Карта типов сельскохозяйственных культур стран ЕС на 2022 год
В 📖 работе представлена карта типов сельскохозяйственных культур на территории Европейского союза (ЕС) на 2022 год с разрешением 10 метров.
Для обучения модели использованы данные наблюдения Земли и данные натурных наблюдений, полученные в рамках проекта Евростата Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) 2022 года. Данные включали 134 684 полигона LUCAS Copernicus, спутниковые снимки Sentinel-1 и Sentinel-2, температуру поверхности земли и цифровую модель рельефа.
На основе этих данных с помощью метода машинного обучения Random Forest были разработаны два классификационных слоя: основная карта и карта заполнения пробелов для устранения пробелов, связанных с облачным покровом. Отметим, что отдельной задачей исследования являлось изучение оптимального набора входных признаков с учетом различных вариантов временного агрегирований спутниковых и климатических данных для получения карты без пространственных разрывов и с максимально возможной тематической точностью.
Объединенные карты, охватывающие 27 стран ЕС, показали общую точность 79,3% для семи основных классов растительного покрова и 70,6% — для всех 19 типов культур.
Обученная модель была использована для создания карты сельскохозяйственных культур Украины за 2022 год и показала свою устойчивость в регионах, не имеющих размеченных образцов для обучения модели.
Для создания карты использовалась платформа Google Earth Engine (GEE):
👨🏻💻 Скрипты GEE для создания карт типов сельскохозяйственных культур для 27 стран ЕС и Украины на 2022 год.
📖 Ghassemi, B., Izquierdo-Verdiguier, E., Verhegghen, A., Yordanov, M., Lemoine, G., Moreno Martínez, Á., De Marchi, D., van der Velde, M., Vuolo, F., & d’Andrimont, R. (2024). European Union crop map 2022: Earth observation’s 10-meter dive into Europe’s crop tapestry. Scientific Data, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03884-y
#данные #сельхоз #LULC #GEE
В 📖 работе представлена карта типов сельскохозяйственных культур на территории Европейского союза (ЕС) на 2022 год с разрешением 10 метров.
Для обучения модели использованы данные наблюдения Земли и данные натурных наблюдений, полученные в рамках проекта Евростата Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) 2022 года. Данные включали 134 684 полигона LUCAS Copernicus, спутниковые снимки Sentinel-1 и Sentinel-2, температуру поверхности земли и цифровую модель рельефа.
На основе этих данных с помощью метода машинного обучения Random Forest были разработаны два классификационных слоя: основная карта и карта заполнения пробелов для устранения пробелов, связанных с облачным покровом. Отметим, что отдельной задачей исследования являлось изучение оптимального набора входных признаков с учетом различных вариантов временного агрегирований спутниковых и климатических данных для получения карты без пространственных разрывов и с максимально возможной тематической точностью.
Объединенные карты, охватывающие 27 стран ЕС, показали общую точность 79,3% для семи основных классов растительного покрова и 70,6% — для всех 19 типов культур.
Обученная модель была использована для создания карты сельскохозяйственных культур Украины за 2022 год и показала свою устойчивость в регионах, не имеющих размеченных образцов для обучения модели.
Для создания карты использовалась платформа Google Earth Engine (GEE):
👨🏻💻 Скрипты GEE для создания карт типов сельскохозяйственных культур для 27 стран ЕС и Украины на 2022 год.
📖 Ghassemi, B., Izquierdo-Verdiguier, E., Verhegghen, A., Yordanov, M., Lemoine, G., Moreno Martínez, Á., De Marchi, D., van der Velde, M., Vuolo, F., & d’Andrimont, R. (2024). European Union crop map 2022: Earth observation’s 10-meter dive into Europe’s crop tapestry. Scientific Data, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03884-y
#данные #сельхоз #LULC #GEE
🔥6👍5❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Данные Global Land Cover Estimation (GLanCE) v1
Global Land Cover Estimation (GLanCE) — ежегодные глобальные данные о растительном покрове и его изменениях с 2001 по 2019 год, полученные с помощью снимков Landsat с пространственным разрешением 30 метров. Данные охватывают весь земной шар, кроме Антарктиды и включает 10 наборов научных данных (Science Data Sets, SDS). Для определения почвенно-растительного покрова и его изменений используется алгоритм Continuous Change Detection and Classification (CCDC).
SDS GLanCE разделены на три категории:
1️⃣ Почвенно-растительный покров и его изменения. Четыре набора данных содержат (1) класс почвенно-растительного покрова, (2) оценку качества классификации почвенно-растительного покрова, (3) предыдущий почвенно-растительный покров для тех мест, где произошли изменения и (4) приблизительный день года, когда произошли изменения (DOY).
