מפת היערות/שטחים לא מיוערים (FNF) הגלובלית נוצרת על ידי סיווג תמונת ה-SAR (מקדם פיזור לאחור) בפסיפס ה-SAR הגלובלי PALSAR-2/PALSAR ברזולוציה של 25 מ', כך שפיקסלים עם פיזור לאחור חזק ופיזור לאחור חלש מסווגים כ'יער' ו'שטח לא מיוער', בהתאמה. ההגדרה של 'יער' בהקשר הזה היא יער טבעי בשטח של יותר מ-0.5 הקטר ועם כיסוי יער של יותר מ-10%. ההגדרה הזו זהה להגדרה של ארגון המזון והחקלאות (FAO). מכיוון שהפיזור האחורי של גלי הרדאר מהיער תלוי באזור (אזור אקלים), הסיווג של יער/לא יער מתבצע באמצעות סף פיזור אחורי שתלוי באזור. דיוק הסיווג נבדק באמצעות תמונות שצולמו באתר ותמונות אופטיות ברזולוציה גבוהה שצולמו על ידי לוויין.
ערכי הפיזור לאחור עשויים להשתנות באופן משמעותי מנתיב לנתיב באזורי יערות בקווי רוחב גבוהים. הסיבה לכך היא השינוי בעוצמת הפיזור לאחור שנגרם כתוצאה מהקפאת העצים בחורף.
לתשומת ליבך, יכול להיות שהשינוי הזה ישפיע על הסיווג של אזורים מיוערים או לא מיוערים.
תחום תדרים
גודל הפיקסל 25 מטרים
תחום תדרים
שם
מינימום
מקסימום
גודל הפיקסל
תיאור
fnf
1
4
מטרים
סיווג של כיסוי קרקע ליער/לא יער
fnf Class Table
ערך
צבע
תיאור
1
#00b200
יער עבות
2
#83ef62
יער לא צפוף
3
#ffff99
לא יער
4
#0000ff
מים
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
JAXA שומרת על הבעלות על מערך הנתונים ולא יכולה להבטיח שלא יקרו בעיות שנגרמות או עלולות להיגרם כתוצאה משימוש במערכי הנתונים.
כל מי שרוצה לפרסם תוצאות כלשהן באמצעות מערכי הנתונים צריך לציין בפרסום בצורה ברורה את הבעלות על הנתונים.
ציטוטים ביבליוגרפיים
ציטוטים:
Masanobu Shimada, Takuya Itoh, Takeshi Motooka, Manabu Watanabe,
Shiraishi Tomohiro, Rajesh Thapa, and Richard Lucas, "New Global
Forest/Non-forest Maps from ALOS PALSAR Data (2007-2010)", Remote Sensing
of Environment, 155, pp. 13-31, December 2014.
doi:10.1016/j.rse.2014.04.014.
