
- 数据集可用性
- 2000-01-01T00:00:00Z–2015-01-01T00:00:00Z
- 数据集提供程序
- 美国国家航空航天局 (NASA) 美国地质调查局 (USGS) EROS 中心 LP DAAC
- Earth Engine 代码段
-
ee.ImageCollection("NASA/MEASURES/GFCC/TC/v3")
- 频率
- 5 年
- 标签
Landsat 植被连续场 (VCF) 树冠覆盖层包含每个 30 米像素水平地面被高度超过 5 米的木本植被覆盖的百分比估算值。该数据集涵盖以 2000 年、2005 年、2010 年和 2015 年为中心的四个时代。该数据集派生自 GFCC 地表反射率产品 (GFCC30SR),该产品基于增强型全球土地调查 (GLS) 数据集。GLS 数据集由分辨率为 30 米的高分辨率 Landsat 5 Thematic Mapper (TM) 和 Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 图像组成。
树冠覆盖率是指在给定高度以上木本植物的植被(包括叶子、茎、枝条等)垂直投影面积的比例,会影响陆地能量和水分交换、光合作用和蒸腾作用、净初级生产力以及碳和营养物质的转移。树冠覆盖率还会影响野生动物的栖息地质量和迁徙、人类的住宅物业价值以及其他生态系统服务。与传统的离散分类方案相比,VCF 产品的连续分类方案能够更好地描绘土地覆盖度梯度。在检测和监控森林变化(例如森林砍伐和退化)方面,树冠覆盖率提供了一个可衡量的属性,可用于定义森林覆盖率及其变化,这一点至关重要。树冠覆盖率随时间的变化可用于监控和检索特定于地点的森林变化历史记录。
该数据集涵盖了 2000 年、2005 年、2010 年和 2015 年这四个年份,其中包含每个可用 WRS2 路径/行的图片。
文档:
提供方备注:由于 NASA MEaSUREs 的资金已耗尽,因此我们将不再制作此数据集的免费版本。感兴趣的各方可以访问 www.terraPulse.com 获取更新版和扩展版。
像素大小
30 米
乐队
名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 说明 |
---|---|---|---|---|
tree_ |
% | 0 | 100 | 树木覆盖的像素区域所占的百分比。 |
uncertainty |
tree-canopy_cover 的 RMSE |
|||
source_index |
用于特定像素的源图片的标识。这是指向每张图片元数据数组“sources”的索引。仅适用于 2000 年、2005 年和 2010 年。 |
图片属性
名称 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
路径 | 双精度 | 路径 |
pathrow | STRING | 路径和行 |
行 | 双精度 | 行 |
来源 | 双精度 | 来源。仅适用于 2000 年、2005 年和 2010 年。 |
tree_canopy_cover_class_palette | 双精度 | 树冠覆盖率类别 Palette |
tree_canopy_cover_class_values | 双精度 | 树冠覆盖率类别值 |
年 | 双精度 | 年 |
使用条款
此数据集的知识产权归马里兰大学地理科学系和美国国家航空航天局所有。在提供致谢声明的情况下,可免费使用。
论文/方法引用:Sexton, J. O., Song, X.-P., Feng, M., Noojipady, P., Anand, A., Huang, C., Kim, D.-H., Collins, K.M., Channan, S., DiMiceli, C., Townshend, J.R.G. (2013). 全球 30 米分辨率的树冠覆盖连续场:基于 Landsat 对 MODIS 植被连续场进行重新缩放,并使用基于激光雷达的误差估算值。International Journal of Digital Earth, 130321031236007. doi:10.1080/17538947.2013.786146.
使用 Earth Engine 进行探索
var dataset = ee.ImageCollection('NASA/MEASURES/GFCC/TC/v3') .filter(ee.Filter.date('2015-01-01', '2015-12-31')); var treeCanopyCover = dataset.select('tree_canopy_cover'); var treeCanopyCoverVis = { min: 0.0, max: 100.0, palette: ['ffffff', 'afce56', '5f9c00', '0e6a00', '003800'], }; Map.setCenter(-88.6, 26.4, 3); Map.addLayer(treeCanopyCover.mean(), treeCanopyCoverVis, 'Tree Canopy Cover');