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- Proprietario catalogo
- Land & Carbon Lab
- Disponibilità set di dati
- 2001-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- Fornitore del set di dati
- World Resources Institute Google DeepMind
- Contatto
- Land & Carbon Lab
- Tag
Descrizione
Questo set di dati mappa il principale fattore di perdita della copertura arborea dal 2001 al 2023 a livello globale con una risoluzione di 1 km. Prodotti dal World Resources Institute (WRI) e da Google DeepMind, i dati sono stati sviluppati utilizzando un modello di rete neurale globale (ResNet) addestrato su un insieme di campioni raccolti tramite l'interpretazione visiva di immagini satellitari ad altissima risoluzione. Il modello ha utilizzato immagini satellitari (Landsat 7 e 8, Sentinel-2) e dati ausiliari per classificare sette categorie di fattori: agricoltura permanente, materie prime dure, agricoltura itinerante, disboscamento, incendi boschivi, insediamenti e infrastrutture e altri disturbi naturali. Per stimare l'accuratezza della mappa è stato utilizzato un campione casuale stratificato indipendente raccolto tramite l'interpretazione di immagini satellitari ad altissima risoluzione.
Un fattore è definito come la causa diretta della perdita di copertura arborea e può includere sia disturbi temporanei (naturali o antropogenici) sia la perdita permanente di copertura arborea dovuta a un cambiamento di utilizzo del suolo non forestale (ad es. deforestazione). Il fattore dominante è definito come il fattore diretto che ha causato la maggior parte della perdita di copertura arborea all'interno di ogni cella di 1 km nel periodo di tempo. Le classi sono definite come segue:
- Agricoltura permanente: perdita di copertura arborea permanente a lungo termine per l'agricoltura su piccola e larga scala. Sono incluse le colture arboree perenni, nonché i pascoli e le colture stagionali e i sistemi di coltivazione, che possono includere un periodo di riposo. Le attività agricole sono considerate "permanenti" se esiste una prova visibile che persistono dopo l'evento di perdita della copertura arborea e non fanno parte di un ciclo di coltivazione temporaneo.
- Materie prime: perdita dovuta alla creazione o all'espansione di infrastrutture minerarie o energetiche.
- Agricoltura itinerante: perdita di copertura arborea dovuta a disboscamenti su piccola e media scala per coltivazioni temporanee che vengono successivamente abbandonate e seguite dalla ricrescita della foresta secondaria o della vegetazione.
- Taglio di alberi: attività di gestione forestale e taglio di alberi che si svolgono all'interno di foreste e piantagioni gestite, naturali o seminaturali, spesso con prove di ricrescita o piantumazione di foreste negli anni successivi. Include il taglio raso e selettivo, la creazione di strade forestali, il diradamento delle foreste e il taglio di recupero o sanitario.
- Incendio boschivo: perdita di copertura arborea dovuta a incendio senza conversione umana o attività agricola visibile in seguito. Gli incendi possono essere causati da cause naturali (ad es. fulmini) o possono essere correlati ad attività umane (accidentali o intenzionali).
- Insediamenti e infrastrutture: perdita di copertura arborea dovuta all'espansione e all'intensificazione di strade, insediamenti, aree urbane o infrastrutture edili (non associate ad altre classi).
- Altri disturbi naturali: perdita della copertura arborea dovuta ad altri disturbi naturali non legati a incendi (ad es. frane, infestazioni di insetti, meandri dei fiumi). Se alla perdita dovuta a cause naturali segue il taglio di recupero o di igienizzazione, viene classificata come taglio.
Limitazioni: questo prodotto non distingue tra la perdita di foreste naturali e di alberi piantati (ad es. piantagioni, colture arboree o sistemi agroforestali). Sebbene la perdita di copertura arborea associata alle classi agricoltura permanente, materie prime dure e insediamenti e infrastrutture rappresenti un'approssimazione precisa della deforestazione (conversione permanente della foresta a un altro uso del suolo), queste classi possono a volte includere l'abbattimento di alberi piantati. Ad esempio, la pulizia e il reimpianto di un frutteto sarebbero inclusi nella classe agricoltura permanente, ma non costituiscono deforestazione di una foresta naturale. Allo stesso modo, la sostituzione di una foresta naturale con piantagioni di fibre di legno non viene distinta dal taglio di routine all'interno delle piantagioni esistenti create prima del 2000, in quanto entrambe sono incluse nella classe di registrazione.
Questo prodotto mostra il conducente dominante in ogni cella di 1 km per l'intero periodo. Non mostra più conducenti se si trovano nella stessa cella a scale più piccole, né descrive in dettaglio la sequenza di conducenti se più conducenti si sono verificati in momenti diversi all'interno del periodo. Inoltre, questi dati sono limitati all'attribuzione dei fattori alla perdita di copertura arborea mappata dal prodotto per la perdita di copertura arborea Global Forest Change v1.11, pertanto il rilevamento della perdita è soggetto all'accuratezza di questo prodotto.
Per una descrizione completa dei metodi, delle specifiche tecniche, delle definizioni, dell'accuratezza e dei limiti, consulta la pubblicazione: https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606. I dati sono disponibili anche per il download su Zenodo e su WRI Data Explorer.
Bande
Dimensioni pixel
1111,95 metri
Bande
| Nome | Min | Max | Scala | Dimensioni dei pixel | Descrizione |
|---|---|---|---|---|---|
classification |
1 | 7 | metri | La classe più probabile in base alle probabilità non elaborate. |
|
probability_1 |
0 | 250 | 0,004 | metri | Probabilità della classe "Agricoltura permanente" (scalata a [0-250]). |
probability_2 |
0 | 250 | 0,004 | metri | Probabilità della classe "Materie prime" (scalata a [0-250]). |
probability_3 |
0 | 250 | 0,004 | metri | Probabilità della classe "Agricoltura itinerante" (scalata a [0-250]). |
probability_4 |
0 | 250 | 0,004 | metri | Probabilità della classe "Registrazione" (scalata a [0-250]). |
probability_5 |
0 | 250 | 0,004 | metri | Probabilità della classe "Incendio boschivo" (scalata a [0-250]). |
probability_6 |
0 | 250 | 0,004 | metri | Probabilità della classe "Insediamenti e infrastrutture" (scalata a [0-250]). |
probability_7 |
0 | 250 | 0,004 | metri | Probabilità della classe "Altri disturbi naturali" (scalata a [0-250]). |
Classificazione della vegetazione naturale
| Valore | Colore | Descrizione |
|---|---|---|
| 1 | #E39D29 | Agricoltura permanente |
| 2 | #E58074 | Materie prime dure |
| 3 | #E9D700 | Coltivazione itinerante |
| 4 | #51A44E | Logging |
| 5 | #895128 | Wildfire |
| 6 | #A354A0 | Insediamenti e infrastrutture |
| 7 | #3A209A | Altri disturbi naturali |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
Citazioni
Sims, M.J., R. Stanimirova, A. Raichuk, M. Neumann, J. Richter, F. Follett, J. MacCarthy, K. Lister, C. Randle, L. Sloat, E. Esipova, J. Giove, C. Stanton, D. Morris, C.M. Slay, D. Purves e N. Harris. 2025. "Global Drivers of Forest Loss at 1 Km Resolution". Environmental Research Letters 20 (7): 074027. doi:10.1088/1748-9326/add606
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Editor di codice (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);