2️⃣ Динамика озеленения (Greenness Dynamics). Четыре набора данных характеризуют годовую “озелененность” (greenness) с помощью Enhanced Vegetation Index (EVI2), включая (1) медиану, (2) амплитуду, (3) скорость изменения (если присутствует) и (4) величину изменения медианы EVI2 для тех пикселей, где произошли изменения.
3️⃣ Тип листьев и фенология. Два набора данных определяют тип листьев и фенологию для пикселей, покрытых деревьями.
🌍 GLanCE на GEE
Руководство пользователя с подробной информацией о каждом слое данных: 🔗 ссылка.
❗️В первой версии GLanCE есть 7 из 10 обещанных SDS. Оценка качества классификации почвенно-растительного покрова, а также данные о типах листьях и фенологии будут добавлены в следующих версиях. Кроме того, текущий набор данных включает данные по Северной и Южной Америке, Европе и Океании, а Африка и Азия будут добавлены в начале 2025 года.
Описание методики создания данных:
📖 Friedl M.A. et al. 2022. Medium Spatial Resolution Mapping of Global Land Cover and Land Cover Change Across Multiple Decades From Landsat. Frontiers in Remote Sensing 3. https://doi.org/10.3389/frsen.2022.894571
#данные #GEE #LULC
Global Land Cover Estimation (GLanCE) — ежегодные глобальные данные о растительном покрове и его изменениях с 2001 по 2019 год, полученные с помощью снимков Landsat с пространственным разрешением 30 метров. Данные охватывают весь земной шар, кроме Антарктиды и включает 10 наборов научных данных (Science Data Sets, SDS). Для определения почвенно-растительного покрова и его изменений используется алгоритм Continuous Change Detection and Classification (CCDC).
SDS GLanCE разделены на три категории:
1️⃣ Почвенно-растительный покров и его изменения. Четыре набора данных содержат (1) класс почвенно-растительного покрова, (2) оценку качества классификации почвенно-растительного покрова, (3) предыдущий почвенно-растительный покров для тех мест, где произошли изменения и (4) приблизительный день года, когда произошли изменения (DOY).
2️⃣ Динамика озеленения (Greenness Dynamics). Четыре набора данных характеризуют годовую “озелененность” (greenness) с помощью Enhanced Vegetation Index (EVI2), включая (1) медиану, (2) амплитуду, (3) скорость изменения (если присутствует) и (4) величину изменения медианы EVI2 для тех пикселей, где произошли изменения.
3️⃣ Тип листьев и фенология. Два набора данных определяют тип листьев и фенологию для пикселей, покрытых деревьями.
🌍 GLanCE на GEE
Руководство пользователя с подробной информацией о каждом слое данных: 🔗 ссылка.
❗️В первой версии GLanCE есть 7 из 10 обещанных SDS. Оценка качества классификации почвенно-растительного покрова, а также данные о типах листьях и фенологии будут добавлены в следующих версиях. Кроме того, текущий набор данных включает данные по Северной и Южной Америке, Европе и Океании, а Африка и Азия будут добавлены в начале 2025 года.
Описание методики создания данных:
📖 Friedl M.A. et al. 2022. Medium Spatial Resolution Mapping of Global Land Cover and Land Cover Change Across Multiple Decades From Landsat. Frontiers in Remote Sensing 3. https://doi.org/10.3389/frsen.2022.894571
#данные #GEE #LULC
👍6❤1
Создана карта почвенно-растительного покрова и землепользования Италии за 2023 год
ISPRA (Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale) — национальное агентство Италии по охране окружающей среды. Оно отвечает за координацию экологического мониторинга, создание и проверку национальных наборов экологических данных и техническую поддержку реализации политики в области охраны окружающей среды. Среди прочего, ISPRA занимается созданием общенациональной карты почвенно-растительного покрова и землепользования (land cover and land use, LCLU) с высокой детализацией.
Основными исходными данными для карты являются свободно распространяемые продукты данных Copernicus Land Monitoring Service, в частности, Corine Land Cover и CLCplus Backbone, а также так называемые продукты мониторинга приоритетных территорий (Priority Area Monitoring).
🗺 Скачать карту можно здесь
#LULC #данные #италия
ISPRA (Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale) — национальное агентство Италии по охране окружающей среды. Оно отвечает за координацию экологического мониторинга, создание и проверку национальных наборов экологических данных и техническую поддержку реализации политики в области охраны окружающей среды. Среди прочего, ISPRA занимается созданием общенациональной карты почвенно-растительного покрова и землепользования (land cover and land use, LCLU) с высокой детализацией.
