WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0

מידע

קבוצת הנתונים הזו היא חלק מקטלוג של בעלי תוכן דיגיטלי, והוא לא מנוהל על ידי Google Earth Engine. אפשר לפנות אל Land & Carbon Lab כדי לדווח על באגים או לראות קבוצות נתונים נוספות מקטלוג Land & Carbon Lab. מידע נוסף על קבוצות נתונים של בעלי תוכן דיגיטלי

בעלי הקטלוג

Land & Carbon Lab

זמינות קבוצת הנתונים

2001-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z

מפיק מערך הנתונים

World Resources Institute Google DeepMind

יצירת קשר

Land & Carbon Lab

קטע קוד ל-Earth Engine

ee.Image("projects/landandcarbon/assets/wri_gdm_drivers_forest_loss_1km/v1_2001_2022")

תגים

agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon landuse publisher-dataset wri

תיאור

קבוצת הנתונים הזו ממפה את הגורם הדומיננטי לאובדן צל עצים משנת 2001 עד 2022 ברחבי העולם ברזולוציה של 1 ק"מ. הנתונים נוצרו על ידי World Resources Institute ‏ (WRI) ו-Google DeepMind באמצעות מודל גלובלי של רשת נוירונים (ResNet) שאומן על סמך מדגם של נתונים שנאספו באמצעות פרשנות ויזואלית של צילומי לוויין ברזולוציה גבוהה מאוד. המודל השתמש בצילומי לוויין (Landsat 7 ו-8,‏ Sentinel-2) ובנתונים משניים כדי לסווג שבע קטגוריות של גורמים לשינוי: חקלאות קבועה, סחורות בסיסיות, חקלאות נודדת, כריתת עצים, שריפות יער, יישובים ותשתיות והפרעות טבעיות אחרות. כדי להעריך את רמת הדיוק של המפה, נעשה שימוש במדגם אקראי שכבות בלתי תלוי שנאסף באמצעות ניתוח של צילומי לווין ברזולוציה גבוהה מאוד.

גורם מוגדר כסיבה הישירה לאובדן כיסוי העצים, והוא יכול לכלול הפרעות זמניות (טבעיות או אנתרופוגניות) או אובדן קבוע של כיסוי העצים בגלל שינוי בשימוש בקרקע שאינו יער (לדוגמה, כריתת יערות). הגורם הדומיננטי מוגדר כגורם הישיר שגרם לרוב אובדן כיסוי העצים בכל תא של קילומטר אחד במהלך תקופת הזמן. השיעורים מוגדרים כך:

• חקלאות קבועה: אובדן של כיסוי עצים קבוע לטווח ארוך, עבור חקלאות בקנה מידה קטן עד גדול. ההגדרה כוללת יבולי עצים רב-שנתיים, וגם שטחי מרעה ויבולים עונתיים ומערכות גידול, שיכולות לכלול תקופת השבתה. פעילויות חקלאיות נחשבות 'קבועות' אם יש הוכחות ויזואליות לכך שהן נמשכות אחרי אירוע אובדן כיסוי העצים, והן לא חלק ממחזור גידול זמני.
• סחורות קשות: הפסד כתוצאה מהקמה או הרחבה של תשתית כרייה או אנרגיה.
• חקלאות נודדת: אובדן צל עצים כתוצאה מפינוי שטחים קטנים עד בינוניים לגידולים זמניים, שבהמשך ננטשים ומתבצעת בהם צמיחה מחודשת של יער משני או צמחייה.
• כריתת עצים: פעילויות של ניהול יערות וכריתת עצים שמתרחשות ביערות טבעיים, ביערות מנוהלים או ביערות טבעיים למחצה ובמטעים, ולרוב יש עדויות לצמיחה מחדש של היער או לשתילה בשנים שלאחר מכן. כולל כריתת עצים מלאה וסלקטיבית, הקמת כבישי כריתה, דילול יערות וכריתת עצים להצלה או לניקוי.
• שריפת יער: אובדן צל עצים כתוצאה משריפה ללא המרה נראית לעין או פעילות חקלאית לאחר מכן. שריפות יכולות להיגרם מסיבות טבעיות (למשל, ברק) או להיות קשורות לפעילות אנושית (בטעות או בכוונה).
• יישובים ותשתיות: אובדן צל עצים כתוצאה מהרחבה ומהגברת השימוש בכבישים, ביישובים, באזורים עירוניים או בתשתיות בנויות (לא משויך לסיווגים אחרים).
• הפרעות טבעיות אחרות: אובדן כיסוי עצים כתוצאה מהפרעות טבעיות אחרות שאינן שריפות (לדוגמה, מפולות, התפרצויות של חרקים, נפתולי נהרות). אם אובדן כתוצאה מגורמים טבעיים מלווה ברישום של הצלה או חיטוי, הוא מסווג כרישום.

