Начиная с 2009 года, Группа наблюдения за Землей Научно-технологического отделения (STB) Министерства сельского хозяйства и агропродовольствия Канады (AAFC) начала процесс создания ежегодных цифровых карт типов сельскохозяйственных культур. В 2009 и 2010 годах, сосредоточившись на провинциях Прерий, применялась методология, основанная на дереве решений (DT), с использованием оптических (Landsat-5, AWiFS, DMC) и радиолокационных (Radarsat-2) спутниковых снимков. Начиная с вегетационного периода 2011 года, эта деятельность была распространена на другие провинции в поддержку национальной инвентаризации сельскохозяйственных культур. На сегодняшний день этот подход позволяет стабильно обеспечивать инвентаризацию сельскохозяйственных культур, которая соответствует общей целевой точности не менее 85% при конечном пространственном разрешении 30 м (56 м в 2009 и 2010 годах).
Группы
Размер пикселя 30 метров
Группы
Имя
Мин.
Макс
Размер пикселя
Описание
landcover
1
255
метров
Основная классификация земельного покрова, характерная для конкретных сельскохозяйственных культур.
Таблица классов почвенного покрова
Ценить
Цвет
Описание
10
#000000
Облако
20
#3333ff
Вода
30
#996666
Открытая земля и бесплодные земли
34
#cc6699
Городской и развитый
35
#е1е1е1
Теплицы
50
#ffff00
Кустарниковая местность
80
#993399
Водно-болотные угодья
85
#501b50
Торфяник
110
#cccc00
Пастбища
120
#cc6600
Сельское хозяйство (недифференцированное)
122
#ffcc33
Пастбища и корма
130
#7899f6
Слишком влажно для посева
131
#ff9900
Пар
132
#660000
Зерновые
133
#dae31d
Ячмень
134
#d6cc00
Другие зерна
135
#d2db25
Просо
136
#d1d52b
Овес
137
#cace32
Рожь
138
#c3c63a
Спельта
139
#b9bc44
Тритикале
140
#a7b34d
Пшеница
141
#b9c64e
Просо прутьевидное
142
#999900
Сорго
143
#e9e2b1
Лебеда
145
#92a55b
Озимая пшеница
146
#809769
Яровая пшеница
147
#ffff99
Кукуруза
148
#98887c
Табак
149
#799b93
Женьшень
150
#5ea263
Масличные семена
151
#52ae77
Бурачник
152
#41bf7a
Камелина
153
#d6ff70
Канола и рапс
154
#8c8cff
Льняное семя
155
#d6cc00
Горчица
156
#ff7f00
Сафлор
157
#315491
Подсолнечник
158
#cc9933
Соевые бобы
160
#896e43
Бобовые
161
#996633
Другие бобовые
162
#8f6c3d
Горох
163
#b6a472
Нут
167
#82654a
Бобы
168
#a39069
Бобы
174
#b85900
Чечевица
175
#b74b15
Овощи
176
#ff8a8a
Помидоры
177
#ffcccc
Картофель
178
#6f55ca
Сахарная свекла
179
#ffccff
Другие овощи
180
#dc5424
Фрукты
181
#d05a30
Ягоды
182
#d20000
Черника
183
#cc0000
Клюква
185
#dc3200
Другая ягода
188
#ff6666
Фруктовые сады
189
#c5453b
Другие фрукты
190
#7442бд
Виноградники
191
#ffcccc
Хмель
192
#b5fb05
Дерн
193
#ccff05
Травы
194
#07f98c
Детская
195
#00ffcc
Гречневая крупа
196
#cc33cc
Канареечное семя
197
#8e7672
Конопля
198
#b1954f
Вика
199
#749a66
Другие культуры
200
#009900
Лес (недифференцированный)
210
#006600
Хвойные
220
#00cc00
Широколиственный
230
#cc9900
Смешанная древесина
Свойства изображения
Свойства изображения
Имя
Тип
Описание
названия_классов_земельного_покрова
STRING_LIST
Массив названий классификаций почвенно-растительного покрова пахотных земель.
палитра_класса_земельного_покрова
STRING_LIST
Массив шестнадцатеричных кодов цветовых строк, используемых для палитры классификации.
Начиная с 2009 года, Группа наблюдения за Землей Отделения науки и технологий (STB) Министерства сельского хозяйства и агропродовольствия Канады (AAFC) начала процесс создания ежегодных цифровых карт сельскохозяйственных культур. В 2009 и 2010 годах, в частности, в прериях, применялась методология, основанная на дереве решений (DT), с использованием оптических спутников (Landsat-5, …).
AAFC/ACI, сельское хозяйство, Канада, урожай, растительный покров
[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)"]]
