2000 年至 2022 年全球耕地草地的年概率图30 米的空间分辨率

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此星光明 发表于 2025/01/29 12:21:13 2025/01/29
【摘要】 ​2000 年至 2022 年全球耕地草地的年概率图30 米的空间分辨率 简介该数据集以 30 米的空间分辨率提供了 2000 年至 2022 年全球耕地草地的年概率图。 由土地与碳实验室全球牧场观察计划制作,绘制的草地范围包括任何土地覆被类型,其中包含至少 30% 的干性或湿性低植被,以禾本科和草本植物为主(小于 3 米),以及:最多 50% 的树冠覆盖(大于 5 米)、最多 70% 的其...

​2000 年至 2022 年全球耕地草地的年概率图30 米的空间分辨率

 简介

该数据集以 30 米的空间分辨率提供了 2000 年至 2022 年全球耕地草地的年概率图。 由土地与碳实验室全球牧场观察计划制作,绘制的草地范围包括任何土地覆被类型,其中包含至少 30% 的干性或湿性低植被,以禾本科和草本植物为主(小于 3 米),以及:最多 50% 的树冠覆盖(大于 5 米)、最多 70% 的其他木本植被(灌丛和开阔灌木地),以及在耕地和其他植被的镶嵌景观中最多 50% 的有效耕地覆盖。

草地范围分为两类:开垦草地: 有意种植和管理草类和其他饲料植物的区域,以及明显表现出为人类特定用途(如放牧)而进行积极和繁重管理的原生草地植被区域。

天然/半天然草地: 相对未受干扰的原生草地/矮高植被,如草原和苔原,以及过去经历过不同程度人类活动的区域,由于历史上的土地使用和自然过程,这些区域可能混合了原生和外来物种。

一般来说,这些地区呈现出自然的植被变化模式,整个地貌中的水文关系清晰有序。 实施的方法考虑到了 GLAD Landsat ARD-2 图像),以及气候、地貌和邻近协变量、时空机器学习(每类随机森林)和超过 230 万个参考样本(在甚高分辨率图像中可视化解读)。 使用自定义概率阈值(基于五倍空间交叉验证以及平衡的精度和召回值)得出优势类图,耕地和天然/半天然草地概率阈值分别为 0.32 和 0.42。 局限性: 非洲东南部(津巴布韦和莫桑比克)和澳大利亚东部(穆尔加生态区的灌木林地和林地)的草地范围部分预测不足。 在非洲北部、阿拉伯半岛、澳大利亚西部、新西兰、玻利维亚中部和马托格罗索州(巴西)的部分地区,耕地被误划为草原。 由于大地遥感卫星 7 SLC 的故障,在地块层面可以看到草地概率的规则条纹,尤其是在 2012 年。 在乌拉圭、阿根廷西南部、安哥拉南部和非洲萨赫勒地区,较粗分辨率图层(可达性地图和 MODIS 产品)的使用引入了曲线宏观误差(由于基于立方平分的降尺度策略)。 用户需要了解这些局限性和已知问题;同时仔细考虑这些问题,以确保在初始预测阶段适当使用地图。 GPW 正在积极通过 Geo-Wiki 平台收集系统反馈,验证当前版本并改进数据集的未来版本。

数据集说明

空间信息

Dataset Availability

2000-01-01T00:00:00 - 2023-01-01T00:00:00

Dataset Provider

Land and Carbon Lab Global Pasture Watch

Contact

Contact information not available.

Collection Snippet

ee.ImageCollection("projects/global-pasture-watch/assets/ggc-30m/v1/cultiv-grassland_p")

变量

Bands Table
Name Description Min Max Resolution
probability

Cultivated grassland probability value derived through Random Forest.

0 100 30 meters
Name Type Description
version Int

Product version

 

代码

Map.setCenter(-49.265188, -16.602052, 4);

var cultiv_grassland = ee.ImageCollection(
  "projects/global-pasture-watch/assets/ggc-30m/v1/cultiv-grassland_p"
)
var min_prob = 32 // Probability threshold
var visParams = {min: 15, max: 85, palette: 'f5f5f5,fdaf27,ae7947,3a2200'}

var cultiv_grassland_2022 = cultiv_grassland.filterDate('2022-01-01', '2023-01-01').first();
Map.addLayer(
    cultiv_grassland_2022.mask(cultiv_grassland_2022.gte(min_prob)), 
    visParams, 'Cultivated grassland prob. (2022)'
);

var cultiv_grassland_2000 = cultiv_grassland.filterDate('2000-01-01', '2001-01-01').first();
Map.addLayer(
    cultiv_grassland_2000.mask(cultiv_grassland_2000.gte(min_prob)), 
    visParams, 'Cultivated grassland prob. (2000)'
);

var cultiv_grassland = ee.ImageCollection(
  "projects/global-pasture-watch/assets/ggc-30m/v1/cultiv-grassland_p"
);

var lon = -51.24642275;
var lat = -15.10079993;

var cultiv_grassland_2020 = cultiv_grassland.filterDate('2020-01-01', '2021-01-01').first();

var palette = ['#f5f5f5', '#fdaf27', '#ae7947', '#3a2200'];
var vis = {min: 15, max: 85, palette: palette};

Map.setCenter(lon, lat, 10);
Map.addLayer(cultiv_grassland_2020, vis);

// Degrees in EPSG:3857
var delta = 0.043 * 2;
var pixels = 256;

var areaOfInterest = ee.Geometry.Rectangle(
  [lon - delta, lat - delta, lon + delta, lat + delta], null, false);

var parameters = {
  dimensions: [pixels, pixels],
  region: areaOfInterest,
  crs: 'EPSG:3857',
  format: 'png'
};

var image = cultiv_grassland_2020.visualize(vis);
print(ui.Thumbnail({image: image, params: parameters}));

结果

引用

Parente, L., Sloat, L., Mesquita, V., et al. (2024) Global Pasture Watch - Annual grassland class and extent maps at 30-m spatial resolution (2000—2022) (Version v1) [Data set]. Zenodo doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.13890401

Parente, L., Sloat, L., Mesquita, V., et al. (2024). Annual 30-m maps of global grassland class and extent (2000–2022) based on spatiotemporal Machine Learning, Scientific Data. doi: http://doi.org/10.1038/s41597-024-04139-6

许可

CC-BY-4.0

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