LANDFIRE EVC (Existing Vegetation Cover) v1.4.0

LANDFIRE/Vegetation/EVC/v1_4_0
数据集可用性
2014-09-01T00:00:00Z–2014-09-01T00:00:00Z
数据集提供商
Earth Engine 代码段
ee.ImageCollection("LANDFIRE/Vegetation/EVC/v1_4_0")
标签
doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda usgs vegetation wildfire

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

现有植被覆盖率

EVC 类表

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

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');
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