IrrMapper Irrigated Lands, Version 1.2

UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2
توفّر مجموعة البيانات
1986-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
مزوّد مجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2")
العلامات
agriculture landsat-derived

الوصف

‫IrrMapper هو تصنيف سنوي لحالة الري في 11 ولاية غربية في الولايات المتحدة، ويتم إجراؤه على نطاق Landsat (أي 30 مترًا) باستخدام خوارزمية Random Forest، وتغطي البيانات الفترة من 1986 إلى الوقت الحالي.

مع أنّ ورقة IrrMapper تصف تصنيف أربع فئات (أي أراضٍ مرويّة وأراضٍ جافة وأراضٍ غير مزروعة وأراضٍ رطبة)، يتم تحويل مجموعة البيانات إلى تصنيف ثنائي للأراضي المرويّة وغير المرويّة.

تشير كلمة "مروي" إلى رصد أي عملية ري خلال العام. تم تدريب نموذج الغابة العشوائية IrrMapper باستخدام قاعدة بيانات جغرافية مكانية شاملة للغطاء الأرضي من كل فئة من الفئات الأربع المروية وغير المروية، بما في ذلك أكثر من 50,000 حقل مروي تم التحقّق منه يدويًا و38,000 حقل أرض جافة وأكثر من 500,000 كيلومتر مربع من الأراضي غير المزروعة.

في الإصدار 1.2، تم توسيع بيانات التدريب الأصلية بشكل كبير، وتم إنشاء نموذج غابة عشوائية لكل حالة، كما تم إجراء تحليل أكثر شمولاً للتحقّق من الصحة وعدم اليقين. يمكنك الاطّلاع على الملحق لورقتنا حول تأثيرات الري على تدفق المياه في الجداول.

النطاقات

حجم البكسل
30 مترًا

النطاقات

الاسم حجم البكسل الوصف
classification أمتار

تحتوي وحدات البكسل المروية على القيمة 1، ويتم إخفاء وحدات البكسل الأخرى.

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

CC-BY-4.0

الاقتباسات

الاقتباسات:
  • Ketchum, D.; Jencso, K.; Maneta, M.P.; Melton, F.; Jones, M.O.; Huntington, J. IrrMapper: A Machine Learning Approach for High Resolution Mapping of Irrigated Agriculture Across the Western U.S., Remote Sens. 2020, 12, 2328. doi:10.3390/rs12142328

    Ketchum, D., Hoylman, Z.H., Huntington, J. et al. Irrigation intensification impacts sustainability of streamflow in the Western United States. Commun Earth Environ 4, 479 (2023). doi:10.1038/s43247-023-01152-2

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('UMT/Climate/IrrMapper_RF/v1_2');
var irr = dataset.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31').mosaic();

var visualization = {
  min: 0.0,
  max: 1.0,
  palette: ['blue']
};
Map.addLayer(irr, visualization, 'IrrMapper 2023');
Map.setCenter(-112.516, 45.262, 10);
فتح في "أداة تعديل الرموز"