan gambar satelit (Landsat 7 & 8, Sentinel-2) dan data tambahan untuk mengklasifikasikan tujuh kategori pendorong: pertanian permanen, komoditas keras, pertanian berpindah, penebangan hutan, kebakaran hutan, permukiman dan infrastruktur, serta gangguan alam lainnya. Sampel acak bertingkat independen yang dikumpulkan melalui interpretasi citra satelit beresolusi sangat tinggi digunakan untuk memperkirakan akurasi peta.
Pendorong didefinisikan sebagai penyebab langsung hilangnya tutupan pohon, dan dapat mencakup gangguan sementara (alami atau antropogenik) atau hilangnya tutupan pohon secara permanen karena perubahan penggunaan lahan non-hutan (misalnya, deforestasi). Penyebab dominan didefinisikan sebagai penyebab langsung yang menyebabkan sebagian besar hilangnya tutupan pohon dalam setiap sel 1 km selama jangka waktu tersebut. Kelas didefinisikan sebagai berikut:
- Pertanian permanen: Hilangnya tutupan pohon permanen jangka panjang untuk pertanian skala kecil hingga besar. Hal ini mencakup tanaman pohon tahunan, serta padang rumput dan tanaman musiman serta sistem penanaman, yang dapat mencakup masa bera. Aktivitas pertanian dianggap "permanen" jika ada bukti yang terlihat bahwa aktivitas tersebut berlanjut setelah peristiwa hilangnya tutupan pohon dan bukan bagian dari siklus budidaya sementara.
- Komoditas keras: Kerugian akibat pembangunan atau perluasan infrastruktur pertambangan atau energi.
- Pertanian berpindah: Hilangnya tutupan pohon akibat pembukaan lahan skala kecil hingga sedang untuk pertanian sementara yang kemudian ditinggalkan dan diikuti dengan pertumbuhan kembali hutan atau vegetasi sekunder.
- Penebangan: Pengelolaan hutan dan aktivitas penebangan yang terjadi di dalam hutan dan perkebunan yang dikelola, alami, atau semi-alami, sering kali dengan bukti pertumbuhan kembali atau penanaman hutan pada tahun-tahun berikutnya. Mencakup penebangan hutan secara total dan selektif, pembangunan jalan penebangan hutan, penjarangan hutan, dan penebangan hutan untuk penyelamatan atau sanitasi.
- Kebakaran hutan: Hilangnya tutupan pohon akibat kebakaran tanpa konversi yang terlihat atau aktivitas pertanian setelahnya. Kebakaran dapat disebabkan oleh faktor alami (misalnya, petir) atau mungkin terkait dengan aktivitas manusia (tidak disengaja atau disengaja).
- Permukiman dan infrastruktur: Hilangnya tutupan pohon akibat perluasan dan intensifikasi jalan, permukiman, area perkotaan, atau infrastruktur buatan (tidak terkait dengan kelas lain).
- Gangguan alam lainnya: Hilangnya tutupan pohon karena gangguan alam non-kebakaran lainnya (misalnya, tanah longsor, wabah serangga, sungai yang berkelok-kelok). Jika kehilangan karena penyebab alami diikuti dengan pencatatan penyelamatan atau sanitasi, maka diklasifikasikan sebagai pencatatan.
Batasan: Produk ini tidak membedakan antara hilangnya hutan alami dan pohon yang ditanam (misalnya, perkebunan, tanaman pohon, atau sistem agroforestri). Meskipun kehilangan tutupan pohon yang terkait dengan kelas pertanian permanen, komoditas keras, serta permukiman dan infrastruktur merupakan perkiraan yang mendekati deforestasi (konversi permanen hutan menjadi penggunaan lahan lain), kelas ini terkadang dapat mencakup penebangan pohon yang ditanam. Misalnya, membersihkan dan menanam kembali kebun buah akan termasuk dalam kelas pertanian permanen, tetapi bukan deforestasi hutan alami. Demikian pula, penggantian hutan alami dengan perkebunan serat kayu tidak dibedakan dari pemanenan rutin dalam perkebunan yang ada yang didirikan sebelum tahun 2000, karena keduanya termasuk dalam kelas penebangan.
