Farmscapes 2020 veri kümesi, İngiltere'nin tarım arazilerindeki üç temel yarı doğal özellik için yüksek çözünürlüklü (25 cm) olasılık haritaları sağlar: çitler, ormanlık alanlar ve taş duvarlar. Bu veri seti, peyzaj restorasyonu, biyolojik çeşitlilik izleme ve ekolojik bağlantı analizi gibi uygulamalar için temel oluşturmak üzere Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery ile işbirliği içinde geliştirilmiştir.
Veri kümesi, yüksek çözünürlüklü havadan çekilmiş görüntülerin mozaiklerine bir Vision Transformer modeli uygulanarak oluşturulmuştur. Bu model, insan tarafından açıklama eklenmiş büyük bir etiket derlemesi kullanılarak eğitilmiştir. Çıkış, her özellik sınıfı için bir tane olmak üzere üç farklı olasılık katmanından oluşur. Bu olasılıksal biçim, kullanıcıların belirli analiz gereksinimlerine göre uyarlanmış ikili özellik haritaları oluşturmak için özel eşikler uygulamasına olanak tanır.
Sınırlamalar
Coğrafi Kapsam: Model performansı, öncelikli olarak kırsal manzaralara odaklanan eğitim verilerinde yeterince temsil edilmeyen yoğun kentsel ortamlarda ve dağlık bölgelerde düşer.
Zamansal Doğruluk: Kaynak görüntüler 2018 ile 2020 arasında çekilmiştir.
Dolayısıyla, veri kümesi bu dönemden beri meydana gelen arazi değişikliklerini hesaba katmaz.
Sınıfa özgü performans: Taş duvar sınıfı, eğitim verilerindeki önemli sınıf dengesizliği nedeniyle orman ve çitlere kıyasla daha düşük doğruluk gösteriyor.
Avrupa Veri Kümesi
İngiltere'ye yönelik birincil veri kümesine ek olarak, Avrupa ölçeğinde bir ön sürüm oluşturuldu. Bu veri kümesi aynı nicel doğrulamaya tabi tutulmamıştır ve deneysel olarak kabul edilmelidir.
Bu formu göndererek bu veri kümesine erişim isteğinde bulunabilirsiniz.
Bantlar
Piksel Boyutu 0,25 metre
Bantlar
Ad
Min.
Maks.
Ölçek
Piksel Boyutu
Açıklama
B0
0
250
0,004
metre
Çit olasılığı ([0-250] aralığında ölçeklenir).
B1
0
250
0,004
metre
Taş duvar olasılığı (0-250 aralığında ölçeklenir).
Farmscapes 2020 veri kümesi, İngiltere'nin tarım arazilerindeki üç temel yarı doğal özellik için yüksek çözünürlüklü (25 cm) olasılık haritaları sağlar: çitler, ormanlık alanlar ve taş duvarlar. Bu veri kümesi, Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery ile işbirliği içinde geliştirilmiştir. Peyzaj restorasyonu, biyoçeşitlilik izleme ve … gibi uygulamalar için temel olarak kullanılabilir.
