Dynamic World V1

GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1
مدى توفّر مجموعة البيانات
2015-06-27T00:00:00Z–2025-03-09T03:20:17Z
موفِّر مجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1")
الوصفالنطاقاتخصائص الصورةبنود الاستخدامالاقتباساتمعرّفات DOI

"Dynamic World" هي مجموعة بيانات استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي (LULC) بدقة 10 أمتار في الوقت الفعلي تقريبًا (NRT) تتضمّن احتمالات الفئات ومعلومات التصنيف لتسعة فئات.

تتوفّر توقّعات "المدن الديناميكية" لمجموعة Sentinel-2 L1C بدءًا من ‎27-06-2015 حتى الوقت الحالي. تتراوح فترة إعادة المرور في Sentinel-2 بين يومَين و5 أيام حسب خط العرض. يتم إنشاء توقّعات "المدن الديناميكية" لصور Sentinel-2 L1C التي تكون فيها نسبة CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE <= 35%. يتم حجب التوقّعات لإزالة الغيوم وظلّالها باستخدام مزيج من "احتمالية الغيوم" في S2 و"مؤشر إزاحة الغيوم" و "تحويل المسافة الاتجاهية".

تحمل الصور في مجموعة "العالم الديناميكي" أسماء تتطابق مع أسماء مواد عرض Sentinel-2 L1C الفردية التي تم استخراجها منها، على سبيل المثال:

ee.Image('COPERNICUS/S2/20160711T084022_20160711T084751_T35PKT')

أن تتضمّن صورة مطابقة من "الواقع الديناميكي" باسم: ee.Image('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1/20160711T084022_20160711T084751_T35PKT').

تبلغ قيمة جميع نطاقات الاحتمالية باستثناء نطاق "التصنيف" مجتمعةً 1.

للاطّلاع على مزيد من المعلومات عن مجموعة بيانات "العالم الديناميكي" والاطّلاع على أمثلة على إنشاء مركبات واحتساب الإحصاءات الإقليمية والعمل مع السلسلة الزمنية، يمكنك الاطّلاع على سلسلة الدروس مقدمة عن "العالم الديناميكي".

بما أنّ التقديرات من فئة "المدن الديناميكية" يتم استخراجها من صور فردية باستخدام سياق مكاني من نافذة متحركة صغيرة، يمكن أن تكون "الاحتمالات" الأولى لأنواع الغطاءات الأرضية المتوقّعة التي يتم تحديدها جزئيًا حسب التغطية بمرور الوقت، مثل المزروعات، منخفضة نسبيًا في حال عدم توفّر سمات تمييزية واضحة. وقد تظهر هذه الظاهرة أيضًا على الأسطح التي تحقّق عائدًا مرتفعًا في المناخات الجافة والرمال ومياه البحر المتلألئة وما إلى ذلك.

لاختيار وحدات البكسل التي تنتمي بثقة إلى فئة "العناصر الديناميكية في العالم" فقط، ننصح بتغطية نواتج "العناصر الديناميكية في العالم" من خلال ضبط حدّ أدنى لقيمة "الاحتمالية" المقدَّرة للتنبؤ الأوّل.

حجم البكسل
10 أمتار

الفرق الموسيقية

الاسم الحد الأدنى الحد الأقصى الوصف
water 0 1

الاحتمالية المقدَّرة لتغطية المنطقة بالكامل بالمياه
trees 0 1

الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالأشجار
grass 0 1

الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالأعشاب
flooded_vegetation 0 1

الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالنباتات التي غمرتها المياه
crops 0 1

الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة للمحاصيل
shrub_and_scrub 0 1

الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالشجيرات والأعشاب
built 0 1

الاحتمالية المقدَّرة للوصول إلى تغطية كاملة حسب الإنشاء
bare 0 1

الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة من خلال المحتوى غير المرئي
snow_and_ice 0 1

الاحتمالية المقدَّرة للتغطية الكاملة بالثلوج والجليد
label 0 8

فهرس النطاق الذي يضمّ أعلى احتمالية مقدَّرة

جدول فئة التصنيف

القيمة اللون الوصف
0 ‎#419bdf ماء
1 ‎#397d49 أشجار
2 ‎#88b053 عشب
3 ‎#7a87c6 flooded_vegetation
4 ‎#e49635 المحاصيل
5 ‎#dfc35a shrub_and_scrub
6 ‎#c4281b تم إنشاؤه
7 ‎#a59b8f عادي
8 ‎#b39fe1 snow_and_ice

خصائص الصورة

الاسم النوع الوصف
dynamicworld_algorithm_version سلسلة

سلسلة الإصدار التي تحدّد بشكل فريد نموذج "الواقع الديناميكي" وعملية الاستنتاج المستخدَمة لإنشاء الصورة
qa_algorithm_version سلسلة

سلسلة الإصدار التي تحدّد بشكل فريد عملية حجب السحب المستخدَمة لإنشاء الصورة

بنود الاستخدام

تم ترخيص مجموعة البيانات هذه بموجب ترخيص CC-BY 4.0 وتتطلّب استخدام العبارة التالية: "تُنتج Google مجموعة البيانات هذه لمشروع "Dynamic World" (العالم الديناميكي) بالتعاون مع "الجمعية الجغرافية الوطنية" و"معهد الموارد العالمية".

تتضمّن بيانات معدّلة من "كوبرنيكوس سنتينل" [من 2015 إلى الوقت الحالي]. يُرجى الاطّلاع على الإشعار القانوني المتعلّق ببيانات Sentinel.

الاقتباسات:

  • براون، سي.إف.، Brumby, S.P., Guzder-Williams, B. et al. Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping. Sci Data 9, 251 (2022). doi:10.1038/s41597-022-01307-4

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

محرِّر الرموز البرمجية (JavaScript)Colab (Python)
// Construct a collection of corresponding Dynamic World and Sentinel-2 for
// inspection. Filter by region and date.
var START = ee.Date('2021-04-02');
var END = START.advance(1, 'day');

var colFilter = ee.Filter.and(
    ee.Filter.bounds(ee.Geometry.Point(20.6729, 52.4305)),
    ee.Filter.date(START, END));

var dwCol = ee.ImageCollection('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1').filter(colFilter);
var s2Col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED');

// Link DW and S2 source images.
var linkedCol = dwCol.linkCollection(s2Col, s2Col.first().bandNames());

// Get example DW image with linked S2 image.
var linkedImg = ee.Image(linkedCol.first());

// Create a visualization that blends DW class label with probability.
// Define list pairs of DW LULC label and color.
var CLASS_NAMES = [
    'water', 'trees', 'grass', 'flooded_vegetation', 'crops',
    'shrub_and_scrub', 'built', 'bare', 'snow_and_ice'];

var VIS_PALETTE = [
    '419bdf', '397d49', '88b053', '7a87c6', 'e49635', 'dfc35a', 'c4281b',
    'a59b8f', 'b39fe1'];

// Create an RGB image of the label (most likely class) on [0, 1].
var dwRgb = linkedImg
    .select('label')
    .visualize({min: 0, max: 8, palette: VIS_PALETTE})
    .divide(255);

// Get the most likely class probability.
var top1Prob = linkedImg.select(CLASS_NAMES).reduce(ee.Reducer.max());

// Create a hillshade of the most likely class probability on [0, 1];
var top1ProbHillshade =
    ee.Terrain.hillshade(top1Prob.multiply(100))
    .divide(255);

// Combine the RGB image with the hillshade.
var dwRgbHillshade = dwRgb.multiply(top1ProbHillshade);

// Display the Dynamic World visualization with the source Sentinel-2 image.
Map.setCenter(20.6729, 52.4305, 12);
Map.addLayer(
    linkedImg, {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}, 'Sentinel-2 L1C');
Map.addLayer(
    dwRgbHillshade, {min: 0, max: 0.65}, 'Dynamic World V1 - label hillshade');

اطّلِع على صفحة بيئة Python للحصول على معلومات عن واجهة برمجة التطبيقات Python API واستخدام IDE geemap لتطوير التطبيقات التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap
 
# Construct a collection of corresponding Dynamic World and Sentinel-2 for
# inspection. Filter by region and date.
START = ee.Date('2021-04-02')
END = START.advance(1, 'day')

col_filter = ee.Filter.And(
    ee.Filter.bounds(ee.Geometry.Point(20.6729, 52.4305)),
    ee.Filter.date(START, END),
)

dw_col = ee.ImageCollection('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1').filter(col_filter)
s2_col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED');

# Link DW and S2 source images.
linked_col = dw_col.linkCollection(s2_col, s2_col.first().bandNames());

# Get example DW image with linked S2 image.
linked_image = ee.Image(linked_col.first())

# Create a visualization that blends DW class label with probability.
# Define list pairs of DW LULC label and color.
CLASS_NAMES = [
    'water',
    'trees',
    'grass',
    'flooded_vegetation',
    'crops',
    'shrub_and_scrub',
    'built',
    'bare',
    'snow_and_ice',
]

VIS_PALETTE = [
    '419bdf',
    '397d49',
    '88b053',
    '7a87c6',
    'e49635',
    'dfc35a',
    'c4281b',
    'a59b8f',
    'b39fe1',
]

# Create an RGB image of the label (most likely class) on [0, 1].
dw_rgb = (
    linked_image.select('label')
    .visualize(min=0, max=8, palette=VIS_PALETTE)
    .divide(255)
)

# Get the most likely class probability.
top1_prob = linked_image.select(CLASS_NAMES).reduce(ee.Reducer.max())

# Create a hillshade of the most likely class probability on [0, 1]
top1_prob_hillshade = ee.Terrain.hillshade(top1_prob.multiply(100)).divide(255)

# Combine the RGB image with the hillshade.
dw_rgb_hillshade = dw_rgb.multiply(top1_prob_hillshade)

# Display the Dynamic World visualization with the source Sentinel-2 image.
m = geemap.Map()
m.set_center(20.6729, 52.4305, 12)
m.add_layer(
    linked_image,
    {'min': 0, 'max': 3000, 'bands': ['B4', 'B3', 'B2']},
    'Sentinel-2 L1C',
)
m.add_layer(
    dw_rgb_hillshade,
    {'min': 0, 'max': 0.65},
    'Dynamic World V1 - label hillshade',
)
m
فتح في "أداة تعديل الرموز"
"العالم الديناميكي" هو مجموعة بيانات استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي (LULC) بدقة 10 أمتار في الوقت الفعلي تقريبًا (NRT) تتضمّن احتمالات الفئات ومعلومات التصنيف لفئات تسع. تتوفّر توقّعات "المدن الديناميكية" لمجموعة Sentinel-2 L1C من 27 حزيران (يونيو) 2015 حتى الآن. تتراوح فترة إعادة المرور في Sentinel-2 بين يومَين و5 أيام حسب خط العرض. Dynamic World …
GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1, global,google,landcover,landuse,nrt,sentinel2-derived
2015-06-27T00:00:00Z/2025-03-09T03:20:17Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine