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- Propriétaire du catalogue
- MapBiomas
- Disponibilité de l'ensemble de données
- 1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
- Fournisseur de l'ensemble de données
- MapBiomas
- Contact
- contato@mapbiomas.org
- Tags
Description
L'ensemble de données MapBiomas sur l'utilisation du sol et la couverture terrestre (LULC) pour le Brésil est produit chaque année par le projet MapBiomas à l'aide d'images satellite Landsat et de techniques de classification par machine learning. L'ensemble de données fournit des cartes cohérentes et thématiquement détaillées à une résolution de 30 mètres, couvrant plusieurs décennies et mises à jour chaque année.
Chaque image de la collection contient des classifications annuelles de la couverture terrestre avec des valeurs de pixels représentant des classes de couverture terrestre catégorielles, telles que les forêts, les zones agricoles, les pâturages, les étendues d'eau et les zones urbaines. La légende de classification est standardisée et conservée pour toutes les années. Elle permet d'effectuer des analyses multitemporelles des changements d'affectation des terres, de la déforestation, du reboisement et d'autres dynamiques paysagères.
La classification est basée sur les données de réflectance de surface Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 et 9 (OLI/TIRS), prétraitées et mosaïquées pour générer des composites sans nuages pour chaque année. Le processus de classification inclut des arbres de décision automatisés entraînés avec des échantillons de référence, ainsi qu'une validation manuelle par des experts régionaux.
Chaque image contient une bande nommée "classification", qui représente la classification de la couverture terrestre pour l'année, la version et l'ID de collection spécifiques.
Pour en savoir plus, consultez la légende de classification, la méthodologie et les évaluations de précision sur le site Web de MapBiomas.
Il est recommandé de consulter la légende de classification pour interpréter les valeurs de classe. Notez que MapBiomas fournit des cartes de classification discrètes, et non des probabilités. Ces cartes sont plus adaptées aux applications de transition de cartes, d'analyse de séries temporelles et de surveillance des politiques foncières.
Bandes
Taille des pixels
30 mètres
Bandes de fréquences
| Nom | Taille des pixels | Description |
|---|---|---|
classification |
mètres | Classification de l'utilisation et de la couverture des sols, avec des valeurs entières correspondant aux classes de la légende MapBiomas. |
Tableau de classe de classification
| Valeur | Couleur | Description |
|---|---|---|
| 1 | #1f8d49 | Forêt |
| 3 | #1f8d49 | Formation de forêt |
| 4 | #7dc975 | Formation de la savane |
| 5 | #04381d | Mangrove |
| 6 | #007785 | Forêt inondable |
| 9 | #7a5900 | Plantation forestière |
| 10 | #d6bc74 | Végétation herbacée et arbustive |
| 11 | #519799 | Marécage |
| 12 | #d6bc74 | Prairie |
| 14 | #ffefc3 | Agriculture |
| 15 | #edde8e | Pâturage |
| 18 | #e974ed | Agriculture |
| 19 | #c27ba0 | Recadrage temporaire |
| 20 | #db7093 | Canne à sucre |
| 21 | #ffefc3 | Mosaïque d'utilisations |
| 22 | #d4271e | Zone non végétalisée |
| 23 | #ffa07a | Plage, Dune et Spot de sable |
| 24 | #d4271e | Zone urbaine |
| 25 | #db4d4f | Autres zones non végétalisées |
| 26 | #2532e4 | Eau |
| 29 | #ffaa5f | Affleurement rocheux |
| 30 | #9c0027 | Mine |
| 31 | #091077 | Aquaculture |
| 32 | #fc8114 | Plaine tidale hypersaline |
| 33 | #2532e4 | Rivières, lacs et océans |
| 35 | #9065d0 | Huile de palme |
| 36 | #d082de | Culture vivace |
| 39 | #f5b3c8 | Soja |
| 40 | #c71585 | Riz |
| 41 | #f54ca9 | Autres cultures temporaires |
| 46 | #d68fe2 | Café |
| 47 | #9932cc | Citrus |
| 48 | #e6ccff | Autres cultures pérennes |
| 49 | #02d659 | Végétation des bancs de sable boisés |
| 50 | #ad5100 | Végétation herbacée des bancs de sable |
| 62 | #ff69b4 | Coton (bêta) |
| 75 | #c12100 | Centrale photovoltaïque (bêta) |
Propriétés des images
Propriétés des images
| Nom | Type | Description |
|---|---|---|
| année | INT | Année de la classification de l'utilisation et de la couverture des sols. |
| version | STRING | Version de la classification de l'occupation et de la couverture des sols. |
| collection_id | DOUBLE | Identifiant de la collection de la classification de l'utilisation et de la couverture des sols. |
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
Citations
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
Explorer avec Earth Engine
Éditeur de code (JavaScript)
/** 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);