阿肯色州的高分辨率(一米)森林树冠覆盖率(FCC)数据

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此星光明 发表于 2024/08/26 11:23:48 2024/08/26
【摘要】 简介该数据集提供阿肯色州的高分辨率(一米)森林树冠覆盖率(FCC)数据,可用于各种生态和环境应用。·生物多样性保护:高分辨率FCC数据可用于识别生物多样性高的地区,这可以帮助优先考虑保护工作并保护受威胁和濒危物种。·改善森林管理:该数据集可用于监测FCC时间的变化,识别森林砍伐或森林退化的地区,并帮助规划和实施可持续森林管理实践。·碳封存:该数据集为评估和估计碳封存率以及识别具有高碳储存潜力...

简介

该数据集提供阿肯色州的高分辨率(一米)森林树冠覆盖率(FCC)数据,可用于各种生态和环境应用。·生物多样性保护:高分辨率FCC数据可用于识别生物多样性高的地区,这可以帮助优先考虑保护工作并保护受威胁和濒危物种。·改善森林管理:该数据集可用于监测FCC时间的变化,识别森林砍伐或森林退化的地区,并帮助规划和实施可持续森林管理实践。·碳封存:该数据集为评估和估计碳封存率以及识别具有高碳储存潜力的地区提供了宝贵的信息。·野火风险评估:该数据集还可用于通过识别高燃料负载和潜在火灾蔓延的地区来评估野火风险。·城市规划:高分辨率FCC数据可用于评估城市热岛效应、改善城市规划并确定绿色基础设施发展区域。

摘要

森林树冠覆盖率(FCC)在森林评估和管理中至关重要,影响碳封存、野生动物栖息地和水调节等生态系统服务。准确有效地映射和提取FCC信息的技术的持续进步需要对其有效性和可靠性进行彻底评估。本研究的主要目标是:(1)创建具有1米空间分辨率的大规模森林FCC数据集,(2)评估区域范围内FCC的区域空间分布,(3)调查全球森林变化中FCC区域的差异(Hansen等人,2013年)和阿肯色州不同空间尺度的美国林务局树冠覆盖产品(即,县和市一级)。这项研究利用高分辨率航空图像和使用Google Earth Engine云计算平台处理和分析的机器学习算法来生成FCC数据集。使用从全球森林变化中获得的三分之一的参考位置验证了该数据集的准确性(Hansen等人,2013年)数据集和国家农业图像计划(NAIP)航空图像,空间分辨率为0.6 m。结果显示,该数据集以1 m分辨率成功识别了研究区域的FCC,每个县的总体准确率在83.31%至94.35%之间。生成的FCC数据集与Hansen等人之间的空间比较结果,2013年和USFS产品显示出强正相关性,县和市一级的R2值范围在0.94至0.98之间。该数据集为阿肯色州及其他地区的监测、预测和管理森林资源提供了宝贵的信息。本研究中遵循的方法提高了效率、成本效益和可扩展性,因为它能够在基于云的环境中处理具有高计算要求的大规模数据集。

数据价值 ·

该数据集为阿肯色州提供了高分辨率(一米)森林树冠覆盖(FCC)数据,可用于各种生态和环境应用。 · 生物多样性保护:高分辨率FCC数据可用于识别生物多样性高的地区,这可以帮助优先考虑保护工作并保护受威胁和濒危物种。 · 改善森林管理:该数据集可用于监测FCC时间的变化,识别森林砍伐或森林退化的地区,并帮助规划和实施可持续森林管理实践。 · 碳封存:该数据集为评估和估计碳封存率以及识别具有高碳储存潜力的地区提供了宝贵的信息。 · 野火风险评估:该数据集还可用于通过识别高燃料负载和潜在火灾蔓延的地区来评估野火风险。 · 城市规划:高分辨率FCC数据可用于评估城市热岛效应、改善城市规划并确定绿色基础设施发展区域。 · 本研究遵循的方法论可以应用于世界各地的任何其他地区。 

阿肯色州各县森林树冠覆盖率(FCC)面积。根据分类结果,2016年阿肯色州FCC总面积为86,837.10平方公里,占全州土地总面积的64%。各县的FCC百分比范围从克里滕登县的13.92%的低值点到瓦希托县的92.37%的高值。 

数据链接地址

https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/SWSYXG

引用

ZURQANI, HAMDI, 2023, "Arkansas-USA-1m²-Forest-Canopy-Cover", https://doi.org/10.7910/DVN/SWSYXG, Harvard Dataverse, V2


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