
- 数据集可用性
- 2014-09-01T00:00:00Z–2014-09-01T00:00:00Z
- 数据集提供商
- 美国农业部 (USDA)、美国林务局 (USFS)、美国内政部地质调查局 (USGS) 和大自然保护协会。
- 标签
说明
LANDFIRE(景观火灾和资源管理规划工具)是美国农业部林务局、美国内政部地质调查局和大自然保护协会的野火管理计划之间的共享计划。
LANDFIRE (LF) 图层是使用预测性景观模型创建的,这些模型基于广泛的实地参考数据、卫星图像和生物物理梯度层,并使用分类和回归树。
LANDFIRE (LF) 的现有植被覆盖率 (EVC) 表示 30 米网格单元的活冠层在垂直方向上的投影覆盖百分比。 系统会使用训练数据和其他地理空间图层,针对树木、灌木和草本覆盖生命形式分别生成 EVC。使用样地级地面目测评估和激光雷达观测数据生成树木、灌木和草本冠层覆盖率训练数据。 * 训练数据开发完成后,系统会针对每种生命形式,分别在训练数据与 Landsat 和辅助数据的组合之间建立关系。每个派生数据层(树木、灌木、草本植物)的潜在范围为 0-100%,这些数据层会合并为单个复合 EVC 层。* 扰动数据用于开发 LF Remap 产品,以进行 LFRDB 地块过滤,并确保纳入 2015 年和 2016 年的扰动,这些扰动在源影像中不可见。 * 然后,通过质量保证/质量控制措施对 EVC 产品进行协调,以确保生命形式与现有植被高度和现有植被类型产品保持同步。 LF 在多个后续层(包括燃料层的开发)中使用了 EVC。
LANDIFRE 植被数据集包括:
- 生物物理学设置 (BPS)
- 环境场地潜力 (ESP)
- 现有植被冠层覆盖率 (EVC)
- 现有植被高度 (EVH)。
- 现有植被类型 (EVT) 这些图层是使用预测性景观模型创建的,该模型基于广泛的实地参考数据、卫星图像和生物物理梯度图层,并使用分类和回归树。
频段
像素大小
30 米
频段
名称 | 像素尺寸 | 说明 |
---|---|---|
EVC |
米 | 现有植被覆盖率 |
EVC 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
11 | #0000ff | 公开水域 |
12 | #9fa1f0 | 降雪/结冰 |
13 | #403da8 | 已开发的高地落叶林 |
14 | #444f89 | 已开发的高地常绿森林 |
15 | #6677cd | 已开发的高地混交林 |
16 | #7a8ef5 | 已开发的旱地草本 |
17 | #9eaad7 | 已开发的丘陵灌丛地 |
18 | #343434 | 已发育的草本湿地植被 |
19 | #343434 | 已发育的木本湿地植被 |
20 | #ffebe0 | 开发 - 常规 |
21 | #fdccd3 | 已开发 - Open Space |
22 | #ff7a8f | 已开发 - 低强度 |
23 | #fd2c4f | 发达 - 中等强度 |
24 | #ad001c | 发达国家 - 高强度 |
25 | #010101 | 已开发的道路 |
31 | #bfbfbf | 贫瘠 |
32 | #e6e8fa | 采石场-露天矿-采砾场 |
60 | #d21c5e | NASS-Orchard |
61 | #a80084 | NASS-Vineyard |
62 | #d21c77 | NASS-灌木水果和浆果 |
63 | #fff58c | NASS-Row Crop-Close Grown Crop |
64 | #faff77 | NASS-Row Crop |
65 | #ffed77 | NASS-Close Grown Crop |
66 | #ffff77 | NASS-休耕/闲置耕地 |
67 | #e3d41c | NASS-Pasture and Hayland |
68 | #fae3a3 | NASS-Wheat |
69 | #d2ffed | NASS-Aquaculture |
75 | #7f38ff | 草本半干型 |
76 | #7f38ff | 草本半湿 |
78 | #7f382b | 最近受到干扰的森林 |
80 | #ffffbf | 农业 - 常规 |
81 | #ffff9c | 牧草/干草 |
82 | #ffff78 | 栽培作物 |
83 | #ffff54 | 小谷物 |
84 | #ffff2b | 休耕 |
85 | #ffff00 | 城市休闲草 |
95 | #7f8fff | 草本湿地 |
100 | #7a7f75 | 稀疏植被冠层 |
101 | #ccff99 | 树木覆盖率 >= 10% 且 < 20% |
102 | #aee082 | 树木覆盖率 >= 20% 且 < 30% |
103 | #91c46c | 树木覆盖率 >= 30% 且 < 40% |
104 | #77ab57 | 树木覆盖率 >= 40% 且 < 50% |
105 | #5e9144 | 树木覆盖率 >= 50 且 < 60% |
