החל משנת 2009, צוות תצפיות כדור הארץ של המחלקה למדע וטכנולוגיה (STB) ב-Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) התחיל בתהליך של יצירת מפות דיגיטליות שנתיות של סוגי גידולים. המתודולוגיה מבוססת על עץ החלטה (DT) והיא יושמה על תמונות לוויין אופטיות (Landsat-5, AWiFS, DMC) ותמונות לוויין מבוססות מכ"ם (Radarsat-2) של פרובינציות פריירי בשנים 2009 ו-2010. החל מעונת הגידול של 2011, הפעילות הזו הורחבה למחוזות אחרים כדי לתמוך במלאי גידולים לאומי.
עד היום, הגישה הזו יכולה לספק באופן עקבי מלאי של גידולים שעומד ברמת הדיוק הכוללת של לפחות 85% ברזולוציה מרחבית סופית של 30 מ' (56 מ' ב-2009 וב-2010).
תחום תדרים
גודל הפיקסל 30 מטרים
תחום תדרים
שם
מינימום
מקסימום
גודל הפיקסל
תיאור
landcover
1
255
מטרים
סיווג עיקרי של כיסוי הקרקע לפי גידולים ספציפיים.
טבלת סיווג של כיסוי הקרקע
ערך
צבע
תיאור
10
#000000
Cloud
20
#3333ff
מים
30
#996666
שטח חשוף ושטח לא פורח
34
#cc6699
עירוני ומפותח
35
#e1e1e1
Greenhouses
50
#ffff00
Shrubland
80
#993399
אדמה בוצית (ביצה)
85
#501b50
Peatland
110
#cccc00
אדמת מרעה
120
#cc6600
חקלאות (לא מובחנת)
122
#ffcc33
שטחי מרעה ומספוא
130
#7899f6
הקרקע רטובה מדי לזריעה
131
#ff9900
אדמה בורה
132
#660000
דגנים
133
#dae31d
שעורה
134
#d6cc00
דגנים אחרים
135
#d2db25
דוחן
136
#d1d52b
שיבולת שועל
137
#cace32
Rye
138
#c3c63a
כוסמין
139
#b9bc44
טריטיקלה
140
#a7b34d
חיטה
141
#b9c64e
Switchgrass
142
#999900
דורה
143
#e9e2b1
קינואה
145
#92a55b
חיטת חורף
146
#809769
חיטת אביב
147
#ffff99
תירס
148
#98887c
טבק
149
#799b93
ג'ינסנג
150
#5ea263
זרעי שמן
151
#52ae77
Borage
152
#41bf7a
Camelina
153
#d6ff70
קנולה וזרעי לפתית
154
#8c8cff
פשתן
155
#d6cc00
חרדל
156
#ff7f00
Safflower
157
#315491
חמנייה
158
#cc9933
פולי סויה
160
#896e43
הבהובים
161
#996633
עוד פעימות
162
#8f6c3d
אפונים
163
#b6a472
גרגרי חומוס
167
#82654a
שעועית
168
#a39069
Fababeans
174
#b85900
עדשים
175
#b74b15
ירקות
176
#ff8a8a
עגבניות
177
#ffcccc
תפוחי אדמה
178
#6f55ca
סלק סוכר
179
#ffccff
ירקות אחרים
180
#dc5424
פירות
181
#d05a30
פירות יער
182
#d20000
אוכמנית
183
#cc0000
Cranberry
185
#dc3200
פירות יער אחרים
188
#ff6666
פרדסים
189
#c5453b
פירות אחרים
190
#7442bd
כרמים
191
#ffcccc
Hops
192
#b5fb05
דשא
193
#ccff05
עשבי תיבול
194
#07f98c
פעוטון
195
#00ffcc
כוסמת
196
#cc33cc
זרעי קנרית
197
#8e7672
קנבוס
198
#b1954f
בקיה
199
#749a66
גידולים אחרים
200
#009900
יער (לא מובחן)
210
#006600
מחטניים
220
#00cc00
Broadleaf
230
#cc9900
Mixedwood
מאפייני התמונה
מאפייני תמונה
שם
סוג
תיאור
landcover_class_names
STRING_LIST
מערך של שמות סיווגים של כיסוי קרקע של שטחי גידולים.
landcover_class_palette
STRING_LIST
מערך של מחרוזות צבע בקוד הקסדצימלי שמשמשות ללוח הצבעים של הסיווג.
