Ten zbiór danych jest częścią katalogu wydawcy i nie jest zarządzany przez Google Earth Engine. W przypadku błędów napisz na adres biosphere-models@google.com. Więcej zbiorów danych znajdziesz w katalogu Nature Trace. Więcej informacji o zbiorach danych wydawcy
- Właściciel katalogu
- Nature Trace
- Dostępność zbioru danych
- 2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T23:59:59Z
- Dostawca zbioru danych
- Tagi
Opis
Natural Forests of the World 2020 to globalna mapa prawdopodobieństwa występowania lasów naturalnych w 2020 r. o rozdzielczości 10 metrów. Została ona opracowana z myślą o wspieraniu inicjatyw takich jak rozporządzenie Unii Europejskiej w sprawie wylesiania (EUDR) i innych działań na rzecz ochrony i monitorowania lasów. Mapa przedstawia prawdopodobieństwo, że dany obszar jest lasem naturalnym, w tym lasem pierwotnym, wtórnym odnawiającym się naturalnie i naturalnym lasem zarządzanym. Odróżnia je od lasów zasadzonych, upraw drzew i innych rodzajów pokrycia terenu. Zbiór danych został utworzony przy użyciu multimodalnego modelu transformatora wizyjnego, który analizował sezonowe wieloczasowe zdjęcia satelitarne Sentinel-2 oraz dane topograficzne (wysokość, nachylenie, ekspozycja na podstawie modelu DEM Copernicus GLO-30 TanDEM-X). Dane są udostępniane w postaci mapy probabilistycznej, co umożliwia użytkownikom stosowanie progu prawdopodobieństwa w celu tworzenia binarnych map lasów naturalnych dostosowanych do ich konkretnych potrzeb.
Ograniczenia: chociaż ta mapa stanowi cenną globalną wartość odniesienia, użytkownicy powinni mieć świadomość kilku ograniczeń naszej mapy (ocenionych przy optymalnym progu prawdopodobieństwa OA wynoszącym 0,52):
- Model może mieć trudności z rozróżnieniem złożonych systemów agroleśnych (np. z uprawami drzew zacieniających) oraz mozaik rolniczych małych gospodarstw od naturalnych lasów.
- Odróżnienie lasów zasadzonych od tych, które odrastają naturalnie, może być trudne, zwłaszcza w strefie borealnej i niektórych strefach klimatu umiarkowanego, gdzie naturalne lasy mają mniejszą różnorodność gatunkową i są wycinane w dłuższych cyklach niż w tropikach.
- Rzadkie lasy naturalne, takie jak sawanna, często znajdują się na granicy definicji lasu naturalnego ze względu na wysokość koron drzew i współczynniki pokrycia. Przypisanie typu lasu bezpośrednio po zdarzeniu zakłócającym (np. pożarze lub wycince) jest z natury niejednoznaczne. Na podstawie zdjęć satelitarnych nie zawsze można stwierdzić, czy las odrośnie naturalnie, czy też teren zostanie przekształcony w inny sposób (np. w plantację lub obszar rolniczy).
- Inne obszary, które mogą być źródłem nieporozumień, to duże parki na terenach miejskich lub pasy drzew, które spełniają kryteria definicji lasu, ale nie są naturalne.
- Dokładność naszej mapy lasów naturalnych jest ściśle powiązana z jakością i spójnością różnych zbiorów danych wejściowych używanych do generowania etykiet szkoleniowych. Te zbiory danych zostały utworzone przy użyciu różnych metodologii, rozdzielczości przestrzennych, zakresów czasowych i definicji. Niektóre warstwy etykiet były wynikami innych modeli, dlatego ich jakość jest ograniczona jakością tych modeli. Nasze podejście miało na celu ujednolicenie źródeł i zmniejszenie wpływu błędów w poszczególnych zbiorach danych, ale niespójności i nieścisłości w danych źródłowych nadal mogą wpływać na ostateczną mapę.
Pasma
Rozmiar piksela
10 metrów
Pasma
| Nazwa | Minimum | Maksimum | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|---|
B0 |
0 | 250 | metry | Prawdopodobieństwa lasu naturalnego (skalowane do zakresu [0–250]). |
Warunki korzystania z usługi
Warunki usługi
Ten zbiór danych jest objęty licencją CC-BY 4.0 i wymaga podania następującej informacji o autorstwie: „Ten zbiór danych został utworzony przez Google”.
Cytaty
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” (w trakcie recenzji).doi:10.31223/X5ZX6P
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (JavaScript)
var probabilities = ee.ImageCollection( 'projects/nature-trace/assets/forest_typology/natural_forest_2020_v1_0_collection') .mosaic() .select('B0'); Map.addLayer( probabilities.mask(probabilities.neq(0)), {min: 0, max: 250, palette: ['white', 'green']}, 'Natural forest probabilities'); Map.addLayer( probabilities.gte(0.5).mask(probabilities.gte(0.5)), {palette: 'teal'}, 'Natural forest map at threshold');