साल 2017 से 2020 के लिए, इस डेटासेट का नया वर्शन JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 में देखा जा सकता है. इसमें चार क्लास हैं
जंगल/बिना जंगल वाला ग्लोबल मैप (एफ़एनएफ़) बनाने के लिए, एसएआर इमेज (बैकस्कैटरिंग कोएफ़िशिएंट) को ग्लोबल 25 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाले PALSAR-2/PALSAR एसएआर मोज़ेक में क्लासिफ़ाई किया जाता है. इससे ज़्यादा और कम बैकस्कैटर वाले पिक्सल को क्रमशः "जंगल" और "बिना जंगल" के तौर पर असाइन किया जाता है. यहां "जंगल" को प्राकृतिक जंगल के तौर पर परिभाषित किया गया है. इसका क्षेत्रफल 0.5 हेक्टेयर से ज़्यादा और वन क्षेत्र 10% से ज़्यादा है. यह परिभाषा, खाद्य एवं कृषि संगठन (एफ़एओ) की परिभाषा के जैसी ही है. जंगल से रडार बैकस्कैटर, क्षेत्र (जलवायु क्षेत्र) पर निर्भर करता है. इसलिए, जंगल/गैर-जंगल का वर्गीकरण, क्षेत्र के हिसाब से बैकस्कैटर के थ्रेशोल्ड का इस्तेमाल करके किया जाता है. जगह की जानकारी देने वाली फ़ोटो और हाई रिज़ॉल्यूशन वाली ऑप्टिकल सैटलाइट इमेज का इस्तेमाल करके, क्लासिफ़िकेशन की सटीकता की जांच की जाती है. ज़्यादा जानकारी के लिए, डेटासेट उपलब्ध कराने वाली कंपनी की डेटासेट की जानकारी देखें.
ध्यान दें:
ज़्यादा अक्षांश वाले वन क्षेत्रों में, पाथ के हिसाब से बैकस्कैटर वैल्यू में काफ़ी अंतर हो सकता है. ऐसा सर्दियों में पेड़ों के जमने की वजह से, बैकस्कैटरिंग की तीव्रता में बदलाव होने की वजह से होता है.
कृपया ध्यान दें कि इससे वन/गैर-वन के वर्गीकरण पर असर पड़ सकता है.
बैंड
पिक्सल का साइज़ 25 मीटर
बैंड
नाम
कम से कम
ज़्यादा से ज़्यादा
पिक्सल का साइज़
ब्यौरा
fnf
1
3
मीटर
जंगल/गैर-जंगल वाले इलाके के लैंडकवर का क्लासिफ़िकेशन
fnf Class Table
मान
रंग
ब्यौरा
1
#006400
जंगल
2
#feff99
गैर-वन
3
#0000ff
पानी
उपयोग की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
डेटासेट का मालिकाना हक JAXA के पास है. साथ ही, JAXA इस बात की गारंटी नहीं देता कि डेटासेट का इस्तेमाल करने से कोई समस्या नहीं होगी.
डेटासेट का इस्तेमाल करके कोई भी नतीजा पब्लिश करने वाले व्यक्ति को, पब्लिकेशन में डेटा के मालिकाना हक के बारे में साफ़ तौर पर बताना चाहिए.
उद्धरण
उद्धरण:
मासानोबु शिमादा, ताकुया इतोह, ताकेशी मोटोका, मनाबु वतनबे, शिराइशी तोमोहिरो, राजेश थापा, और रिचर्ड लुकास, "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.
इस डेटासेट का नया वर्शन JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 में देखा जा सकता है. इसमें साल 2017 से 2020 के लिए चार क्लास हैं. दुनिया का जंगल/बिना जंगल वाला नक्शा (एफ़एनएफ़) बनाने के लिए, एसएआर इमेज (बैकस्कैटरिंग कोएफ़िशिएंट) को दुनिया के 25 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाले PALSAR-2/PALSAR एसएआर मोज़ेक में क्लासिफ़ाई किया जाता है. इससे, ज़्यादा और कम बैकस्कैटर वाले पिक्सल को "जंगल" और … के तौर पर असाइन किया जाता है
[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)"]]
