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- 카탈로그 소유자
- Nature Trace
- 데이터 세트 제공
- 2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T23:59:59Z
- 데이터 세트 출처
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설명
Forest Typology (ForTy) v1 데이터 세트는 2020년 기준 위도 65°S~84°N의 모든 육지 지역을 포함하는 10m 해상도의 전역 클래스별 확률 지도로 구성됩니다.
6개 클래스 유형은 FAO 및 EU 삼림 파괴 규정 (EUDR) 정의와 일치합니다.
- 1등급 – 원시림: 인간으로 인한 교란의 흔적이 보이지 않는 토종 동식물의 자연림입니다.
- 클래스 2 – 자연 재생림: 주로 자연 재생을 통해 조성된 숲으로, 교란에서 회복 중인 이차림과 자연 재생이 우세한 혼합림이 포함됩니다.
- 3등급 – 조림: 주로 식재 또는 파종을 통해 조성된 산림으로, 운영 순환 기간이 40년을 초과합니다.
- 4등급 – 조림지: 1~2개 수종, 균일한 연령, 규칙적인 간격, 40년 이하의 윤벌기가 특징인 집약적으로 관리되는 산림입니다.
- 클래스 5 – 수목 작물 및 농림업: 농림업 시스템을 포함하여 목재 이외의 상품 (예: 야자나무, 고무, 과수원)을 생산하는 농업용 농장 EUDR에 따라 농업용 토지로 분류됩니다.
- 클래스 6 – 기타 토지: 모든 비수목 토지 용도, 희소한 목본 식물 (수관 밀도 < 10%), 기타 수목 토지, 도시 환경의 나무, 산림 기준을 충족하지 않는 작은 나무 패치
기본 데이터 레코드는 5개 산림 유형 클래스 각각의 양자화된 확률 값을 나타내는 부호 없는 8비트 정수 값 (0~250)이 포함된 5밴드 래스터입니다. 여섯 번째 클래스(기타 토지)의 확률은 p_other = 250 − sum(p_i)과 같이 보수로 구합니다. 지도는 Universal Transverse Mercator (UTM) 좌표계를 사용합니다.
여섯 번째 '기타 토지' 클래스의 확률 점수를 얻으려면 첫 번째 다섯 확률의 합을 250에서 빼야 합니다. 각 픽셀을 확률이 가장 높은 클래스 (argmax)에 할당하여 범주형 지도를 도출할 수 있습니다. 확률 표현을 사용하면 사용자가 맞춤 기준점을 적용하고, 예측 신뢰도를 평가하고, 다운스트림 애플리케이션의 불확실성 추정치를 계산할 수 있습니다.
소스 데이터는 gs://nature-trace/export_rasters/forest_typology_2020_v1_0/의 Google Cloud Storage에 저장된 Cloud Optimized GeoTIFF (COG)로 제공됩니다. Earth Engine ImageCollection은 이러한 COG로 지원됩니다.
제한사항: 이 지도는 유용한 글로벌 기준을 제공하지만 사용자는 다음과 같은 몇 가지 제한사항을 알고 있어야 합니다.
- 시간 참조 날짜: 이 지도는 다중 시간 위성 합성물을 기반으로 2020년의 토지 피복 상태를 나타냅니다. 합성 기간 내에 발생하는 급격한 토지 이용 변화는 완전히 포착되지 않을 수 있습니다.
- 정의의 모호성: EUDR 분류의 기반이 되는 FAO 기반 정의는 위성 이미지에서 직접 관찰할 수 없는 관리 의도와 기록에 의존합니다. 모델은 프록시 지표 (스펙트럼 서명, 수관 구조, 공간 패턴)에서 이러한 카테고리를 추론하여 클래스 경계에서 축소할 수 없는 불확실성을 도입합니다. 예를 들어 성숙한 자연 재생(2차)림은 스펙트럼 및 구조적으로 교란되지 않은 원시림과 구별할 수 없습니다.
- 농림업의 모호성: 코코아나 커피와 같은 나무 작물이 토착 수관 아래에서 자라는 혼합 농림업 시스템은 해결하기 가장 어려운 클래스에 속합니다. 일부 지역에서는 그늘진 코코아 및 커피 농업림이 자연림으로 잘못 분류될 수 있습니다.
- 조림지 혼동: 조림지는 모든 산림 클래스 중에서 분류 정확도가 가장 낮습니다 (F1 = 58.2%). 이 클래스는 한쪽 끝에서는 자연적으로 재생되는 숲과, 다른 쪽 끝에서는 조림 숲과 스펙트럼 및 구조적으로 유사할 수 있으므로 양방향으로 자주 잘못 분류됩니다.
- 작은 패치와 임계치 캐노피 범위: FAO 산림 지역 임계치 (0.5ha) 근처의 고립된 나무 패치와 캐노피 범위 경계 (10%)의 지역은 본질적으로 모호합니다.
- 확률 보정: 클래스별 확률은 앙상블 평균 소프트맥스 출력을 나타내며 사후 보정되지 않았습니다. 정량적 위험 평가를 위해 잘 보정된 확률이 필요한 사용자는 독립적인 참조 데이터를 사용하여 지역별 재보정을 고려해야 합니다.
