Bu veri kümesi, bir yayıncı kataloğunun parçasıdır ve Google Earth Engine tarafından yönetilmez. Hatalar için contato@mapbiomas.org ile iletişime geçin. MapBiomas Kataloğu'ndan daha fazla veri kümesi görüntüleyin. Yayıncı veri kümeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
- Katalog Sahibi
- MapBiomas
- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
- Veri Kümesi Sağlayıcı
- MapBiomas
- İletişim
- contato@mapbiomas.org
- Etiketler
Açıklama
Brezilya'ya yönelik MapBiomas Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü (LULC) veri kümesi, MapBiomas Projesi tarafından Landsat uydu görüntüleri ve makine öğrenimi sınıflandırma teknikleri kullanılarak yıllık olarak üretilir. Veri kümesi, 30 metre çözünürlükte tutarlı ve tematik olarak ayrıntılı haritalar sunar. Bu haritalar, birden fazla on yılı kapsar ve her yıl güncellenir.
Koleksiyondaki her görüntü, orman, tarım, otlak, su kütleleri ve kentsel alanlar gibi kategorik arazi örtüsü sınıflarını temsil eden piksel değerleriyle yıllık arazi örtüsü sınıflandırmalarını içerir. Sınıflandırma göstergesi standartlaştırılmıştır ve tüm yıllar boyunca korunur. Bu sayede, arazi kullanımındaki değişiklik, ormansızlaşma, yeniden ağaçlandırma ve diğer manzara dinamikleriyle ilgili çok zamanlı analizler yapılabilir.
Sınıflandırma, her yıl için bulutsuz kompozitler oluşturmak üzere önceden işlenmiş ve mozaiklenmiş Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 ve 9 (OLI/TIRS) yüzey yansıtma verilerine dayanmaktadır. Sınıflandırma sürecinde, referans örneklerle eğitilmiş otomatik karar ağaçlarının yanı sıra bölgesel uzmanlar tarafından yapılan manuel doğrulama da yer alır.
Her görüntü, belirli bir yıl, sürüm ve koleksiyon kimliği için arazi örtüsü sınıflandırmasını temsil eden "sınıflandırma" adlı bir bant içerir.
Daha fazla bilgi, sınıflandırma lejandı, metodoloji ve doğruluk değerlendirmeleri için MapBiomas web sitesini ziyaret edin.
Sınıf değerlerini yorumlamak için sınıflandırma göstergesine bakmanız önerilir. MapBiomas'ın olasılıkları değil, ayrı sınıflandırma haritalarını sağladığını unutmayın. Bu haritalar; harita geçişleri, zaman serisi analizi ve arazi politikası izleme uygulamaları için en uygun olanlardır.
Bantlar
Piksel Boyutu
30 metre
Bantlar
| Ad | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|
classification |
metre | Arazi kullanımı ve arazi örtüsü sınıflandırması, MapBiomas lejant sınıflarına karşılık gelen tam sayı değerleriyle birlikte. |
classification Class Table
| Değer | Renk | Açıklama |
|---|---|---|
| 1 | #1f8d49 | orman |
| 3 | #1f8d49 | Orman Oluşumu |
| 4 | #7dc975 | Savanna Formation |
| 5 | #04381d | Mangrove |
| 6 | #007785 | Sular altında kalabilen orman |
| 9 | #7a5900 | Orman Plantasyonu |
| 10 | #d6bc74 | Otsu ve Çalımsı Bitki Örtüsü |
| 11 | #519799 | Sulak arazi |
| 12 | #d6bc74 | Otlak |
| 14 | #ffefc3 | Çiftçilik |
| 15 | #edde8e | Pasture |
| 18 | #e974ed | Tarım |
| 19 | #c27ba0 | Geçici Kırpma |
| 20 | #db7093 | Şeker kamışı |
| 21 | #ffefc3 | Kullanım Mozaği |
| 22 | #d4271e | Bitki örtüsü olmayan alan |
| 23 | #ffa07a | Plaj, Kum Tepesi ve Kum Alanı |
| 24 | #d4271e | Kentsel alan |
| 25 | #db4d4f | Diğer bitki örtüsü olmayan alanlar |
| 26 | #2532e4 | Su |
| 29 | #ffaa5f | Rocky Outcrop |
| 30 | #9c0027 | Madencilik |
| 31 | #091077 | Su Ürünleri Yetiştiriciliği |
| 32 | #fc8114 | Aşırı Tuzlu Gelgit Düzlüğü |
| 33 | #2532e4 | Nehir, Göl ve Okyanus |
| 35 | #9065d0 | Palm Yağı |
| 36 | #d082de | Çok Yıllık Mahsul |
| 39 | #f5b3c8 | Soya fasulyesi |
| 40 | #c71585 | Pirinç |
| 41 | #f54ca9 | Diğer Geçici Mahsuller |
| 46 | #d68fe2 | Kahve |
| 47 | #9932cc | Citrus |
| 48 | #e6ccff | Diğer Çok Yıllık Mahsuller |
| 49 | #02d659 | Ağaçlı Kum Bankası Bitki Örtüsü |
| 50 | #ad5100 | Otlu Kum Seti Bitki Örtüsü |
| 62 | #ff69b4 | Cotton (beta) |
| 75 | #c12100 | Fotovoltaik Güç Santrali (beta) |
Resim Özellikleri
Resim Özellikleri
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| yıl | MÜD | Arazi kullanımı ve arazi örtüsü sınıflandırmasının yapıldığı yıl. |
| sürüm | Dize | Arazi kullanımı ve arazi örtüsü sınıflandırmasının sürümü. |
| collection_id | ÇİFT | Arazi kullanımı ve arazi örtüsü sınıflandırmasının toplama tanımlayıcısı. |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Alıntılar
Souza ve diğerleri (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'lar
Earth Engine ile keşfetme
Kod Düzenleyici (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);