FireCCI51: MODIS Fire_cci Burned Area Pixel Product, Version 5.1

ESA/CCI/FireCCI/5_1
利用可能なデータセットの期間
2001-01-01T00:00:00Z–2020-12-01T00:00:00Z
データセット プロデューサー
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("ESA/CCI/FireCCI/5_1")
回転数
1 か月
タグ
burn climate-change copernicus esa fire fragmentation geophysical global human-modification landcover landscape-gradient modis monthly stressors
c3s
cci
firecci
firecci51
gcos

説明

MODIS Fire_cci 焼失面積ピクセル プロダクト バージョン 5.1（FireCCI51）は、焼失面積と補助データを含む、空間解像度約 250 m の月次全球データセットです。Terra 衛星に搭載された MODIS 機器の近赤外（NIR）バンドの地表反射率と、Terra 衛星と Aqua 衛星の同じセンサーからのアクティブな火災情報に基づいています。

焼失面積アルゴリズムでは、2 段階のハイブリッド アプローチを使用します。まず、アクティブな火災に基づいて、焼失する可能性の高いピクセル（「シード」と呼ばれる）を検出します。次に、コンテキストに応じた拡張を適用して、火災パッチを完全に検出します。この拡張フェーズは適応型しきい値処理によって制御されます。しきい値は、各シードの周囲の領域の特性に基づいて計算されます。検出プロセス全体をガイドするために使用される変数は、火災前後の画像の NIR の低下です。

このデータセットには、各ピクセルについて、火災の最初の検出日の推定値、その検出の信頼度、焼失した土地被覆（ESA CCI Land Cover データセット v2.0.7 から抽出）が含まれています。また、有効な観測値がないために処理されなかったピクセルや、燃焼できない土地被覆に属するピクセルを識別するための観測フラグも用意されています。

FireCCI51 は、ESA 気候変動イニシアティブ（CCI）プログラムの一環として開発され、Copernicus Climate Change Service（C3S）の一部でもあります。

バンド

バンド

ピクセルサイズ: 250 メートル（すべてのバンド）

名前 単位 最小 最大 ピクセルサイズ 説明
BurnDate 1 366 250 メートル

焼失の最初の検出日の推定値
ConfidenceLevel % 1 100 250 メートル

ピクセルが焼失したと検出される確率。焼失していないと分類された場合でも、すべてのピクセルの検出の不確実性を示します。
LandCover 250 メートル

焼失したピクセルの土地被覆カテゴリ。CCI LandCover v2.0.7 プロダクトから抽出。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 年）。Land Cover Climate Change Initiative - Product User Guide v2. 問題 2.0。[オンライン] 参照先: https://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download/ESACCI-LC-Ph2-PUGv2_2.0.pdf [アクセス日: 2020 年 7 月]。© ESA Climate Change Initiative - Land Cover led by UCLouvain（2017 年）。
ObservedFlag 250 メートル

ピクセルが処理されなかった理由を示すフラグ。

  • -2: ピクセルは燃焼できません（水域、裸地、都市部、永久雪氷）。
  • -1: ピクセルは月内に観測されていません（雲、雲の影、センサーの故障のため）。

LandCover クラステーブル

値 色 説明
0 #000000

データがありません
10 #ffff64

天水農業
20 #aaf0f0

灌漑または洪水後の耕作地
30 #dcf064

モザイク耕作地（> 50%） / 自然植生（樹木、低木、草本被覆）（< 50%）
40 #c8c864

モザイク自然植生（樹木、低木、草本被覆）（> 50%） / 耕作地（< 50%）
50 #006400

樹木エリア、広葉樹、常緑樹、閉鎖から開放（> 15%）
60 #00a000

樹木エリア、広葉樹、落葉樹、閉鎖から開放（> 15%）
70 #003c00

樹木エリア、針葉樹、常緑樹、閉鎖から開放（> 15%）
80 #285000

樹木エリア、針葉樹、落葉樹、閉鎖から開放（> 15%）
90 #788200

樹木エリア、混合葉型（広葉樹と針葉樹）
100 #8ca000

モザイク樹木と低木（> 50%） / 草本被覆（< 50%）
110 #be9600

モザイク草本被覆（> 50%） / 樹木と低木（< 50%）
120 #966400

Shrubland
130 #ffb432

草原
140 #ffdcd2

地衣類とコケ
150 #ffebaf

まばらな植生（樹木、低木、草本被覆）（< 15%）
170 #009678

樹木エリア、洪水、塩水
180 #00dc82

低木または草本被覆、洪水、淡水/塩水/汽水

利用規約

利用規約

このデータセットは無料で、次の利用規約に従って、あらゆる目的でご利用いただけます。

  • データをプレゼンテーションや出版物で使用する場合は、ESA 気候変動イニシアティブと Fire CCI プロジェクト、および個々のデータ プロバイダを明記する必要があります。関連するデータセットの DOI も引用してください。

  • CCI データの知的財産権（IPR）は、データを生成する研究者と組織に帰属します。

  • 責任: CCI データの品質や正確性、またはあらゆる用途への適合性について保証はいたしません。情報の品質や適合性に関するすべての黙示的条件、および情報の提供に起因するすべての責任（過失に起因する責任を含む）は、法律で許容された最大の範囲で除外されます。

引用

引用:

  • Padilla Parellada, M. （2018 年）: ESA Fire Climate Change Initiative（Fire_cci）: MODIS Fire_cci Burned Area Pixel product, version 5.1. Centre for Environmental Data Analysis, 2018 年 11 月 1 日。 https://doi.org/10.5285/58f00d8814064b79a0c49662ad3af537。

  • 関連する出版物: Lizundia-Loiola, J., Otón, G., Ramo, R., Chuvieco, E. （2020 年）: 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

Earth Engine で探索する

コードエディタ（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');

Python の設定

Python API と geemap を使用したインタラクティブな開発については、 Python 環境のページをご覧ください。

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
コードエディタで開く
MODIS Fire_cci 焼失面積ピクセル プロダクト バージョン 5.1（FireCCI51）は、焼失面積と補助データを含む、空間解像度約 250 m の月次全球データセットです。Terra 衛星に搭載された MODIS 機器の近赤外（NIR）バンドの地表反射率と、Terra 衛星と Aqua 衛星の同じセンサーからのアクティブな火災情報に基づいています。
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
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