- Dostępność zbioru danych
- 2014-09-01T00:00:00Z–2014-09-01T00:00:00Z
- Dostawca zbioru danych
- Departament Rolnictwa Stanów Zjednoczonych (USDA), Służba Leśna Stanów Zjednoczonych (USFS), Służba Geologiczna Stanów Zjednoczonych (USGS) w Departamencie Spraw Wewnętrznych Stanów Zjednoczonych oraz organizacja The Nature Conservancy.
- Tagi
Opis
LANDFIRE (LF), czyli narzędzia do planowania zarządzania pożarami i zasobami na obszarach dzikich, to wspólny program między programami zarządzania pożarami na obszarach dzikich prowadzonymi przez Służbę Leśną Departamentu Rolnictwa Stanów Zjednoczonych, Służbę Geologiczną Departamentu Spraw Wewnętrznych Stanów Zjednoczonych i organizację The Nature Conservancy.
Warstwy LANDFIRE (LF) są tworzone przy użyciu predykcyjnych modeli krajobrazu opartych na obszernych danych referencyjnych z terenu, zdjęciach satelitarnych i warstwach gradientu biofizycznego z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych.
Dane LANDFIRE (LF) dotyczące istniejącej pokrywy roślinnej (Existing Vegetation Cover, EVC) przedstawiają pionowo rzutowaną procentową pokrywę żywej warstwy koron drzew w komórce o rozmiarze 30 m. EVC jest generowany osobno dla drzew, krzewów i roślin zielnych na podstawie danych treningowych i innych warstw geoprzestrzennych. Dane treningowe dotyczące procentowego pokrycia drzew, krzewów i roślin zielnych są generowane na podstawie ocen wizualnych na poziomie działki i obserwacji lidarowych. * Po opracowaniu danych treningowych relacje są ustalane oddzielnie dla każdej formy życia między danymi treningowymi a kombinacją danych z satelity Landsat i danych pomocniczych. Każda z warstw danych pochodnych (drzewa, krzewy, rośliny zielne) ma potencjalny zakres od 0 do 100%, który jest łączony w jedną złożoną warstwę EVC. * Dane o zakłóceniach zostały wykorzystane do opracowania produktów LF Remap na potrzeby filtrowania działek LFRDB i zapewnienia, że uwzględniono zakłócenia z lat 2015–2016, które nie były widoczne na zdjęciach źródłowych. * Produkt EVC jest następnie weryfikowany za pomocą środków kontroli jakości, aby zapewnić synchronizację formy życia z produktami dotyczącymi wysokości i rodzaju istniejącej roślinności. LF używa EVC w kilku kolejnych warstwach, w tym podczas tworzenia warstw paliwowych.
Zbiory danych LANDIFRE Vegetation obejmują:
- Ustawienia biofizyczne (BPS)
- Environmental Site Potential (ESP)
- Existing Vegetation Canopy Cover (EVC)
- Wysokość istniejącej roślinności (EVH).
- Typ istniejącej roślinności (EVT)Te warstwy są tworzone przy użyciu predykcyjnych modeli krajobrazu opartych na obszernych danych referencyjnych z terenu, zdjęciach satelitarnych i warstwach gradientu biofizycznego z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych.
Pasma
Rozmiar piksela
30 m
Pasma
| Nazwa | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|
EVC |
metry | Istniejąca pokrywa roślinna |
Tabela klas EVC
| Wartość | Kolor | Opis |
|---|---|---|
| 11 | #0000ff | Open Water |
| 12 | #9fa1f0 | Śnieg/oblodzenie |
| 13 | #403da8 | Zabudowane tereny wyżynne z lasami liściastymi |
| 14 | #444f89 | Rozwinięty wyżynny las wiecznie zielony |
| 15 | #6677cd | Developed-Upland Mixed Forest |
| 16 | #7a8ef5 | Tereny wyżynne z roślinnością zielną |
| 17 | #9eaad7 | Tereny zabudowane – zarośla na wyżynach |
| 18 | #343434 | Rozwinięta roślinność zielna na terenach podmokłych |
| 19 | #343434 | Roślinność na terenach podmokłych z drzewami i krzewami |
| 20 | #ffebe0 | Developed - General |
| 21 | #fdccd3 | Opracowanie – Open Space |
| 22 | #ff7a8f | Developed - Low Intensity |
| 23 | #fd2c4f | Developed - Medium Intensity |
| 24 | #ad001c | Rozwinięty – wysoka intensywność |
| 25 | #010101 | Developed-Roads |
| 31 | #bfbfbf | Barren |
| 32 | #e6e8fa | Kamieniołomy, kopalnie odkrywkowe i żwirownie |
| 60 | #d21c5e | NASS-Orchard |
| 61 | #a80084 | NASS-Vineyard |
| 62 | #d21c77 | NASS-Bush fruit and berries |
| 63 | #fff58c | NASS-Row Crop-Close Grown Crop |
| 64 | #faff77 | NASS-Row Crop |
| 65 | #ffed77 | NASS-Close Grown Crop |
| 66 | #ffff77 | NASS-Fallow/Idle Cropland |
| 67 | #e3d41c | NASS-Pasture and Hayland |
| 68 | #fae3a3 | NASS-Wheat |
