Tập dữ liệu này chứa thông tin về sự thay đổi hằng năm của diện tích bề mặt không thấm nước trên toàn cầu từ năm 1985 đến năm 2018 ở độ phân giải 30 m. Sự thay đổi từ không thấm nước sang thấm nước được xác định bằng cách kết hợp phương pháp phân loại có giám sát và kiểm tra tính nhất quán theo thời gian. Điểm ảnh không thấm nước được xác định là có hơn 50% không thấm nước. Năm chuyển đổi (từ không thấm nước sang thấm nước) có thể được xác định từ giá trị pixel, trong khoảng từ 34 (năm: 1985) đến 1 (năm: 2018). Ví dụ: bề mặt không thấm nước vào năm 1990 có thể được hiển thị dưới dạng giá trị pixel lớn hơn 29 (xem bảng tra cứu). Tập dữ liệu này nhất quán về thời gian, theo quá trình chuyển đổi từ không thấm nước (ví dụ: không phải đô thị) sang không thấm nước (ví dụ: đô thị) một cách đơn điệu. Để biết thêm thông tin về phương pháp lập bản đồ và đánh giá, hãy xem Bản đồ hằng năm về diện tích không thấm nước nhân tạo toàn cầu (GAIA) từ năm 1985 đến năm 2018 (Gong và cộng sự, 2020).
Băng tần
Kích thước pixel 30 mét
Băng tần
Tên
Phút
Tối đa
Kích thước pixel
Mô tả
change_year_index
1*
34*
mét
Năm chuyển đổi từ bề mặt thấm nước sang bề mặt không thấm nước. Từ 34 (năm: 1985) đến 1 (năm: 2018)
Gong, P., Li, X., Wang, J., Bai, Y., Chen, B., Hu, T., ... & Zhou, Y. (2020).
Bản đồ hằng năm về diện tích bề mặt nhân tạo không thấm nước (GAIA) trên toàn cầu từ năm 1985 đến năm 2018.
Remote Sensing of Environment, 236, 111510.
Tập dữ liệu này chứa thông tin về sự thay đổi hằng năm của diện tích bề mặt không thấm nước trên toàn cầu từ năm 1985 đến năm 2018 ở độ phân giải 30 m. Sự thay đổi từ không thấm nước sang thấm nước được xác định bằng cách kết hợp phương pháp phân loại có giám sát và kiểm tra tính nhất quán theo thời gian. Điểm ảnh không thấm nước được xác định là có hơn 50% không thấm nước. Năm chuyển đổi…
[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)"]]
