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- Proprietario del catalogo
- Land &Carbon Lab
- Disponibilità set di dati
- 2001-01-01T00:00:00Z–2026-01-01T00:00:00Z
- Produttore di set di dati
- World Resources Institute Google DeepMind
- Contatto
- Land &Carbon Lab
- Tag
Descrizione
Questo set di dati mappa il driver dominante della perdita di copertura arborea a livello globale dal 2001 al 2025 con una risoluzione di 1 km. I dati, prodotti dal World Resources Institute (WRI) e da Google DeepMind, sono stati sviluppati utilizzando un modello di rete neurale globale (ResNet) addestrato su un insieme di campioni raccolti tramite l'interpretazione visiva di immagini satellitari ad altissima risoluzione. Il modello ha utilizzato immagini satellitari (Landsat 7 e 8, Sentinel-2) e dati ausiliari per classificare sette categorie di driver: agricoltura permanente, materie prime, coltivazione itinerante, disboscamento, incendi boschivi, insediamenti e infrastrutture e altri disturbi naturali. Per stimare l'accuratezza della mappa è stato utilizzato un campione casuale stratificato indipendente raccolto tramite l'interpretazione di immagini satellitari ad altissima risoluzione.
Un driver è definito come la causa diretta della perdita di copertura arborea e può includere sia disturbi temporanei (naturali o antropogenici) sia la perdita permanente di copertura arborea dovuta a un cambiamento nell'uso del suolo non forestale (ad es. la deforestazione). Il driver dominante è definito come il driver diretto che ha causato la maggior parte della perdita di copertura arborea all'interno di ogni cella di 1 km nel periodo di tempo. Le classi sono definite come segue:
- Agricoltura permanente: perdita di copertura arborea permanente a lungo termine per l'agricoltura su piccola e grande scala. Sono incluse le colture arboree perenni, nonché i pascoli e le colture stagionali e i sistemi di coltivazione, che possono includere un periodo di riposo. Le attività agricole sono considerate "permanenti" se esistono prove visibili della loro persistenza dopo l'evento di perdita di copertura arborea e non fanno parte di un ciclo di coltivazione temporaneo.
- Materie prime: perdita dovuta alla creazione o all'espansione di infrastrutture minerarie o energetiche.
- Coltivazione itinerante: perdita di copertura arborea dovuta al disboscamento su piccola e media scala per la coltivazione temporanea, che viene poi abbandonata e seguita dalla ricrescita della foresta o della vegetazione secondaria.
- Disboscamento: attività di gestione forestale e disboscamento che si svolgono all'interno di foreste e piantagioni naturali o seminaturali gestite, spesso con prove di ricrescita o piantumazione forestale negli anni successivi. Include il disboscamento a taglio raso e selettivo, la creazione di strade forestali, il diradamento delle foreste e il disboscamento di recupero o sanitario.
- Incendi boschivi: perdita di copertura arborea dovuta a incendi senza conversione umana visibile o attività agricola successiva. Gli incendi possono essere causati da cause naturali (ad es. fulmini) o possono essere correlati ad attività umane (accidentali o intenzionali).
- Insediamenti e infrastrutture: perdita di copertura arborea dovuta all'espansione e all'intensificazione di strade, insediamenti, aree urbane o infrastrutture edili (non associate ad altre classi).
- Altri disturbi naturali: perdita di copertura arborea dovuta ad altri disturbi naturali non dovuti a incendi (ad es. frane, epidemie di insetti, meandri fluviali). Se la perdita dovuta a cause naturali è seguita da disboscamento di recupero o sanitario, viene classificata come disboscamento.
Limitazioni: questo prodotto non distingue tra la perdita di foresta naturale e alberi piantati (ad es. piantagioni, colture arboree o sistemi agroforestali). Sebbene la perdita di copertura arborea associata alle classi agricoltura permanente, materie prime e insediamenti e infrastrutture rappresenti un'approssimazione della deforestazione (conversione permanente della foresta in un altro uso del suolo), queste classi possono a volte includere il disboscamento di alberi piantati. Ad esempio, il disboscamento e la ripiantumazione di un frutteto sarebbero inclusi nella classe agricoltura permanente, ma non si tratta di deforestazione di una foresta naturale. Allo stesso modo, la sostituzione della foresta naturale con piantagioni di fibre di legno non viene distinta dal raccolto di routine all'interno delle piantagioni esistenti create prima del 2000, in quanto entrambe sono incluse nella classe di disboscamento.
Questo prodotto mostra il driver dominante in ogni cella di 1 km per l'intero periodo. Non mostra più driver se si verificano nella stessa cella a scale più piccole, né descrive in dettaglio la sequenza dei driver se si sono verificati più volte in momenti diversi del periodo. Inoltre, questi dati sono limitati all'attribuzione dei driver alla perdita di copertura arborea mappata dal prodotto di perdita di copertura arborea Global Forest Change v1.13 e, pertanto, il rilevamento della perdita è soggetto all'accuratezza di questo prodotto.
Per una descrizione completa dei metodi, delle specifiche tecniche, delle definizioni, dell'accuratezza e delle limitazioni, consulta la pubblicazione: https://doi.org/10.1088/1748-9326/add606. I dati sono disponibili anche per il download su Zenodo e il WRI Data Explorer.
Bande
Bande
Dimensioni in pixel: 1111,95 metri (tutte le bande)
| Nome | Min | Max | Scala | Dimensioni pixel | Descrizione |
|---|---|---|---|---|---|
classification |
1 | 7 | 1111,95 metri | Classe più probabile in base alle probabilità non elaborate. |
|
probability_1 |
0 | 250 | 0,004 | 1111,95 metri | Probabilità della classe "Agricoltura permanente" (scalata a [0-250]). |
probability_2 |
0 | 250 | 0,004 | 1111,95 metri | Probabilità della classe "Materie prime" (scalata a [0-250]). |
probability_3 |
0 | 250 | 0,004 | 1111,95 metri | Probabilità della classe "Coltivazione itinerante" (scalata a [0-250]). |
probability_4 |
0 | 250 | 0,004 | 1111,95 metri | Probabilità della classe "Disboscamento" (scalata a [0-250]). |
probability_5 |
0 | 250 | 0,004 | 1111,95 metri | Probabilità della classe "Incendi boschivi" (scalata a [0-250]). |
probability_6 |
0 | 250 | 0,004 | 1111,95 metri | Probabilità della classe "Insediamenti e infrastrutture" (scalata a [0-250]). |
probability_7 |
0 | 250 | 0,004 | 1111,95 metri | Probabilità della classe "Altri disturbi naturali" (scalata a [0-250]). |
Tabella delle classi di classificazione
| Valore | Colore | Descrizione |
|---|---|---|
| 1 | #E39D29 | Agricoltura permanente |
| 2 | #E58074 | Materie prime |
| 3 | #E9D700 | Coltivazione itinerante |
| 4 | #51A44E | Disboscamento |
| 5 | #895128 | Wildfire |
| 6 | #A354A0 | Insediamenti e infrastrutture |
| 7 | #3A209A | Altri disturbi naturali |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
Citazioni
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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Editor di codice (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);