מגבלות: המוצר הזה לא מבחין בין אובדן של יער טבעי לבין עצים נטועים (למשל, מטעים, גידולים של עצים או מערכות של חקלאות יערנית). אובדן כיסוי העצים שמשויך לסיווגים חקלאות קבועה, סחורות בסיסיות ויישובים ותשתיות מייצג קירוב טוב של בירוא יערות (הסבה קבועה של יער לשימוש קרקע אחר), אבל לפעמים הסיווגים האלה עשויים לכלול כריתה של עצים נטועים. לדוגמה, פינוי של פרדס ושתילה מחדש שלו ייכללו בסיווג חקלאות קבועה, אבל לא ייחשבו כבירוא יערות של יער טבעי. באופן דומה, החלפה של יער טבעי במטעי סיבים מעץ לא נבדלת מקציר שגרתי במטעים קיימים שהוקמו לפני 2000, כי שניהם נכללים בסיווג של כריתת עצים.

המוצר הזה מציג את הגורם הדומיננטי בכל תא של קילומטר אחד לאורך כל התקופה. הוא לא מציג כמה דרייברים אם הם מופיעים באותה תא בקנה מידה קטן יותר, והוא גם לא מפרט את רצף הדרייברים אם כמה מהם התרחשו בזמנים שונים במהלך התקופה. בנוסף, היקף הנתונים האלה מוגבל לשיוך של גורמים לאובדן צל עצים כפי שממופה על ידי מוצר אובדן צל עצים Global Forest Change v1.10, ולכן הזיהוי של האובדן תלוי בדיוק של המוצר הזה.

תיאור מלא של השיטות, המפרטים הטכניים, ההגדרות, הדיוק והמגבלות זמין בפרסום: https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606. הנתונים זמינים גם להורדה ב-Zenodo וב-WRI Data Explorer.

תחום תדרים

תחום תדרים

גודל הפיקסל: 1,111.95 מטרים (כל הפסים)

שם	מינימום	מקסימום	קנה מידה	גודל הפיקסל	תיאור
classification	1	7		‫1,111.95 מטרים	הסבירות הגבוהה ביותר לסיווג על סמך הסתברויות גולמיות.
probability_1	0	250	0.004	‫1,111.95 מטרים	ההסתברות לסיווג 'חקלאות קבועה' (בסולם של [0-250]).
probability_2	0	250	0.004	‫1,111.95 מטרים	ההסתברות לסיווג 'סחורות בסיסיות' (בסולם של [0-250]).
probability_3	0	250	0.004	‫1,111.95 מטרים	ההסתברות לסיווג 'חקלאות נוודית' (בסולם של [0-250]).
probability_4	0	250	0.004	‫1,111.95 מטרים	ההסתברות של המחלקה Logging (התאמה לטווח [0-250]).
probability_5	0	250	0.004	‫1,111.95 מטרים	ההסתברות לסיווג 'שריפת יערות' (בסולם של [0-250]).
probability_6	0	250	0.004	‫1,111.95 מטרים	ההסתברות לסיווג 'יישובים ותשתיות' (בסולם של [0-250]).
probability_7	0	250	0.004	‫1,111.95 מטרים	ההסתברות לקטגוריה Other natural disturbances (הפרעות טבעיות אחרות) (בסולם של [0-250]).

טבלת סיווג של classification

ערך	צבע	תיאור
1	‎#E39D29	חקלאות קבועה
2	#E58074	סחורות קשות
3	#E9D700	חקלאות נוודית
4	#51A44E	רישום ביומן
5	#895128	Wildfire
6	#A354A0	פעולות סליקה ותשתית
7	#3A209A	הפרעות טבעיות אחרות

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

CC-BY-4.0

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים ביבליוגרפיים:

• 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, and N. האריס. 2025. ‫“Global Drivers of Forest Loss at 1 Km Resolution.” Environmental Research Letters 20 (7): 074027. doi:10.1088/1748-9326/add606

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

חשוב: ‫Earth Engine היא פלטפורמה לניתוח מדעי וויזואליזציה של נתונים גיאו-מרחביים בקנה מידה של פטה-בייטים. הפלטפורמה מיועדת לשימוש הציבור, לעסקים ולגופים ממשלתיים. השימוש ב-Earth Engine לצורכי מחקר, חינוך ומטרות צדקה הוא בחינם. כדי להתחיל, צריך להירשם לקבלת גישה ל-Earth Engine.

עורך קוד (JavaScript)

‫

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); 

פתיחה ב-Code Editor

WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0

קבוצת הנתונים הזו ממפה את הגורם הדומיננטי לאובדן צל עצים משנת 2001 עד 2022 ברחבי העולם ברזולוציה של 1 ק"מ. הנתונים נוצרו על ידי מכון World Resources Institute ‏ (WRI) ו-Google DeepMind, באמצעות מודל גלובלי של רשת נוירונים (ResNet) שאומן על סמך מדגם של נתונים שנאספו באמצעות פרשנות ויזואלית של …

projects/landandcarbon/assets/wri_gdm_drivers_forest_loss_1km/v1_2001_2022, agriculture,deforestation,forest,forest-biomass,google,landandcarbon,landuse,publisher-dataset,wri

2001-01-01T00:00:00Z/2023-01-01T00:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets