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- Proprietario catalogo
- Global Pasture Watch
- Disponibilità set di dati
- 2000-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- Produttore del set di dati
- Land and Carbon Lab Global Pasture Watch
- Contatto
- Land & Carbon Lab
- Cadenza
- 1 anno
- Tag
Descrizione
Questo set di dati fornisce mappe di probabilità annuali globali di praterie naturali/seminaturali dal 2000 al 2022 con una risoluzione spaziale di 30 metri. Prodotto dall'iniziativa Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, l'estensione delle praterie mappate include qualsiasi tipo di copertura del suolo che contenga almeno il 30% di vegetazione bassa secca o umida, dominata da erbe e piante erbacee (meno di 3 metri) e un:
- massimo 50% di copertura arborea (superiore a 5 metri),
- un massimo del 70% di altra vegetazione legnosa (arbusti e boscaglia aperta) e
- massimo del 50% di copertura di colture attive in paesaggi a mosaico di colture & altra vegetazione.
L'estensione delle praterie è classificata in due classi: - Praterie coltivate: aree in cui erbe e altre piante foraggere sono state piantate e gestite intenzionalmente, nonché aree di vegetazione nativa di tipo prateria in cui è chiaramente visibile una gestione attiva e intensa per usi specifici diretti dall'uomo, come il pascolo diretto del bestiame. - Praterie naturali/seminaturali: praterie/vegetazione di bassa altezza autoctone relativamente indisturbate, come steppe e tundra, nonché aree che hanno subito vari gradi di attività umana in passato, che possono contenere un mix di specie autoctone e introdotte a causa dell'uso storico del territorio e dei processi naturali. In generale, mostrano schemi dall'aspetto naturale di vegetazione varia e relazioni idrologiche chiaramente ordinate in tutto il paesaggio.
La metodologia implementata ha preso in considerazione le immagini GLAD Landsat ARD-2 (elaborate in aggregati bimestrali senza nuvole, vedi Consoli et al, 2024), accompagnate da covariate climatiche, di morfologia e di prossimità, machine learning spaziotemporale (Random Forest per classe) e oltre 2,3 milioni di campioni di riferimento (interpretati visivamente in immagini ad altissima risoluzione). Sono state utilizzate soglie di probabilità personalizzate (basate sulla convalida incrociata spaziale a cinque fold e su valori di precisione e richiamo bilanciati) per derivare mappe delle classi dominanti, 0,32 e 0,42 per le soglie di probabilità di praterie coltivate e naturali/seminaturali, rispettivamente.
Limitazioni: l'estensione delle praterie è in parte sottostimata nell'Africa sudorientale (Zimbabwe e Mozambico) e nell'Australia orientale (arbusteti e boschi dell'ecoregione di Mulga). I terreni coltivati sono classificati erroneamente come praterie in alcune parti del Nord Africa, della penisola arabica, dell'Australia occidentale, della Nuova Zelanda, del centro della Bolivia e dello stato di Mato Grosso (Brasile). A causa del guasto dello scanner SLC di Landsat 7, a livello di appezzamento sono visibili strisce regolari di probabilità di praterie, in particolare nell'anno 2012. L'utilizzo di livelli di risoluzione più grossolana (mappe di accessibilità e prodotti MODIS) ha introdotto errori macroscopici curvilinei (a causa della strategia di riduzione della scala basata su spline cubica) in Uruguay, Argentina sudoccidentale, Sud dell'Angola e nella regione del Sahel in Africa. Gli utenti devono essere consapevoli delle limitazioni e dei problemi noti e devono valutarli attentamente per garantire un utilizzo appropriato delle mappe in questa fase iniziale di previsione. GPW sta lavorando attivamente per raccogliere feedback sistematici tramite la piattaforma Geo-Wiki, convalidare la versione attuale e migliorare le versioni future del set di dati.
Per maggiori informazioni, consulta Parente et al., 2024, Zenodo e sito GitHub di Global Pasture Watch
Bande
Bande
| Nome | Min | Max | Dimensioni pixel | Descrizione |
|---|---|---|---|---|
probability |
0 | 100 | 30 metri | Valore di probabilità di prateria naturale/seminaturale derivato tramite Random Forest. |
Proprietà immagini
Proprietà immagini
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| versione | INT | Versione del prodotto |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
Citazioni
Parente, L., Sloat, L., Mesquita, V., et al. (2024) Global Pasture Watch - Annual grassland class and extent maps at 30-m spatial resolution (2000—2022) (Version v1) [Data set]. Zenodo doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.13890401
Parente, L., Sloat, L., Mesquita, V., et al. (2024). Mappe annuali a 30 metri della classe e dell'estensione dei prati globali (2000-2022) basate sul machine learning spaziotemporale, Scientific Data. doi: http://doi.org/10.1038/s41597-024-04139-6
DOI
Esplora con Earth Engine
Editor di codice (JavaScript)
Map.setCenter(63.72366666, 38.30182604, 4); var nat_semi_grassland = ee.ImageCollection( "projects/global-pasture-watch/assets/ggc-30m/v1/nat-semi-grassland_p" ) var min_prob = 42 // Probability threshold var visParams = {min: 15, max: 85, palette: 'f7f1e5,af8260,803d3b,322c2b'} var nat_semi_grassland_2022 = nat_semi_grassland.filterDate('2022-01-01', '2023-01-01').first(); Map.addLayer( nat_semi_grassland_2022.mask(nat_semi_grassland_2022.gte(min_prob)), visParams, 'Natural/Semi-natural grassland prob. (2022)' ); var nat_semi_grassland_2000 = nat_semi_grassland.filterDate('2000-01-01', '2001-01-01').first(); Map.addLayer( nat_semi_grassland_2000.mask(nat_semi_grassland_2000.gte(min_prob)), visParams, 'Natural/Semi-natural grassland prob. (2000)' );