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- Propriétaire du catalogue
- Land &Carbon Lab
- Disponibilité de l'ensemble de données
- 2001-01-01T00:00:00Z–2026-01-01T00:00:00Z
- Producteur de l'ensemble de données
- World Resources Institute Google DeepMind
- Contact
- Land &Carbon Lab
- Tags
Description
Cet ensemble de données cartographie le principal facteur de perte de couverture arborée à l'échelle mondiale entre 2001 et 2025, avec une résolution de 1 km. Produites par le World Resources Institute (WRI) et Google DeepMind, les données ont été développées à l'aide d' un modèle de réseau de neurones mondial (ResNet) entraîné sur un ensemble d'échantillons collectés par interprétation visuelle d'images satellite à très haute résolution. Le modèle a utilisé des images satellite (Landsat 7 et 8, Sentinel-2) et des données auxiliaires pour classer sept catégories de facteurs : agriculture permanente, matières premières, culture itinérante, exploitation forestière, incendies de forêt, établissements humains et infrastructures, et autres perturbations naturelles. Un échantillon aléatoire stratifié indépendant collecté par interprétation d'imagerie satellitaire à très haute résolution a été utilisé pour estimer la précision de la carte.
Un facteur est défini comme la cause directe de la perte de couverture arborée. Il peut inclure des perturbations temporaires (naturelles ou anthropiques) ou une perte permanente de couverture arborée due à un changement d'affectation des terres (déforestation, par exemple). Le facteur dominant est défini comme le facteur direct qui a causé la majorité de la perte de couverture arborée dans chaque cellule de 1 km au cours de la période. Les classes sont définies comme suit :
- Agriculture permanente : perte de couvert végétal permanente à long terme pour l'agriculture à petite et grande échelle. Cela inclut les cultures d'arbres pérennes, ainsi que les pâturages et les cultures saisonnières et les systèmes de culture, qui peuvent inclure une période de jachère. Les activités agricoles sont considérées comme "permanentes" s'il existe des preuves visibles qu'elles persistent après l'événement de perte de couverture arborée et ne font pas partie d'un cycle de culture temporaire.
- Matières premières : perte due à l'établissement ou à l'expansion d'infrastructures minières ou énergétiques.
- Culture itinérante : perte de couvert végétal due à un défrichement à petite ou moyenne échelle pour une culture temporaire qui est ensuite abandonnée et suivie d'une repousse de forêt ou de végétation secondaire.
- Exploitation forestière : activités de gestion et d'exploitation forestière se déroulant dans des forêts et des plantations gérées, naturelles ou semi-naturelles, souvent avec des preuves de repousse ou de plantation forestière au cours des années suivantes. Inclut l'exploitation à blanc et sélective, l'établissement de routes forestières, l'éclaircissement des forêts et l'exploitation de récupération ou d'assainissement.
- Incendies de forêt : perte de couvert végétal due à un incendie sans conversion humaine ni activité agricole visible par la suite. Les incendies peuvent être déclenchés par des causes naturelles (foudre, par exemple) ou être liés à des activités humaines (accidentelles ou délibérées).
- Établissements humains et infrastructures : perte de couverture arborée due à l'expansion et à l'intensification des routes, établissements humains, zones urbaines ou infrastructures bâties (non associées à d'autres classes).
- Autres perturbations naturelles : perte de couverture arborée due à d'autres perturbations naturelles non liées à des incendies (glissements de terrain, épidémies d'insectes, méandres de rivières, par exemple). Si la perte due à des causes naturelles est suivie d'une exploitation de récupération ou d'assainissement, elle est classée comme exploitation forestière.
Limites : Ce produit ne fait pas la distinction entre la perte de forêt naturelle et les arbres plantés (plantations, cultures d’arbres ou systèmes agroforestiers, par exemple). Bien que la perte de couverture arborée associée aux classes agriculture permanente, matières premières et établissements humains et infrastructures représente une approximation de la déforestation (conversion permanente de la forêt à une autre affectation des terres), ces classes peuvent parfois inclure le défrichement d'arbres plantés. Par exemple, le défrichement et la replantation d'un verger seraient inclus dans la classe agriculture permanente, mais ne constituent pas une déforestation d'une forêt naturelle. De même, le remplacement d'une forêt naturelle par des plantations de fibres de bois n'est pas distingué de la récolte de routine dans les plantations existantes établies avant 2000, car les deux sont inclus dans la classe d'exploitation forestière.
Ce produit indique le facteur dominant dans chaque cellule de 1 km sur l'ensemble de la période. Il n'indique pas plusieurs facteurs s'ils se produisent dans la même cellule à des échelles plus petites, ni la séquence des facteurs si plusieurs se sont produits à des moments différents au cours de la période. De plus, ces données sont limitées à l'attribution de facteurs à la perte de couverture arborée telle que cartographiée par le produit Global Forest Change v1.13, et la détection de la perte est donc soumise à la précision de ce produit.
Pour une description complète des méthodes, des spécifications techniques, des définitions, de la précision et des limites, veuillez consulter la publication : https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606. Les données sont également disponibles au téléchargement sur Zenodo et dans l'explorateur de données du WRI.
Bandes
Bandes
Taille des pixels : 1 111,95 mètres (toutes les bandes)
| Nom | Min | Max | Échelle | Taille des pixels | Description |
|---|---|---|---|---|---|
classification |
1 | 7 | 1 111,95 mètres | Classe la plus probable en fonction des probabilités brutes. |
|
probability_1 |
0 | 250 | 0,004 | 1 111,95 mètres | Probabilité de la classe "Agriculture permanente" (mise à l'échelle sur [0-250]). |
probability_2 |
0 | 250 | 0,004 | 1 111,95 mètres | Probabilité de la classe "Matières premières" (mise à l'échelle sur [0-250]). |
probability_3 |
0 | 250 | 0,004 | 1 111,95 mètres | Probabilité de la classe "Culture itinérante" (mise à l'échelle sur [0-250]). |
probability_4 |
0 | 250 | 0,004 | 1 111,95 mètres | Probabilité de la classe "Exploitation forestière" (mise à l'échelle sur [0-250]). |
probability_5 |
0 | 250 | 0,004 | 1 111,95 mètres | Probabilité de la classe "Incendies de forêt" (mise à l'échelle sur [0-250]). |
probability_6 |
0 | 250 | 0,004 | 1 111,95 mètres | Probabilité de la classe "Établissements humains et infrastructures" (mise à l'échelle sur [0-250]). |
probability_7 |
0 | 250 | 0,004 | 1 111,95 mètres | Probabilité de la classe "Autres perturbations naturelles" (mise à l'échelle sur [0-250]). |
Tableau des classes de classification
| Valeur | Couleur | Description |
|---|---|---|
| 1 | #E39D29 | Agriculture permanente |
| 2 | #E58074 | Matières premières |
| 3 | #E9D700 | Culture itinérante |
| 4 | #51A44E | Exploitation forestière |
| 5 | #895128 | Wildfire |
| 6 | #A354A0 | Établissements humains et infrastructures |
| 7 | #3A209A | Autres perturbations naturelles |
Conditions d'utilisation
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Citations
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. Harris. 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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Éditeur de code (JavaScript)
Map.setCenter(-9.22,20.65,3) var drivers = ee.Image('projects/landandcarbon/assets/wri_gdm_drivers_forest_loss_1km/v1_3_2001_2025'); 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, 2001-2025'); 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);