| 69 | #d2ffed | NASS-Aquaculture |
| 75 | #7f38ff | Herbaceous Semi-dry |
| 76 | #7f38ff | Półwilgotne z roślinnością zielną |
| 78 | #7f382b | Recently Disturbed Forest |
| 80 | #ffffbf | Rolnictwo – ogólne |
| 81 | #ffff9c | Pastwisko/siano |
| 82 | #ffff78 | Uprawy |
| 83 | #ffff54 | Zboża drobne |
| 84 | #ffff2b | Fallow |
| 85 | #ffff00 | Trawy miejsko-rekreacyjne |
| 95 | #7f8fff | Ziołorośla |
| 100 | #7a7f75 | Rzadka pokrywa roślinna |
| 101 | #ccff99 | Pokrycie drzewami ≥ 10% i < 20% |
| 102 | #aee082 | Pokrycie koronami drzew >= 20% i < 30% |
| 103 | #91c46c | Pokrycie drzewami >= 30% i < 40% |
| 104 | #77ab57 | Pokrycie drzewami ≥ 40% i < 50% |
| 105 | #5e9144 | Pokrycie drzewami ≥ 50% i < 60% |
| 106 | #467832 | Pokrycie drzewami ≥ 60% i < 70% |
| 107 | #336324 | Pokrycie drzewami >= 70% i < 80% |
| 108 | #204f16 | Pokrycie koronami drzew ≥ 80% i < 90% |
| 109 | #003300 | Pokrycie drzewami ≥ 90% i ≤ 100% |
| 111 | #d4b27d | Pokrycie krzewami ≥ 10% i < 20% |
| 112 | #d1a171 | Pokrycie krzewami ≥ 20% i < 30% |
| 113 | #cc9166 | Pokrycie krzewami >= 30% i < 40% |
| 114 | #c77e5a | Pokrycie krzewami ≥ 40% i < 50% |
| 115 | #c26e4f | Pokrycie krzewami ≥ 50% i < 60% |
| 116 | #bd5e46 | Pokrycie krzewami >= 60% i < 70% |
| 117 | #b54c3c | Pokrycie krzewami >= 70% i < 80% |
| 118 | #b03b33 | Pokrycie krzewami ≥ 80% i < 90% |
| 119 | #9e0020 | Pokrycie krzewami ≥ 90% i ≤ 100% |
| 121 | #ffcc66 | Pokrycie ziołami ≥ 10% i < 20% |
| 122 | #ffba59 | Pokrycie ziołami ≥ 20% i < 30% |
| 123 | #ffa94d | Pokrycie ziołami ≥ 30% i < 40% |
| 124 | #ff9a42 | Pokrycie ziołami ≥ 40% i < 50% |
| 125 | #ff8636 | Pokrycie zielne >= 50 i < 60% |
| 126 | #ff752b | Pokrycie ziołami >= 60% i < 70% |
| 127 | #ff6421 | Pokrycie roślinnością zielną ≥ 70% i < 80% |
| 128 | #ff5517 | Pokrycie ziołami >= 80% i < 90% |
| 129 | #ff3300 | Pokrycie ziołami >= 90% i <= 100% |
| 150 | #7a7f75 | Rzadka pokrywa roślinna |
| 151 | #ccff99 | Zagęszczenie drzew >= 10% i < 25% |
| 152 | #467832 | Zagęszczenie drzew ≥ 25% i < 60% |
| 153 | #003300 | Zagęszczenie drzew w zakresie od 60% do 100% |
| 161 | #d4b27d | Pokrycie krzewami ≥ 10% i < 25% |
| 162 | #c26e4f | Pokrycie krzewami ≥ 25% i < 60% |
| 163 | #9e0020 | Pokrycie krzewami ≥ 60% i ≤ 100% |
| 171 | #ffa94d | Pokrycie zielne ≥ 10% i < 60% |
| 172 | #ff752b | Pokrycie ziołami wynosi od 60% do 100% |
Właściwości obrazu
Właściwości obrazu
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| EVC_classes | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Wartości klas istniejącej pokrywy roślinnej. |
| EVC_names | CIĄG ZNAKÓW | Opisowe nazwy istniejącej pokrywy roślinnej. |
Warunki korzystania z usługi
Warunki usługi
Dane LANDFIRE są danymi publicznymi bez ograniczeń użytkowania. Jeśli jednak utworzysz modyfikacje lub pochodne produktów, dodaj do zbioru danych opisowy modyfikator, aby uniknąć nieporozumień.
Cytaty
Sugerowany sposób cytowania produktów LANDFIRE jest specyficzny dla każdego produktu, dlatego podajemy model cytowania wraz z przykładem dla konkretnego produktu. Producent. Rok wydania. Produkt xxxxx:
- Nazwa poszczególnych modeli.
- BpS Models and Descriptions, Online. LANDFIRE. Waszyngton, DC. U.S. Department of Agriculture, Forest Service
- U.S. Department of the Interior; U.S. Geological Survey; Arlington, VA
- The Nature Conservancy (producenci). Dostępny adres URL. Data dostępu.
Przykład cytowania: LANDFIRE Biophysical Settings. 2018 r. Biophysical setting 14420: Południowoteksańskie łąki na piaskach. In: LANDFIRE Biophysical Setting Model: Map zone 36, [Online]. W: BpS Models and Descriptions. In: LANDFIRE. Waszyngton, D.C.: U.S. Department of Agriculture, Forest Service; U.S. Department of the Interior; U.S. Geological Survey; Arlington, VA: The Nature Conservancy (Producers). Dostępne: https://www.landfire.gov/bps-models.php [27 czerwca 2018 r.]. Dodatkowe wskazówki dotyczące cytowania produktów LANDFIRE znajdziesz tutaj.
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('LANDFIRE/Vegetation/EVC/v1_4_0'); var visualization = { bands: ['EVC'], }; Map.setCenter(-121.671, 40.699, 5); Map.addLayer(dataset, visualization, 'EVC');