Dieses Dataset ist Teil eines Publisher-Katalogs und wird nicht von Google Earth Engine verwaltet. Land & Carbon Lab Weitere Datasets aus dem Land & Carbon Lab-Katalog Weitere Informationen zu Publisher-Datensätzen
- Kataloginhaber
- Land & Carbon Lab
- Dataset-Verfügbarkeit
- 2001-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- Dataset-Anbieter
- World Resources Institute Google DeepMind
- Kontakt
- Land & Carbon Lab
- Tags
Beschreibung
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumbedeckung von 2001 bis 2022 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt. Sie basieren auf einem globalen neuronalen Netzwerkmodell (ResNet), das mit einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die durch visuelle Interpretation von Satellitenbildern mit sehr hoher Auflösung erhoben wurden. Für das Modell wurden Satellitenbilder (Landsat 7 und 8, Sentinel-2) und Zusatzdaten verwendet, um sieben Treiberkategorien zu klassifizieren: permanente Landwirtschaft, Rohstoffe, Wanderfeldbau, Holzeinschlag, Waldbrände, Siedlungen und Infrastruktur sowie andere natürliche Störungen. Zur Schätzung der Genauigkeit der Karte wurde eine unabhängige geschichtete Zufallsstichprobe verwendet, die durch die Interpretation von Satellitenbildern mit sehr hoher Auflösung erhoben wurde.
Ein Treiber ist die direkte Ursache für den Verlust der Baumbedeckung und kann sowohl vorübergehende Störungen (natürliche oder anthropogene) als auch den dauerhaften Verlust der Baumbedeckung aufgrund einer Änderung der Landnutzung in eine nicht forstwirtschaftliche Nutzung (z.B. Entwaldung) umfassen. Der dominante Faktor ist der direkte Faktor, der im jeweiligen Zeitraum den größten Verlust an Waldbedeckung in jeder 1-km-Zelle verursacht hat. Die Klassen sind so definiert:
- Dauerhafte Landwirtschaft: Langfristiger, dauerhafter Verlust der Baumbedeckung für die Landwirtschaft im kleinen bis großen Maßstab. Dazu gehören mehrjährige Baumkulturen sowie Weide- und saisonale Kulturen und Anbausysteme, die eine Brachperiode umfassen können. Landwirtschaftliche Aktivitäten gelten als „dauerhaft“, wenn es sichtbare Beweise dafür gibt, dass sie nach dem Verlust der Baumbedeckung fortgesetzt werden und nicht Teil eines vorübergehenden Anbauzyklus sind.
- Rohstoffe: Verlust durch die Errichtung oder Erweiterung von Bergbau- oder Energieinfrastruktur.
- Wanderfeldbau: Verlust der Baumbedeckung durch Rodung im kleinen bis mittleren Maßstab für den vorübergehenden Anbau, der später aufgegeben wird und auf den das nachfolgende Nachwachsen von Sekundärwald oder Vegetation folgt.
- Holzeinschlag: Forstwirtschaft und Holzeinschlag in bewirtschafteten, natürlichen oder naturnahen Wäldern und Plantagen, oft mit Anzeichen von Walderholung oder Anpflanzung in den Folgejahren. Dazu gehören Kahlschlag und selektive Holznutzung, der Bau von Forststraßen, die Ausdünnung von Wäldern sowie die Bergung oder Sanierung von Holz.
- Waldbrand: Verlust der Baumkronendecke durch Feuer ohne sichtbare Umwandlung durch Menschen oder landwirtschaftliche Aktivitäten danach. Brände können durch natürliche Ursachen (z.B. Blitzeinschläge) oder durch menschliche Aktivitäten (unbeabsichtigt oder absichtlich) ausgelöst werden.
- Siedlungen und Infrastruktur: Verlust der Baumbedeckung aufgrund der Ausweitung und Intensivierung von Straßen, Siedlungen, städtischen Gebieten oder bebauter Infrastruktur (nicht mit anderen Klassen verbunden).
- Andere natürliche Störungen: Verlust der Baumbedeckung aufgrund anderer natürlicher Störungen, die nicht durch Feuer verursacht wurden (z.B. Erdrutsche, Insektenbefall, Flussmäander). Wenn auf einen Verlust durch natürliche Ursachen eine Protokollierung von Bergung oder Sanierung folgt, wird dies als Waldbewirtschaftung klassifiziert.