מפת היערות/שטחים לא מיוערים (FNF) הגלובלית נוצרת על ידי סיווג תמונת ה-SAR (מקדם פיזור לאחור) בפסיפס ה-SAR הגלובלי של PALSAR-2/PALSAR ברזולוציה של 25 מ', כך שפיקסלים עם פיזור לאחור חזק וחלש מסווגים כ'יער' ו'שטח לא מיוער', בהתאמה. כאן, 'יער' מוגדר כיער טבעי עם שטח גדול מ-0.5…
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 dataset provides a global forest/non-forest map at 25-meter resolution, classifying areas as Dense Forest, Non-dense Forest, Non-Forest, and Water.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis dataset utilizes PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic data from 2017 to 2021, applying a region-dependent threshold of backscatter to classify forest and non-forest areas.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe classification aligns with the Food and Agriculture Organization (FAO) definition of forest as natural forest with an area larger than 0.5 ha and forest cover over 10%.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers should be aware that backscatter values can vary significantly over high latitude forest areas due to seasonal changes, potentially impacting classification accuracy.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eJAXA retains ownership of the dataset and encourages users to acknowledge the data source in any publications resulting from its use.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Global 4-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map\n\nDataset Availability\n: 2017-01-01T00:00:00Z--2021-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [JAXA EORC](https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/dataset/fnf_e.htm)\n\nTags\n:\n[alos](/earth-engine/datasets/tags/alos) [alos2](/earth-engine/datasets/tags/alos2) [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [eroc](/earth-engine/datasets/tags/eroc) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) [jaxa](/earth-engine/datasets/tags/jaxa) [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [palsar](/earth-engine/datasets/tags/palsar) [palsar2](/earth-engine/datasets/tags/palsar2) [sar](/earth-engine/datasets/tags/sar) \n\n#### Description\n\nThe global forest/non-forest map (FNF) is generated by\nclassifying the SAR image (backscattering coefficient) in the\nglobal 25m resolution PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic so that strong and\nlow backscatter pixels are assigned as \"forest\" and \"non-forest\",\nrespectively. Here, \"forest\" is defined as the natural forest\nwith the area larger than 0.5 ha and forest cover over 10%. This\ndefinition is the same as the Food and Agriculture Organization\n(FAO) definition. Since the radar backscatter from the forest\ndepends on the region (climate zone), the classification of\nForest/Non-Forest is conducted by using a region-dependent\nthreshold of backscatter. The classification accuracy is\nchecked by using in-situ photos and high-resolution optical\nsatellite images.\n\nDetailed information:\n\n- [2017 - 2020](https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/dataset/pdf/DatasetDescription_PALSAR2_FNF_v200a.pdf)\n\nAttention:\n\n- Backscatter values may vary significantly from path to path over high latitude forest areas. This is due to the change of backscattering intensity caused by freezing trees in winter. Please note that this may affect the classification of forest/non-forest.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n25 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|-------|-----|-----|------------|--------------------------------------------|\n| `fnf` | 1 | 4 | meters | Forest/Non-Forest landcover classification |\n\n**fnf Class Table**\n\n| Value | Color | Description |\n|-------|---------|------------------|\n| 1 | #00b200 | Dense Forest |\n| 2 | #83ef62 | Non-dense Forest |\n| 3 | #ffff99 | Non-Forest |\n| 4 | #0000ff | Water |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nJAXA retains ownership of the dataset and cannot guarantee\nany problem caused by or possibly caused by using the datasets.\nAnyone wishing to publish any results using the datasets should\nclearly acknowledge the ownership of the data in the publication.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Masanobu Shimada, Takuya Itoh, Takeshi Motooka, Manabu Watanabe,\n Shiraishi Tomohiro, Rajesh Thapa, and Richard Lucas, \"New Global\n Forest/Non-forest Maps from ALOS PALSAR Data (2007-2010)\", Remote Sensing\n of Environment, 155, pp. 13-31, December 2014.\n [doi:10.1016/j.rse.2014.04.014.](https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.04.014)\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.ImageCollection('JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4')\n .filterDate('2018-01-01', '2018-12-31');\nvar forestNonForest = dataset.select('fnf');\nvar forestNonForestVis = {\n min: 1,\n max: 4,\n palette: ['00b200','83ef62','ffff99','0000ff'],\n};\nMap.setCenter(136.85, 37.37, 4);\nMap.addLayer(forestNonForest, forestNonForestVis, 'Forest/Non-Forest');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/JAXA/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF4) \n[Global 4-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map](/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF4) \nThe global forest/non-forest map (FNF) is generated by classifying the SAR image (backscattering coefficient) in the global 25m resolution PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic so that strong and low backscatter pixels are assigned as \"forest\" and \"non-forest\", respectively. Here, \"forest\" is defined as the natural forest with the area larger than 0.5 ... \nJAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4, alos,alos2,classification,eroc,forest,forest-biomass,jaxa,landcover,palsar,palsar2,sar \n2017-01-01T00:00:00Z/2021-01-01T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/dataset/fnf_e.htm)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF4)"]]
