এই ডেটাসেট প্রকাশক ক্যাটালগের অংশ এবং Google Earth Engine দ্বারা ম্যানেজ করা হয় না। সমস্যার জন্য contato@mapbiomas.org-এ যোগাযোগ করুন অথবা MapBiomas ক্যাটালগ থেকে আরও ডেটাসেট দেখুন। প্রকাশকের ডেটাসেট সম্পর্কে আরও জানুন।
- ক্যাটালগের মালিক
- MapBiomas
- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রোডিউসার
- MapBiomas
- যোগাযোগ
- contato@mapbiomas.org
- ট্যাগ
বিবরণ
ব্রাজিলের জন্য MapBiomas ল্যান্ড ইউজ ও ল্যান্ড কভার (LULC) ডেটাসেট প্রতি বছর MapBiomas প্রোজেক্টের মাধ্যমে তৈরি করা হয়। এর জন্য Landsat স্যাটেলাইট ইমেজ ও মেশিন লার্নিং ক্লাসিফিকেশন টেকনিক ব্যবহার করা হয়। এই ডেটাসেট ৩০-মিটার রেজোলিউশনে সামঞ্জস্যপূর্ণ, থিমেটিক্যালি বিস্তারিত ম্যাপ প্রদান করে, যা একাধিক দশক কভার করে এবং প্রতি বছর আপডেট করা হয়।
সংগ্রহের প্রতিটি ছবিতে বার্ষিক ল্যান্ড কভার ক্লাসিফিকেশন থাকে, যেখানে পিক্সেল ভ্যালু ল্যান্ড কভারের বিভিন্ন ক্লাসকে দেখায়, যেমন বন, কৃষি, চারণভূমি, জলাশয় এবং শহুরে এলাকা। শ্রেণীবিভাগের লেজেন্ডকে সব বছরের জন্য স্ট্যান্ডার্ডাইজ ও বজায় রাখা হয়, যার ফলে ল্যান্ড ব্যবহারের পরিবর্তন, বন উজাড়, পুনর্বনায়ন ও অন্যান্য ল্যান্ডস্কেপ ডায়নামিক্সের মাল্টি-টেম্পোরাল বিশ্লেষণ করা সম্ভব হয়।
Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 ও 9 (OLI/TIRS) সারফেস রিফ্লেক্ট্যান্স ডেটার উপর ভিত্তি করে এই ক্লাসিফিকেশন করা হয়, যা প্রতি বছরের জন্য ক্লাউড-ফ্রি কম্পোজিট তৈরি করতে প্রিপ্রসেস ও মোজাইক করা হয়। শ্রেণিবিভাগ করার প্রসেসে অটোমেটেড ডিসিশন ট্রি অন্তর্ভুক্ত থাকে যা রেফারেন্স স্যাম্পেলের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত হয় এবং এর সাথে আঞ্চলিক বিশেষজ্ঞদের দ্বারা ম্যানুয়াল যাচাইকরণও করা হয়।
প্রতিটি ছবিতে "শ্রেণীবিভাগ" নামে একটি ব্যান্ড রয়েছে, যা নির্দিষ্ট বছর, সংস্করণ এবং সংগ্রহ আইডির জন্য ল্যান্ড কভার শ্রেণীবিভাগকে উপস্থাপন করে।
আরও তথ্য, শ্রেণীবিন্যাস সংক্রান্ত লেজেন্ড, পদ্ধতি ও নির্ভুলতা মূল্যায়ন সম্পর্কে জানতে, MapBiomas ওয়েবসাইট দেখুন।
ক্লাসের ভ্যালু ব্যাখ্যা করার জন্য ক্লাসিফিকেশন লেজেন্ডের সাথে পরামর্শ করার জন্য সাজেস্ট করা হয়। মনে রাখবেন যে MapBiomas বিচ্ছিন্ন শ্রেণিবিন্যাস ম্যাপ প্রদান করে, সম্ভাবনা নয়। এই ম্যাপগুলি ম্যাপ ট্রানজিশন, টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ এবং ল্যান্ড পলিসি মনিটরিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৩০ মিটার (সব ব্যান্ড)
