Bản đồ độ che phủ đất năm 2020 của Bờ Biển Ngà do Chính phủ Bờ Biển Ngà sản xuất thông qua một tổ chức quốc gia, Trung tâm Thông tin địa lý và Kỹ thuật số thuộc Văn phòng Nghiên cứu và Phát triển Quốc gia (BNETD-CIGN), với sự hỗ trợ kỹ thuật và tài chính của Liên minh Châu Âu. Phương pháp được dùng để tạo bản đồ này minh bạch, có sự tham gia của cộng đồng và tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế.
Để phát triển bản đồ này, một tổ hợp hình ảnh vệ tinh (Sentinel 2) từ năm 2020 đã được xử lý thông qua Google Earth Engine và bổ sung bằng dữ liệu thu thập được tại hiện trường, nhằm huấn luyện một thuật toán phân loại có giám sát (Rừng ngẫu nhiên).
Hai chiến dịch thực địa đã được tiến hành từ ngày 10 tháng 11 đến ngày 9 tháng 12 năm 2022 và từ ngày 26 tháng 1 đến ngày 13 tháng 2 năm 2023 trên toàn quốc. Những nhiệm vụ này có sự tham gia của 33 người thuộc nhiều tổ chức đối tác vì các phương pháp thu thập dữ liệu và định nghĩa về một số loại hình sử dụng đất mà các bên liên quan áp dụng đôi khi có thể khác nhau.
Trong quy trình thẩm định theo EUDR, dữ liệu vị trí địa lý của các lô đất sản xuất sản phẩm liên quan đến EUDR có thể được kết hợp với dữ liệu về độ che phủ rừng năm 2020 để đánh giá rủi ro rằng lô đất đó nằm ở khu vực có rừng trước ngày cắt là năm 2020. Để làm được việc này, bạn cần có dữ liệu về độ che phủ rừng phù hợp với định nghĩa của FAO về rừng và ngày cắt là năm 2020. Bản đồ độ che phủ đất năm 2020 của Bờ Biển Ngà đáp ứng những nhu cầu này.
Thật vậy, các lớp trong bản đồ độ che phủ đất có thể được kết hợp để tạo ra một bản đồ rừng/không phải rừng phù hợp với định nghĩa của FAO về rừng.
Một nền tảng để truy cập vào dữ liệu, siêu dữ liệu và phương pháp luận về lớp phủ mặt đất năm 2020 đã được phát triển bằng các giải pháp của ESRI, từ Africa GeoPortal, để phân tích và trực quan hoá dữ liệu:
Bản đồ độ che phủ đất năm 2020 của Bờ Biển Ngà do Chính phủ Bờ Biển Ngà sản xuất thông qua một tổ chức quốc gia, Trung tâm Thông tin địa lý và Kỹ thuật số thuộc Văn phòng Nghiên cứu Kỹ thuật và Phát triển Quốc gia (BNETD-CIGN), với sự hỗ trợ kỹ thuật và tài chính của Liên minh Châu Âu. Phương pháp được dùng để tạo bản đồ này...
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map provides a detailed classification of land cover across Cote d'Ivoire for the year 2020, created using Sentinel 2 satellite imagery and ground-truthed data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis dataset, produced by the Ivorian Government with support from the European Union, follows international standards and offers 10-meter resolution for analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can access the dataset through Google Earth Engine and the Africa GeoPortal for visualization and analysis, with the possibility of overlaying it with other data for due diligence purposes like assessing deforestation risk.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe land cover classifications include a variety of forest types, plantations, agricultural areas, water bodies, and human infrastructure, allowing for comprehensive land use assessments.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is available under a CC-BY-4.0 license, encouraging open access and use for research, education, and non-profit purposes.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map\n\nDataset Availability\n: 2020-01-01T00:00:00Z--2021-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [BNETD-CIGN](https://africageoportal.maps.arcgis.com/home/user.html?user=bnetdcignCI)\n\nCadence\n: 1 Year\n\nTags\n:\n[classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [deforestation](/earth-engine/datasets/tags/deforestation) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) \n\n#### Description\n\nThe Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map was produced by the Ivorian\nGovernment through a national institution, the Center for Geographic\nInformation and Digital from the National Study Office Techniques and\nDevelopment (BNETD-CIGN), with technical and financial support from the\nEuropean Union. The methodology used to produce the map was transparent,\nparticipatory and in line with international standards.\n\nTo develop this map, a mosaic of satellite images (Sentinel 2) from 2020 was\nprocessed via Google Earth Engine and supplemented with data collected in the\nfield, to train a supervised classification algorithm (Random Forest).