106 | #467832 | 树木覆盖率 >= 60% 且 < 70% |
107 | #336324 | 树木覆盖率 >= 70% 且 < 80% |
108 | #204f16 | 树木覆盖率 >= 80% 且 < 90% |
109 | #003300 | 树木覆盖率介于 90% 到 100% 之间(含) |
111 | #d4b27d | 灌木覆盖率 >= 10 且 < 20% |
112 | #d1a171 | 灌木覆盖率 >= 20% 且 < 30% |
113 | #cc9166 | 灌木覆盖率 >= 30 且 < 40% |
114 | #c77e5a | 灌木覆盖率 >= 40% 且 < 50% |
115 | #c26e4f | 灌木覆盖率 >= 50 且 < 60% |
116 | #bd5e46 | 灌木覆盖率 >= 60% 且 < 70% |
117 | #b54c3c | 灌木覆盖率 >= 70 且 < 80% |
118 | #b03b33 | 灌木覆盖率 >= 80 且 < 90% |
119 | #9e0020 | 灌木覆盖率 >= 90 且 <= 100% |
121 | #ffcc66 | 草本植物覆盖率 >= 10 且 < 20% |
122 | #ffba59 | 草本植物覆盖率 >= 20% 且 < 30% |
123 | #ffa94d | 草本植物覆盖率 >= 30 且 < 40% |
124 | #ff9a42 | 草本植物覆盖率 >= 40 且 < 50% |
125 | #ff8636 | 草本植物覆盖率 >= 50% 且 < 60% |
126 | #ff752b | 草本植物覆盖率 >= 60% 且 < 70% |
127 | #ff6421 | 草本植物覆盖率 >= 70% 且 < 80% |
128 | #ff5517 | 草本植物覆盖率 >= 80% 且 < 90% |
129 | #ff3300 | 草本植物覆盖率 >= 90% 且 <= 100% |
150 | #7a7f75 | 稀疏植被冠层 |
151 | #ccff99 | 树冠覆盖率 >= 10% 且 < 25% |
152 | #467832 | 树冠覆盖率 >= 25% 且 < 60% |
153 | #003300 | 树冠覆盖率介于 60% 到 100% 之间(含) |
161 | #d4b27d | 灌木冠幅 >= 10% 且 < 25% |
162 | #c26e4f | 灌木冠盖率 >= 25% 且 < 60% |
163 | #9e0020 | 灌木冠幅 >= 60 且 <= 100% |
171 | #ffa94d | 草本冠层覆盖率 >= 10 且 < 60% |
172 | #ff752b | 草本冠层 >= 60 且 <= 100% |
图片属性
图片属性
名称 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
EVC_classes | 双精度 | 现有植被覆盖的类别值。 |
EVC_names | STRING | 现有植被覆盖的描述性名称。 |
使用条款
使用条款
LANDFIRE 数据属于公共领域数据,没有使用限制。不过,如果创建了产品修改版或衍生产品,请向数据集添加一些描述性修饰符,以免造成混淆。
引用
建议的 LANDFIRE 产品引用方式因产品而异,因此我们提供了引用模型,并以特定产品为例进行了说明。 制片人。发布年份。商品 xxxxx:
- 单个模型名称。
- BpS 模型和说明,在线。LANDFIRE。华盛顿特区。美国农业部林务局
- 美国内政部;美国地质调查局;弗吉尼亚州阿灵顿
- 大自然保护协会(制片方)。可用网址。访问日期。
引用示例:LANDFIRE Biophysical Settings。2018 年。生物物理环境 14420: 南德克萨斯沙地草原。In: LANDFIRE Biophysical Setting Model: Map zone 36, [Online]. In: BpS Models and Descriptions. In: LANDFIRE. 华盛顿特区:美国农业部林务局;美国内政部;美国地质调查局;弗吉尼亚州阿灵顿:大自然保护协会(制片方)。 Available: https://www.landfire.gov/bps-models.php [2018, June 27]. 如需有关引用 LANDFIRE 产品的更多指导,请点击此处
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代码编辑器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('LANDFIRE/Vegetation/EVC/v1_4_0'); var visualization = { bands: ['EVC'], }; Map.setCenter(-121.671, 40.699, 5); Map.addLayer(dataset, visualization, 'EVC');