החל משנת 2009, צוות תצפית כדור הארץ של המחלקה למדע וטכנולוגיה (STB) ב-Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) התחיל בתהליך של יצירת מפות דיגיטליות שנתיות של סוגי גידולים. התמקדנו בפרובינציות פריירי בשנים 2009 ו-2010, והשתמשנו במתודולוגיה שמבוססת על עץ החלטות (DT) באמצעות נתונים אופטיים (Landsat-5, …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe Annual Crop Inventory (ACI) dataset provides annual crop type maps for Canada, starting from 2009 and updated yearly.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset utilizes a Decision Tree methodology and satellite imagery (optical and radar) to classify cropland with an accuracy target of at least 85%.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers a 30-meter resolution and includes a comprehensive land cover classification with values representing various crop types, land uses, and infrastructure.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe ACI dataset is provided by Agriculture and Agri-Food Canada and is openly accessible under the OGL-Canada-2.0 license.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can access and analyze the dataset using Google Earth Engine for research, education, and non-profit purposes.\u003c/p\u003e\n"]]],["Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) initiated annual crop type mapping in 2009, utilizing optical and radar satellite imagery. The dataset, available from 2009 to 2023, employs a Decision Tree methodology to classify land cover, including specific crops. With a 30-meter pixel size and annual cadence, this inventory achieves at least 85% overall accuracy. The classification includes 255 different crops or land types, with a landcover band representing them.\n"],null,["# Canada AAFC Annual Crop Inventory\n\nDataset Availability\n: 2009-01-01T00:00:00Z--2023-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Agriculture and Agri-Food Canada](https://open.canada.ca/data/en/dataset/ba2645d5-4458-414d-b196-6303ac06c1c9)\n\nCadence\n: 1 Year\n\nTags\n:\n [agriculture](/earth-engine/datasets/tags/agriculture) [canada](/earth-engine/datasets/tags/canada) [crop](/earth-engine/datasets/tags/crop) [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) \naafc \n\n#### Description\n\nStarting in 2009, the Earth Observation Team of the Science and Technology\nBranch (STB) at Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) began the process\nof generating annual crop type digital maps. Focusing on the Prairie\nProvinces in 2009 and 2010, a Decision Tree (DT) based methodology was\napplied using optical (Landsat-5, AWiFS, DMC) and radar (Radarsat-2) based\nsatellite images. Beginning with the 2011 growing season, this activity has\nbeen extended to other provinces in support of a national crop inventory.\nTo date this approach can consistently deliver a crop inventory that meets\nthe overall target accuracy of at least 85% at a final spatial resolution of\n30m (56m in 2009 and 2010).\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n30 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|-------------|-----|-----|------------|-----------------------------------------------|\n| `landcover` | 1 | 255 | meters | Main crop-specific land cover classification. |\n\n**landcover Class Table**\n\n| Value | Color | Description |\n|-------|---------|--------------------------------|\n| 10 | #000000 | Cloud |\n| 20 | #3333ff | Water |\n| 30 | #996666 | Exposed Land and Barren |\n| 34 | #cc6699 | Urban and Developed |\n| 35 | #e1e1e1 | Greenhouses |\n| 50 | #ffff00 | Shrubland |\n| 80 | #993399 | Wetland |\n| 85 | #501b50 | Peatland |\n| 110 | #cccc00 | Grassland |\n| 120 | #cc6600 | Agriculture (undifferentiated) |\n| 122 | #ffcc33 | Pasture and Forages |\n| 130 | #7899f6 | Too Wet to be Seeded |\n| 131 | #ff9900 | Fallow |\n| 132 | #660000 | Cereals |\n| 133 | #dae31d | Barley |\n| 134 | #d6cc00 | Other Grains |\n| 135 | #d2db25 | Millet |\n| 136 | #d1d52b | Oats |\n| 137 | #cace32 | Rye |\n| 138 | #c3c63a | Spelt |\n| 139 | #b9bc44 | Triticale |\n| 140 | #a7b34d | Wheat |\n| 141 | #b9c64e | Switchgrass |\n| 142 | #999900 | Sorghum |\n| 143 | #e9e2b1 | Quinoa |\n| 145 | #92a55b | Winter Wheat |\n| 146 | #809769 | Spring Wheat |\n| 147 | #ffff99 | Corn |\n| 148 | #98887c | Tobacco |\n| 149 | #799b93 | Ginseng |\n| 150 | #5ea263 | Oilseeds |\n| 151 | #52ae77 | Borage |\n| 152 | #41bf7a | Camelina |\n| 153 | #d6ff70 | Canola and Rapeseed |\n| 154 | #8c8cff | Flaxseed |\n| 155 | #d6cc00 | Mustard |\n| 156 | #ff7f00 | Safflower |\n| 157 | #315491 | Sunflower |\n| 158 | #cc9933 | Soybeans |\n| 160 | #896e43 | Pulses |\n| 161 | #996633 | Other Pulses |\n| 162 | #8f6c3d | Peas |\n| 163 | #b6a472 | Chickpeas |\n| 167 | #82654a | Beans |\n| 168 | #a39069 | Fababeans |\n| 174 | #b85900 | Lentils |\n| 175 | #b74b15 | Vegetables |\n| 176 | #ff8a8a | Tomatoes |\n| 177 | #ffcccc | Potatoes |\n| 178 | #6f55ca | Sugarbeets |\n| 179 | #ffccff | Other Vegetables |\n| 180 | #dc5424 | Fruits |\n| 181 | #d05a30 | Berries |\n| 182 | #d20000 | Blueberry |\n| 183 | #cc0000 | Cranberry |\n| 185 | #dc3200 | Other Berry |\n| 188 | #ff6666 | Orchards |\n| 189 | #c5453b | Other Fruits |\n| 190 | #7442bd | Vineyards |\n| 191 | #ffcccc | Hops |\n| 192 | #b5fb05 | Sod |\n| 193 | #ccff05 | Herbs |\n| 194 | #07f98c | Nursery |\n| 195 | #00ffcc | Buckwheat |\n| 196 | #cc33cc | Canaryseed |\n| 197 | #8e7672 | Hemp |\n| 198 | #b1954f | Vetch |\n| 199 | #749a66 | Other Crops |\n| 200 | #009900 | Forest (undifferentiated) |\n| 210 | #006600 | Coniferous |\n| 220 | #00cc00 | Broadleaf |\n| 230 | #cc9900 | Mixedwood |\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|-------------------------|-------------|----------------------------------------------------------------------|\n| landcover_class_names | STRING_LIST | Array of cropland landcover classification names. |\n| landcover_class_palette | STRING_LIST | Array of hex code color strings used for the classification palette. |\n| landcover_class_values | INT_LIST | Value of the land cover classification. |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[OGL-Canada-2.0](https://spdx.org/licenses/OGL-Canada-2.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Agriculture and Agri-Food Canada Annual Crop Inventory. {YEAR}\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('AAFC/ACI');\nvar crop2016 = dataset\n .filter(ee.Filter.date('2016-01-01', '2016-12-31'))\n .first();\nMap.setCenter(-103.8881, 53.0372, 10);\nMap.addLayer(crop2016, {}, '2016 Canada AAFC Annual Crop Inventory');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/AAFC/AAFC_ACI) \n[Canada AAFC Annual Crop Inventory](/earth-engine/datasets/catalog/AAFC_ACI) \nStarting in 2009, the Earth Observation Team of the Science and Technology Branch (STB) at Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) began the process of generating annual crop type digital maps. Focusing on the Prairie Provinces in 2009 and 2010, a Decision Tree (DT) based methodology was applied using optical (Landsat-5, ... \nAAFC/ACI, agriculture,canada,crop,landcover \n2009-01-01T00:00:00Z/2023-01-01T00:00:00Z \n36.83 -135.17 62.25 -51.24 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://open.canada.ca/data/en/dataset/ba2645d5-4458-414d-b196-6303ac06c1c9)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/AAFC_ACI)"]]
