- डेटासेट की उपलब्धता
- 2001-01-01T00:00:00Z–2019-01-01T00:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- USGS
- टैग
ब्यौरा
NLCD (नैशनल लैंड कवर डेटाबेस) एक 30 मीटर का लैंडसैट-आधारित लैंड कवर डेटाबेस है. इसमें आठ युगों (2001, 2004, 2006, 2008, 2011, 2013, 2016, और 2019) का डेटा शामिल है. साल 2021 के लिए नौवां इपिक यहां भी उपलब्ध है. शहरी इलाकों की इमेज के लिए, पानी न सोखने वाली सतह की डेटा लेयर का इस्तेमाल किया जाता है. वहीं, अन्य इलाकों की इमेज के लिए, फ़ैसले लेने वाले ट्री के आधार पर क्लासिफ़िकेशन किया जाता है.
इस डेटासेट में, अमेरिका के हर महाद्वीप के लिए हर युग की एक इमेज है. अलास्का, हवाई, और प्योर्तो रिको का डेटा, 2016 NLCD की पिछली रिलीज़ में देखा जा सकता है.
एनएलसीडी प्रॉडक्ट, मल्टी-रिज़ॉल्यूशन लैंड कैरेक्टरिस्टिक्स (एमआरएलसी) कंसोर्टियम बनाता है. यह कंसोर्टियम, फ़ेडरल एजेंसियों की एक पार्टनरशिप है. इसका नेतृत्व U.S. Geological Survey करता है.
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 30 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
landcover |
11 | 95 | 30 मीटर | सभी इमेज में, प्रॉडक्ट लेजेंड में बताई गई लैंडकवर क्लासिफ़िकेशन स्कीम शामिल है. लेगेंड, हर इमेज के मेटाडेटा के तौर पर भी उपलब्ध होते हैं. प्रॉडक्ट लेजेंड में मौजूद क्लास की जानकारी यहां दी गई है. |
|
impervious |
% | 0 | 100 | 30 मीटर | डेवलप की गई अभेद्य सतह से ढके पिक्सल का प्रतिशत. |
impervious_descriptor |
1 | 12 | 30 मीटर | इससे पता चलता है कि कौनसे इंपरवियस लेयर पिक्सल सड़कें हैं. साथ ही, यह उन इंपरवियस पिक्सल के लिए सबसे सही जानकारी देता है जो सड़कें नहीं हैं. |
landcover Class Table
| मान | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 11 | #466b9f | खुला पानी: खुले पानी वाले इलाके. आम तौर पर, इनमें 25% से कम वनस्पति या मिट्टी होती है. |
| 12 | #d1def8 | साल भर बर्फ़/पाले से ढके रहने वाले इलाके: ऐसे इलाके जो साल भर बर्फ़ और/या पाले से ढके रहते हैं. आम तौर पर, यह कुल इलाके के 25% से ज़्यादा होता है. |
| 21 | #dec5c5 | विकसित, खुली जगह: ऐसे इलाके जहां कुछ निर्माण सामग्री का इस्तेमाल किया गया है, लेकिन ज़्यादातर वनस्पति, लॉन की घास के रूप में मौजूद है. कुल कवर का 20% से कम हिस्सा, पानी न सोखने वाली सतहों से ढका हो. इनमें आम तौर पर, बड़े प्लॉट पर बने सिंगल-फ़ैमिली हाउसिंग यूनिट, पार्क, गोल्फ़ कोर्स, और मनोरंजन, मिट्टी के कटाव को रोकने या सुंदरता बढ़ाने के लिए लगाए गए पेड़-पौधे शामिल होते हैं. |
| 22 | #d99282 | विकसित, कम घनत्व वाला: ऐसे इलाके जहां निर्माण के लिए इस्तेमाल होने वाले मटीरियल और वनस्पति का मिला-जुला रूप मौजूद हो. कुल कवर का 20% से 49% हिस्सा, पानी न सोखने वाली सतहों से ढका होता है. इन इलाकों में, आम तौर पर एक परिवार के लिए बने घर शामिल होते हैं. |
