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- 카탈로그 소유자
- MapBiomas
- 데이터 세트 제공
- 1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
- 데이터 세트 제공업체
- MapBiomas
- 문의
- contato@mapbiomas.org
- 태그
설명
브라질의 MapBiomas 토지 이용 및 토지 피복 (LULC) 데이터 세트는 Landsat 위성 이미지와 머신러닝 분류 기법을 사용하여 MapBiomas 프로젝트에서 매년 생성합니다. 이 데이터 세트는 수십 년에 걸쳐 매년 업데이트되는 30m 해상도의 일관되고 주제별로 상세한 지도를 제공합니다.
컬렉션의 각 이미지에는 산림, 농업, 목초지, 수역, 도시 지역과 같은 범주형 토지 피복 클래스를 나타내는 픽셀 값이 포함된 연간 토지 피복 분류가 포함되어 있습니다. 분류 범례는 모든 연도에 걸쳐 표준화되고 유지되므로 토지 이용 변화, 삼림 벌채, 조림 및 기타 지형 역학에 대한 다중 시간 분석이 가능합니다.
분류는 Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 및 9 (OLI/TIRS) 표면 반사율 데이터를 기반으로 하며, 각 연도의 클라우드 없는 컴포지트를 생성하기 위해 전처리되고 모자이크됩니다. 분류 프로세스에는 참조 샘플로 학습된 자동화된 결정 트리와 지역 전문가의 수동 검증이 포함됩니다.
각 이미지에는 특정 연도, 버전, 컬렉션 ID의 토지 피복 분류를 나타내는 'classification'이라는 밴드가 하나 포함되어 있습니다.
자세한 내용, 분류 범례, 방법론, 정확도 평가는 MapBiomas 웹사이트를 참고하세요.
클래스 값을 해석하려면 분류 범례를 참고하는 것이 좋습니다. MapBiomas는 확률이 아닌 개별 분류 지도를 제공합니다. 이러한 지도는 지도 전환, 시계열 분석, 토지 정책 모니터링 애플리케이션에 가장 적합합니다.
대역
픽셀 크기
30m
밴드
| 이름 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|
classification |
미터 | MapBiomas 범례 클래스에 해당하는 정수 값을 사용한 토지 이용 및 토지 피복 분류입니다. |
분류 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 | #1f8d49 | 숲 |
| 3 | #1f8d49 | Forest Formation |
| 4 | #7dc975 | 사바나 형성 |
| 5 | #04381d | Mangrove |
| 6 | #007785 | 침수 가능한 숲 |
| 9 | #7a5900 | 조림 |
| 10 | #d6bc74 | 초본 및 관목 식물 |
| 11 | #519799 | 습지대 |
| 12 | #d6bc74 | 목초지 |
| 14 | #ffefc3 | 농사 |
| 15 | #edde8e | 목초지 |
| 18 | #e974ed | 농업 |
| 19 | #c27ba0 | 임시 작물 |
| 20 | #db7093 | 사탕수수 |
| 21 | #ffefc3 | 다양한 용도 |
| 22 | #d4271e | 식물이 없는 지역 |
| 23 | #ffa07a | 해변, 모래 언덕, 모래 지점 |
| 24 | #d4271e | 도시 지역 |
| 25 | #db4d4f | 기타 비식생 지역 |
| 26 | #2532e4 | 물 |
| 29 | #ffaa5f | 바위 노두 |
| 30 | #9c0027 | 광산 |
| 31 | #091077 | 양식업 |
| 32 | #fc8114 | 고염분 조간대 |
| 33 | #2532e4 | 강, 호수, 바다 |
| 35 | #9065d0 | 팜유 |
| 36 | #d082de | 다년생 작물 |
| 39 | #f5b3c8 | 대두 |
| 40 | #c71585 | Rice |
| 41 | #f54ca9 | 기타 임시 작물 |
| 46 | #d68fe2 | 커피 |
| 47 | #9932cc | Citrus |
| 48 | #e6ccff | 기타 다년생 작물 |
| 49 | #02d659 | 나무가 있는 모래톱 식물 |
| 50 | #ad5100 | 초본 모래톱 식물 |
| 62 | #ff69b4 | 면 (베타) |
| 75 | #c12100 | 태양광 발전소 (베타) |
이미지 속성
이미지 속성
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| 년 | INT | 토지 이용 및 토지 피복 분류의 연도입니다. |
| version | 문자열 | 토지 이용 및 토지 피복 분류 버전입니다. |
| collection_id | DOUBLE | 토지 이용 및 토지 피복 분류의 컬렉션 식별자입니다. |
이용약관
이용약관
인용
Souza 외(2020) – Landsat 보관 파일 및 Earth Engine을 사용한 브라질 생태계의 30년간 토지 이용 및 토지 피복 변화 재구성 – 원격 감지, 12권, 17호, 10.3390/rs12172735.
DOI
Earth Engine으로 탐색
코드 편집기(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);