| নাম | পিক্সেলের সাইজ | বিবরণ |
|---|---|---|
classification |
৩০ মিটার | MapBiomas লিজেন্ড ক্লাসের সাথে সম্পর্কিত পূর্ণসংখ্যার মান সহ জমি ব্যবহার এবং জমি কভারের শ্রেণীবিভাগ। |
শ্রেণীবিভাগ ক্লাস টেবিল
| মান | রঙ | বিবরণ |
|---|---|---|
| 1 | #1f8d49 | বন |
| 3 | #1f8d49 | বনভূমি গঠন |
| 4 | #7dc975 | সাভানা ফর্মেশন |
| 5 | #04381d | Mangrove |
| 6 | #০০৭৭৮৫ | বন্যাপ্রবণ বনভূমি |
| 9 | #7a5900 | বনভূমি রোপণ |
| 10 | #d6bc74 | তৃণজাতীয় ও গুল্মজাতীয় গাছপালা |
| 11 | #৫১৯৭৯৯ | জলাভূমি |
| 12 | #d6bc74 | ঘাসজমি |
| 14 | #ffefc3 | চাষবাস |
| 15 | #edde8e | চারণভূমি |
| 18 | #e974ed | কৃষি |
| ১৯ | #c27ba0 | অস্থায়ী ফসল |
| 20 | #db7093 | আখ |
| 21 | #ffefc3 | ব্যবহারের মোজাইক |
| 22 | #d4271e | গাছপালা নেই এমন এলাকা |
| 23 | #ffa07a | সমুদ্র সৈকত, বালিয়াড়ি ও বালির স্পট |
| 24 | #d4271e | শহুরে এলাকা |
| 25 | #db4d4f | অন্যান্য গাছপালাহীন এলাকা |
| 26 | #2532e4 | জল |
| ২৯ | #ffaa5f | পাথুরে আউটক্রপ |
| ৩০ | #9c0027 | মাইনিং |
| ৩১ | #০৯১০৭৭ | অ্যাকোয়াকালচার |
| ৩২ | #fc8114 | হাইপারস্যালাইন টাইডাল ফ্ল্যাট |
| ৩৩ | #2532e4 | নদী, লেক ও মহাসাগর |
| ৩৫ | #9065d0 | পাম তেল |
| ৩৬ | #d082de | বহুবর্ষজীবী ফসল |
| ৩৯ | #f5b3c8 | সয়াবিন |
| 40 | #c71585 | রাইস |
| ৪১ | #f54ca9 | অন্যান্য সাময়িক ফসল |
| 46 | #d68fe2 | কফি |
| ৪৭ | #9932cc | Citrus |
| 48 | #e6ccff | অন্যান্য বহুবর্ষজীবী ফসল |
| ৪৯ | #02d659 | গাছপালা সহ বালির চর |
| 50 | #ad5100 | তৃণজাতীয় বালুচর গাছপালা |
| ৬২ | #ff69b4 | Cotton (বিটা) |
| 75 | #c12100 | ফটোভোল্টিক পাওয়ার প্ল্যান্ট (বিটা) |
ছবির প্রপার্টি
ছবির প্রপার্টি
| নাম | ধরন | বিবরণ |
|---|---|---|
| বছর | INT | ল্যান্ড ব্যবহার ও ল্যান্ড কভারের শ্রেণীবিভাগের বছর। |
| ভার্সন | STRING | জমির ব্যবহার ও জমির কভারের শ্রেণীবিভাগের ভার্সন। |
| collection_id | ডবল সাইজ | ল্যান্ড ব্যবহার ও ল্যান্ড কভার ক্লাসিফিকেশনের কালেকশন শনাক্তকারী। |
ব্যবহারের শর্তাদি
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
Souza et al. (2020) – Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth Engine – Remote Sensing, Volume 12, Issue 17, 10.3390/rs12172735.
