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

projects/landandcarbon/assets/wri_gdm_drivers_forest_loss_1km/v1_2001_2022
thông tin

Tập dữ liệu này thuộc Danh mục của nhà xuất bản và không do Google Earth Engine quản lý. Liên hệ với Land & Carbon Lab để báo cáo lỗi hoặc xem thêm các tập dữ liệu trong Danh mục Land & Carbon Lab. Tìm hiểu thêm về Tập dữ liệu của nhà xuất bản.

Chủ sở hữu danh mục
Land & Carbon Lab
Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
2001-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
Nhà cung cấp tập dữ liệu
Thông tin liên hệ
Land & Carbon Lab
Đoạn mã Earth Engine
ee.Image("projects/landandcarbon/assets/wri_gdm_drivers_forest_loss_1km/v1_2001_2022")
Thẻ
nông nghiệp phá rừng rừng sinh khối rừng google landandcarbon sử dụng đất tập dữ liệu của nhà xuất bản wri

Mô tả

Tập dữ liệu này lập bản đồ nguyên nhân chính gây mất độ che phủ của cây từ năm 2001 đến năm 2022 trên toàn cầu ở độ phân giải 1 km. Dữ liệu này do Viện Tài nguyên Thế giới (WRI) và Google DeepMind tạo ra bằng cách sử dụng một mô hình mạng nơ-ron toàn cầu (ResNet) được huấn luyện trên một tập hợp mẫu thu thập được thông qua việc diễn giải bằng hình ảnh đối với hình ảnh vệ tinh có độ phân giải rất cao. Mô hình này sử dụng hình ảnh vệ tinh (Landsat 7 và 8, Sentinel-2) và dữ liệu phụ trợ để phân loại 7 danh mục tác nhân: nông nghiệp lâu dài, hàng hoá cứng, canh tác du canh, khai thác gỗ, cháy rừng, khu dân cư và cơ sở hạ tầng, cũng như các yếu tố tự nhiên khác. Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng độc lập được thu thập thông qua việc diễn giải hình ảnh vệ tinh có độ phân giải rất cao đã được dùng để ước tính độ chính xác của bản đồ.

Tác nhân được định nghĩa là nguyên nhân trực tiếp gây mất độ che phủ của cây và có thể bao gồm cả các yếu tố gây xáo trộn tạm thời (tự nhiên hoặc do con người) hoặc mất độ che phủ của cây vĩnh viễn do thay đổi mục đích sử dụng đất sang mục đích không phải là rừng (ví dụ: phá rừng). Trình điều khiển chính được xác định là trình điều khiển trực tiếp gây ra phần lớn tình trạng mất độ che phủ của cây trong mỗi ô 1 km trong khoảng thời gian. Các lớp được xác định như sau:

  • Nông nghiệp lâu dài: Mất lớp phủ cây lâu dài, vĩnh viễn cho nông nghiệp quy mô nhỏ đến quy mô lớn. Trong đó có cả cây trồng lâu năm, cũng như đồng cỏ và cây trồng theo mùa và hệ thống trồng trọt, có thể bao gồm cả thời gian bỏ hoang. Hoạt động nông nghiệp được coi là "vĩnh viễn" nếu có bằng chứng rõ ràng cho thấy hoạt động đó vẫn tiếp diễn sau sự kiện mất độ che phủ của cây và không phải là một phần của chu kỳ canh tác tạm thời.
  • Hàng hoá thô: Tổn thất do việc xây dựng hoặc mở rộng cơ sở hạ tầng khai thác mỏ hoặc năng lượng.
  • Du canh du cư: Mất độ che phủ của cây do việc chặt phá ở quy mô nhỏ đến trung bình để canh tác tạm thời, sau đó bỏ hoang và tiếp theo là sự tái sinh của rừng thứ sinh hoặc thảm thực vật.
  • Khai thác gỗ: Hoạt động quản lý rừng và khai thác gỗ diễn ra trong các khu rừng và đồn điền tự nhiên, bán tự nhiên hoặc được quản lý, thường có bằng chứng về việc tái sinh hoặc trồng rừng trong những năm tiếp theo. Bao gồm việc khai thác gỗ hoàn toàn và khai thác gỗ chọn lọc, xây dựng đường khai thác gỗ, tỉa thưa rừng và khai thác gỗ để thu hồi hoặc vệ sinh.
  • Cháy rừng: Mất độ che phủ của cây do cháy mà không có hoạt động chuyển đổi của con người hoặc hoạt động nông nghiệp nào sau đó. Hoả hoạn có thể bắt nguồn từ các nguyên nhân tự nhiên (ví dụ: sét) hoặc có thể liên quan đến các hoạt động của con người (vô tình hoặc cố ý).
  • Khu dân cư và cơ sở hạ tầng: Mất độ che phủ của cây do việc mở rộng và tăng cường đường, khu dân cư, khu vực đô thị hoặc cơ sở hạ tầng xây dựng (không liên quan đến các lớp khác).
  • Các yếu tố tự nhiên khác: Mất độ che phủ của cây do các yếu tố tự nhiên khác không phải cháy rừng (ví dụ: lở đất, dịch hại do côn trùng, dòng sông uốn khúc). Nếu tổn thất do nguyên nhân tự nhiên được theo dõi bằng hoạt động khai thác gỗ để thu hồi hoặc vệ sinh, thì tổn thất đó được phân loại là hoạt động quản lý rừng.

