Этот набор данных является частью каталога издателей и не управляется Google Earth Engine. Для сообщения об ошибках обращайтесь в Land & Carbon Lab или просмотрите другие наборы данных из каталога Land & Carbon Lab. Узнайте больше о наборах данных издателей .
- Владелец каталога
- Лаборатория земли и углерода
- Доступность набора данных
- 2001-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- Производитель наборов данных
- Институт мировых ресурсов Google DeepMind
- Контакт
- Лаборатория земли и углерода
- Теги
Описание
Этот набор данных отображает основные факторы, приводящие к потере лесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2022 год, с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных путем визуальной интерпретации спутниковых снимков сверхвысокого разрешения. Модель использовала спутниковые снимки (Landsat 7 и 8, Sentinel-2) и вспомогательные данные для классификации семи категорий факторов: постоянное сельское хозяйство, сырьевые товары, подсечно-огневое земледелие, лесозаготовки, лесные пожары, населенные пункты и инфраструктура, а также другие природные катаклизмы. Для оценки точности карты использовалась независимая стратифицированная случайная выборка, собранная путем интерпретации спутниковых снимков сверхвысокого разрешения.
Под фактором , вызывающим потерю древесного покрова, понимается непосредственная причина этого явления, которая может включать как временные нарушения (естественные или антропогенные), так и постоянную потерю древесного покрова в результате изменения землепользования на нелесное (например, вырубка лесов). Доминирующим фактором считается тот, который непосредственно привел к большей части потери древесного покрова в каждой ячейке размером 1 км за рассматриваемый период времени. Классы определяются следующим образом:
- Постоянное земледелие: Долгосрочная, постоянная потеря лесного покрова в сельском хозяйстве малого и крупного масштаба. Это включает многолетние древесные культуры, а также пастбища, сезонные культуры и системы земледелия, которые могут включать период залежи. Сельскохозяйственная деятельность считается «постоянной», если имеются видимые доказательства того, что она продолжается после потери лесного покрова и не является частью временного цикла обработки земли.
- Твердые сырьевые товары: потери, вызванные созданием или расширением горнодобывающей или энергетической инфраструктуры.
- Подсечно-огневое земледелие: потеря древесного покрова в результате мелкомасштабной и среднемасштабной вырубки лесов для временного возделывания земель, которое впоследствии прекращается, и последующего восстановления вторичного леса или растительности.
- Лесозаготовка: Лесохозяйственная деятельность и лесозаготовительные работы, проводимые в управляемых, естественных или полуестественных лесах и плантациях, часто с признаками восстановления лесного покрова или посадки деревьев в последующие годы. Включает сплошную и выборочную вырубку, строительство лесовозных дорог, прореживание лесов, а также санитарную или восстановительную лесозаготовку.
- Лесной пожар: Потеря древесного покрова в результате пожара без видимой последующей антропогенной деятельности или сельскохозяйственной работы. Пожары могут быть вызваны природными причинами (например, молнией) или связаны с деятельностью человека (случайно или преднамеренно).
- Населенные пункты и инфраструктура: Потеря древесного покрова в результате расширения и интенсификации дорог, населенных пунктов, городских территорий или построенной инфраструктуры (не связана с другими классами).
- Другие природные катаклизмы: потеря древесного покрова в результате других природных катаклизмов, не связанных с пожарами (например, оползни, вспышки численности насекомых, извилистость рек). Если за потерей древесного покрова по природным причинам следует санитарная или санитарная вырубка леса, это классифицируется как лесозаготовка.
Ограничения : Данный продукт не различает потерю естественного леса и посадок деревьев (например, плантаций, древесных культур или агролесоводческих систем). Хотя потеря лесного покрова, связанная с классами постоянного сельского хозяйства , сырьевых товаров , населенных пунктов и инфраструктуры, представляет собой приблизительное отражение обезлесения (постоянное преобразование леса в другой вид землепользования), эти классы иногда могут включать вырубку посаженных деревьев. Например, вырубка и повторная посадка фруктового сада будут включены в класс постоянного сельского хозяйства , но не являются обезлесением естественного леса. Аналогично, замена естественного леса плантациями древесного волокна не отличается от обычной вырубки в существующих плантациях, созданных до 2000 года, поскольку и то, и другое включено в класс лесозаготовок.
Данный продукт отображает основной фактор, влияющий на потерю лесного покрова, в каждой ячейке размером 1 км за весь рассматриваемый период. Он не отображает несколько факторов, влияющих на потерю, если они встречаются в одной ячейке в меньшем масштабе, а также не детализирует последовательность факторов, если несколько факторов возникали в разное время в течение периода. Кроме того, эти данные ограничены по своему охвату определением факторов, влияющих на потерю лесного покрова, как это показано в продукте Global Forest Change v1.10 , поэтому обнаружение потери зависит от точности этого продукта.
Полное описание методов, технических характеристик, определений, точности и ограничений см. в публикации : https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606 . Данные также доступны для загрузки на Zenodo и WRI Data Explorer .
Группы
Группы
Размер пикселя: 1111,95 метров (все диапазоны)
| Имя | Мин | Макс | Шкала | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|---|---|
classification | 1 | 7 | 1111,95 метров | Наиболее вероятный класс, основанный на чистых вероятностях. | |
probability_1 | 0 | 250 | 0,004 | 1111,95 метров | Вероятность принадлежности к классу "Постоянное земледелие" (шкала от 0 до 250). |
probability_2 | 0 | 250 | 0,004 | 1111,95 метров | Вероятность принадлежности к классу "Твердые товары" (масштабируется в диапазоне [0-250]). |
probability_3 | 0 | 250 | 0,004 | 1111,95 метров | Вероятность принадлежности к классу "Подсечно-огневое земледелие" (масштабируется в диапазоне [0-250]). |
probability_4 | 0 | 250 | 0,004 | 1111,95 метров | Вероятность принадлежности к классу "Ведение логов" (масштабируется в диапазоне [0-250]). |
probability_5 | 0 | 250 | 0,004 | 1111,95 метров | Вероятность попадания в категорию «Лесной пожар» (масштабируется в диапазоне [0-250]). |
probability_6 | 0 | 250 | 0,004 | 1111,95 метров | Вероятность принадлежности к классу «Населенные пункты и инфраструктура» (шкала от 0 до 250). |
probability_7 | 0 | 250 | 0,004 | 1111,95 метров | Вероятность отнесения к категории «Другие стихийные бедствия» (шкала от 0 до 250). |
классификация Таблица классов
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 1 | #E39D29 | Постоянное земледелие |
| 2 | #E58074 | Твердые сырьевые товары |
| 3 | #E9D700 | Подсечно-огневое земледелие |
| 4 | #51A44E | Ведение журнала |
| 5 | #895128 | Лесной пожар |
| 6 | #A354A0 | Населенные пункты и инфраструктура |
| 7 | #3A209A | Другие стихийные бедствия |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Цитаты
Симс, М.Дж., Р. Станимирова, А. Райчук, М. Нойманн, Дж. Рихтер, Ф. Фоллетт, Дж. Маккарти, К. Листер, К. Рэндл, Л. Слоат, Е. Есипова, Дж. Юпитер, К. Стэнтон, Д. Моррис, К.М. Слей, Д. Пурвес и Н. Харрис. 2025. «Глобальные факторы потери лесов с разрешением 1 км». Environmental Research Letters 20 (7): 074027. doi:10.1088/1748-9326/add606
Исследуйте мир с помощью Earth Engine.
Редактор кода (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);