Dieser Datensatz enthält Informationen zur jährlichen Veränderung der globalen undurchlässigen Oberfläche von 1985 bis 2018 mit einer Auflösung von 30 m. Die Änderung von durchlässig zu undurchlässig wurde durch eine Kombination aus überwachter Klassifizierung und Prüfung der zeitlichen Konsistenz ermittelt. Undurchlässige Pixel sind als über 50% undurchlässig definiert. Das Jahr des Übergangs (von vorherig zu undurchlässig) kann anhand des Pixelwerts ermittelt werden, der zwischen 34 (Jahr: 1985) und 1 (Jahr: 2018) liegt. So kann beispielsweise die undurchlässige Oberfläche im Jahr 1990 als Pixelwert über 29 angezeigt werden (siehe die Nachschlagetabelle). Dieses Dataset ist zeitlich konsistent und folgt der Umwandlung von durchlässig (z.B. nicht städtisch) in undurchlässig (z.B. städtisch) monoton. Weitere Informationen zum Zuordnungsansatz und zur Bewertung finden Sie unter Annual maps of global artificial impervious area (GAIA) between 1985 and 2018 (Gong et al. 2020).
Bänder
Pixelgröße 30 Meter
Bänder
Name
Min.
Max.
Pixelgröße
Beschreibung
change_year_index
1*
34*
Meter
Jahr des Übergangs von durchlässig zu undurchlässig. Von 34 (Jahr: 1985) bis 1 (Jahr: 2018)
Dieses Dataset enthält Informationen zur jährlichen Änderung der globalen versiegelten Fläche von 1985 bis 2018 mit einer Auflösung von 30 m. Die Änderung von durchlässig zu undurchlässig wurde mit einem kombinierten Ansatz aus überwachter Klassifizierung und Prüfung der zeitlichen Konsistenz ermittelt. Undurchlässige Pixel sind als über 50% undurchlässig definiert. Das Jahr der Umstellung …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe FROM-GLC GAIA dataset provides annual change information of global impervious surface area at a 30m resolution from 1985 to 2018.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt identifies the year of transition from pervious (e.g., non-urban) to impervious (e.g., urban) surfaces using a combined approach of supervised classification and temporal consistency checking.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePixel values represent the year of change, ranging from 34 (1985) to 1 (2018), allowing for the analysis of impervious surface expansion over time.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is freely available for research, education, and non-profit use under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can access and analyze this dataset using the Google Earth Engine platform.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Tsinghua FROM-GLC Year of Change to Impervious Surface\n\nDataset Availability\n: 1985-01-01T00:00:00Z--2018-12-31T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Tsinghua University](http://data.ess.tsinghua.edu.cn/)\n\nTags\n:\n [built](/earth-engine/datasets/tags/built) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [tsinghua](/earth-engine/datasets/tags/tsinghua) [urban](/earth-engine/datasets/tags/urban) \n development \nimpervious \n\n#### Description\n\nThis dataset contains annual change information of global impervious surface area from 1985 to\n2018 at a 30m resolution. Change from pervious to impervious was determined using a combined\napproach of supervised classification and temporal consistency checking. Impervious pixels are\ndefined as above 50% impervious. The year of the transition (from pervious to impervious) can\nbe identified from the pixel value, ranging from 34 (year: 1985) to 1 (year: 2018). For\nexample, the impervious surface in 1990 can be revealed as the pixel value greater than 29\n(see the lookup table). This dataset is temporally consistent, following the conversion from\npervious (e.g., non-urban) to impervious (e.g., urban) monotonically. For more information\nabout the mapping approach and assessment, see\n[Annual maps of global artificial impervious area (GAIA) between 1985 and 2018\n(Gong et al. 2020)](https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111510).\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n30 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|---------------------|-----|------|------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `change_year_index` | 1\\* | 34\\* | meters | Year of the transition from from pervious to impervious. From 34 (year: 1985) to 1 (year: 2018) |\n\n\\* estimated min or max value\n\n**change_year_index Class Table**\n\n| Value | Color | Description |\n|-------|---------|-------------|\n| 1 | #014352 | 2018 |\n| 2 | #1a492c | 2017 |\n| 3 | #071ec4 | 2016 |\n| 4 | #b5ca36 | 2015 |\n| 5 | #729eac | 2014 |\n| 6 | #8ea5de | 2013 |\n| 7 | #818991 | 2012 |\n| 8 | #62a3c3 | 2011 |\n| 9 | #ccf4fe | 2010 |\n| 10 | #74f0b9 | 2009 |\n| 11 | #32bc55 | 2008 |\n| 12 | #c72144 | 2007 |\n| 13 | #56613b | 2006 |\n| 14 | #c14683 | 2005 |\n| 15 | #c31c25 | 2004 |\n| 16 | #5f6253 | 2003 |\n| 17 | #11bf85 | 2002 |\n| 18 | #a61b26 | 2001 |\n| 19 | #99fbc5 | 2000 |\n| 20 | #188aaa | 1999 |\n| 21 | #c2d7f1 | 1998 |\n| 22 | #b7d9d8 | 1997 |\n| 23 | #856f96 | 1996 |\n| 24 | #109c6b | 1995 |\n| 25 | #2de3f4 | 1994 |\n| 26 | #9a777d | 1993 |\n| 27 | #151796 | 1992 |\n| 28 | #c033d8 | 1991 |\n| 29 | #510037 | 1990 |\n| 30 | #640c21 | 1989 |\n| 31 | #31a191 | 1988 |\n| 32 | #223ab0 | 1987 |\n| 33 | #b692ac | 1986 |\n| 34 | #2de3f4 | 1985 |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThis work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.\n\u003chttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/\u003e\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Gong, P., Li, X., Wang, J., Bai, Y., Chen, B., Hu, T., ... \\& Zhou, Y. (2020).\n Annual maps of global artificial impervious area (GAIA) between 1985 and 2018.\n Remote Sensing of Environment, 236, 111510.\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.Image('Tsinghua/FROM-GLC/GAIA/v10');\n\nvar visualization = {\n bands: ['change_year_index'],\n min: 0,\n max: 34,\n palette: [\n '014352', '1a492c', '071ec4', 'b5ca36', '729eac', '8ea5de',\n '818991', '62a3c3', 'ccf4fe', '74f0b9', '32bc55', 'c72144',\n '56613b', 'c14683', 'c31c25', '5f6253', '11bf85', 'a61b26',\n '99fbc5', '188aaa', 'c2d7f1', 'b7d9d8', '856f96', '109c6b',\n '2de3f4', '9a777d', '151796', 'c033d8', '510037', '640c21',\n '31a191', '223ab0', 'b692ac', '2de3f4',\n ]\n};\n\nMap.setCenter(-37.62, 25.8, 2);\n\nMap.addLayer(dataset, visualization, 'Change year index');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/Tsinghua/Tsinghua_FROM-GLC_GAIA_v10) \n[Tsinghua FROM-GLC Year of Change to Impervious Surface](/earth-engine/datasets/catalog/Tsinghua_FROM-GLC_GAIA_v10) \nThis dataset contains annual change information of global impervious surface area from 1985 to 2018 at a 30m resolution. Change from pervious to impervious was determined using a combined approach of supervised classification and temporal consistency checking. Impervious pixels are defined as above 50% impervious. The year of the transition ... \nTsinghua/FROM-GLC/GAIA/v10, built,population,tsinghua,urban \n1985-01-01T00:00:00Z/2018-12-31T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/http://data.ess.tsinghua.edu.cn/)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/Tsinghua_FROM-GLC_GAIA_v10)"]]
