Ces données ont été générées à l'aide de 4 716 475 scènes Landsat 5, 7 et 8 acquises entre le 16 mars 1984 et le 31 décembre 2021.
Chaque pixel a été classé individuellement dans la catégorie "eau" ou "non-eau" à l'aide d'un système expert. Les résultats ont été compilés dans un historique mensuel pour l'ensemble de la période et deux époques (1984-1999, 2000-2021) pour la détection des changements.
Ce produit contient des métadonnées sur les observations qui ont permis de calculer l'ensemble de données Global Surface Water. Les zones où de l'eau n'a jamais été détectée sont masquées.
Bracelets
Taille des pixels 30 mètres
Bandes de fréquences
Nom
Min
Max
Taille des pixels
Description
detections
0*
2007*
mètres
Nombre de détections d'eau au cours de la période d'étude.
valid_obs
0*
2076*
mètres
Nombre d'observations valides au cours de la période d'étude.
total_obs
0*
2417*
mètres
Nombre total d'observations (c'est-à-dire de scènes) disponibles au cours de la période d'étude.
* valeur minimale ou maximale estimée
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
Toutes les données présentées ici sont produites dans le cadre du programme Copernicus et sont fournies sans frais, sans restriction d'utilisation. Pour obtenir des informations complètes sur la licence, consultez le règlement Copernicus.
Les publications, les modèles et les produits de données qui utilisent ces ensembles de données doivent inclure les remerciements appropriés, y compris en citant les ensembles de données et l'article de revue comme dans la citation suivante.
Si vous utilisez les données comme calque dans une carte publiée, veuillez inclure le texte d'attribution suivant : "Source : CE JRC/Google".
Citations
Citations :
Jean-Francois Pekel, Andrew Cottam, Noel Gorelick, Alan S. Belward,
High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes.
Nature 540, 418-422 (2016). (doi:10.1038/nature20584)
Cet ensemble de données contient des cartes de l'emplacement et de la distribution temporelle des eaux de surface de 1984 à 2021. Il fournit également des statistiques sur l'étendue et l'évolution de ces eaux de surface. Pour en savoir plus, consultez l'article de revue associé : High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes (Nature, 2016) et …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe JRC Global Surface Water dataset maps the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2021.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt provides statistics on the extent and change of surface water, derived from Landsat 5, 7, and 8 imagery.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset includes metadata about the observations used, including the number of detections, valid observations, and total observations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt is freely available for use with proper acknowledgment, including citation of the dataset and associated journal article.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can explore and analyze this dataset using Google Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# JRC Global Surface Water Metadata, v1.4\n\nDataset Availability\n: 1984-03-16T00:00:00Z--2022-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [EC JRC / Google](https://global-surface-water.appspot.com)\n\nTags\n:\n[geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [google](/earth-engine/datasets/tags/google) [jrc](/earth-engine/datasets/tags/jrc) [landsat-derived](/earth-engine/datasets/tags/landsat-derived) [surface](/earth-engine/datasets/tags/surface) [surface-ground-water](/earth-engine/datasets/tags/surface-ground-water) [water](/earth-engine/datasets/tags/water) \n\n#### Description\n\nThis dataset contains maps of the location and temporal\ndistribution of surface water from 1984 to 2021 and provides\nstatistics on the extent and change of those water surfaces.\nFor more information see the associated journal article: [High-resolution\nmapping of global surface water and its long-term changes](https://www.nature.com/nature/journal/v540/n7633/full/nature20584.html)\n(Nature, 2016) and the online\n[Data Users Guide](https://storage.googleapis.com/global-surface-water/downloads_ancillary/DataUsersGuidev2021.pdf).\n\nThese data were generated using 4,716,475 scenes from Landsat\n5, 7, and 8 acquired between 16 March 1984 and 31 December 2021.\nEach pixel was individually classified into water / non-water\nusing an expert system and the results were collated into a monthly\nhistory for the entire time period and two epochs (1984-1999,\n2000-2021) for change detection.\n\nThis product contains metadata about the observations that went into\ncomputing The Global Surface Water dataset. Areas where water has never\nbeen detected are masked.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n30 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|--------------|-----|--------|------------|-------------------------------------------------------------------------------|\n| `detections` | 0\\* | 2007\\* | meters | The number of water detections in the study period. |\n| `valid_obs` | 0\\* | 2076\\* | meters | The number of valid observations in the study period. |\n| `total_obs` | 0\\* | 2417\\* | meters | The total number of available observations (i.e. scenes) in the study period. |\n\n\\* estimated min or max value\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nAll data here is produced under the Copernicus Programme and is provided\nfree of charge, without restriction of use. For the full license\ninformation see the Copernicus Regulation.\n\nPublications, models, and data products that make use of these datasets\nmust include proper acknowledgement, including citing datasets and the\njournal article as in the following citation.\n\nIf you are using the data as a layer in a published map, please include the\nfollowing attribution text: 'Source: EC JRC/Google'\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Jean-Francois Pekel, Andrew Cottam, Noel Gorelick, Alan S. Belward,\n High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes.\n Nature 540, 418-422 (2016). ([doi:10.1038/nature20584](https://doi.org/10.1038/nature20584))\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.Image('JRC/GSW1_4/Metadata');\n\nvar visualization = {\n bands: ['detections', 'valid_obs', 'total_obs'],\n min: 100.0,\n max: 900.0,\n};\n\nMap.setCenter(71.72, 52.48, 0);\n\nMap.addLayer(dataset, visualization, 'Detections/Observations');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/JRC/JRC_GSW1_4_Metadata) \n[JRC Global Surface Water Metadata, v1.4](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GSW1_4_Metadata) \nThis dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2021 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article: High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes (Nature, 2016) and ... \nJRC/GSW1_4/Metadata, geophysical,google,jrc,landsat-derived,surface,surface-ground-water,water \n1984-03-16T00:00:00Z/2022-01-01T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://global-surface-water.appspot.com)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GSW1_4_Metadata)"]]
