ABoVE:2000-2015 年阿拉斯加和育空地区四十英里驯鹿牧场的地衣饲料覆盖

简介: 该数据集提供2000–2015年阿拉斯加Fortymile驯鹿活动区及加拿大育空地区的地衣覆盖信息,分辨率达30米。通过随机森林模型结合植被、环境与光谱数据,估算地衣覆盖率,并利用无人机影像生成高精度站点级地图,支持驯鹿栖息地研究与保护。


ABoVE: Lichen Forage Cover over Fortymile Caribou Range, Alaska and Yukon, 2000-2015

简介
该数据集提供了 2015 年美国阿拉斯加东部内陆 Fortymile 研究区域和加拿大育空地区的地衣地面覆盖率的 30 米分辨率模型估计值。绘制的地衣是该地区九群驯鹿 (Rangifer tarandus) 的重要冬季饲料。采用随机森林建模方法,结合植被输入以及环境和光谱预测因子,估算了 2015 年的地衣覆盖率。该模型的输入数据汇总自历史原位植被图、目视航测和最近的无人机系统 (UAS) 图像,以与 583,200 平方公里研究区域的 30 米分辨率 Landsat 像素保持一致。该模型还用于通过将训练好的模型应用于历史 Landsat 图像来估算 2000 年的地衣覆盖率。本文还提供了基于已发布算法的 2015 年地衣体积估值。此外,还提供了分辨率小于 1 米的站点级存在-缺失图以及分辨率为 2 米和 30 米的站点级地衣覆盖图。站点级数据源自 2017 年夏季在阿拉斯加内陆和育空地区西部的 22 个森林和高山站点使用无人机系统(UAS)收集的高分辨率 RGB 影像。由于在 7 个站点使用了两台独立的 UAS 成像仪,因此在 22 个站点共有 29 个数据集。每个 UAS 数据集都与三个数据文件相关联。这些景观尺度的地图有助于了解地衣丰度和分布趋势,以及驯鹿的研究、管理和保护。

摘要
File Names Resolution Units Description
Entire Study Area
2000_macrolichen_cover_Fortymile_study_area.tif 30 m percent 1 file; percent cover of lichen over the full range for the year 2000.
2015_macrolichen_cover_Fortymile_study_area.tif 30 m percent 1 file; percent cover of lichen over the full range for the year 2015.
2015_lichen_volume_Fortymile_study_area.tif 30 m dm3 m-2 1 file; estimated lichen volume per pixel over the full range. Water coded as "200".
Site-level Files
Site_Date_FA_Platform_presence.tif <1 m 29 files; plot level presence (1) or absence (0) of lichen.
Site_Date_FA_Platform_lichen_cover_R.tif 2 m percent 29 files; plot level percent cover of lichen at 2 m resolution
Site_Date_FA_Platform_lichen_cover_R.tif 30 m percent 29 files; plot level percent cover of lichen at 30 m resolution

代码
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify

import pandas as pd
import leafmap

url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df

leafmap.nasa_data_login()

results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="ABoVE_Forage_Lichen_Maps_1867",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-153.86, 58.61, -128.26, 70.09),
temporal=("2000-01-01", "2017-08-01"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)

gdf.explore()

leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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