FireCCI51: MODIS Fire_cci Burned Area Pixel Product, Version 5.1

ESA/CCI/FireCCI/5_1
Ketersediaan Set Data
2001-01-01T00:00:00Z–2020-12-01T00:00:00Z
Produsen Set Data
Cuplikan Earth Engine
ee.ImageCollection("ESA/CCI/FireCCI/5_1")
Rangkaian Langkah Penjualan
1 Bulan
Tag
burn climate-change copernicus esa fire fragmentation geophysical global human-modification landcover landscape-gradient modis monthly stressors
c3s
cci
firecci
firecci51
gcos

Deskripsi

MODIS Fire_cci Burned Area pixel product versi 5.1 (FireCCI51) adalah set data resolusi spasial ~250 m global bulanan yang berisi informasi tentang area yang terbakar serta data tambahan. Data ini didasarkan pada reflektansi permukaan di band Near Infrared (NIR) dari instrumen MODIS di satelit Terra, serta informasi kebakaran aktif dari sensor yang sama dari satelit Terra dan Aqua.

Algoritma area yang terbakar menggunakan pendekatan hibrida dua fase. Pada langkah pertama, piksel dengan probabilitas tinggi terbakar (disebut "seed") terdeteksi berdasarkan kebakaran aktif. Pada langkah kedua, pertumbuhan kontekstual diterapkan untuk mendeteksi sepenuhnya patch kebakaran. Fase pertumbuhan ini dikontrol oleh thresholding adaptif, dengan nilai minimum dihitung berdasarkan karakteristik spesifik area di sekitar setiap seed. Variabel yang digunakan untuk memandu seluruh proses deteksi adalah penurunan NIR antara gambar sebelum dan sesudah kebakaran.

Set data mencakup untuk setiap piksel perkiraan hari deteksi pertama kebakaran, tingkat keyakinan deteksi tersebut, dan tutupan lahan yang telah terbakar (diekstrak dari set data ESA CCI Land Cover v2.0.7). Selain itu, flag observasi disediakan untuk mengidentifikasi piksel yang tidak diproses karena kurangnya observasi yang valid atau karena piksel tersebut termasuk dalam tutupan lahan yang tidak dapat terbakar.

FireCCI51 dikembangkan sebagai bagian dari ESA Climate Change Initiative (CCI) Programme, dan juga merupakan bagian dari Copernicus Climate Change Service (C3S).

Band

Band

Ukuran piksel: 250 meter (semua band)

Nama Unit Min Maks Ukuran Piksel Deskripsi
BurnDate 1 366 250 meter

Perkiraan hari dalam setahun deteksi pertama kebakaran
ConfidenceLevel % 1 100 250 meter

Probabilitas mendeteksi piksel sebagai terbakar, yang menunjukkan ketidakpastian deteksi untuk semua piksel, meskipun piksel tersebut diklasifikasikan sebagai tidak terbakar.
LandCover 250 meter

Kategori tutupan lahan piksel yang terbakar, diekstrak dari produk CCI LandCover v2.0.7. Lihat Defourny, P., Lamarche, C., Bontemps, S., De Maet, T., Van Bogaert, E., Moreau, I., Brockmann, C., Boettcher, M., Kirches, G., Wevers, J., Santoro, M., Ramoino, F., &Arino, O. (2017). Land Cover Climate Change Initiative - Product User Guide v2. Issue 2.0. [online] Available at: https://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download/ESACCI-LC-Ph2-PUGv2_2.0.pdf accessed: July 2020. © ESA Climate Change Initiative - Land Cover led by UCLouvain (2017).
ObservedFlag 250 meter

Flag yang menunjukkan alasan piksel tidak diproses.

  • -2: piksel tidak dapat terbakar (perairan, area kosong, area perkotaan, salju dan es permanen)
  • -1: piksel belum diamati selama sebulan (karena awan, bayangan awan, atau kegagalan sensor)

Tabel Class LandCover

Nilai Warna Deskripsi
0 #000000

Tidak Ada Data
10 #ffff64

Lahan pertanian, tadah hujan
20 #aaf0f0

Lahan pertanian, irigasi atau pasca-banjir
30 #dcf064

Lahan pertanian mosaik (>50%) / vegetasi alami (tutupan pohon, semak, herba) (<50%)
40 #c8c864

Vegetasi alami mosaik (tutupan pohon, semak, herba) (>50%) / lahan pertanian (<50%)
50 #006400

Tutupan pohon, berdaun lebar, selalu hijau, tertutup hingga terbuka (>15%)
60 #00a000

Tutupan pohon, berdaun lebar, gugur, tertutup hingga terbuka (>15%)
70 #003c00

Tutupan pohon, berdaun jarum, selalu hijau, tertutup hingga terbuka (>15%)
80 #285000

