यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, Land & Carbon Lab से संपर्क करें. इसके अलावा, Land & Carbon Lab के कैटलॉग से ज़्यादा डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- Land & Carbon Lab
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2001-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- डेटासेट उपलब्ध करवाने वाली कंपनी
- World Resources Institute Google DeepMind
- संपर्क
- Land & Carbon Lab
- टैग
ब्यौरा
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2022 तक दुनिया भर में पेड़ों की कटाई की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटा 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे तैयार करने के लिए, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल किया गया है. इस मॉडल को, बहुत ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज की विज़ुअल व्याख्या के ज़रिए इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है. इस मॉडल ने सैटलाइट से मिली इमेज (Landsat 7 और 8, Sentinel-2) और सहायक डेटा का इस्तेमाल करके, सात कैटगरी में बदलावों को क्लासिफ़ाई किया: स्थायी कृषि, हार्ड कमोडिटी, झूम खेती, लॉगिंग, जंगल में लगने वाली आग, बस्तियां और बुनियादी ढांचा, और अन्य प्राकृतिक आपदाएं. मैप की सटीकता का अनुमान लगाने के लिए, बहुत ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज की व्याख्या के ज़रिए इकट्ठा किए गए, स्वतंत्र स्तरित रैंडम सैंपल का इस्तेमाल किया गया था.
ड्राइवर को पेड़ के आवरण के नुकसान की सीधी वजह के तौर पर परिभाषित किया जाता है.इसमें अस्थायी गड़बड़ियां (प्राकृतिक या मानवजनित) या वन भूमि के इस्तेमाल में बदलाव की वजह से पेड़ के आवरण का स्थायी नुकसान शामिल हो सकता है. जैसे, वन कटाई. सबसे ज़्यादा असर डालने वाली वजह का मतलब, ऐसी वजह से है जिसकी वजह से किसी समयावधि में, हर एक किलोमीटर के सेल में सबसे ज़्यादा पेड़ काटे गए. क्लास इस तरह से तय की जाती हैं:
- स्थायी कृषि: छोटे से लेकर बड़े पैमाने पर की जाने वाली खेती के लिए, लंबे समय तक और हमेशा के लिए पेड़ों का आवरण खत्म हो जाना. इसमें बारहमासी पेड़ की फ़सलें, चारागाह, और मौसमी फ़सलें शामिल हैं. साथ ही, इसमें फ़सल उगाने के ऐसे सिस्टम भी शामिल हैं जिनमें कुछ समय के लिए खेत को खाली छोड़ दिया जाता है. खेती से जुड़ी गतिविधियों को "स्थायी" तब माना जाता है, जब पेड़ के आवरण के नुकसान के बाद भी उनके जारी रहने का सबूत दिखता हो. साथ ही, वे कुछ समय के लिए की जाने वाली खेती का हिस्सा न हों.
- हार्ड कमोडिटीज: खनन या ऊर्जा अवसंरचना की स्थापना या विस्तार के कारण होने वाली हानि।
- घुमंतू खेती: अस्थायी खेती के लिए छोटे से लेकर मध्यम स्तर तक की गई साफ़ाई की वजह से, पेड़ों के घनत्व में कमी. बाद में, इस जगह पर खेती नहीं की जाती है और यहां फिर से सेकंडरी फ़ॉरेस्ट या वनस्पति उग जाती है.
- लकड़ी काटना: मैनेज किए गए, प्राकृतिक या कुछ-कुछ प्राकृतिक जंगलों और बागानों में वन प्रबंधन और लकड़ी काटने की गतिविधियां. अक्सर, इनमें अगले सालों में जंगल के फिर से बढ़ने या पेड़ लगाने के सबूत मिलते हैं. इसमें पूरी तरह से कटाई और चुनिंदा कटाई, लकड़ी ढोने के लिए सड़कों का निर्माण, जंगल की कटाई, और बचाव या स्वच्छता के लिए कटाई शामिल है.
- जंगल में लगी आग: आग की वजह से पेड़ों का नुकसान हुआ हो. साथ ही, आग लगने के बाद, इंसानी गतिविधियों या खेती की वजह से कोई बदलाव न हुआ हो. आग लगने की वजहें प्राकृतिक हो सकती हैं. जैसे, बिजली गिरना. इसके अलावा, यह इंसानी गतिविधियों से भी जुड़ी हो सकती है. जैसे, गलती से या जान-बूझकर आग लगाना.
- बस्तियां और इंफ़्रास्ट्रक्चर: सड़कों, बस्तियों, शहरी इलाकों या बने हुए इंफ़्रास्ट्रक्चर (अन्य क्लास से जुड़ा नहीं) के विस्तार और घनत्व की वजह से पेड़-पौधों का नुकसान.
- प्राकृतिक आपदाओं की अन्य वजहें: आग के अलावा, अन्य प्राकृतिक आपदाओं की वजह से पेड़ों का नुकसान होना. जैसे, भूस्खलन, कीड़े-मकोड़ों का हमला, नदी का रास्ता बदलना. अगर प्राकृतिक वजहों से होने वाले नुकसान के बाद, सामान को ठीक करने या साफ़-सफ़ाई करने की जानकारी लॉग की जाती है, तो इसे लॉगिंग के तौर पर क्लासिफ़ाई किया जाता है.
