巴西年度土地覆被和利用地图

2024-02-18 13:50:46 浏览数 (3)

巴西年度土地覆被和利用地图

巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas 项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。

其他地区，如泛亚马孙、印度尼西亚、玻利维亚、秘鲁等，都是从巴西 Mapbiomas 的工作中衍生出来的，因此这些地区也包含在当前版本中

比例尺：30 米至 10 米 数据类型多种栅格数据集和类型

我们是一个由非政府组织、大学和初创技术公司组成的合作网络。我们每年绘制土地覆盖和使用地图，每月监测水面和火烧疤痕，并提供 1985 年以来的数据。我们还通过 MapBiomas Alerta 验证了自 2019 年 1 月以来在巴西检测到的每次毁林事件并制作了报告。

我们的目标 通过科学手段，精确、敏捷、高质量地揭示巴西领土的变化，使人们了解土地覆盖和土地利用情况，从而寻求自然资源的保护和可持续管理，以此应对气候变化。

倡议的特点 与负责不同生物群落和横向专题的机构联网，优化解决方案。 通过与谷歌地球引擎合作，实现分布式自动数据处理。 开放式平台，可在其他国家和地区推广应用。 合作平台--旨在吸纳和欢迎科学界和其他有兴趣合作的机构的贡献。

起源 应 SEEG/OC 的邀请，遥感和植被绘图专家在圣保罗举行了一次研讨会，回答以下问题：是否有可能以比现有方法和做法更低廉、更快速、更及时的方式绘制整个巴西的年度土地利用和土地覆被图，并恢复过去几十年的历史？ 答案是肯定的，前提是要有前所未有的处理能力和高度自动化的处理过程，以及每个生物群落和横向专题专家群体的参与。 在此基础上，我们与谷歌公司取得了联系，并达成了一项技术合作协议，在谷歌地球引擎平台上开发该项目。具体而言，该项目于 2015 年 7 月开始，在加利福尼亚州山景城对 MapBiomas 团队进行了谷歌地球引擎培训。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

Citation¶

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Souza at. al. (2020) - Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth Engine -
Remote Sensing, Volume 12, Issue 17, 10.3390/rs12172735 doi: 10.3390/rs12172735 https://doi.org/10.3390 /rs12172735

Dataset Citation¶

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"Project MapBiomas - Collection [version] of [region] Land Cover & Use Map Series, accessed on [date] through the link: [LINK]"

Earth Engine Snippet¶

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//From collection 8
assets: {
    integration: 'projects/mapbiomas-workspace/public/collection8/mapbiomas_collection80_integration_v1',
    transitions: 'projects/mapbiomas-workspace/public/collection8/mapbiomas_collection80_transitions_v1',
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        'projects/mapbiomas-workspace/AUXILIAR/biomas-2019',
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        'projects/mapbiomas-workspace/AUXILIAR/bacias-nivel-2',
    ]
},

添加 repo 链接：

https://code.earthengine.google.com/?accept_repo=users/mapbiomas/user-toolkit

Extra Info: GitHub Tutorial

Curated by: MapBiomas

License¶

All these datasets are shared under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International License

Keywords: Mapbiomas, Land Use, Land Cover

Last updated: Refer to webpage

Last updated on GEE community datasets: 2023-10-14

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