- Доступность набора данных
- 2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T00:00:00Z
- Производитель наборов данных
- NASA ORNL DAAC в Национальной лаборатории Ок-Ридж
- Теги
- вторичный лес
Описание
Этот набор данных содержит классы глобальных лесов, разграниченные по состоянию/кондиционированию в 2020 году с разрешением приблизительно 30 м. Данные используются для генерации оценок первого уровня плотности надземной сухой древесной биомассы (AGBD) в естественных лесах в рамках уточнения 2019 года Руководящих принципов МГЭИК 2006 года по национальным кадастрам парниковых газов. Классы лесов включают первичные, молодые вторичные (<=20 лет) и старые вторичные леса (>20 лет). Классификация основана на булевой комбинации набора существующих продуктов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), включающих слои классификации лесного покрова, высоты, возраста и землепользования, представляющие период с 2000 по 2020 год. Эта классификация состояния/кондиционирования лесов позволяет сократить потенциальные ошибки при разграничении за счет минимизации включения неоднозначных пикселей. Таким образом, она обеспечивает консервативную оценку глобальной площади лесов, идентифицируя приблизительно 3,26 миллиарда гектаров лесов по всему миру.
Оценка качества
Эти данные представляют собой всеобъемлющую подборку последних опубликованных наборов данных о состоянии лесов, однако отсутствие какой-либо независимой выборки глобальных данных, которая позволила бы подтвердить эти определения, является ограничением. Следовательно, глобальная классификация состояния/статуса лесов не была подтверждена.
Сбор данных, материалы и методы
Классификация состояния/кондиционирования лесов создается путем проведения булевого анализа набора существующих наборов данных (см. Таблицу 1, Hunka et al., 2024 ), включая полученные со спутников данные о лесном покрове, высоте, возрасте и классификации землепользования. В этом подходе слои, определяющие потенциальный класс состояния/кондиционирования лесов (например, первобытные леса), объединяются, а слои, определяющие источники расхождений (например, наличие плантаций или вырубка лесов, обнаруженные в выделенных первобытных лесах), используются для удаления областей потенциальных ошибок ввода.
Класс первичных лесов определяется на основе наборов данных, идентифицирующих нетронутые/первичные леса с высоким индексом целостности леса, наличием древесного покрова и высотой леса ≥5 м, а также без известных случаев потери лесных массивов, посаженных лесов или плантаций.
Класс молодых вторичных лесов включает пиксели, в которых наблюдались изменения высоты или лесного покрова в период с 2000 по 2020 год, за исключением искусственно созданных лесов и плантаций. Эти леса были определены по высоте ≥5 м в 2020 году и либо (а) высоте <5 м в 2000 году, либо (б) высоте ≥5 м в 2000 году, но с потерей древесного покрова после 2000 года.
Класс старых вторичных лесов включает оставшиеся пиксели с лесами после исключения классов первичных и молодых вторичных лесов. В этих пикселях высота леса составляла ≥5 м как в 2000, так и в 2020 году, при этом после 2000 года не было обнаружено потери древесного покрова, нарушений лесного покрова, а также посадок или плантаций.
Группы
Группы
Размер пикселя: 30 метров (все диапазоны)
| Имя | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|
classification | 30 метров | Тип леса |
классификация Таблица классов
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 1 | #00ff00 | Первозданный лес |
| 2 | #ff0000 | Молодой вторичный лес |
| 3 | #6666ff | Старый вторичный лес |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Данный набор данных находится в общественном достоянии и доступен без ограничений на использование и распространение. Дополнительную информацию см. в Политике НАСА в отношении данных и информации о науках о Земле .
Цитаты
Хунка, Н., Л. Данкансон, Дж. Армстон, Р.О. Дубайя, С.П. Хили, М. Санторо, П. Мэй, А. Араза, К. Бурген, П.М. Монтесано, К.С. Ней, Х. Грантэм, В. Потапов, С. Турубанова, А. Тюкавина, Дж. Рихтер, Н. Харрис, М. Урбазаев, А. Паскуаль, Д. Рекена Суарес, М. Херольд, Б. Пултер, С.Н. Уилсон, Г. Грасси, С. Федеричи, М.Дж. Санс Санчес и Дж. Мело. 2024. Классификация глобальных лесов для оценок надземной биомассы первого уровня МГЭИК, 2020. ORNL DAAC, Ок-Ридж, Теннесси, США. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2345
Хунка, Н., Данкансон, Л., Армстон, Дж. и др. Оценки биомассы лесов первого уровня Межправительственной панели по изменению климата (IPCC) на основе данных дистанционного зондирования Земли. Sci Data 11, 1127 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03930-9 doi:10.1038/s41597-024-03930-9
DOI
Исследуйте мир с помощью Earth Engine.
Редактор кода (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');