Google Earth Engine——该数据集是2018年30米分辨率的中国梯田分布地图。它是通过使用基于谷歌地球引擎平台的多源和多时空数据进行基于像素的监督性分类开发的。

简介: Google Earth Engine——该数据集是2018年30米分辨率的中国梯田分布地图。它是通过使用基于谷歌地球引擎平台的多源和多时空数据进行基于像素的监督性分类开发的。

This dataset is a China terrace map at 30 m resolution in 2018. It was developed through supervised pixel-based classification using multisource and multi-temporal data based on the Google Earth Engine platform. The overall accuracy and kappa coefficient achieved 94% and 0.72, respectively. This first 30 m China terrace map can be used for studies on soil erosion, food security, biogeochemical cycle, biodiversity, and ecosystem service assessments.


数据集是2018年30米分辨率的中国梯田地图。它是通过使用基于谷歌地球引擎平台的多源和多时空数据进行基于像素的监督性分类开发的。总体精度和卡帕系数分别达到94%和0.72。这张首个30米中国梯田地图可用于土壤侵蚀、粮食安全、生物地球化学循环、生物多样性和生态系统服务评估等方面的研究。

Dataset Availability

2018-01-01T00:00:00 - 2019-01-01T00:00:00

Dataset Provider

Department of Earth System Science, Tsinghua University (DESS, THU)

Collection Snippet

ee.Image("Tsinghua/DESS/ChinaTerraceMap/v1")

Bands Table

Name Description Resolution
terrace 1 when a terrace is present, 0 when it's not. 30 meters

Class Table: terrace

Value Color Color Value Description
0 #ffffff No terraces
1 #a3ff74 Terraces present


引用:

Cao, B., Yu, L., Naipal, V., Ciais, P., Li, W., Zhao, Y., Wei, W., Chen, D., Liu, Z., and Gong, P.: A 30 m terrace mapping in China using Landsat 8 imagery and digital elevation model based on the Google Earth Engine, Earth Syst. Sci. Data, 13, 2437–2456, ESSD - A 30 m terrace mapping in China using Landsat 8 imagery and digital elevation model based on the Google Earth Engine, 2021.

ESSD - A 30 m terrace mapping in China using Landsat 8 imagery and digital elevation model based on the Google Earth Engine


代码:

var image = ee.Image('Tsinghua/DESS/ChinaTerraceMap/v1');
var image = image.updateMask(image);
Map.addLayer(
    image, {min:0, max:1, palette: ['a3ff74']}, 'Terraces');
Map.setCenter(106.6, 30.4, 10);
Map.setOptions("SATELLITE");


相关文章
|
9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~
2896 1
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
|
9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
125 0
|
9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
294 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
【专栏】云计算平台的比较与选择:AWS、Azure 和 Google Cloud
【4月更文挑战第28天】本文对比了AWS、Azure和Google Cloud三大云计算平台,强调了解它们的差异对于企业选择合适云服务的重要性。AWS以其丰富功能和广泛覆盖领先,Azure与微软生态紧密集成,适合已使用微软技术的企业,而Google Cloud在大数据和AI领域有优势。选择时应考虑服务功能、成本、扩展性、技术支持、安全合规及行业生态。最终决策应基于全面评估以确保为企业提供高效、可靠的云服务。
856 0
|
9月前
|
数据可视化 数据挖掘 数据建模
R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
|
9月前
|
人工智能
Google Earth Engine(GEE)——全球1公里的云量MODIS图像数据集
Google Earth Engine(GEE)——全球1公里的云量MODIS图像数据集
178 0
Google Earth Engine(GEE)——全球1公里的云量MODIS图像数据集
|
9月前
|
人工智能
Google Earth Engine(GEE)——1984-2019年美国所有土地上的大火烧伤严重程度和范围数据集
Google Earth Engine(GEE)——1984-2019年美国所有土地上的大火烧伤严重程度和范围数据集
94 0
|
9月前
|
编解码 人工智能 计算机视觉
Google Earth Engine(GEE)——Umbra卫星翁布拉合成孔径雷达公开数据
Google Earth Engine(GEE)——Umbra卫星翁布拉合成孔径雷达公开数据
141 0
|
9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
191 0
|
9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
100 0