- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 1986-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- Nhà cung cấp tập dữ liệu
- Đại học Montana / Văn phòng Khí hậu Montana
- Thẻ
Mô tả
IrrMapper là một hệ thống phân loại hằng năm về trạng thái tưới tiêu ở 11 tiểu bang miền Tây Hoa Kỳ, được thực hiện ở quy mô Landsat (tức là 30 m) bằng thuật toán Rừng ngẫu nhiên, bao gồm các năm từ 1986 đến nay.
Mặc dù bài viết IrrMapper mô tả việc phân loại 4 lớp (tức là đất tưới tiêu, đất khô, đất chưa canh tác, đất ngập nước), nhưng tập dữ liệu được chuyển đổi thành một phân loại nhị phân gồm đất tưới tiêu và đất không tưới tiêu.
"Được tưới" là khi phát hiện thấy hoạt động tưới tiêu trong năm. Mô hình rừng ngẫu nhiên IrrMapper được huấn luyện bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu không gian địa lý rộng lớn về độ che phủ đất của mỗi trong số 4 lớp được tưới tiêu và không được tưới tiêu, bao gồm hơn 50.000 cánh đồng được tưới tiêu do con người xác minh, 38.000 cánh đồng đất khô và hơn 500.000 km vuông đất chưa canh tác.
Đối với phiên bản 1.2, dữ liệu huấn luyện ban đầu đã được mở rộng đáng kể, một mô hình RF được xây dựng cho từng trạng thái và một quy trình xác thực cũng như phân tích độ không chắc chắn kỹ lưỡng hơn đã được thực hiện. Xem phần bổ sung cho bài viết của chúng tôi về tác động của việc tưới tiêu đến lưu lượng dòng chảy.
Băng tần
Kích thước pixel
30 mét
Băng tần
| Tên | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|
classification |
mét | Các pixel được tưới có giá trị là 1, các pixel khác bị che khuất. |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Trích dẫn
Ketchum, D.; Jencso, K.; Maneta, M.P.; Melton, F.; Jones, M.O.; Huntington, J. IrrMapper: Phương pháp học máy để lập bản đồ có độ phân giải cao về nông nghiệp tưới tiêu trên khắp miền Tây Hoa Kỳ, Remote Sens. 2020, 12, 2328. doi:10.3390/rs12142328
Ketchum, D., Hoylman, Z.H., Huntington, J. và cộng sự. Tác động của việc tăng cường tưới tiêu đến tính bền vững của dòng chảy ở miền Tây Hoa Kỳ. Commun Earth Environ 4, 479 (2023). doi:10.1038/s43247-023-01152-2
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (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);