Produk ini menampilkan pengemudi dominan di setiap sel 1 km selama seluruh periode. Driver tidak menampilkan beberapa pengemudi jika mereka muncul dalam sel yang sama pada skala yang lebih kecil, dan tidak merinci urutan pengemudi jika beberapa pengemudi muncul pada waktu yang berbeda dalam periode tersebut. Selain itu, data ini terbatas cakupannya untuk mengatribusikan pendorong hilangnya tutupan pohon sebagaimana dipetakan oleh produk hilangnya tutupan pohon Global Forest Change v1.11, dan oleh karena itu, deteksi hilangnya tutupan pohon tunduk pada akurasi produk tersebut.
Untuk deskripsi lengkap tentang metode, spesifikasi teknis, definisi, akurasi, dan batasan, lihat publikasi: https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606. Data ini juga tersedia untuk didownload di Zenodo dan WRI Data Explorer.
Band
Ukuran Piksel
1111,95 meter
Band
| Nama | Min | Maks | Skala | Ukuran Piksel | Deskripsi |
|---|---|---|---|---|---|
classification |
1 | 7 | meter | Kemungkinan besar kelas berdasarkan probabilitas mentah. |
|
probability_1 |
0 | 250 | 0,004 | meter | Probabilitas kelas "Pertanian permanen" (diskalakan ke [0-250]). |
probability_2 |
0 | 250 | 0,004 | meter | Probabilitas kelas "Komoditas keras" (diskalakan ke [0-250]). |
probability_3 |
0 | 250 | 0,004 | meter | Probabilitas kelas "Pertanian berpindah" (diskalakan ke [0-250]). |
probability_4 |
0 | 250 | 0,004 | meter | Probabilitas kelas "Logging" (diskalakan ke [0-250]). |
probability_5 |
0 | 250 | 0,004 | meter | Probabilitas kelas "Kebakaran hutan" (diskalakan ke [0-250]). |
probability_6 |
0 | 250 | 0,004 | meter | Probabilitas kelas "Pemukiman dan infrastruktur" (diskalakan ke [0-250]). |
probability_7 |
0 | 250 | 0,004 | meter | Probabilitas kelas "Gangguan alam lainnya" (diskalakan ke [0-250]). |
Tabel Class klasifikasi
| Nilai | Warna | Deskripsi |
|---|---|---|
| 1 | #E39D29 | Pertanian permanen |
| 2 | #E58074 | Komoditas keras |
| 3 | #E9D700 | Perladangan berpindah |
| 4 | #51A44E | Logging |
| 5 | #895128 | Wildfire |
| 6 | #A354A0 | Permukiman dan infrastruktur |
| 7 | #3A209A | Gangguan alam lainnya |
Persyaratan Penggunaan
Persyaratan Penggunaan
Kutipan
Sims, M.J., R. Stanimirova, A. Raichuk, M. Neumann, J. Richter, F. Follett, J. MacCarthy, K. Lister, C. Randle, L. Sloat, E. Esipova, J. Jupiter, C. Stanton, D. Morris, C.M. Slay, D. Purves, dan N. Harris. 2025. “Global Drivers of Forest Loss at 1 Km Resolution”. Environmental Research Letters 20 (7): 074027. doi:10.1088/1748-9326/add606
Mengeksplorasi dengan Earth Engine
Editor Kode (JavaScript)
Map.setCenter(-9.22,20.65,3) var drivers = ee.Image('projects/landandcarbon/assets/wri_gdm_drivers_forest_loss_1km/v1_1_2001_2023'); var drivers_class = drivers.select(['classification']); var vis = { "min":1, "max": 7, "palette": ['E39D29','E58074','e9d700','51a44e','895128','a354a0','3a209a'] }; Map.addLayer(drivers_class, vis, 'Drivers of Forest Loss, 2001-2023'); var permAg_prob = drivers.select(['probability_1']); //Select a probability band var probVis = { min: 0, max: 250, palette: ['#440154','#481567','#482677','#453781','#3b528b','#2c728e','#21908d','#27ad81','#5ec962','#aadc32','#fde725'] }; Map.addLayer(permAg_prob, probVis, 'Probability band for permanent agriculture', false);