Google Earth Engine ——全球森林/非森林地图(FNF)数据集

简介: Google Earth Engine ——全球森林/非森林地图(FNF)数据集

The global forest/non-forest map (FNF) is generated by classifying the SAR image (backscattering coefficient) in the global 25m resolution PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic so that strong and low backscatter pixels are assigned as "forest" and "non-forest", respectively. Here, "forest" is defined as the natural forest with the area larger than 0.5 ha and forest cover over 10%. This definition is the same as the Food and Agriculture Organization (FAO) definition. Since the radar backscatter from the forest depends on the region (climate zone), the classification of Forest/Non-Forest is conducted by using a region-dependent threshold of backscatter. The classification accuracy is checked by using in-situ photos and high-resolution optical satellite images. Detailed information is available in the provider's Dataset Description.


Attention:

  • Backscatter values may vary significantly from path to path over high latitude forest areas. This is due to the change of backscattering intensity caused by freezing trees in winter. Please note that this may affect the classification of forest/non-forest.


全球森林/非森林地图(FNF)是通过对全球 25m 分辨率 PALSAR-2/PALSAR SAR 马赛克中的 SAR 影像(后向散射系数)进行分类,从而将强和低后向散射像素分配为“森林”和“非-森林”,分别。这里的“森林”是指面积大于0.5公顷、森林覆盖率超过10%的天然林。该定义与粮食及农业组织 (FAO) 的定义相同。由于来自森林的雷达后向散射取决于区域(气候带),因此使用与区域相关的后向散射阈值来进行森林/非森林的分类。通过使用原位照片和高分辨率光学卫星图像检查分类精度。提供者的数据集描述中提供了详细信息。


注意力:


在高纬度森林地区,不同路径的反向散射值可能会有很大差异。这是由于冬季树木结冰引起后向散射强度的变化。请注意,这可能会影响森林/非森林的分类。

Dataset Availability

2007-01-01T00:00:00 - 2018-01-01T00:00:00

Dataset Provider

JAXA EORC

Collection Snippet

ee.ImageCollection("JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF")

Resolution

25 meters

Bands Table

Name Description Min Max
fnf Forest/Non-Forest landcover classification 1 3

Class Table: fnf

Value Color Color Value Description
1 #006400 Forest
2 #FEFF99 Non-Forest
3 #0000FF Water


数据说明:JAXA retains ownership of the dataset and cannot guarantee any problem caused by or possibly caused by using the datasets. Anyone wishing to publish any results using the datasets should clearly acknowledge the ownership of the data in the publication.

引用:

Masanobu Shimada, Takuya Itoh, Takeshi Motooka, Manabu Watanabe, Shiraishi Tomohiro, Rajesh Thapa, and Richard Lucas, "New Global Forest/Non-forest Maps from ALOS PALSAR Data (2007-2010)", Remote Sensing of Environment, 155, pp. 13-31, December 2014. doi:10.1016/j.rse.2014.04.014.


代码:

var dataset = ee.ImageCollection('JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF')
                  .filterDate('2017-01-01', '2017-12-31');
var forestNonForest = dataset.select('fnf');
var forestNonForestVis = {
  min: 1.0,
  max: 3.0,
  palette: ['006400', 'FEFF99', '0000FF'],
};
Map.setCenter(136.85, 37.37, 4);
Map.addLayer(forestNonForest, forestNonForestVis, 'Forest/Non-Forest');


相关文章
|
8月前
|
数据可视化 定位技术 Sentinel
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
【2月更文挑战第9天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,批量下载指定时间范围、空间范围的遥感影像数据(包括Landsat、Sentinel等)的方法~
2806 1
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
261 0
|
8月前
|
存储 编解码 数据可视化
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
【2月更文挑战第14天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,按照给定的地表分类数据,对每一种不同的地物类型,分别加以全球范围内随机抽样点自动批量选取的方法~
725 1
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
|
8月前
|
编解码 人工智能 算法
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
111 0
|
8月前
|
编解码 人工智能 数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
173 0
|
8月前
|
编解码
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
92 0
|
8月前
Google Earth Engine(GEE)——导出指定区域的河流和流域范围
Google Earth Engine(GEE)——导出指定区域的河流和流域范围
322 0
|
8月前
|
传感器 编解码 数据处理
Open Google Earth Engine(OEEL)——哨兵1号数据的黑边去除功能附链接和代码
Open Google Earth Engine(OEEL)——哨兵1号数据的黑边去除功能附链接和代码
154 0
|
8月前
Google Earth Engine(GEE)——当加载图表的时候出现错误No features contain non-null values of “system:time_start“.
Google Earth Engine(GEE)——当加载图表的时候出现错误No features contain non-null values of “system:time_start“.
146 0
|
8月前
|
编解码 定位技术
Google Earth Engine(GEE)——导出后的影像像素不同于原始Landsat影像的分辨率(投影差异)
Google Earth Engine(GEE)——导出后的影像像素不同于原始Landsat影像的分辨率(投影差异)
254 0

热门文章

最新文章