Natural Forests of the World 2020

projects/nature-trace/assets/forest_typology/natural_forest_2020_v1_0_collection
informações

Esse conjunto de dados faz parte de um catálogo de editores e não é gerenciado pelo Google Earth Engine. Entre em contato com biosphere-models@google.com para informar bugs ou ver mais conjuntos de dados do catálogo do Nature Trace. Saiba mais sobre os conjuntos de dados do publisher.

Proprietário do catálogo
Nature Trace
Disponibilidade do conjunto de dados
2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T23:59:59Z
Produtor de conjunto de dados
Snippet do Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/nature-trace/assets/forest_typology/natural_forest_2020_v1_0_collection")
Tags
biodiversity climate conservation deforestation eudr forest forest-biomass nature-trace publisher-dataset

Descrição

As Florestas Naturais do Mundo 2020 fornecem um mapa global da probabilidade de florestas naturais para o ano de 2020 com resolução de 10 metros. Ele foi desenvolvido para apoiar iniciativas como o Regulamento Antidesmatamento da União Europeia (EUDR, na sigla em inglês) e outras ações de conservação e monitoramento florestal. O mapa representa a probabilidade de uma área ser uma floresta natural, que inclui florestas primárias, secundárias de regeneração natural e naturais manejadas. Ele distingue essas áreas de florestas plantadas, culturas arbóreas e outros tipos de cobertura do solo. O conjunto de dados foi criado usando um modelo de transformador de visão temporal-espacial multimodal que analisou imagens de satélite sazonais multitemporais do Sentinel-2 e dados topográficos (elevação, inclinação, aspecto com base no Copernicus GLO-30 DEM do TanDEM-X). Os dados são fornecidos como um mapa probabilístico, permitindo que os usuários apliquem um limite de probabilidade para criar um mapa binário de floresta natural adaptado às necessidades específicas deles.

Limitações: embora esse mapa forneça uma base global valiosa, os usuários precisam estar cientes de várias limitações (avaliadas no limite de probabilidade ideal de OA de 0,52):

  • O modelo pode ter dificuldade em distinguir sistemas agroflorestais complexos (por exemplo, com culturas arbóreas sombreadas), e os mosaicos agrícolas de pequenas propriedades podem ser difíceis de distinguir das florestas naturais.
  • Diferenciar florestas plantadas de florestas de regeneração natural pode ser difícil, principalmente em zonas boreais e temperadas, onde as florestas naturais têm menor diversidade de espécies e são colhidas com tempos de rotação mais longos em comparação com os trópicos.
  • Florestas naturais esparsas, como a savana, geralmente estão no limite da definição de floresta natural para as proporções de altura e cobertura da copa das árvores. A atribuição de tipo de floresta imediatamente após um evento de perturbação (por exemplo, incêndio, extração de madeira) é inerentemente ambígua. As imagens de satélite não deixam claro se a floresta vai se regenerar naturalmente ou se a terra será convertida para outro uso (por exemplo, plantação, agricultura).
  • Outras áreas de possível confusão incluem grandes parques em áreas urbanas ou cinturões de árvores plantadas que atendem aos critérios de definição de floresta, mas não são naturais.
  • A precisão do nosso mapa de florestas naturais está intrinsecamente ligada à qualidade e à consistência dos vários conjuntos de dados de entrada usados para o treinamento e a geração de rótulos. Esses conjuntos de dados foram criados usando diferentes metodologias, resoluções espaciais, intervalos temporais e definições. Algumas camadas de rótulo foram geradas por outros modelos e, portanto, são limitadas pela qualidade deles. Embora nossa abordagem tenha como objetivo harmonizar as fontes e reduzir o impacto de erros em conjuntos de dados individuais, inconsistências e imprecisões nos dados subjacentes ainda podem influenciar o mapa final.

Bandas

Tamanho do pixel
10 metros

Bandas

Nome Mín. Máx. Tamanho do pixel Descrição
B0 0 250 metros

Probabilidades de floresta natural (escalonadas para [0-250]).

Termos de Uso

Termos de Uso

Este conjunto de dados está licenciado de acordo com a CC-BY 4.0 e exige a seguinte atribuição: "Este conjunto de dados foi produzido pelo Google".

Citações

Citações:
  • 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" (em revisão). doi:10.31223/X5ZX6P,

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Editor de código (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');
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