Globalna mapa lasów i obszarów nieleśnych (FNF) jest generowana przez klasyfikację obrazu SAR (współczynnika rozpraszania wstecznego) w globalnej mozaice SAR PALSAR-2/PALSAR o rozdzielczości 25 m, dzięki czemu piksele o silnym i słabym rozpraszaniu wstecznym są przypisywane odpowiednio jako „las” i „obszar nieleśny”. „Las” to naturalny las o powierzchni większej niż 0,5 ha i pokryciu drzewami powyżej 10%. Ta definicja jest taka sama jak definicja Organizacji Narodów Zjednoczonych do spraw Wyżywienia i Rolnictwa (FAO). Ponieważ rozproszenie wsteczne radaru z lasu zależy od regionu (strefy klimatycznej), klasyfikacja lasu i obszaru nieleśnego jest przeprowadzana przy użyciu zależnego od regionu progu rozproszenia wstecznego. Dokładność klasyfikacji jest sprawdzana na podstawie zdjęć wykonanych na miejscu i zdjęć satelitarnych w wysokiej rozdzielczości. Szczegółowe informacje znajdziesz w opisie zbioru danych dostawcy.
Uwaga:
Wartości rozproszenia wstecznego mogą się znacznie różnić w zależności od ścieżki
nad obszarami leśnymi na wysokich szerokościach geograficznych. Wynika to ze zmiany intensywności rozpraszania wstecznego spowodowanej zamarzaniem drzew zimą.
Pamiętaj, że może to wpłynąć na klasyfikację obszarów leśnych i nieleśnych.
Pasma
Rozmiar piksela 25 metrów
Pasma
Nazwa
Minimum
Maks.
Rozmiar piksela
Opis
fnf
1
3
metry
Klasyfikacja pokrycia terenu na las i teren nieleśny
Tabela klas fnf
Wartość
Kolor
Opis
1
#006400
Las
2
#feff99
Non-Forest
3
#0000ff
Woda
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
JAXA zachowuje własność zbioru danych i nie może zagwarantować rozwiązania żadnego problemu spowodowanego przez zbiory danych lub mogącego być przez nie spowodowanym.
Każda osoba, która chce opublikować wyniki uzyskane na podstawie zbiorów danych, powinna wyraźnie wskazać w publikacji, kto jest właścicielem danych.
Cytaty
Cytowania:
Masanobu Shimada, Takuya Itoh, Takeshi Motooka, Manabu Watanabe,
Shiraishi Tomohiro, Rajesh Thapa i Richard Lucas, „New Global
Forest/Non-forest Maps from ALOS PALSAR Data (2007-2010)”, Remote Sensing
of Environment, 155, s. 13–31, grudzień 2014 r.
doi:10.1016/j.rse.2014.04.014.
Nowszą wersję tego zbioru danych z 4 klasami dla lat 2017–2020 znajdziesz w JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4. Globalna mapa lasów i obszarów nieleśnych (FNF) jest generowana przez klasyfikację obrazu SAR (współczynnika rozpraszania wstecznego) w globalnej mozaice SAR PALSAR-2/PALSAR o rozdzielczości 25 m, tak aby piksele o silnym i słabym rozpraszaniu wstecznym były przypisywane jako „las” i …
[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)"]]
