GEE数据集:全球天然林和人工林数据集提供了一张高分辨率(30 米)地图,用于区分截至 2021 年全球的天然林和人工林

举报
此星光明 发表于 2024/11/04 22:05:15 2024/11/04
【摘要】 ​ GEE数据集:全球天然林和人工林数据集提供了一张高分辨率(30 米)地图,用于区分截至 2021 年全球的天然林和人工林简介全球天然林和人工林 全球天然林和人工林数据集提供了一张高分辨率(30 米)地图,用于区分截至 2021 年全球的天然林和人工林。 该数据集利用从 30 米大地遥感卫星图像(1985-2021 年)中生成的 7000 多万个训练样本制作而成,有助于改进环境监测和保护工...

 GEE数据集:全球天然林和人工林数据集提供了一张高分辨率(30 米)地图,用于区分截至 2021 年全球的天然林和人工林

简介

全球天然林和人工林

 全球天然林和人工林数据集提供了一张高分辨率(30 米)地图,用于区分截至 2021 年全球的天然林和人工林。 该数据集利用从 30 米大地遥感卫星图像(1985-2021 年)中生成的 7000 多万个训练样本制作而成,有助于改进环境监测和保护工作、碳固存评估以及生物多样性管理。 该数据包含丰富的光谱、结构、纹理和地形属性,使用户能够识别森林类型并量化各种空间尺度的森林覆盖率。

数据生成和分类

该数据集利用应用于大地遥感卫星图像的时间序列变化检测方法,根据干扰频率区分人工林和天然林。 该方法使用局部自适应随机森林分类器(RF),在与独立解释的参考数据进行验证时,总体准确率达到 85%。 这种高精度使该数据集成为全球森林资源评估的有效工具。 主要特点¶ 分辨率: 30 米空间分辨率 时间范围:训练样本跨度为 1985-2021 年;地图输出为 2021 年: 训练样本跨度:1985-2021 年;地图输出为 2021 年。 训练样本: 根据干扰频率生成的 7000 多万个样本,取自 Landsat 和辅助数据。 准确率:与独立的视觉参考数据相比,准确率达 85%。 数据表示: RGB 地图:绿色像素代表天然森林,黄色像素代表人工(人造)森林,其他颜色代表非森林区。

代码

var global_forest_types = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GLOBAL-NATURAL-PLANTED-FORESTS");
var image = global_forest_types.mosaic()

var maskedImage = image.updateMask(
  image.select('b1').neq(127)
    .or(image.select('b2').neq(127))
    .or(image.select('b3').neq(127))
);
Map.addLayer(maskedImage,{min:0,max:127},'Masked Global Natural(Green) & Planted(Yellow) Trees')

var snazzy = require("users/aazuspan/snazzy:styles");
snazzy.addStyle("https://snazzymaps.com/style/71079/dark", "Dark");

引用

Xiao, Yuelong, Qunming Wang, and Hankui K. Zhang. "Global Natural and Planted Forests Mapping at Fine Spatial Resolution of 30 m."
Journal of Remote Sensing 4 (2024): 0204.

Xiao, Y. (2024). Global Natural and Planted Forests Mapping at Fine Spatial Resolution of 30 m [Data set].
Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10701417

License

This dataset is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International license.

Provided by: Xiao et al 2024

Curated in GEE by: Samapriya Roy

Keywords: Global Forest Mapping, Natural and Planted Forests, Carbon Sequestration, Forest Cover Classification, Biodiversity Monitoring, Forest Disturbance, Random Forest Classifier

Last updated in GEE: 2024-10-27

网址推荐


知识星球

知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具 (zsxq.com)

机器学习

https://www.cbedai.net/xg 


【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。