Основными исходными данными для карты являются свободно распространяемые продукты данных Copernicus Land Monitoring Service, в частности, Corine Land Cover и CLCplus Backbone, а также так называемые продукты мониторинга приоритетных территорий (Priority Area Monitoring).
🗺 Скачать карту можно здесь
#LULC #данные #италия
❤4❤🔥2👍1
Данные LUCAS и LUCAS Copernicus
Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) — это обследование, проводимое в странах Европейского союза (ЕС) для сбора данных о землепользовании и земном покрове. Оно проводится статистической службой ЕС Eurostat каждые три года, начиная с 2006 года, и охватывает около 1 миллиона точек наблюдения.
Данные LUCAS содержит информацию о почвенно-растительном покрове и землепользовании, переменных агроэкологических условий, почвах и пастбищах.
🌍 GEE: LUCAS Harmonized (Theoretical Location, 2006-2018) V1
Точечные данные, включающие информацию о земном покрове, землепользовании, экологических параметрах.
🌍 GEE: LUCAS Copernicus (Polygons with attributes, 2018) V1
LUCAS Copernicus 2018 — наземные данные, собранные (в 2018 году) так, чтобы их можно было использовать вместе с данными дистанционного зондирования Земли, полученными спутниками программы Copernicus. В частности, в отличие от контрольных точек в LUCAS (круг радиусом 1,5 м), в LUCAS Copernicus данные собраны на полигонах, площадью до 0,52 га.
Данные LUCAS Copernicus состоят из 63 287 полигонов различных размеров и форм с согласованным почвенно-растительным покровом. Легенда соответствует уровню LUCAS Level-3.
🛢 LUCAS Copernicus 2022
📖 О методике сбора данных
📸Примеры полигонов LUCAS Copernicus (зеленая точка — контрольная точка сбора данных LUCAS).
#данные #LULC #GEE
Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) — это обследование, проводимое в странах Европейского союза (ЕС) для сбора данных о землепользовании и земном покрове. Оно проводится статистической службой ЕС Eurostat каждые три года, начиная с 2006 года, и охватывает около 1 миллиона точек наблюдения.
Данные LUCAS содержит информацию о почвенно-растительном покрове и землепользовании, переменных агроэкологических условий, почвах и пастбищах.
🌍 GEE: LUCAS Harmonized (Theoretical Location, 2006-2018) V1
Точечные данные, включающие информацию о земном покрове, землепользовании, экологических параметрах.
🌍 GEE: LUCAS Copernicus (Polygons with attributes, 2018) V1
LUCAS Copernicus 2018 — наземные данные, собранные (в 2018 году) так, чтобы их можно было использовать вместе с данными дистанционного зондирования Земли, полученными спутниками программы Copernicus. В частности, в отличие от контрольных точек в LUCAS (круг радиусом 1,5 м), в LUCAS Copernicus данные собраны на полигонах, площадью до 0,52 га.
Данные LUCAS Copernicus состоят из 63 287 полигонов различных размеров и форм с согласованным почвенно-растительным покровом. Легенда соответствует уровню LUCAS Level-3.
🛢 LUCAS Copernicus 2022
📖 О методике сбора данных
📸Примеры полигонов LUCAS Copernicus (зеленая точка — контрольная точка сбора данных LUCAS).
#данные #LULC #GEE
👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ESRI 10m Annual Land Cover (2017–2024)
Глобальные карты землепользования и земного покрова (LULC) ESRI 10m Annual Land Cover обновились до версии 3 с добавлением данных за 2024 год.
Карты построены на основе снимков спутника ESA Sentinel-2 с разрешением 10 м. Каждая карта содержит 9 классов LULC: Water, Trees, Flooded vegetation, Crops, Built Area, Bare ground, Snow/Ice, Clouds, Rangeland. Средняя точность карт составляет более 75%.
🌍 ESRI 10m Annual Land Cover (2017–2024) на GEE
#GEE #LULC #данные
Глобальные карты землепользования и земного покрова (LULC) ESRI 10m Annual Land Cover обновились до версии 3 с добавлением данных за 2024 год.
Карты построены на основе снимков спутника ESA Sentinel-2 с разрешением 10 м. Каждая карта содержит 9 классов LULC: Water, Trees, Flooded vegetation, Crops, Built Area, Bare ground, Snow/Ice, Clouds, Rangeland. Средняя точность карт составляет более 75%.
🌍 ESRI 10m Annual Land Cover (2017–2024) на GEE
#GEE #LULC #данные
❤11🔥2👍1