सीमाएं: यह प्रॉडक्ट, प्राकृतिक जंगल और लगाए गए पेड़ों (जैसे, बागान, पेड़ वाली फ़सलें या एग्रोफ़ॉरेस्ट्री सिस्टम) के नुकसान के बीच अंतर नहीं करता है. जबकि स्थायी कृषि, कठोर वस्तुएँ, और बस्तियाँ और बुनियादी ढाँचा वर्गों से जुड़ा वृक्ष आवरण नुकसान वनों की कटाई (वन का किसी अन्य भूमि उपयोग के लिए स्थायी रूपांतरण) के लगभग समान है, इन वर्गों में कभी-कभी लगाए गए पेड़ों की सफाई भी शामिल हो सकती है। उदाहरण के लिए, किसी बाग़ को साफ़ करके दोबारा पेड़ लगाने को स्थायी कृषि क्लास में शामिल किया जाएगा. हालांकि, इसे प्राकृतिक जंगल की कटाई नहीं माना जाता. इसी तरह, लकड़ी के फ़ाइबर के लिए लगाए गए पेड़ों के बागान से प्राकृतिक जंगल को बदलने को, साल 2000 से पहले लगाए गए मौजूदा बागानों में सामान्य कटाई से अलग नहीं माना जाता. ऐसा इसलिए, क्योंकि इन दोनों को लॉगिंग क्लास में शामिल किया जाता है.
यह प्रॉडक्ट, पूरी अवधि के दौरान हर एक किलोमीटर के सेल में सबसे ज़्यादा असर डालने वाले ड्राइवर को दिखाता है. अगर एक ही सेल में कम स्केल पर कई ड्राइवर मौजूद हैं, तो यह उन्हें नहीं दिखाता. साथ ही, अगर समयावधि के दौरान अलग-अलग समय पर कई ड्राइवर मौजूद हैं, तो यह उनके क्रम के बारे में भी जानकारी नहीं देता. इसके अलावा, ये डेटा सिर्फ़ उन वजहों के बारे में बताते हैं जिनकी वजह से पेड़ कम हुए हैं. यह जानकारी, Global Forest Change v1.10 के ट्री कवर लॉस प्रॉडक्ट से मैप की गई है. इसलिए, पेड़ कम होने की वजहों का पता लगाने के लिए, इस प्रॉडक्ट की सटीकता पर निर्भर रहना पड़ता है.
तरीकों, तकनीकी खासियतों, परिभाषाओं, सटीकता, और सीमाओं के बारे में पूरी जानकारी के लिए, कृपया यह पब्लिकेशन देखें: https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606. यह डेटा, Zenodo और WRI Data Explorer पर भी डाउनलोड करने के लिए उपलब्ध है.
बैंड
पिक्सल का साइज़
1111.95 मीटर
बैंड
| नाम | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | स्केल | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
classification |
1 | 7 | मीटर | कच्ची संभावनाओं के आधार पर सबसे संभावित क्लास. |
|
probability_1 |
0 | 250 | 0.004 | मीटर | "स्थायी कृषि" क्लास की संभावना (0 से 250 के बीच स्केल की गई). |
probability_2 |
0 | 250 | 0.004 | मीटर | "हार्ड कमोडिटीज" वर्ग की संभावना ([0-250] तक स्केल की गई)। |
probability_3 |
0 | 250 | 0.004 | मीटर | "शिफ़्टिंग कल्टिवेशन" क्लास की संभावना (0 से 250 के बीच). |
probability_4 |
0 | 250 | 0.004 | मीटर | "Logging" क्लास की संभावना (इसे [0-250] के हिसाब से स्केल किया गया है). |
probability_5 |
0 | 250 | 0.004 | मीटर | "जंगल में आग" क्लास की संभावना (0 से 250 के बीच स्केल की गई). |
probability_6 |
0 | 250 | 0.004 | मीटर | "बस्तियां और बुनियादी ढांचा" क्लास की संभावना (0 से 250 के बीच). |
probability_7 |
0 | 250 | 0.004 | मीटर | "अन्य प्राकृतिक गड़बड़ियां" क्लास की संभावना (इसे [0-250] के हिसाब से स्केल किया गया है). |
कैटगरी के हिसाब से क्लास टेबल
| मान | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 1 | #E39D29 | स्थायी कृषि |
| 2 | #E58074 | कठोर वस्तुएं |
| 3 | #E9D700 | स्थानांतरित खेती |
| 4 | #51A44E | लॉग इन हो रहा है |
| 5 | #895128 | Wildfire |
| 6 | #A354A0 | सेटलमेंट और इन्फ़्रास्ट्रक्चर |
| 7 | #3A209A | प्राकृतिक रूप से होने वाली अन्य गड़बड़ियां |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
उद्धरण
सिम्स, एम॰जे॰, आर॰ स्टैनिमिरोवा, ए. Raichuk, M. न्यूमन, जे. रिक्टर, एफ़॰ फ़ोलेट, जे॰ मैकार्थी, के. लिस्टर, सी॰ रैंडल, एल॰ स्लोट, ई. एसिपोवा, जे. Jupiter, C. स्टैंटन, डी. मॉरिस, सी॰एम॰ स्ले, डी॰ Purves, and N. हैरिस. 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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कोड एडिटर (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);