加拿大森林生态系统高分辨率年度林地覆盖图(1984-2022 年)
简介
年度时间序列森林土地覆被图是全国性的(整个 6.5 亿公顷的森林生态系统),代表了从 1984 年到 2022 年每年从墙到墙的土地覆被特征。 这些时间序列土地覆被图是按照 Hermosilla 等人(2022 年)所述的框架,根据 Landsat 图像合成的年度时间序列、森林变化信息以及辅助地形和水文数据制作的,该框架借鉴了 Hermosilla 等人(2018 年)介绍的方法。 方法上的创新包括:(i) 利用机载和空载森林结构测量方法,从现有土地覆被产品中提取精炼训练池;(ii) 利用距离加权法,按土地覆被分布比例选择训练样本;(iii) 利用 150x150 千米平铺系统生成区域分类模型。 利用干扰信息对地图进行后处理,以确保使用隐马尔可夫模型随时间进行合理的等级转换。 隐马尔可夫模型评估各个年份的类别似然性,以减少逐年类别分配中的变异性和可能的噪音(在类别似然性相似的情况下)。 有关所应用的数据、图像处理和时间序列变化检测方法的概述,以及有关数据独立准确性评估的信息,请参见 Hermosilla 等人(2022 年)第 112780 号。 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112780 和 Hermosilla et al. (2018) https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/07038992.2018.1437719
这些数据代表了 1984-2022 年加拿大森林生态系统的年度林地覆盖情况。 使用 8 月 1 日至 30 日的图像合成窗口生成最佳可用像素 (BAP) 图像合成,作为土地覆被分类的源数据。 加拿大自然资源部加拿大森林局与不列颠哥伦比亚大学合作,在加拿大航天局的支持下,利用加拿大计算公司 WestGrid 的处理能力,开发了科学和方法来生成本文所示的信息成果,以跟踪和描述加拿大森林的历史。
数据集说明
空间信息
#686868 |
Class Code: 0 |
Unclassified |
#3333ff |
Class Code: 20 |
Water |
#ccffff |
Class Code: 31 |
Snow/Ice |
#cccccc |
Class Code: 32 |
Rock/Rubble |
#996633 |
Class Code: 33 |
Exposed/Barren Land |
#ffccff |
Class Code: 40 |
Bryoids |
#ffff00 |
Class Code: 50 |
Shrubs |
#993399 |
Class Code: 80 |
Wetland |
#9933cc |
Class Code: 81 |
Wetland Treed |
#ccff33 |
Class Code: 100 |
Herbs |
#006600 |
Class Code: 210 |
Coniferous |
#00cc00 |
Class Code: 220 |
Broad Leaf |
#cc9900 |
Class Code: 230 |
Mixedwood |
代码
var ca_lc = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/CA_FOREST_LC_VLCE2");
var ca_lc_last = ee.Image(ca_lc.sort('system:time_start',false).first());
var from = [0, 20, 31, 32, 33, 40, 50, 80, 81, 100, 210, 220, 230];
var to = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 ];
ca_lc_last = ca_lc_last.remap(from, to);
print("Reclassed values:");
print({"from": from, "to": to});
// Define a dictionary which will be used to make legend and visualize image on map
var dict = {
"names": [
"Unclassified",
"Water",
"Snow/Ice",
"Rock/Rubble",
"Exposed/Barren land",
"Bryoids",
"Shrubs",
"Wetland",
"Wetland-treed",
"Herbs",
"Coniferous",
"Broadleaf",
"Mixedwood"
],
"colors": [
"#686868",
"#3333ff",
"#ccffff",
"#cccccc",
"#996633",
"#ffccff",
"#ffff00",
"#993399",
"#9933cc",
"#ccff33",
"#006600",
"#00cc00",
"#cc9900"
]};
// Create a panel to hold the legend widget
var legend = ui.Panel({
style: {
position: 'bottom-left',
padding: '8px 15px'
}
});
// Function to generate the legend
function addCategoricalLegend(panel, dict, title) {
// Create and add the legend title.
var legendTitle = ui.Label({
value: title,
style: {
fontWeight: 'bold',
fontSize: '18px',
margin: '0 0 4px 0',
padding: '0'
}
});
panel.add(legendTitle);
var loading = ui.Label('Loading legend...', {margin: '2px 0 4px 0'});
panel.add(loading);
// Creates and styles 1 row of the legend.
var makeRow = function(color, name) {
// Create the label that is actually the colored box.
var colorBox = ui.Label({
style: {
backgroundColor: color,
// Use padding to give the box height and width.
padding: '8px',
margin: '0 0 4px 0'
}
});
// Create the label filled with the description text.
var description = ui.Label({
value: name,
style: {margin: '0 0 4px 6px'}
});
return ui.Panel({
widgets: [colorBox, description],
layout: ui.Panel.Layout.Flow('horizontal')
});
};
// Get the list of palette colors and class names from the image.
var palette = dict['colors'];
var names = dict['names'];
loading.style().set('shown', false);
for (var i = 0; i < names.length; i++) {
panel.add(makeRow(palette[i], names[i]));
}
Map.add(panel);
}
/*
// Display map and legend ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
*/
// Add the legend to the map
addCategoricalLegend(legend, dict, 'CA Annual forest LC map 2019');
Map.setCenter(-97.61655457157725,55.6280720462063,4)
// Add image to the map
Map.addLayer(ca_lc_last.mask(ca_lc_last.neq(0)), {min:0, max:12, palette:dict['colors']}, 'CA Annual forest LC map 2019')

代码链接
https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:agriculture-vegetation-forestry/CA-FORESTED-ECOSYSTEM-LC
引用
Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., 2022. Land cover classification in an era of big and open data: Optimizing localized
implementation and training data selection to improve mapping outcomes. Remote Sensing of Environment. No. 112780.
[Hermosilla et al. 2022](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425721005009)
Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., 2022. Land cover classification in an era of big and open data: Optimizing localized
implementation and training data selection to improve mapping outcomes. Remote Sensing of Environment. No. 112780.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.112780 [Open Access]
许可
本作品采用加拿大开放式政府许可协议 (http://open.canada.ca/en/open-government-licence-canada) 进行许可,并可免费向公众开放。创作者:Hermosilla et al: Hermosilla et al: Samapriya Roy 关键词 土地覆盖;分类;机器学习;土地覆盖变化;大地遥感卫星;激光雷达;ICESat-2 最近更新于 GEE: 2024-08-29
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