| 23 | #eb0000 | डेवलप किया गया, मध्यम इंटेंसिटी: ऐसे इलाके जहां निर्माण के लिए इस्तेमाल होने वाले मटीरियल और वनस्पति का मिश्रण हो. कुल कवर का 50% से 79% हिस्सा, पानी न सोखने वाली सतहों से ढका होता है. इन इलाकों में, आम तौर पर एक परिवार के लिए बने घर शामिल होते हैं. |
| 24 | #ab0000 | ज़्यादा आबादी वाले इलाके: ऐसे इलाके जहां लोग बड़ी संख्या में रहते हैं या काम करते हैं. उदाहरण के लिए, अपार्टमेंट कॉम्प्लेक्स, रो हाउस, और कमर्शियल/इंडस्ट्रियल. कुल कवर का 80% से 100% हिस्सा, पानी न सोखने वाली सतहों से ढका होता है. |
| 31 | #b3ac9f | बंजर ज़मीन (चट्टान/रेत/मिट्टी): बेडरॉक, डेज़र्ट पेमेंट, स्कार्प, टैलस, स्लाइड, ज्वालामुखी से निकला मटीरियल, ग्लेशियर से निकला मलबा, रेत के टीले, स्ट्रिप माइन, बजरी के गड्ढे, और मिट्टी के अन्य मटीरियल के जमाव वाले इलाके. आम तौर पर, वनस्पति का हिस्सा 15% से कम होता है. |
| 41 | #68ab5f | पर्णपाती वन: ऐसे इलाके जहां आम तौर पर पांच मीटर से ज़्यादा ऊंचे पेड़ होते हैं. साथ ही, कुल वनस्पति का 20% से ज़्यादा हिस्सा पेड़ों से ढका होता है. मौसम में बदलाव होने पर, 75% से ज़्यादा पेड़ एक साथ अपने पत्ते गिरा देते हैं. |
| 42 | #1c5f2c | सदाबहार वन: ऐसे इलाके जहां ज़्यादातर पेड़ पांच मीटर से ज़्यादा ऊंचे होते हैं और कुल वनस्पति का 20% से ज़्यादा हिस्सा पेड़ों से ढका होता है. यहां पेड़ों की 75% से ज़्यादा प्रजातियों के पत्ते पूरे साल बने रहते हैं. इसकी पत्तियां हमेशा हरी रहती हैं. |
| 43 | #b5c58f | मिश्रित वन: ऐसे इलाके जहां आम तौर पर पांच मीटर से ज़्यादा ऊंचे पेड़ होते हैं. साथ ही, जहां कुल वनस्पति का 20% से ज़्यादा हिस्सा पेड़ों से ढका होता है. पर्णपाती और सदाबहार, दोनों तरह के पेड़ों की प्रजातियां, कुल पेड़-पौधों के 75% से ज़्यादा नहीं हैं. |
| 51 | #af963c | ड्वार्फ़ स्क्रब: अलास्का के सिर्फ़ उन इलाकों में झाड़ियां पाई जाती हैं जिनकी ऊंचाई 20 सेंटीमीटर से कम होती है. साथ ही, झाड़ियों का कैनोपी (ऊपरी हिस्सा) आम तौर पर कुल वनस्पति का 20% से ज़्यादा होता है. इस तरह की मिट्टी में अक्सर घास, सेज, जड़ी-बूटियां, और नॉन-वैस्कुलर वनस्पति पाई जाती है. |
| 52 | #ccb879 | |
| 71 | #dfdfc2 | |
| 72 | #d1d182 | |
| 73 | #a3cc51 | |
| 74 | #82ba9e | मॉस: अलास्का के सिर्फ़ उन इलाकों में जहां मॉस की मात्रा ज़्यादा है. आम तौर पर, यह कुल वनस्पति का 80% से ज़्यादा होता है. |
| 81 | #dcd939 | |
| 82 | #ab6c28 | खेती की गई फ़सलें: ये ऐसे इलाके होते हैं जिनका इस्तेमाल सालाना फ़सलों को उगाने के लिए किया जाता है. जैसे, मक्का, सोयाबीन, सब्ज़ियां, तंबाकू, और कपास. साथ ही, इनका इस्तेमाल बारहमासी लकड़ी वाली फ़सलों को उगाने के लिए भी किया जाता है. जैसे, बाग और अंगूर के बाग. फ़सल वाली वनस्पति, कुल वनस्पति का 20% से ज़्यादा हो. इस क्लास में, ऐसी सभी ज़मीनें भी शामिल हैं जिन पर फ़िलहाल खेती की जा रही है. |