- 산불: 산불이 발생한 후에는 토지 이용을 확인할 수 없는 경우가 있습니다.
- 보수적인 1차 산림 매핑: 1차 산림 클래스 경계가 인간 인프라 근처에서 보수적입니다. 학습 데이터에서 상속된 공간 버퍼링 효과로 인해 모델은 도로, 정착지 또는 농업 근처의 산림 가장자리를 기본 산림 클래스에서 체계적으로 제외하여 자연적으로 재생되는 것으로 라벨을 지정하는 경우가 많습니다.
- 일시적으로 재고가 없는 지역: FAO 정의에 따라 일시적으로 재고가 없는 지역 (예: 최근에 수확한 후 다시 심기를 기다리는 농장이나 교란 후 초기 회복 단계에 있는 산림)은 여전히 산림으로 간주됩니다. 하지만 이 지도는 1년 (2020년)의 관측을 기반으로 하므로 이러한 지역이 산림이 아닌 것으로 표시되고 '기타 토지'로 잘못 분류될 수 있습니다.
- 조림 대 인공림 프록시: 조림과 인공림의 구분은 운영상의 40년 회전 임계값을 프록시로 사용합니다. 실제 EUDR/FAO 관리 강도 기준 (예: 동령급, 정기적인 간격)은 위성 이미지에서 직접 관찰할 수 없습니다.
- 기타 산림 (OWL) 누락: EUDR은 '기타 산림' (OWL)을 별도의 카테고리로 인식하지만 이 데이터 세트에서는 OWL이 별도의 클래스로 해결되지 않고 '기타 토지' 카테고리에 완전히 포함됩니다.
- 하위 픽셀 이질성: 혼합 픽셀은 특히 복잡한 소규모 농장 풍경에서 분류 정밀도를 낮출 수 있습니다. 또한 출력은 10m이지만 모델의 입력 데이터의 유효 해상도는 10m보다 조악할 수 있습니다.
대역
대역
픽셀 크기: 10m (모든 밴드)
| 이름 | 최소 | 최대 | 배율 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|---|---|
PrimaryForest |
0 | 250 | 0.004 | 10미터 | 픽셀이 기본 산림 클래스에 속할 확률을 양자화한 값 (부호 없는 8비트 정수, 0~250)입니다. |
NaturallyRegeneratingForest |
0 | 250 | 0.004 | 10미터 | 픽셀이 자연 재생 산림 클래스에 속할 양자화된 확률 (부호 없는 8비트 정수, 0~250)입니다. |
PlantedForest |
0 | 250 | 0.004 | 10미터 | 픽셀이 식재된 산림 클래스에 속할 양자화된 확률 (부호 없는 8비트 정수, 0~250)입니다. |
PlantationForest |
0 | 250 | 0.004 | 10미터 | 픽셀이 조림지 산림 클래스에 속할 확률을 양자화한 값 (부호 없는 8비트 정수, 0~250)입니다. |
TreeCropsAndAgroforestry |
0 | 250 | 0.004 | 10미터 | 픽셀이 나무 작물 및 농림업 클래스에 속할 확률 (부호 없는 8비트 정수, 0~250)입니다. 여섯 번째 클래스 (기타 토지)의 확률은 p_other = 250 - 모든 5개 밴드 값의 합계로 보완됩니다. |
이용약관
이용약관
이 데이터 세트는 CC-BY 4.0에 따라 라이선스가 부여되며 다음 저작자 표시가 필요합니다. [저작자 표시 자리표시자]
인용
Maxim Neumann, Anton Raichuk, Peter Potapov, Myroslava Lesiv, Matthew Overlan, Melanie Rey, Ravindran Rajakumar, Michelangelo Conserva, Radost Stanimirova, Michelle Sims, Sarah Carter, Elizabeth Goldman, Yuchang Jiang, Linus Scheibenreif, Ivelina Georgieva, Maria Shchepashchenko, Steffen Fritz, Nicholas Clinton, Charlotte Stanton, Dan Morris, Drew Purves: 'Global forest typology at 10-meter resolution for forest and land-use monitoring', May 2026 (preprint: doi.org/10.31223/X58R27).
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코드 편집기(JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection( 'projects/nature-trace/assets/forest_typology/forest_typology_2020_v1_0_collection') .mosaic(); // Compute argmax class: 1=Primary, 2=Naturally Regenerating, // 3=Planted, 4=Plantation, 5=Tree Crops & Agroforestry, 6=Other land. var b5 = ee.Image(250).subtract(dataset.select([0, 1, 2, 3, 4]).reduce('sum')); var classified = dataset.addBands(b5).toArray().arrayArgmax().arrayGet([0]).add(1); // Palette: Primary=dark green, Naturally Regenerating=light green, // Planted=blue, Plantation=pink, TreeCrops=orange, Other=yellow. var colors = ['1B7837', '7FBF7B', '1D91C0', 'E65FA9', 'E6AB02', 'FDE278']; Map.addLayer( classified, {min: 1, max: 6, palette: colors}, 'Forest Typology 2020 (v1)'); Map.setOptions('HYBRID'); Map.setCenter(116.21, -33.31, 12);