Einschränkungen: Bei diesem Produkt wird nicht zwischen dem Verlust von Naturwald und gepflanzten Bäumen (z.B. Plantagen, Baumkulturen oder Agroforstsystemen) unterschieden. Der mit den Klassen Dauerhafte Landwirtschaft, Rohstoffe und Siedlungen und Infrastruktur verbundene Verlust der Baumdeckung stellt eine gute Annäherung an die Entwaldung (dauerhafte Umwandlung von Wald in eine andere Landnutzung) dar. Diese Klassen können jedoch manchmal auch das Roden von gepflanzten Bäumen umfassen. Das Roden und Neubepflanzen eines Obstgartens fällt beispielsweise in die Klasse Dauerhafte Landwirtschaft, ist aber keine Entwaldung eines natürlichen Waldes. Ebenso wird die Ersetzung von Naturwald durch Holzfaserplantagen nicht von der routinemäßigen Ernte in bestehenden Plantagen unterschieden, die vor 2000 angelegt wurden, da beide in der Protokollierungsklasse enthalten sind.
Dieses Produkt zeigt den dominanten Faktor in jeder 1‑km-Zelle für den gesamten Zeitraum. Es werden keine mehreren Faktoren angezeigt, wenn sie in derselben Zelle in kleineren Maßstäben auftreten. Außerdem wird die Reihenfolge der Faktoren nicht detailliert dargestellt, wenn mehrere zu unterschiedlichen Zeiten innerhalb des Zeitraums aufgetreten sind. Außerdem sind diese Daten auf die Zuordnung von Treibern zum Verlust der Baumbedeckung beschränkt, wie sie im Produkt Global Forest Change v1.10 zur Baumbedeckung dargestellt wird. Die Erkennung von Verlusten hängt daher von der Genauigkeit dieses Produkts ab.
Eine vollständige Beschreibung der Methoden, technischen Spezifikationen, Definitionen, Genauigkeit und Einschränkungen finden Sie in der Publikation: https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606. Die Daten können auch auf Zenodo und im WRI Data Explorer heruntergeladen werden.
Bänder
Pixelgröße
1111,95 Meter
Bänder
| Name | Min. | Max. | Skalieren | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|---|
classification |
1 | 7 | Meter | Die wahrscheinlichste Klasse basierend auf den Rohwahrscheinlichkeiten. |
|
probability_1 |
0 | 250 | 0,004 | Meter | Wahrscheinlichkeit der Klasse „Dauerhafte Landwirtschaft“ (skaliert auf [0–250]). |
probability_2 |
0 | 250 | 0,004 | Meter | Wahrscheinlichkeit für die Klasse „Rohstoffe“ (skaliert auf [0–250]). |
probability_3 |
0 | 250 | 0,004 | Meter | Wahrscheinlichkeit der Klasse „Wanderfeldbau“ (skaliert auf [0–250]). |
probability_4 |
0 | 250 | 0,004 | Meter | Wahrscheinlichkeit der Klasse „Logging“ (auf [0–250] skaliert). |
probability_5 |
0 | 250 | 0,004 | Meter | Wahrscheinlichkeit der Klasse „Waldbrand“ (skaliert auf [0–250]). |
probability_6 |
0 | 250 | 0,004 | Meter | Wahrscheinlichkeit der Klasse „Siedlungen und Infrastruktur“ (skaliert auf [0–250]). |
probability_7 |
0 | 250 | 0,004 | Meter | Wahrscheinlichkeit der Klasse „Andere natürliche Störungen“ (skaliert auf [0–250]). |
Klassifizierungstabelle
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | #E39D29 | Dauerhafte Landwirtschaft |
| 2 | #E58074 | Rohstoffe |
| 3 | #E9D700 | Wanderfeldbau |
| 4 | #51A44E | Logging |
| 5 | #895128 | Wildfire |
| 6 | #A354A0 | Siedlungen und Infrastruktur |
| 7 | #3A209A | Andere natürliche Störungen |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
Sims, M., Stanimirova, R., Raichuk, A., Neumann, M., Richter, J., Follett, F., MacCarthy, J., Lister, K., Randle, C., Sloat, L., Esipova, E., Jupiter, J., Stanton, C., Morris, D., Slay, C. M., Purves, D. und Harris, N. (2025). Globale Ursachen für Waldverlust mit einer Auflösung von 1 km. Environmental Research Letters. doi:10.1088/1748-9326/add606
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Map.setCenter(-9.22,20.65,3) var drivers = ee.Image('projects/landandcarbon/assets/wri_gdm_drivers_forest_loss_1km/v1_2001_2022'); 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, 2001-2022'); 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);