Google Earth Engine（GEE）——CSP gHM：全球人类改造数据集

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此星光明 发表于 2022/06/14 10:53:34 2022/06/14
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【摘要】 ​基于对 13 个人为压力源的物理范围及其估计影响进行建模，使用中位数为 2016 年的空间明确的全球数据集，提供了人类对陆地土地改造的累积测量值。我们量化了土地改造的程度以及数量和所有生态区域和生物群落的低改良土地（即相对没有人类改变的自然区域）的空间配置。我们发现，未改造的土地比以前报告的要少，世界大部分地区处于中等改造状态，52% 的生态区被归类为中度改造。鉴于这些适度修改的生态区属于...

​基于对 13 个人为压力源的物理范围及其估计影响进行建模，使用中位数为 2016 年的空间明确的全球数据集，提供了人类对陆地土地改造的累积测量值。我们量化了土地改造的程度以及数量和所有生态区域和生物群落的低改良土地（即相对没有人类改变的自然区域）的空间配置。我们发现，未改造的土地比以前报告的要少，世界大部分地区处于中等改造状态，52% 的生态区被归类为中度改造。鉴于这些适度修改的生态区属于关键的土地利用阈值，我们建议它们值得高度关注，并需要积极的空间规划，以在重要的环境价值丧失之前维持生物多样性和生态系统功能。

全球人类改造数据集 (gHM) 以 1 平方公里的分辨率提供全球人类对陆地土地改造的累积测量。gHM 值的范围为 0.0-1.0，并通过估计被修改的给定位置（像素）的比例、与给定类型的人类修改或“压力源”相关的估计修改强度来计算。使用 13 个单独的数据集绘制了大约 2016 年的 5 个主要人为压力源：

  • 人类住区（人口密度、建成区）
  • 农业（农田、牲畜）
  • 运输（主要、次要和双轨公路；铁路）
  • 采矿和能源生产
  • 电力基础设施（电力线、夜间灯光）

有关其他方法细节，请参阅论文。该资产被重新投影到 WGS84 以用于 Earth Engine。

分辨率
1000米

波段

姓名 单位 敏 最大限度 描述
gHM 公里^2 0 1

全球人类改造

Citations:

  • Kennedy, C.M., J.R. Oakleaf, D.M. Theobald, S. Baurch-Murdo, and J. Kiesecker. 2019. Managing the middle: A shift in conservation priorities based on the global human modification gradient. Global Change Biology 00:1-16. doi:10.1111/gcb.14549

代码：

var dataset = ee.ImageCollection('CSP/HM/GlobalHumanModification');

var visualization = {
  bands: ['gHM'],
  min: 0.0,
  max: 1.0,
  palette: ['0c0c0c', '071aff', 'ff0000', 'ffbd03', 'fbff05', 'fffdfd']
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Human modification');

 图片：

 

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