MapBiomas Land Use and Land Cover - Brazil V1.0

projects/mapbiomas-public/assets/brazil/lulc/v1
info

Questo set di dati fa parte di un catalogo dell'editore e non è gestito da Google Earth Engine. Contatta contato@mapbiomas.org per segnalare bug o visualizzare altri set di dati dal catalogo MapBiomas. Scopri di più sui set di dati dell'editore.

Proprietario del catalogo
MapBiomas
Disponibilità set di dati
1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
Produttore del set di dati
Contatto
contato@mapbiomas.org
Snippet Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/mapbiomas-public/assets/brazil/lulc/v1")
Tag
landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset

Descrizione

Il set di dati sull'uso e la copertura del suolo (LULC) di MapBiomas per il Brasile viene prodotto annualmente dal progetto MapBiomas utilizzando immagini satellitari Landsat e tecniche di classificazione di machine learning. Il set di dati fornisce mappe coerenti e dettagliate a livello tematico con una risoluzione di 30 metri, che coprono più decenni e vengono aggiornate ogni anno.

Ogni immagine della raccolta contiene classificazioni annuali della copertura del suolo con valori dei pixel che rappresentano classi di copertura del suolo categoriche, come foreste, agricoltura, pascoli, corpi idrici e aree urbane. La legenda di classificazione è standardizzata e mantenuta per tutti gli anni, consentendo analisi multi-temporali dei cambiamenti nell'uso del suolo, della deforestazione, della riforestazione e di altre dinamiche del paesaggio.

La classificazione si basa sui dati di riflettanza superficiale di Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 e 9 (OLI/TIRS), pre-elaborati e mosaici per generare compositi senza nuvole per ogni anno. La procedura di classificazione include alberi decisionali automatizzati addestrati con campioni di riferimento, nonché la convalida manuale da parte di esperti regionali.

Ogni immagine contiene una banda denominata "classification", che rappresenta la classificazione della copertura del suolo per l'anno, la versione e l'ID raccolta specifici.

Per ulteriori informazioni, la legenda di classificazione, la metodologia e le valutazioni dell'accuratezza, visita il sito web di MapBiomas.

Ti consigliamo di consultare la legenda di classificazione per interpretare i valori delle classi. Tieni presente che MapBiomas fornisce mappe di classificazione discrete, non probabilità. Queste mappe sono più adatte per le transizioni di mappe, l'analisi delle serie temporali e le applicazioni di monitoraggio delle politiche fondiarie.

Bande

Bande

Dimensioni in pixel: 30 metri (tutte le bande)

Nome Dimensioni dei pixel Descrizione
classification 30 metri

Classificazione dell'uso e della copertura del suolo, con valori interi corrispondenti alle classi della legenda di MapBiomas.

Tabella delle classi di classificazione

Valore Colore Descrizione
1 #1f8d49

Foresta

3 #1f8d49

Formazione forestale

4 #7dc975

Formazione di savana

5 #04381d

Mangrove

6 #007785

Foresta alluvionale

9 #7a5900

Piantagione forestale

10 #d6bc74

Vegetazione erbacea e arbustiva

11 #519799

Zona umida

12 #d6bc74

Prateria

14 #ffefc3

Agricoltura

15 #edde8e

Pascolo

18 #e974ed

Agricoltura

19 #c27ba0

Coltura temporanea

20 #db7093

Canna da zucchero

21 #ffefc3

Mosaico di usi

22 #d4271e

Area non vegetata

23 #ffa07a

Spiaggia, duna e punto di sabbia

24 #d4271e

Area urbana

25 #db4d4f

Altre aree non vegetate

26 #2532e4

Acqua

29 #ffaa5f

Affioramento roccioso

30 #9c0027

Estrazione mineraria

31 #091077

Acquacoltura

32 #fc8114

Piana di marea ipersalina

33 #2532e4

Fiume, lago e oceano

35 #9065d0

Olio di palma

36 #d082de

Coltura perenne

39 #f5b3c8

Fagiolo di soia

40 #c71585

Riso

41 #f54ca9

Altre colture temporanee

46 #d68fe2

Caffè

47 #9932cc

Agrumi

48 #e6ccff

Altre colture perenni

49 #02d659

Vegetazione di banchi di sabbia boschivi

50 #ad5100

Vegetazione erbacea di banchi di sabbia

62 #ff69b4

Cotone (beta)

75 #c12100

Centrale solare fotovoltaica (beta)

Proprietà immagini

Proprietà immagini

Nome Tipo Descrizione
anno INT

Anno della classificazione dell'uso e della copertura del suolo.

versione STRING

Versione della classificazione dell'uso e della copertura del suolo.

collection_id DOUBLE

Identificatore della raccolta della classificazione dell'uso e della copertura del suolo.

Termini e condizioni d'uso

Termini e condizioni d'uso

CC-BY-4.0

Citazioni

Citazioni:
  • 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:10.3390/rs12172735

DOI

Esplora con Earth Engine

Editor di codice (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);
Apri nell'editor di codice