[null,null,[],[],[],null,["# Farmscapes 2020\n\ninfo\n\n\nThis dataset is part of a Publisher Catalog, and not managed by Google Earth Engine.\n\nContact biosphere-models@google.com\n\nfor bugs or [view more datasets](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/publisher/nature-trace)\nfrom the Nature Trace Catalog. [Learn more about Publisher datasets](/earth-engine/datasets/publisher). \n[](https://deepmind.google) \n\nCatalog Owner\n: Nature Trace\n\nDataset Availability\n: 2018-01-01T00:00:00Z--2020-12-31T23:59:59Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Google](https://research.google/)\n\nTags\n:\n [biodiversity](/earth-engine/datasets/tags/biodiversity) [climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [conservation](/earth-engine/datasets/tags/conservation) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) [nature-trace](/earth-engine/datasets/tags/nature-trace) [publisher-dataset](/earth-engine/datasets/tags/publisher-dataset) \necological-connectivity \n\n#### Description\n\nThe Farmscapes 2020 dataset provides high-resolution (25cm) probability maps\nfor three key semi-natural features within England's agricultural\nlandscapes: hedgerows, woodland, and stone walls. This dataset was developed\nin collaboration with the Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery to\nserve as a baseline for applications including landscape restoration,\nbiodiversity monitoring, and ecological connectivity analysis.\n\nThe dataset was generated by applying a vision transformer model to a mosaic\nof high-resolution aerial imagery, trained using a large corpus of\nhuman-annotated labels. The output consists of three distinct probability\nlayers, one for each feature class. This probabilistic format allows users\nto apply custom thresholds to generate binary feature maps tailored to their\nspecific analytical requirements.\n\n**Limitations**\n\n- Geographic Scope: Model performance is reduced in dense urban environments and montainous areas, which were underrepresented in the training data that focused primarily on rural landscapes.\n- Temporal Accuracy: The source imagery was captured between 2018 and 2020. Consequently, the dataset does not account for landscape changes that have occurred since this period.\n- Class-Specific performance: The stone wall class exhibits lower accuracy compared to woodland and hedgerows, a result of significant class imbalance in the training data.\n\n**Europe Dataset**\n\nIn addition to the primary dataset for England, a preliminary version has\nbeen generated at a European scale. This dataset has not been subjected to\nthe same quantitative validation and should be considered experimental.\nIt is possible to request access to this dataset by submitting\n[this form](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfokil1-UFfTxvVhihLx9W3-K51o900VF4ACqkwG1jYmP0W8g/viewform).\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n0.25 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Scale | Pixel Size | Description |\n|------|-----|-----|-------|------------|--------------------------------------------------|\n| `B0` | 0 | 250 | 0.004 | meters | Hedgerow probability (scaled to \\[0-250\\]). |\n| `B1` | 0 | 250 | 0.004 | meters | Stone wall probability (scaled to \\[0-250\\]). |\n| `B2` | 0 | 250 | 0.004 | meters | Woodland/tree probability (scaled to \\[0-250\\]). |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThis dataset is licensed under\n[CC-BY-NC 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) and requires\nthe following attribution: \"This dataset is produced by Google\".\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Michelangelo Conserva, Alex Wilson, Charlotte Stanton, Vishal Batchu, Varun\n Gulshan , \"Mapping Farmed Landscapes from Remote Sensing\" (in review).\n [doi:10.48550/arXiv.2506.13993](https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.13993),\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 farmscapes =\n ee.ImageCollection('projects/nature-trace/assets/farmscapes/england_v1_0')\n .mosaic();\nMap.addLayer(farmscapes, {}, 'Raw probs', false);\n\nvar stone_wall = farmscapes.select(['B1']);\nstone_wall = stone_wall.updateMask(stone_wall.gt(250 / 4));\nMap.addLayer(\n stone_wall, {palette: ['FFFFFF', '00FFFF'], min: 0, max: 250},\n 'Stone wall');\n\nvar hedgerow = farmscapes.select(['B0']);\nhedgerow = hedgerow.updateMask(hedgerow.gt(250 / 4));\nMap.addLayer(\n hedgerow, {palette: ['FFFFFF', 'c71585'], min: 0, max: 250}, 'Hedgerow');\n\nvar woodland = farmscapes.select(['B2']);\nwoodland = woodland.updateMask(woodland.gt(250 / 4));\nMap.addLayer(\n woodland, {palette: ['FFFFFF', '06402B'], min: 0, max: 250}, 'Woodland');\n\nvar lon = -1.43;\nvar lat = 52.973;\nMap.setCenter(lon, lat, 15);\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/nature-trace/projects_nature-trace_assets_farmscapes_england_v1_0) \n[Farmscapes 2020](/earth-engine/datasets/catalog/projects_nature-trace_assets_farmscapes_england_v1_0) \nThe Farmscapes 2020 dataset provides high-resolution (25cm) probability maps for three key semi-natural features within England's agricultural landscapes: hedgerows, woodland, and stone walls. This dataset was developed in collaboration with the Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery to serve as a baseline for applications including landscape restoration, biodiversity monitoring, and ... \nprojects/nature-trace/assets/farmscapes/england_v1_0, biodiversity,climate,conservation,forest,landuse-landcover,nature-trace,publisher-dataset \n2018-01-01T00:00:00Z/2020-12-31T23:59:59Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://research.google/)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_nature-trace_assets_farmscapes_england_v1_0)"]]
