Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map

BNETD/land_cover/v1
Доступность набора данных
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
Производитель наборов данных
Фрагмент кода земляного двигателя
ee.ImageCollection("BNETD/land_cover/v1")
Каденция
1 год
Теги
классификация вырубка лесов лесной покров землепользование-земельный покров

Описание

Карта землепользования Кот-д'Ивуара BNETD 2020 была создана правительством Кот-д'Ивуара через национальное учреждение — Центр географической информации и цифровых технологий Национального управления по изучению техники и развития (BNETD-CIGN) — при технической и финансовой поддержке Европейского союза. Методология, использованная для создания карты, была прозрачной, основанной на участии заинтересованных сторон и соответствовала международным стандартам.

Для создания этой карты мозаика спутниковых снимков (Sentinel 2) за 2020 год была обработана с помощью Google Earth Engine и дополнена данными, собранными в полевых условиях, для обучения алгоритма контролируемой классификации (Random Forest). Были проведены две полевые кампании: с 10 ноября по 9 декабря 2022 года и с 26 января по 13 февраля 2023 года по всей стране. В этих миссиях участвовали 33 человека из различных партнерских организаций, поскольку методы сбора данных и определения некоторых классов землепользования, принятые заинтересованными сторонами, могут иногда различаться.

В рамках процесса проверки соответствия требованиям Регламента ЕС (EUDR) данные о местоположении участков земли, производящих продукцию, соответствующую требованиям EUDR, могут быть наложены на данные о лесном покрове за 2020 год, чтобы оценить риск того, что участок расположен в районе, который был покрыт лесом до 2020 года. Для этого необходимы данные о лесном покрове, соответствующие определению лесов ФАО и дате 2020 года. Карта землепользования Кот-д'Ивуара за 2020 год отвечает этим требованиям. Действительно, классы на карте землепользования могут быть объединены для создания карты лесов/нелесных территорий, соответствующей определению лесов ФАО.

Для анализа и визуализации данных была разработана платформа для доступа к данным о землепользовании за 2020 год, метаданным и методологии с использованием решений ESRI от Africa GeoPortal:

Адрес: https://bit.ly/carte-ci-2020

Документация:

Группы

Размер пикселя
10 метров

Группы

Имя Мин Макс Размер пикселя Описание
classification 1 23 метры

Класс растительного покрова

классификация Таблица классов

Ценить Цвет Описание
1 #276300

Густой лес (Forêt dense)

2 #59D757

Светлый лес (Forêt claire)

3 #569D6E

Лесная галерея (Forêt galerie)

4 #79CFAD

Вторичный лес/деградированный лес (Forêt Secondaire/Forêt Dégradée)

5 #34734C

Мангровые заросли

6 #B4FFAD

Лесные плантации/Восстановление лесов (Plantation Forestière/Reboisement)

7 #6EFA9A

Болотный лес/Лес на гидроморфной почве (Forêt marécageuse/Forêt sur sol Hydromorphe)

8 #D68589

Кофейная плантация (Plantation de Café)

9 #EBD37F

Плантация какао (Plantation de Cacao)

10 #D0E09D

Резиновая плантация (Plantation d'Hévea)

11 #E8BEFF

Плантация масличных пальм (Plantation de Palmier à huile)

12 #E751FE

Кокосовая плантация (Plantation de Coco)

13 #F3BFF2

Плантация кешью (Plantation d'Anacarde)

14 #9DFD00

Фруктовые плантации/Арборикультура (Plantation Fruitière/Arboriculturals)

15 #F2F38D

Развитие сельского хозяйства/Другие культуры/Сады/Паровые земли (Aménagement Agricole/Autres Cultures/Vergers/Jachères)

16 #B6D322

Древовидная саванна (Savane arborée)

17 #E2FE5F

Кустарниковые формации/заросли (древесные формации/Фуррес)

18 #F9FDCC

Травянистые образования (Formations herbacées)

19 #4A70C0

Водоем, поля и водные пути (Plan d'eau, Cours et voies deau)

20 #BEFFE8

Болотистая местность (Zone marécageuse)

21 #D20A02

Среда обитания человека, Инфраструктура (Habitat humain, Инфраструктуры)

22 #DBECEF

Скальное обнажение (Affleurement rocheux)

23 #DCDCDC

Голая земля (Sol nu)

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

CC-BY-4.0

Цитаты

Ссылки:
  • Карта землепользования BNETD 2020.

Исследуйте мир с помощью Earth Engine.

Редактор кода (JavaScript)

var dataset = ee.Image('BNETD/land_cover/v1/2020').select('classification');

Map.setCenter(-5.4400, 7.5500, 7);

Map.addLayer(dataset, {}, "Cote d'Ivoire Land Cover Map 2020");
Открыть в редакторе кода