\nTwo field campaigns were conducted, from 10 November to 9 December 2022 and\nfrom 26 January to 13 February 2023, throughout the country. These missions\ninvolved 33 people from multiple partner organizations because the data\ncollection methods and definitions of certain land use classes\nadopted by stakeholders may sometimes differ.\n\nAs part of the EUDR due diligence process, geolocation data for plots of\nland producing EUDR-relevant products could be overlaid with 2020 forest\ncover data in order to assess the risk that the plot is located in an area\nthat was forested before the 2020 cut-off date. To do this, forest cover\ndata aligned with the FAO definition of forests and the 2020 cut-off date\nis required. The 2020 land cover map of Cote d'Ivoire meets these needs.\nIndeed, the classes in the land cover map can be combined to create a\nforest/non-forest map that is aligned with the FAO definition of forests.\n\nA platform for accessing 2020 land cover data, metadata and the methodology\nhas been developed using ESRI solutions, from Africa GeoPortal, for data\nanalysis and visualization:\n\nThe address is: \u003chttps://bit.ly/carte-ci-2020\u003e\n\nDocumentation:\n\n- [Detailed documentation](https://africageoportal.maps.arcgis.com/sharing/rest/content/items/26a717d4c13f4f3db2c6056f7e5c0bab/data)\n\n- [Methodology in French](https://africageoportal.maps.arcgis.com/sharing/rest/content/items/76dc18767b89472eb89e8aa54e08a6c9/data)\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n10 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|------------------|-----|-----|------------|------------------|\n| `classification` | 1 | 23 | meters | Land Cover class |\n\n**classification Class Table**\n\n| Value | Color | Description |\n|-------|---------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| 1 | #276300 | Dense forest (Forêt dense) |\n| 2 | #59D757 | Light forest (Forêt claire) |\n| 3 | #569D6E | Forest gallery (Forêt galerie) |\n| 4 | #79CFAD | Secondary forest/degraded forest (Forêt secondaire/forêt dégradée) |\n| 5 | #34734C | Mangrove |\n| 6 | #B4FFAD | Forest plantation/Reforestation (Plantation forestière/Reboisement) |\n| 7 | #6EFA9A | Swamp forest/Forest on hydromorphic soil (Forêt marécageuse/Forêt sur sol hydromorphe) |\n| 8 | #D68589 | Coffee Plantation (Plantation de Café) |\n| 9 | #EBD37F | Cocoa Plantation (Plantation de Cacao) |\n| 10 | #D0E09D | Rubber plantation (Plantation d'Hévéa) |\n| 11 | #E8BEFF | Oil palm plantation (Plantation de Palmier à huile) |\n| 12 | #E751FE | Coconut Plantation (Plantation de Coco) |\n| 13 | #F3BFF2 | Cashew plantation (Plantation d'Anacarde) |\n| 14 | #9DFD00 | Fruit plantation / Arboriculture (Plantation fruitière / Arboricultures) |\n| 15 | #F2F38D | Agricultural development/Other crops/Orchards/Fallow land (Aménagement agricole/Autres cultures/Vergers/Jachères) |\n| 16 | #B6D322 | Tree savannah (Savane arborée) |\n| 17 | #E2FE5F | Shrub formations/ Thickets (Formations arbustives/ Fourrés) |\n| 18 | #F9FDCC | Herbaceous formations (Formations herbacées) |\n| 19 | #4A70C0 | Body of water, Courses and waterways (Plan d'eau, Cours et voies deau) |\n| 20 | #BEFFE8 | Swampy area (Zone marécageuse) |\n| 21 | #D20A02 | Human habitat, Infrastructure (Habitat humain, Infrastructures) |\n| 22 | #DBECEF | Rocky outcrop (Affleurement rocheux) |\n| 23 | #DCDCDC | Bare ground (Sol nu) |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- BNETD Land Cover Map 2020.\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.Image('BNETD/land_cover/v1/2020').select('classification');\n\nMap.setCenter(-5.4400, 7.5500, 7);\n\nMap.addLayer(dataset, {}, \"Cote d'Ivoire Land Cover Map 2020\");\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/BNETD/BNETD_land_cover_v1) \n[Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map](/earth-engine/datasets/catalog/BNETD_land_cover_v1) \nThe Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map was produced by the Ivorian Government through a national institution, the Center for Geographic Information and Digital from the National Study Office Techniques and Development (BNETD-CIGN), with technical and financial support from the European Union. The methodology used to produce the map ... \nBNETD/land_cover/v1, classification,deforestation,forest,landcover,landuse-landcover \n2020-01-01T00:00:00Z/2021-01-01T00:00:00Z \n4.3603 -8.602 10.74 -2.493 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://africageoportal.maps.arcgis.com/home/user.html?user=bnetdcignCI)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/BNETD_land_cover_v1)"]]
