GEE数据集：1996年至2020年全球红树林数据集

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此星光明 发表于 2023/03/05 17:22:46 2023/03/05
【摘要】 ​全球红树林观察这项研究使用了日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）1996年至2020年11个历时的L波段合成孔径雷达（SAR）全球马赛克数据集，以开发全球红树林范围和变化的长期时间序列。该研究采用了地图到图像的方法来检测变化，其中基线地图（GMW v2.5）使用阈值处理和背景红树林变化掩码进行更新。这种方法适用于所有图像-日期对，在每个纪元产生10张地图，这些地图被汇总以产生全球红树林时间...

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全球红树林观察
这项研究使用了日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）1996年至2020年11个历时的L波段合成孔径雷达（SAR）全球马赛克数据集，以开发全球红树林范围和变化的长期时间序列。该研究采用了地图到图像的方法来检测变化，其中基线地图（GMW v2.5）使用阈值处理和背景红树林变化掩码进行更新。这种方法适用于所有图像-日期对，在每个纪元产生10张地图，这些地图被汇总以产生全球红树林时间序列。由此产生的红树林范围地图的估计准确率为87.4%（95th conf.int.：86.2-88.6%），尽管单个增益和损失变化类别的准确率较低，分别为58.1%（52.4-63.9%）和60.6%（56.1-64.8 %）。

误差的来源包括SAR马赛克数据集的错误登记，这只能被部分纠正，但也包括红树林的零散区域的混乱，如水产养殖池塘周围。总体而言，1996年确定的红树林面积为152,604平方公里（133,996-176,910），减少了-5,245平方公里（-13,587-3686），导致2020年的总面积为147,359平方公里（127,925-168,895），估计24年内损失3.4％。全球红树林观察3.0版代表了迄今为止全球红树林变化的最全面的记录，预计将支持一系列广泛的活动，包括对全球沿海环境的持续监测、确定和评估保护目标的进展、保护区规划和全球红树林生态系统的风险评估。

数据连接：

You can download the dataset here and read the paper here

免责声明：该数据集的全部或部分描述由作者或其作品提供。

预处理
栅格瓦片被打上了马赛克，这样所有的外延和相关的栅格都可以放入单个集合。日期范围后来被添加到栅格和矢量层中。

免责声明：该数据集的全部或部分描述由作者或其作品提供。

预处理
栅格瓦片被打上了马赛克，这样所有的外延和相关的栅格都可以放入单个集合。日期范围后来被添加到栅格和矢量层中。

引文：

Bunting, P.; Rosenqvist, A.; Hilarides, L.; Lucas, R.M.; Thomas, T.; Tadono, T.; Worthington, T.A.; Spalding, M.; Murray, N.J.; Rebelo, L-M. Global
Mangrove Extent Change 1996 – 2020: Global Mangrove Watch Version 3.0. Remote Sensing. 2022

数据集引文：

Bunting, Pete, Rosenqvist, Ake, Hilarides, Lammert, Lucas, Richard, Thomas, Nathan, Tadono , Takeo, Worthington, Thomas, Spalding , Mark, Murray,
Nicholas, & Rebelo, Lisa-Maria. (2022). Global Mangrove Watch (1996 - 2020) Version 3.0 Dataset (3.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/
zenodo.6894273

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GEE代码

var extent_raster = ee.ImageCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/extent/GMW_V3");
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var extent_2010 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/extent/gmw_v3_2010_vec");
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var extent_2018 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/extent/gmw_v3_2018_vec");
var extent_2019 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/extent/gmw_v3_2019_vec");
var extent_2020 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/extent/gmw_v3_2020_vec");

自1996年的变化

var change_f1996_raster = ee.ImageCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/change/change_f1996");
var change_f1996_2007 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/change/gmw_v3_f1996_t2007_vec");
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var change_f1996_2015 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/change/gmw_v3_f1996_t2015_vec");
var change_f1996_2016 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/change/gmw_v3_f1996_t2016_vec");
var change_f1996_2017 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/change/gmw_v3_f1996_t2017_vec");
var change_f1996_2018 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/change/gmw_v3_f1996_t2018_vec");
var change_f1996_2019 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/change/gmw_v3_f1996_t2019_vec");
var change_f1996_2020 = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/change/gmw_v3_f1996_t2020_vec");

合并的数据

var gmw_union_raster = ee.Image("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/union/gmw_v3_mng_union");
var gmw_union_vector = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/union/gmw_v3_union_vec");

var gmw_core_raster = ee.Image("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/core/gmw_v3_mng_core");
var gmw_core_vector = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/core/gmw_v3_core_vec");

Earth Engine Snippet: Tiles

var tiles = ee.FeatureCollection("projects/earthengine-legacy/assets/projects/sat-io/open-datasets/GMW/gmw_v3_tiles");

 

Sample Code: 

https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:global-landuse-landcover/GLOBAL-MANGROVE-WATCH

Resolution: approx 30m

License & Usage

Attribution 4.0 International CC BY 4.0.

Curated in GEE by: Samapriya Roy

Keywords: Global, Mangrove, GMW, 1996, 2020

Last updated: 2022-09-16

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