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- 카탈로그 소유자
- Nature Trace
- 데이터 세트 사용 가능 기간
- 2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T23:59:59Z
- 데이터 세트 제공업체
- 태그
설명
Natural Forests of the World 2020은 10m 해상도로 2020년의 자연림 확률을 나타내는 전 세계 지도를 제공합니다. 이 도구는 유럽 연합의 산림 파괴 규정 (EUDR)과 같은 이니셔티브와 산림 보존 및 모니터링을 위한 기타 노력을 지원하기 위해 개발되었습니다. 이 지도는 1차림, 자연적으로 재생되는 2차림, 관리되는 자연림을 포함한 지역이 자연림일 가능성을 나타냅니다. 이러한 유형은 조림, 수목 작물, 기타 토지피복 유형과 구분됩니다. 이 데이터 세트는 계절별 다중 시간 Sentinel-2 위성 이미지와 지형 데이터(TanDEM-X의 Copernicus GLO-30 DEM을 기반으로 한 고도, 경사, 경사면)를 분석한 멀티모달 시간-공간 비전 트랜스포머 모델을 사용하여 생성되었습니다. 데이터는 확률적 지도로 제공되므로 사용자는 확률 기준점을 적용하여 특정 요구사항에 맞게 이진 자연림 지도를 만들 수 있습니다.
제한사항: 이 지도는 유용한 글로벌 기준을 제공하지만, 사용자는 OA 최적 확률 기준점인 0.52에서 평가된 지도에 몇 가지 제한사항이 있음을 알아야 합니다.
- 모델이 복잡한 농림업 시스템(예: 그늘진 나무 작물)을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 소규모 농장 농업 모자이크는 자연림과 구별하기 어려울 수 있습니다.
- 식재림과 자연 재생림을 구분하는 것은 특히 자연림의 종 다양성이 낮고 열대 지역에 비해 더 긴 윤벌기로 수확하는 북부 및 일부 온대 지역에서 어려울 수 있습니다.
- 사바나와 같은 희소한 자연림은 나무 덮개 높이와 피복률에 대한 자연림 정의의 기준에 있는 경우가 많습니다. 교란 이벤트 (예: 화재, 벌목) 직후의 산림 유형 할당은 본질적으로 모호합니다. 위성 이미지에서는 숲이 자연적으로 재생될지 아니면 토지가 다른 용도 (예: 농장, 농업)로 전환될지 명확하지 않을 수 있습니다.
- 혼동을 일으킬 수 있는 다른 영역으로는 도시 지역 내의 대형 공원이나 산림 정의 기준을 충족하지만 자연적이지 않은 식재된 나무 벨트가 있습니다.
- 자연림 지도의 정확도는 라벨 생성 학습에 사용되는 다양한 입력 데이터 세트의 품질 및 일관성과 본질적으로 연결되어 있습니다. 이러한 데이터 세트는 다양한 방법론, 공간 해상도, 시간 범위, 정의를 사용하여 생성되었습니다. 일부 라벨 레이어는 다른 모델의 출력으로, 따라서 해당 모델의 품질에 따라 제한됩니다. Google의 접근 방식은 소스를 조화시키고 개별 데이터 세트 오류의 영향을 완화하는 데 목적을 두었지만, 기본 데이터의 불일치와 부정확성은 최종 지도에 여전히 영향을 미칠 수 있습니다.
대역
픽셀 크기
10미터
대역
| 이름 | 최소 | 최대 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
B0 |
0 | 1 | 미터 | 자연림 확률 (0~1로 조정됨)입니다. |
이용약관
이용약관
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인용
Maxim Neumann , Anton Raichuk, Radost Stanimirova, Michelle Sims , Sarah Carter, Elizabeth Goldman, Melanie Rey, Yuchang Jiang, Keith Anderson, Petra Poklukar, Katelyn Tarrio, Myroslava Lesiv, Steffen Fritz, Nicholas Clinton, Charlotte Stanton, Dan Morris, Drew Purves, 'Natural forests of the world: A 2020 baseline for deforestation and degradation monitoring' (검토 중). doi:10.31223/X5ZX6P,
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코드 편집기(JavaScript)
var probabilities = ee.ImageCollection( 'projects/nature-trace/assets/forest_typology/natural_forest_2020_v1_0_collection') .mosaic() .select('B0') .divide(250); Map.addLayer( probabilities.mask(probabilities.neq(0)), {min: 0, max: 1, palette: ['white', 'green']}, 'Natural forest probabilities'); Map.addLayer( probabilities.gte(0.5).mask(probabilities.gte(0.5)), {palette: 'teal'}, 'Natural forest map at threshold');