| 90 | #b8d9eb | दलदली जंगल: ऐसे इलाके जहां जंगल या झाड़ियों की वनस्पति, वनस्पति कवर का 20% से ज़्यादा हिस्सा होती है. साथ ही, मिट्टी या सबस्ट्रेट समय-समय पर पानी से भर जाता है या पानी से ढका रहता है. |
| 95 | #6c9fb8 | पानी में डूबे हुए जड़ी-बूटी वाले वेटलैंड: ऐसे इलाके जहां बारहमासी जड़ी-बूटी वाली वनस्पति, वनस्पति कवर का 80% से ज़्यादा हिस्सा होती है. साथ ही, मिट्टी या सबस्ट्रेट समय-समय पर पानी से भर जाता है या पानी से ढका रहता है. |
impervious_descriptor Class Table
| मान | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 0 | #000000 | किसी कैटगरी में नहीं बांटा गया है. |
| 20 | #ff0000 | मुख्य सड़क. इंटरस्टेट और अन्य मुख्य सड़कें. पिक्सल, 2018 के NavStreets Street Data से लिए गए थे. |
| 21 | #ffff00 | सेकंडरी रोड. राज्य के अंदर के हाइवे. पिक्सल, 2018 के NavStreets Street Data से लिए गए थे. |
| 22 | #0000ff | टर्शरी रोड. दो लेन वाली कोई भी सड़क. पिक्सल, 2018 के NavStreets Street Data से लिए गए थे. |
| 23 | #ffffff | सड़क की चौड़ाई कम हो गई है. छोटी सड़कें, जिन पर आम तौर पर पक्की सड़क नहीं होती है. इन्हें लैंडकवर से हटा दिया गया है, लेकिन ये वॉटरप्रूफ़ सतह वाले प्रॉडक्ट का हिस्सा बनी हुई हैं. पिक्सल, 2018 के NavStreets Street Data से लिए गए थे. |
| 24 | #ffc0c5 | सड़क और ऊर्जा के अलावा अन्य कामों के लिए इस्तेमाल की जाने वाली सतह. ऐसे इलाके जहां विकास हो चुका है. आम तौर पर, ये सड़कें या ऊर्जा उत्पादन वाले इलाके नहीं होते. इनमें रिहायशी/व्यावसायिक/औद्योगिक इलाके, पार्क, और गोल्फ़ कोर्स शामिल हैं. |
| 25 | #eb82eb | Microsoft की बिल्डिंग. ऐसी इमारतें जिन्हें NLCD की इंपरवियस प्रोसेस में कैप्चर नहीं किया गया है. साथ ही, जिन्हें नॉनरोड इंपरवियस सर्फ़ेस क्लास में शामिल नहीं किया गया है. Microsoft US Building Footprints डेटासेट से हासिल किए गए पिक्सल. |
| 26 | #9f1feb | एलसीएमएपी में कोई बदलाव नहीं किया जा सकता. एलसीएमएपी के ऐसे इंपर्वियस पिक्सल जिनका इस्तेमाल, सड़कों को अपडेट करते समय छूटे हुए हिस्सों को भरने के लिए किया गया था. ये हिस्से, NLCD के पिछले वर्शन से अपडेट किए गए थे. |
| 27 | #40dfd0 | पवन चक्कियां. ये पिक्सल, अमेरिका के विंड टरबाइन डेटासेट से लिए गए हैं. इन्हें 9/1/2020 को ऐक्सेस किया गया था. |
| 28 | #79ff00 | कुएं के पैड. ओक रिज नैशनल लैबोरेट्री के 2019 के तेल और नैचुरल गैस के कुओं के डेटासेट से लिए गए पिक्सल. |
| 29 | #005f00 | ऊर्जा का अन्य उत्पादन. ऐसे इलाके जिन्हें पहले वेल पैड और पवन टरबाइन के तौर पर पहचाना गया था. साथ ही, Landfire प्रोजेक्ट के साथ मिलकर इन्हें क्लासिफ़ाई किया गया था. |
इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| landcover_class_names | DOUBLE | ज़मीन की सतह की क्लास के नाम |
