গ্লোবাল ফরেস্ট/নন-ফরেস্ট ম্যাপ (FNF) গ্লোবাল 25m রেজোলিউশন PALSAR-2/PALSAR SAR মোজাইকে SAR ইমেজ (ব্যাকস্ক্যাটারিং সহগ) শ্রেণীবদ্ধ করে তৈরি করা হয়েছে যাতে শক্তিশালী এবং নিম্ন ব্যাকস্ক্যাটার পিক্সেলগুলিকে যথাক্রমে "বন" এবং "অ-বন" হিসাবে বরাদ্দ করা হয়। এখানে, "বন" কে প্রাকৃতিক বন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যার আয়তন 0.5 হেক্টরের বেশি এবং বনভূমি 10% এর বেশি। এই সংজ্ঞা খাদ্য ও কৃষি সংস্থার (FAO) সংজ্ঞার মতই। যেহেতু বন থেকে রাডার ব্যাকস্ক্যাটার অঞ্চলের (জলবায়ু অঞ্চল) উপর নির্ভর করে, তাই ব্যাকস্ক্যাটারের একটি অঞ্চল-নির্ভর থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করে বন/অ-বনের শ্রেণীবিভাগ করা হয়। শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা ইন-সিটু ফটো এবং উচ্চ-রেজোলিউশন অপটিক্যাল স্যাটেলাইট ছবি ব্যবহার করে পরীক্ষা করা হয়। বিশদ তথ্য প্রদানকারীর ডেটাসেট বিবরণে পাওয়া যায়।
মনোযোগ:
ব্যাকস্ক্যাটার মানগুলি উচ্চ অক্ষাংশের বন অঞ্চলে পাথ থেকে পাথে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। এটি শীতকালে হিমায়িত গাছের কারণে ব্যাকস্ক্যাটারিং তীব্রতার পরিবর্তনের কারণে। অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে এটি বন/অ-বনের শ্রেণীবিভাগকে প্রভাবিত করতে পারে।
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ 25 মিটার
ব্যান্ড
নাম
মিন
সর্বোচ্চ
পিক্সেল সাইজ
বর্ণনা
fnf
1
3
মিটার
বন/বন-বন ল্যান্ডকভার শ্রেণীবিভাগ
fnf ক্লাস টেবিল
মান
রঙ
বর্ণনা
1
#006400
বন
2
#feff99
অ-বন
3
#0000ff
জল
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
JAXA ডেটাসেটের মালিকানা ধরে রাখে এবং ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করার কারণে সৃষ্ট বা সম্ভবত সৃষ্ট কোনও সমস্যার গ্যারান্টি দিতে পারে না। ডেটাসেট ব্যবহার করে যে কোনো ফলাফল প্রকাশ করতে ইচ্ছুক যে কেউ প্রকাশনায় ডেটার মালিকানা স্পষ্টভাবে স্বীকার করতে হবে।
উদ্ধৃতি
উদ্ধৃতি:
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,-5135 December,513. doi:10.1016/j.rse.2014.04.014.
2017-2020-এর জন্য 4টি ক্লাস সহ এই ডেটাসেটের একটি নতুন সংস্করণ JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4-তে পাওয়া যাবে বৈশ্বিক বন/বন-বহির্ভূত মানচিত্র (FNF) SAR চিত্রকে (ব্যাকস্ক্যাটারিং সহগ) শ্রেণীবদ্ধ করার মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে যাতে বিশ্বব্যাপী 25-এসএআরপিএএলএসএআরপিএআরএসএআরএসএআরএসএআরএসপিএআর2 এর রেজোলিউশন কম। ব্যাকস্ক্যাটার পিক্সেলগুলিকে "বন" হিসাবে বরাদ্দ করা হয়েছে এবং …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF dataset provides a global forest/non-forest map at 25-meter resolution, classifying areas as forest, non-forest, or water based on SAR backscatter data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis dataset covers the period from 2007 to 2018 and utilizes a region-dependent threshold for classification to account for variations in radar backscatter across different climate zones.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers should be aware that backscatter values might differ significantly in high-latitude forest areas due to seasonal changes, potentially affecting the classification accuracy.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eA newer version of the dataset, JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4, offers an updated classification with four classes for the years 2017-2020.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eJAXA retains ownership of the dataset, and users are required to acknowledge the data source when publishing any results derived from it.\u003c/p\u003e\n"]]],["The JAXA EORC provides a global forest/non-forest (FNF) map dataset from 2007 to 2018. This dataset uses 25m resolution PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic images, classifying pixels based on backscatter strength into \"forest,\" \"non-forest,\" and \"water.\" Forest is defined as natural forest with an area over 0.5 ha and cover exceeding 10%. The dataset is accessible via Google Earth Engine using the provided snippet and is classified with an accuracy determined through in-situ and high-resolution optical images.\n"],null,["# Global 3-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map\n\nDataset Availability\n: 2007-01-01T00:00:00Z--2018-01-01T00:00:00Z\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\nA newer version of this dataset with 4 classes for 2017-2020 can be found in\n[JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4](/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF4)\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. Detailed information is available in the provider's\n[Dataset Description](https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/palsar_fnf/DatasetDescription_PALSAR2_Mosaic_FNF_revE.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 | 3 | meters | Forest/Non-Forest landcover classification |\n\n**fnf Class Table**\n\n| Value | Color | Description |\n|-------|---------|-------------|\n| 1 | #006400 | Forest |\n| 2 | #feff99 | Non-Forest |\n| 3 | #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/FNF')\n .filterDate('2017-01-01', '2017-12-31');\nvar forestNonForest = dataset.select('fnf');\nvar forestNonForestVis = {\n min: 1,\n max: 3,\n palette: ['006400', 'feff99', '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_FNF) \n[Global 3-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map](/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF) \nA newer version of this dataset with 4 classes for 2017-2020 can be found in JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 The 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 ... \nJAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF, alos,alos2,classification,eroc,forest,forest-biomass,jaxa,landcover,palsar,palsar2,sar \n2007-01-01T00:00:00Z/2018-01-01T00:00:00Z \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_FNF)"]]
