- 数据集可用性
- 2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T00:00:00Z
- 数据集提供商
- 美国橡树岭国家实验室的 NASA ORNL DAAC
- 标签
说明
此数据集提供了 2020 年全球森林的类别，这些类别按状态/条件划分，分辨率约为 30 米。这些数据支持根据 2019 年修订版《2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南》生成天然林地上干木质生物量密度 (AGBD) 的 1 级估计值。森林类别包括原始森林、年轻次生林（≤20 年）和老次生林（>20 年）。分类依据是一系列现有地球观测 (EO) 产品（包括森林树冠覆盖率、高度、年龄和土地利用分类图层，代表 2000 年至 2020 年）的布尔组合。这种森林状态/条件分类优先考虑通过尽量减少模糊像素的纳入来减少划界中潜在的错判错误。因此，该方法对全球森林面积的估计较为保守，确定了全球约 32.6 亿公顷的森林。
质量评估
这些数据全面汇总了最新发布的森林状况数据集，但缺乏任何可用于验证这些划分的全球数据独立样本，这是一个制约因素。因此，全球森林状况/条件分类尚未经过验证。
数据采集、材料和方法
森林状况/条件分类是通过对一组现有数据集进行布尔分析来创建的（参见表 1，Hunka 等人，2024 年），包括卫星衍生的森林树木覆盖率、高度、年龄和土地利用分类层。在此方法中，用于识别潜在森林状况/条件类别（例如原始森林）的图层会合并，而用于识别不一致来源（例如在划定的原始森林中检测到人工林或森林砍伐）的图层则用于移除可能出现错判的区域。
主要森林类别的确定依据是可识别完整/原始森林的数据集，这些森林具有较高的森林完整性指数、树木覆盖率和 ≥5 米的森林高度，且没有已知的森林损失事件、人工林或种植园。
年轻次生林类别捕获了 2000 年至 2020 年间森林高度或覆盖率发生变化的像素，但不包括人工林和种植园。这些森林在 2020 年的高度 ≥5 米，但在 2000 年的高度 <5 米或 ≥5 米，且在 2000 年后经历过树木覆盖率损失。
旧的次生林地类在排除主要森林类和幼龄次生林地类后，捕获剩余的森林像素。这些像素在 2000 年和 2020 年的森林高度均 ≥5 米，且在 2000 年后未检测到树木覆盖率损失或森林扰动，也没有任何人工林或种植园。
频段
像素大小
30 米
频段
| 名称 | 像素尺寸 | 说明 |
|---|---|---|
classification |
米 | 森林类型 |
分类类表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | #00ff00 | 原始森林 |
| 2 | #ff0000 | 次生幼林 |
| 3 | #6666ff | 次生老林 |
使用条款
使用条款
此数据集位于公共领域，可随意使用和分发。如需了解更多信息，请参阅 NASA 的地球科学数据和信息政策。
引用
Hunka, N.、L. Duncanson, J. Armston, R.O. Dubayah, S.P. Healey, M. Santoro, P. May, A. Araza, C. Bourgain, P.M. Montesano, C.S. Neigh, H. Grantham, V. Potapov, S. Turubanova, A. Tyukavina, J. Richter, N. Harris, M. Urbazaev, A. Pascual, D. Requena Suarez, M. Herold, B. Poulter, S.N. Wilson, G. Grassi, S. Federici、M.J. Sanz Sanchez 和 J. Melo. 2024 年。Classification of Global Forests for IPCC Aboveground Biomass Tier 1 Estimates，2020 年。ORNL DAAC，田纳西州橡树岭，美国。 https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2345
Hunka, N.、Duncanson, L.，Armston, J. 等人。Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Tier 1 forest biomass estimates from Earth Observation. Sci Data 11, 1127 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03930-9 doi:10.1038/s41597-024-03930-9
DOI
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var dataset = ee.ImageCollection('NASA/ORNL/global_forest_classification_2020/V1'); var visualization = { bands: ['classification'], min: 1.0, max: 3.0, palette: ['00ff00', 'ff0000', '6666ff'], }; Map.setCenter(-53, -5, 6); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Forest Type');