Tutupan pohon, berdaun jarum, gugur, tertutup hingga terbuka (>15%)
90 #788200

Tutupan pohon, jenis daun campuran (berdaun lebar dan berdaun jarum)
100 #8ca000

Pohon dan semak mosaik (>50%) / tutupan herba (<50%)
110 #be9600

Tutupan herba mosaik (>50%) / pohon dan semak (<50%)
120 #966400

Shrubland
130 #ffb432

Padang rumput
140 #ffdcd2

Lumut dan lumut kerak
150 #ffebaf

Vegetasi jarang (tutupan pohon, semak, herba) (<15%)
170 #009678

Tutupan pohon, tergenang, air asin
180 #00dc82

Tutupan semak atau herba, tergenang, air tawar/asin/payau

Persyaratan Penggunaan

Persyaratan Penggunaan

Set data ini gratis dan terbuka untuk semua pengguna untuk tujuan apa pun, dengan persyaratan dan ketentuan berikut:

  • Pengguna data diwajibkan untuk mengakui ESA Climate Change Initiative dan project Fire CCI bersama dengan penyedia data individual jika data tersebut digunakan dalam presentasi atau publikasi. Harap kutip juga DOI set data yang relevan.

  • Hak kekayaan intelektual (HKI) dalam data CCI berada pada peneliti dan organisasi yang memproduksi data.

  • Tanggung jawab: tidak ada jaminan yang diberikan terkait kualitas atau akurasi data CCI atau kesesuaiannya untuk penggunaan apa pun. Semua kondisi tersirat yang berkaitan dengan kualitas atau kesesuaian informasi, dan semua tanggung jawab yang timbul dari penyediaan informasi (termasuk tanggung jawab yang timbul dalam kelalaian) dikecualikan sejauh diizinkan oleh hukum.

Kutipan

Kutipan:

  • Padilla Parellada, M. (2018): ESA Fire Climate Change Initiative (Fire_cci): MODIS Fire_cci Burned Area Pixel product, version 5.1. Centre for Environmental Data Analysis, 01 November 2018. https://doi.org/10.5285/58f00d8814064b79a0c49662ad3af537.

  • Publikasi terkait: Lizundia-Loiola, J., Otón, G., Ramo, R., Chuvieco, E. (2020): A spatio-temporal active-fire clustering approach for global burned area mapping at 250m from MODIS data. Remote Sensing of Environment, 236, 111493. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111493

DOI

Mengeksplorasi dengan Earth Engine

Editor Kode (JavaScript)

// Visualize FireCCI51 for one year
var dataset = ee.ImageCollection('ESA/CCI/FireCCI/5_1')
                  .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31');
var burnedArea = dataset.select('BurnDate');

// Use a circular palette to assign colors to date of first detection
var baVis = {
  min: 1,
  max: 366,
  palette: [
    'ff0000', 'fd4100', 'fb8200', 'f9c400', 'f2ff00', 'b6ff05',
    '7aff0a', '3eff0f', '02ff15', '00ff55', '00ff99', '00ffdd',
    '00ddff', '0098ff', '0052ff', '0210ff', '3a0dfb', '7209f6',
    'a905f1', 'e102ed', 'ff00cc', 'ff0089', 'ff0047', 'ff0004'
  ]
};
var maxBA = burnedArea.max();

Map.setCenter(0, 18, 2.1);
Map.addLayer(maxBA, baVis, 'Burned Area');

Penyiapan Python

Baca halaman Lingkungan Python untuk mengetahui informasi tentang Python API dan penggunaan geemap untuk pengembangan interaktif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Visualize FireCCI51 for one year
dataset = ee.ImageCollection('ESA/CCI/FireCCI/5_1').filterDate(
    '2020-01-01', '2020-12-31'
)

burned_area = dataset.select('BurnDate')
max_ba = burned_area.max()

# Use a circular palette to assign colors to date of first detection
ba_vis = {
    'min': 1,
    'max': 366,
    'palette': [
        'ff0000', 'fd4100', 'fb8200', 'f9c400', 'f2ff00', 'b6ff05',
        '7aff0a', '3eff0f', '02ff15', '00ff55', '00ff99', '00ffdd',
        '00ddff', '0098ff', '0052ff', '0210ff', '3a0dfb', '7209f6',
        'a905f1', 'e102ed', 'ff00cc', 'ff0089', 'ff0047', 'ff0004'
    ],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(0, 18, 2.1)
m.add_layer(max_ba, ba_vis, 'Burned Area')
m
Buka di Editor Kode
MODIS Fire_cci Burned Area pixel product versi 5.1 (FireCCI51) adalah set data resolusi spasial ~250 m global bulanan yang berisi informasi tentang area yang terbakar serta data tambahan. Data ini didasarkan pada reflektansi permukaan di band Near Infrared (NIR) dari instrumen MODIS di satelit Terra, serta …
ESA/CCI/FireCCI/5_1, burn,climate-change,copernicus,esa,fire,fragmentation,geophysical,global,human-modification,landcover,landscape-gradient,modis,monthly,stressors
2001-01-01T00:00:00Z/2020-12-01T00:00:00Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine