- Dataset-Verfügbarkeit
- 2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- NASA ORNL DAAC am Oak Ridge National Laboratory
- Tags
Beschreibung
Dieses Dataset enthält Klassen globaler Wälder, die 2020 nach Status/Zustand abgegrenzt wurden, mit einer Auflösung von etwa 30 m. Die Daten unterstützen die Erstellung von Schätzungen der Tier 1-Klasse für die Dichte der oberirdischen trockenen holzigen Biomasse (Aboveground dry woody Biomass Density, AGBD) in natürlichen Wäldern gemäß der 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Zu den Waldklassen gehören Primärwälder, junge Sekundärwälder (≤ 20 Jahre) und alte Sekundärwälder (> 20 Jahre). Die Klassifizierung basierte auf einer booleschen Kombination einer Reihe vorhandener Erdbeobachtungsprodukte (EO) für die Baumkronendecke, Höhe, Alter und Landnutzungsklassifizierung von Waldgebieten für die Jahre 2000 bis 2020. Bei dieser Klassifizierung des Waldstatus bzw. ‑zustands wird die Reduzierung potenzieller Fehler in den Abgrenzungen priorisiert, indem die Einbeziehung mehrdeutiger Pixel minimiert wird. Daher wird die globale Waldfläche konservativ geschätzt und es werden weltweit etwa 3,26 Milliarden Hektar Wald identifiziert.
Qualitätsbewertung
Diese Daten bieten eine umfassende Zusammenstellung der neuesten veröffentlichten Datasets zu Waldbedingungen. Allerdings gibt es keine unabhängige Stichprobe globaler Daten, die die Validierung dieser Abgrenzungen ermöglichen würde. Daher wurde die globale Klassifizierung des Waldstatus/der Waldbedingungen nicht validiert.
Datenerfassung, Materialien und Methoden
Die Klassifizierung des Waldstatus/der Waldbedingungen erfolgt durch eine boolesche Analyse einer Reihe vorhandener Datasets (siehe Tabelle 1, Hunka et al., 2024) mit Layern für die aus Satellitendaten abgeleitete Baumkronendecke, Höhe, Alter und Landnutzungsklassifizierung. Bei diesem Ansatz werden Ebenen, die eine potenzielle Klasse für den Waldstatus/-zustand identifizieren (z. B. Primärwälder), zusammengeführt. Ebenen, die Quellen für Unstimmigkeiten identifizieren (z. B. das Vorhandensein von Plantagen oder die in den abgegrenzten Primärwäldern festgestellte Entwaldung), werden verwendet, um Bereiche mit potenziellen Fehlern zu entfernen.
Die primäre Waldklasse wird anhand von Datasets mit intakten/primären Wäldern mit einem hohen Waldintegritätsindex, dem Vorhandensein von Baumbestand und Waldhöhen von mindestens 5 m und ohne bekannte Waldverluste, angepflanzte Wälder oder Plantagen festgelegt.
Die Klasse „Junger Sekundärwald“ umfasst Pixel, bei denen sich die Höhe oder die Bedeckung des Waldes zwischen 2000 und 2020 geändert hat. Ausgenommen sind angepflanzte Wälder und Plantagen. Diese Wälder wurden anhand von Höhen ≥5 m im Jahr 2020 und entweder (a) Höhen <5 m im Jahr 2000 oder (b) Höhen ≥5 m im Jahr 2000, aber mit Verlust der Baumkronenbedeckung nach 2000 identifiziert.
Die alte sekundäre Waldklasse umfasst die verbleibenden Pixel mit Wäldern nach dem Ausschluss der primären und jungen sekundären Waldklassen. Diese Pixel hatten sowohl im Jahr 2000 als auch im Jahr 2020 eine Waldhöhe von mindestens 5 m. Es wurde kein Verlust der Baumkronendecke und keine Waldstörungen nach 2000 festgestellt. Außerdem gab es keine angepflanzten Wälder oder Plantagen.
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 30 Meter (alle Bänder)
| Name | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|
classification |
30 Meter | Waldtyp |
Klassentabelle für die Klassifizierung
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | #00ff00 | Primärwald |
| 2 | #ff0000 | Junger Sekundärwald |
| 3 | #6666ff | Alter Sekundärwald |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Dieses Dataset ist frei von Urheberrechten und kann ohne Einschränkungen verwendet und weitergegeben werden. Weitere Informationen finden Sie in der Richtlinie zu Erdwissenschaftsdaten und ‑informationen der NASA.
Zitationen
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 und J. Melo. 2024. Klassifizierung von globalen Wäldern für IPCC-Schätzungen der oberirdischen Biomasse der Tier 1, 2020. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2345
Hunka, N., Duncanson, L., Armston, J. et al. 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
DOIs
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (JavaScript)
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');