| landcover_class_palette | DOUBLE | लैंडकवर क्लास पैलेट |
| landcover_class_values | DOUBLE | ज़मीन के टाइप की क्लास वैल्यू |
| impervious_descriptor_class_names | DOUBLE | इंपरवियस डिस्क्रिप्टर क्लास के नाम |
| impervious_descriptor_class_palette | DOUBLE | पानी न सोखने वाली सतहों के बारे में बताने वाले डेस्क्रिप्टर क्लास पैलेट |
| impervious_descriptor_class_values | DOUBLE | पानी न सोखने वाले डिस्क्रिप्टर क्लास की वैल्यू |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
यूएस जियोलॉजिकल सर्वे (यूएसजीएस) की ज़्यादातर जानकारी, संघीय सरकार के बनाए गए डेटा से मिलती है. इसलिए, यह सभी के लिए उपलब्ध होती है. इसे इस्तेमाल या ट्रांसफ़र किया जा सकता है या दोबारा बनाया जा सकता है. इस पर कॉपीराइट से जुड़ी कोई पाबंदी नहीं होती. USGS को जानकारी के स्रोत के तौर पर स्वीकार करने या उसका क्रेडिट देने के बारे में ज़्यादा जानकारी उपलब्ध है.
उद्धरण
Dewitz, J., and U.S. Geological Survey, 2021, National Land Cover Database (NLCD) 2019 Products (ver. 2.0, June 2021): U.S. Geological Survey data release, doi:10.5066/P9KZCM54
डीओआई
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कोड एडिटर (JavaScript)
// Import the NLCD collection. var dataset = ee.ImageCollection('USGS/NLCD_RELEASES/2019_REL/NLCD'); // The collection contains images for multiple years and regions in the USA. print('Products:', dataset.aggregate_array('system:index')); // Filter the collection to the 2016 product. var nlcd2016 = dataset.filter(ee.Filter.eq('system:index', '2016')).first(); // Each product has multiple bands for describing aspects of land cover. print('Bands:', nlcd2016.bandNames()); // Select the land cover band. var landcover = nlcd2016.select('landcover'); // Display land cover on the map. Map.setCenter(-95, 38, 5); Map.addLayer(landcover, null, 'Landcover');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Import the NLCD collection. dataset = ee.ImageCollection('USGS/NLCD_RELEASES/2019_REL/NLCD') # The collection contains images for multiple years and regions in the USA. display('Products:', dataset.aggregate_array('system:index')) # Filter the collection to the 2016 product. nlcd_2016 = dataset.filter(ee.Filter.eq('system:index', '2016')).first() # Each product has multiple bands for describing aspects of land cover. display('Bands:', nlcd_2016.bandNames()) # Select the land cover band. landcover = nlcd_2016.select('landcover') # Display land cover on the map. m = geemap.Map() m.set_center(-95, 38, 5) m.add_layer(landcover, None, 'Landcover') m