यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, biosphere-models@google.com पर संपर्क करें या Nature Trace कैटलॉग से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- नेचर ट्रेस
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T23:59:59Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- टैग
ब्यौरा
Natural Forests of the World 2020, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, साल 2020 के लिए प्राकृतिक वन की संभावना का ग्लोबल मैप उपलब्ध कराता है. इसे यूरोपियन यूनियन के वनों की कटाई को रोकने के लिए बने कानून (ईयूडीआर) और वन संरक्षण व निगरानी के लिए किए जा रहे अन्य प्रयासों को मज़बूती देने के लिए बनाया गया है. यह मैप दिखाता है कि किसी इलाके के प्राकृतिक वन क्षेत्र होने की कितनी संभावना है. इनमें पुराने वन, दोबारा अपने-आप विकसित हो जाने वाले वन, और ऐसे प्राकृतिक वन शामिल हैं जिन्हें संरक्षित किया गया है. यह लेयर, इन ईकोसिस्टम और इंसानों के लगाए गए वनों, खेती वाले पेड़ों, और अन्य लैंड कवर के बीच अंतर बताती है. इस डेटासेट को मल्टी-मॉडल टेम्पोरल-स्पेशियल विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल का इस्तेमाल करके बनाया गया है. इस मॉडल ने Sentinel-2 सैटलाइट से ली गई मौसम के हिसाब से अलग-अलग समय की तस्वीरों और टोपोग्राफ़िकल डेटा (TanDEM-X के Copernicus GLO-30 DEM पर आधारित ऊंचाई, ढलान, और पहलू) का गहराई से विश्लेषण किया है. डेटा को संभावना वाले मैप के तौर पर उपलब्ध कराया जाता है. इससे उपयोगकर्ता, संभावना वाले थ्रेशोल्ड को लागू करके, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से प्राकृतिक वन का बाइनरी मैप बना सकते हैं.
सीमाएं: यह मैप, दुनिया भर के लिए एक अहम बेसलाइन उपलब्ध कराता है. हालांकि, उपयोगकर्ताओं को हमारे मैप की कुछ सीमाओं के बारे में पता होना चाहिए. इनका आकलन, 0.52 के ओए ऑप्टिमल प्रॉबबिलिटी थ्रेशोल्ड पर किया गया है:
- मॉडल को एग्रोफ़ॉरेस्ट्री (खेती और वानिकी को एक साथ करने की प्रणाली) के जटिल सिस्टम (जैसे, छायादार पेड़ वाली फ़सलें) के बीच अंतर करने में मुश्किल हो सकती है. साथ ही, छोटे किसानों के खेतों को प्राकृतिक वनों से अलग करना मुश्किल हो सकता है.
- इंसानों के लगाए गए वनों और अपने-आप उगने वाले वनों के बीच अंतर करना मुश्किल हो सकता है. खास तौर पर, बोरियल और कुछ समशीतोष्ण क्षेत्रों में ऐसा होता है. इन क्षेत्रों में प्राकृतिक वनों में प्रजातियों की विविधता कम होती है और इन्हें उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों की तुलना में ज़्यादा समय तक काटा जाता है.
- सवाना जैसे विरल प्राकृतिक वन, अक्सर पेड़ की कैनोपी की ऊंचाई और कवरेज के अनुपात के लिए, प्राकृतिक वन की परिभाषा के थ्रेशोल्ड पर होते हैं. किसी गड़बड़ी (जैसे, आग लगना, लॉगिंग) के तुरंत बाद जंगल के टाइप का पता लगाना मुश्किल होता है. सैटलाइट से मिली इमेज से यह पता नहीं चल पाता कि जंगल अपने-आप दोबारा उगेगा या ज़मीन का इस्तेमाल किसी और काम के लिए किया जाएगा. जैसे, पेड़ लगाना, खेती करना.
- शहरी इलाकों में मौजूद बड़े पार्क या ऐसे पेड़-पौधे जो जंगल की परिभाषा को पूरा करते हैं, लेकिन प्राकृतिक नहीं हैं, उन्हें भी जंगल माना जा सकता है.
- हमारे नैचुरल फ़ॉरेस्ट मैप की सटीकता, ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किए गए अलग-अलग इनपुट डेटासेट की क्वालिटी और एकरूपता से जुड़ी होती है. साथ ही, यह लेबल जनरेट करने के लिए भी ज़रूरी होती है. इन डेटासेट को अलग-अलग तरीकों, स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन, समयसीमाओं, और परिभाषाओं का इस्तेमाल करके बनाया गया था. कुछ लेबल लेयर, दूसरे मॉडल के आउटपुट थे. इसलिए, वे उन मॉडल की क्वालिटी के हिसाब से सीमित हैं. हमारे तरीके का मकसद, सोर्स को एक जैसा बनाना और अलग-अलग डेटासेट में मौजूद गड़बड़ियों के असर को कम करना था. हालांकि, इसके बावजूद, मैप में मौजूद डेटा में गड़बड़ियां और गलतियां होने से, फ़ाइनल मैप पर असर पड़ सकता है.
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 10 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|
B0 |
0 | 250 | 10 मीटर | प्राकृतिक वनों की संभावना (0 से 250 के बीच स्केल की गई). |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
इस डेटासेट का लाइसेंस CC-BY 4.0 के तहत दिया गया है. इसके लिए, एट्रिब्यूशन देना ज़रूरी है. जैसे, "यह डेटासेट Google ने बनाया है".
उद्धरण
मैक्सिम न्यूमैन , एंटोन रायचुक, रादोस्त स्टैनिमिरोवा, मिशेल सिम्स , सारा कार्टर, एलिज़ाबेथ गोल्डमैन, मेलानी रे, यूचांग जियांग, कीथ एंडरसन, पेट्रा पोक्लुकार, कैटलिन टैरियो, मिरोस्लावा लेसिव, स्टीफ़न फ़्रिट्ज़, निकोलस क्लिंटन, शार्लट स्टैंटन, डैन मॉरिस, ड्रू पुर्व्स, "दुनिया के प्राकृतिक जंगल: साल 2020 में वनों की कटाई और उनके क्षरण की निगरानी के लिए बेसलाइन" (समीक्षा में है). doi:10.31223/X5ZX6P,
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कोड एडिटर (JavaScript)
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