Murray Global Tidal Wetland Change v1.0 (1999-2019)

JCU/Murray/GIC/globalne_zmiany_mokradeł_pływowych/2019
Dostępność zbioru danych
1999-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T00:00:00Z
Dostawca zbioru danych
Fragment kodu Earth Engine
ee.Image("JCU/Murray/GIC/global_tidal_wetland_change/2019")
Tagi
wybrzeże ekosystem międzypływowy landsat namorzyny murray wody podziemne powierzchniowe
solniska
równina pływowa
bagno pływowe

Opis

Zbiór danych Murray Global Tidal Wetland Change (Globalne zmiany mokradeł pływowych) zawiera mapy globalnego zasięgu pływowych obszarów podmokłych i ich zmian. Mapy powstały na podstawie trójstopniowej klasyfikacji, której celem było (i) oszacowanie globalnego rozmieszczenia terenów podmokłych podlegających pływom (zdefiniowanych jako ekosystemy bagien pływowych, płycizn pływowych lub namorzynów), (ii) wykrycie zmian w okresie badania oraz (iii) oszacowanie typu ekosystemu i czasu wystąpienia zmian na terenach podmokłych podlegających pływom.

Zbiór danych powstał w wyniku połączenia obserwacji z 1 166 385 zdjęć satelitarnych uzyskanych przez satelity Landsat 5–8 z danymi środowiskowymi dotyczącymi zmiennych, o których wiadomo, że wpływają na rozmieszczenie każdego typu ekosystemu, w tym danych takich jak temperatura, nachylenie i wysokość. Obraz zawiera pasma zasięgu pływowych obszarów podmokłych (losowe prawdopodobieństwo występowania obszarów podmokłych w modelu lasów) dla początkowego i końcowego kroku czasowego okresu badania oraz produkt dotyczący zmian w pływowych obszarach podmokłych w całym okresie badania (utrata i przyrost pływowych obszarów podmokłych).

Zapoznaj się z uwagami dotyczącymi użytkowania na stronie projektu. Pełny opis metod, weryfikacji i ograniczeń danych generowanych przez to oprogramowanie znajdziesz w powiązanym artykule naukowym.

Zobacz też UQ/murray/Intertidal/v1_1/global_intertidal, aby wyświetlić globalne mapy rozmieszczenia ekosystemów równin pływowych.

Pasma

Pasma

Rozmiar piksela: 30 m (wszystkie pasma)

Nazwa Rozmiar piksela Opis
loss 30 metrów

Wartość 1 w przypadku lokalizacji, w których wystąpiła utrata, w pozostałych przypadkach zamaskowana.

lossYear 30 metrów

Liczba całkowita reprezentująca rok zakończenia kroku czasowego analizy utraty (np. 19 = 2017–2019).

lossType 30 metrów

Typ straty

  • 2. równina pływowa
  • 3. – lasy namorzynowe
  • 5. – pływowe tereny podmokłe
gain 30 metrów

Wartość 1 oznacza lokalizacje zysku, w pozostałych przypadkach jest maskowana.

gainYear 30 metrów

Liczba całkowita reprezentująca rok zakończenia kroku czasowego analizy przyrostu (np. 19 = 2017–2019).

gainType 30 metrów

Rodzaj przyrostu:

  • 2. równina pływowa
  • 3. – lasy namorzynowe
  • 5. – pływowe tereny podmokłe
twprobabilityStart 30 metrów

Losowa zgodność klasyfikacji lasu z całościową klasą pływowych terenów podmokłych w pierwszym kroku czasowym (1999–2001). Liczba całkowita z zakresu od 0 do 100.

twprobabilityEnd 30 metrów

Losowa zgodność klasyfikacji lasu z ogólną klasą pływowych terenów podmokłych w ostatnim kroku czasowym (2017–2019). Liczba całkowita z zakresu od 0 do 100.

Warunki usługi

Warunki korzystania z usługi

CC-BY-4.0

Cytowanie

Cytowanie:
  • Murray, N.J., Worthington, T.A., Bunting, P., Duce, S., Hagger, V., Lovelock, C.E., Lucas, R., Saunders, M.I., Sheaves, M., Spalding, M., Waltham, N.J., Lyons, M.B., 2022. High-resolution mapping of losses and gains of Earth's tidal wetlands. (ang. Mapowanie w wysokiej rozdzielczości strat i przyrostów w obszarach pływowych Ziemi.) Science. doi:10.1126/science.abm9583

DOI

Odkrywaj za pomocą Earth Engine

Edytor kodu (JavaScript)

var dataset = ee.Image('JCU/Murray/GIC/global_tidal_wetland_change/2019');

Map.setCenter(103.7, 1.3, 12);
Map.setOptions('SATELLITE');

var plasma = [
  '0d0887', '3d049b', '6903a5', '8d0fa1', 'ae2891', 'cb4679', 'df6363',
  'f0844c', 'faa638', 'fbcc27', 'f0f921'
];
Map.addLayer(
    dataset.select('twprobabilityStart'), {palette: plasma, min: 0, max: 100},
    'twprobabilityStart', false, 1);
Map.addLayer(
    dataset.select('twprobabilityEnd'), {palette: plasma, min: 0, max: 100},
    'twprobabilityEnd', false, 1);

var lossPalette = ['fe4a49'];
var gainPalette = ['2ab7ca'];
Map.addLayer(
    dataset.select('loss'), {palette: lossPalette, min: 1, max: 1},
    'Tidal wetland loss', true, 1);
Map.addLayer(
    dataset.select('gain'), {palette: gainPalette, min: 1, max: 1},
    'Tidal wetland gain', true, 1);

var viridis = ['440154', '414487', '2a788e', '22a884', '7ad151', 'fde725'];
Map.addLayer(
    dataset.select('lossYear'), {palette: viridis, min: 4, max: 19},
    'Year of loss', false, 0.9);
Map.addLayer(
    dataset.select('gainYear'), {palette: viridis, min: 4, max: 19},
    'Year of gain', false, 0.9);

// Ecosystem type.
var classPalette = ['9e9d9d', 'ededed', 'ff9900', '009966', '960000', '006699'];
var classNames =
    ['null', 'null', 'Tidal flat', 'Mangrove', 'null', 'Tidal marsh'];
Map.addLayer(
    dataset.select('lossType'), {palette: classPalette, min: 0, max: 5},
    'Loss type', false, 0.9);
Map.addLayer(
    dataset.select('gainType'), {palette: classPalette, min: 0, max: 5},
    'Gain type', false, 0.9);
Otwórz w edytorze kodu