DOI
Earth Engine-এর সাহায্যে এক্সপ্লোর করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
/** MapBiomas Collection 10 - LULC Visualization for 2024 */ // Define the asset path for MapBiomas Collection 10 var assetPath = 'projects/mapbiomas-public/assets/brazil/lulc/v1'; // Define the year for visualization var year = 2024; // Load the classified image for the year 2024 from Collection 10 var collection = ee.ImageCollection(assetPath) .filter(ee.Filter.eq('collection_id', 10.0)) .filter(ee.Filter.eq('version', 'v1')) .filter(ee.Filter.eq('year', year)); // Define visualization parameters var visParams = { min: 0, max: 75, // Maximum class value in Collection 10 palette: [ 'ffffff', // [0] Not Observed '32a65e', // [1] -- '32a65e', // [2] -- '1f8d49', // [3] Forest Formation '7dc975', // [4] Savanna Formation '04381d', // [5] Mangrove '026975', // [6] Floodable Forest '000000', // [7] -- '000000', // [8] -- '7a6c00', // [9] Forest Plantation 'ad975a', // [10] -- '519799', // [11] Wetland 'd6bc74', // [12] Grassland 'd89f5c', // [13] Other Non Forest Formations 'FFFFB2', // [14] -- 'edde8e', // [15] Pasture '000000', // [16] -- '000000', // [17] -- 'f5b3c8', // [18] Agriculture 'C27BA0', // [19] -- 'db7093', // [20] Sugar Cane 'ffefc3', // [21] Mosaic of Uses 'db4d4f', // [22] Non vegetated area 'ffa07a', // [23] Beach, Dune and Sand Spot 'd4271e', // [24] Urban Area 'db4d4f', // [25] Other Non Vegetated Areas '0000FF', // [26] -- '000000', // [27] -- '000000', // [28] -- 'ffaa5f', // [29] Rocky Outcrop '9c0027', // [30] Mining '091077', // [31] Aquaculture 'fc8114', // [32] Hypersaline Tidal Flat '2532e4', // [33] Rivers, Lakes and Ocean '93dfe6', // [34] Glacier '9065d0', // [35] -- 'd082de', // [36] -- '000000', // [37] -- '000000', // [38] -- 'f5b3c8', // [39] Soybean 'c71585', // [40] Rice 'f54ca9', // [41] Other Temporary Crops 'cca0d4', // [42] -- 'dbd26b', // [43] -- '807a40', // [44] -- 'e04cfa', // [45] -- 'd68fe2', // [46] Coffee '9932cc', // [47] Citrus 'e6ccff', // [48] Other Perennial Crops '02d659', // [49] Wooded Sandbank Vegetation 'ad5100', // [50] Herbaceous Sandbank Vegetation '000000', // [51] -- '000000', // [52] -- '000000', // [53] -- '000000', // [54] -- '000000', // [55] -- '000000', // [56] -- 'CC66FF', // [57] -- 'FF6666', // [58] -- '006400', // [59] -- '8d9e8b', // [60] -- 'f5d5d5', // [61] Salt Flats 'ff69b4', // [62] Cotton 'ebf8b5', // [63] -- '000000', // [64] -- '000000', // [65] -- '91ff36', // [66] -- '7dc975', // [67] -- 'e97a7a', // [68] -- '0fffe3', // [69] Coral Reefs '000000', // [70] -- '000000', // [71] -- '000000', // [72] -- '000000', // [73] -- '000000', // [74] -- 'c12100', // [75] Photovoltaic Power Plant ] }; // Add the layer to the map Map.addLayer(collection, visParams, 'MapBiomas LULC 2024'); // Center the map on the image with a zoom level of 5 (covers Brazil) Map.centerObject(collection, 5);