CSP gHM: Global Human Modification

CSP/HM/GlobalHumanModification
Disponibilidad del conjunto de datos
2016-01-01T00:00:00Z–2016-12-31T00:00:00Z
Proveedor de conjuntos de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("CSP/HM/GlobalHumanModification")
Cadencia
1 año
Etiquetas
csp fragmentation human-modification landcover landscape-gradient population stressors
tnc

Descripción

El conjunto de datos global de modificación humana (gHM) proporciona una medida acumulativa de la modificación humana de las tierras terrestres a nivel mundial con una resolución de 1 kilómetro cuadrado. Los valores de gHM varían de 0.0 a 1.0 y se calculan estimando la proporción de una ubicación (píxel) determinada que se modifica, la intensidad estimada de la modificación asociada con un tipo determinado de modificación humana o "factor de estrés". Se generó un mapa de los 5 principales factores de estrés antropogénicos alrededor del 2016 con 13 conjuntos de datos individuales:

  • Asentamientos humanos (densidad de población, áreas urbanizadas)
  • agricultura (tierras de cultivo, ganado)
  • Transporte (rutas principales, secundarias y de doble vía; ferrocarriles)
  • producción de energía y minería
  • Infraestructura eléctrica (líneas eléctricas, luces nocturnas)

Consulta el documento para obtener más detalles metodológicos. Este recurso se volvió a proyectar en WGS84 para su uso en Earth Engine.

Bandas

Tamaño del píxel
1,000 metros

Bandas

Nombre Unidades Mín. Máx. Tamaño de los píxeles Descripción
gHM km² 0 1 metros

Modificación humana global

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-NC-SA-4.0

Citas

Citas:
  • Kennedy, C.M., J.R. Oakleaf, D.M. Theobald, S. Baruch-Murdo y J. Kiesecker. 2019. Administración de la zona intermedia: Un cambio en las prioridades de conservación según el gradiente de modificación humana global. Global Change Biology 00:1-16. doi:10.1111/gcb.14549

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Editor de código (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('CSP/HM/GlobalHumanModification');

var visualization = {
  bands: ['gHM'],
  min: 0.0,
  max: 1.0,
  palette: ['0c0c0c', '071aff', 'ff0000', 'ffbd03', 'fbff05', 'fffdfd']
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Human modification');
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