Hạn chế: Sản phẩm này không phân biệt giữa việc mất rừng tự nhiêncây trồng (ví dụ: đồn điền, cây trồng hoặc hệ thống nông lâm kết hợp). Mặc dù tình trạng mất độ che phủ của cây liên quan đến các lớp nông nghiệp lâu dài, hàng hoá thôkhu dân cư và cơ sở hạ tầng thể hiện gần đúng tình trạng phá rừng (chuyển đổi vĩnh viễn rừng thành mục đích sử dụng đất khác), nhưng đôi khi các lớp này có thể bao gồm việc chặt cây trồng. Ví dụ: việc dọn dẹp và trồng lại một vườn cây ăn quả sẽ thuộc lớp nông nghiệp lâu dài, nhưng không phải là hoạt động phá rừng tự nhiên. Tương tự, việc thay thế rừng tự nhiên bằng các đồn điền trồng sợi gỗ không được phân biệt với hoạt động khai thác thông thường trong các đồn điền hiện có được thành lập trước năm 2000, vì cả hai đều được đưa vào lớp khai thác gỗ.

Sản phẩm này cho thấy yếu tố chi phối trong mỗi ô 1 km trong toàn bộ khoảng thời gian. Bản đồ này không cho thấy nhiều người lái xe nếu họ xuất hiện trong cùng một ô ở quy mô nhỏ hơn, cũng như không nêu chi tiết trình tự của người lái xe nếu có nhiều người lái xe xuất hiện ở các thời điểm khác nhau trong khoảng thời gian đó. Ngoài ra, phạm vi của những dữ liệu này bị giới hạn trong việc quy kết các yếu tố thúc đẩy tình trạng mất độ che phủ của cây theo bản đồ do sản phẩm mất độ che phủ của cây Global Forest Change phiên bản 1.10 cung cấp. Do đó, việc phát hiện tình trạng mất độ che phủ phụ thuộc vào độ chính xác của sản phẩm đó.

Để xem nội dung mô tả đầy đủ về các phương pháp, thông số kỹ thuật, định nghĩa, độ chính xác và các hạn chế, vui lòng xem ấn phẩm: https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606. Bạn cũng có thể tải dữ liệu này xuống trên ZenodoWRI Data Explorer.

Băng tần

Kích thước điểm ảnh
1111,95 mét

Băng tần

Tên Phút Tối đa Tỷ lệ Kích thước pixel Mô tả
classification 1 7 mét

Lớp có khả năng cao nhất dựa trên xác suất thô.

probability_1 0 250 0,004 mét

Xác suất của lớp "Nông nghiệp lâu dài" (được chia tỷ lệ thành [0-250]).

probability_2 0 250 0,004 mét

Xác suất của lớp "Hàng hoá cứng" (được điều chỉnh theo [0-250]).

probability_3 0 250 0,004 mét

Xác suất của lớp "Du canh" (được điều chỉnh theo [0-250]).

probability_4 0 250 0,004 mét

Xác suất của lớp "Logging" (được chia tỷ lệ thành [0-250]).

probability_5 0 250 0,004 mét

Xác suất của lớp "Cháy rừng" (được điều chỉnh theo thang [0-250]).

probability_6 0 250 0,004 mét

Xác suất của lớp "Khu dân cư và cơ sở hạ tầng" (được điều chỉnh theo thang [0-250]).

probability_7 0 250 0,004 mét

Xác suất của lớp "Các hiện tượng tự nhiên khác" (được điều chỉnh theo [0-250]).

Bảng phân loại

Giá trị Màu Mô tả
1 #E39D29

Nông nghiệp bền vững

2 #E58074

Hàng hoá cứng

3 #E9D700

Luân canh

4 #51A44E

Ghi nhật ký

5 #895128

Cháy rừng

6 #A354A0

Khu dân cư và cơ sở hạ tầng

7 #3A209A

Các yếu tố tự nhiên khác

Điều khoản sử dụng

Điều khoản sử dụng

CC-BY-4.0

Trích dẫn

Trích dẫn:
  • 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. và Harris, N. (2025). Các yếu tố toàn cầu gây mất rừng ở độ phân giải 1 km. Environmental Research Letters. doi:10.1088/1748-9326/add606

Khám phá bằng Earth Engine

Trình soạn thảo mã (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); 
Mở trong Trình soạn thảo mã