यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. गड़बड़ियों के बारे में बताने या MapBiomas Catalog से ज़्यादा डेटासेट देखने के लिए, contato@mapbiomas.org पर संपर्क करें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- MapBiomas
- डेटासेट की उपलब्धता
- 1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
- डेटासेट उपलब्ध करवाने वाली कंपनी
- MapBiomas
- संपर्क
- contato@mapbiomas.org
- टैग
ब्यौरा
ब्राज़ील के लिए MapBiomas Land Use and Land Cover (LULC) डेटासेट, हर साल MapBiomas Project तैयार करता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट की इमेज और मशीन लर्निंग क्लासिफ़िकेशन की तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन वाले ऐसे मैप शामिल हैं जिनमें एक ही थीम के बारे में पूरी जानकारी दी गई है. ये मैप, कई दशकों के डेटा पर आधारित हैं और इन्हें हर साल अपडेट किया जाता है.
संग्रह में मौजूद हर इमेज में, ज़मीन के सालाना कवरेज के क्लासिफ़िकेशन की जानकारी होती है. इसमें पिक्सल वैल्यू के साथ, ज़मीन के कवरेज की कैटगरी के बारे में बताया जाता है. जैसे, जंगल, खेती, चारागाह, जलाशय, और शहरी इलाके. वर्गीकरण लेजेंड को स्टैंडर्ड बनाया गया है और इसे सभी सालों के लिए बनाए रखा गया है. इससे, ज़मीन के इस्तेमाल में बदलाव, वन कटाई, दोबारा वन लगाने, और लैंडस्केप की अन्य गतिविधियों का विश्लेषण किया जा सकता है.
वर्गीकरण, लैंडसैट 5 (टीएम), लैंडसैट 7 (ईटीएम+), लैंडसैट 8, और 9 (ओएलआई/टीआईआरएस) के सर्फ़ेस रिफ़्लेक्टेंस डेटा पर आधारित है. इस डेटा को पहले से प्रोसेस किया गया है और हर साल के लिए बिना बादल वाले कंपोज़िट जनरेट करने के लिए मोज़ेक किया गया है. डेटा की कैटगरी तय करने की प्रोसेस में, रेफ़रंस सैंपल के साथ ट्रेन किए गए ऑटोमेटेड डिसिज़न ट्री शामिल होते हैं. साथ ही, इसमें क्षेत्र के विशेषज्ञों की ओर से मैन्युअल तरीके से पुष्टि करना भी शामिल होता है.
हर इमेज में "classification" नाम का एक बैंड होता है. यह बैंड, उस साल, वर्शन, और कलेक्शन आईडी के लिए, ज़मीन के टाइप के हिसाब से क्लासिफ़िकेशन दिखाता है.
ज़्यादा जानकारी, क्लासिफ़िकेशन लेजेंड, तरीके, और सटीक आकलन के लिए, MapBiomas की वेबसाइट पर जाएं.
क्लास की वैल्यू को समझने के लिए, क्लासिफ़िकेशन लेजेंड से सलाह लेने का सुझाव दिया जाता है. ध्यान दें कि MapBiomas, अलग-अलग क्लासिफ़िकेशन मैप उपलब्ध कराता है, न कि संभावनाएं. ये मैप, मैप ट्रांज़िशन, टाइम सीरीज़ विश्लेषण, और ज़मीन से जुड़ी नीति की निगरानी करने वाले ऐप्लिकेशन के लिए सबसे सही होते हैं.
बैंड
पिक्सल का साइज़
30 मीटर
बैंड
| नाम | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|
classification |
मीटर | ज़मीन के इस्तेमाल और लैंड कवर का क्लासिफ़िकेशन. इसमें पूर्णांक वैल्यू, MapBiomas लेजेंड क्लास के हिसाब से होती हैं. |
कैटगरी के हिसाब से क्लास टेबल
| मान | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 1 | #1f8d49 | जंगल |
| 3 | #1f8d49 | जंगल का विकास |
| 4 | #7dc975 | सवाना फ़ॉर्मेशन |
| 5 | #04381d | Mangrove |
| 6 | #007785 | बाढ़ वाला जंगल |
| 9 | #7a5900 | वनरोपण |
| 10 | #d6bc74 | घास और झाड़ियों वाले पेड़-पौधे |
| 11 | #519799 | नम ज़मीन |
| 12 | #d6bc74 | घास का मैदान |
| 14 | #ffefc3 | खेती-बाड़ी |
| 15 | #edde8e | चारागाह |
| 18 | #e974ed | कृषि |
| 19 | #c27ba0 | कुछ समय के लिए उगाई जाने वाली फ़सल |
| 20 | #db7093 | गन्ना |
| 21 | #ffefc3 | इस्तेमाल के अलग-अलग तरीके |
| 22 | #d4271e | बिना वनस्पति वाला इलाका |
| 23 | #ffa07a | बीच, टीला, और रेत की जगह |
| 24 | #d4271e | शहरी क्षेत्र |
| 25 | #db4d4f | अन्य वनस्पति रहित क्षेत्र |
| 26 | #2532e4 | पानी |
| 29 | #ffaa5f | चट्टानी इलाका |
| 30 | #9c0027 | खनन |
| 31 | #091077 | एक्वाकल्चर |
| 32 | #fc8114 | हाइपरसलाइन टाइडल फ़्लैट |
| 33 | #2532e4 | नदी, झील, और महासागर |
| 35 | #9065d0 | पाम ऑइल |
| 36 | #d082de | बार-बार उगाई जाने वाली फ़सल |
| 39 | #f5b3c8 | सोयाबीन |
| 40 | #c71585 | राइस |
| 41 | #f54ca9 | अन्य अस्थायी फ़सलें |
| 46 | #d68fe2 | कॉफ़ी |
| 47 | #9932cc | सिट्रस |
| 48 | #e6ccff | अन्य बारहमासी फ़सलें |
| 49 | #02d659 | रेतीले किनारे पर मौजूद पेड़-पौधे |
| 50 | #ad5100 | रेतीले किनारे पर उगने वाले शाकीय पौधे |
| 62 | #ff69b4 | कॉटन (बीटा) |
| 75 | #c12100 | फ़ोटोवोल्टिक पावर प्लांट (बीटा) |
इमेज की प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| वर्ष | INT | ज़मीन के इस्तेमाल और पेड़-पौधों, आबादी वगैरह से ढकी जगह के वर्गीकरण का साल. |
| वर्शन | स्ट्रिंग | ज़मीन के इस्तेमाल और लैंड कवर क्लासिफ़िकेशन का वर्शन. |
| collection_id | DOUBLE | ज़मीन के इस्तेमाल और ज़मीन के टाइप के हिसाब से क्लासिफ़िकेशन का कलेक्शन आइडेंटिफ़ायर. |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
उद्धरण
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.
डीओआई
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (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);