Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map

BNETD/land_cover/v1
Dataset-Verfügbarkeit
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
Dataset-Anbieter
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("BNETD/land_cover/v1")
Intervall
1 Jahr
Tags
classification deforestation forest landcover landuse-landcover

Beschreibung

Die BNETD-Karte zur Landbedeckung für Côte d'Ivoire aus dem Jahr 2020 wurde von der ivorischen Regierung über eine nationale Einrichtung, das Center for Geographic Information and Digital des National Study Office Techniques and Development (BNETD-CIGN), mit technischer und finanzieller Unterstützung der Europäischen Union erstellt. Die zur Erstellung der Karte verwendete Methodik war transparent, partizipativ und entsprach internationalen Standards.

Für die Entwicklung dieser Karte wurde ein Mosaik aus Satellitenbildern (Sentinel 2) aus dem Jahr 2020 über Google Earth Engine verarbeitet und mit im Feld erhobenen Daten ergänzt, um einen Algorithmus für die überwachte Klassifizierung (Random Forest) zu trainieren. Zwei Feldkampagnen wurden im ganzen Land durchgeführt, vom 10. November bis zum 9. Dezember 2022 und vom 26. Januar bis zum 13. Februar 2023. An diesen Missionen waren 33 Personen aus verschiedenen Partnerorganisationen beteiligt, da sich die von den Stakeholdern verwendeten Datenerhebungsmethoden und Definitionen bestimmter Landnutzungsklassen manchmal unterscheiden.

Im Rahmen des EUDR-Due-Diligence-Prozesses können Geolocation-Daten für Grundstücke, auf denen EUDR-relevante Produkte angebaut werden, mit Daten zur Waldbedeckung von 2020 überlagert werden, um das Risiko zu bewerten, dass sich das Grundstück in einem Gebiet befindet, das vor dem Stichtag 2020 bewaldet war. Dazu sind Daten zur Waldbedeckung erforderlich, die der FAO-Definition von Wäldern und dem Stichtag 2020 entsprechen. Die Karte der Landbedeckung der Elfenbeinküste aus dem Jahr 2020 erfüllt diese Anforderungen. Die Klassen in der Karte der Landbedeckung können kombiniert werden, um eine Karte mit Wald/Nicht-Wald zu erstellen, die der FAO-Definition von Wäldern entspricht.

Mit ESRI-Lösungen wurde eine Plattform für den Zugriff auf Daten zur Bodenbedeckung von 2020, Metadaten und die Methodik entwickelt, die über das Africa GeoPortal für die Datenanalyse und ‑visualisierung verfügbar ist:

Die Adresse lautet: https://bit.ly/carte-ci-2020

Dokumentation:

Bänder

Pixelgröße
10 Meter

Bänder

Name Min. Max. Pixelgröße Beschreibung
classification 1 23 Meter

Klasse der Bodenbedeckung

Klassifizierungstabelle

Wert Farbe Beschreibung
1 #276300

Dichter Wald (Forêt dense)

2 #59D757

Heller Wald (Forêt claire)

3 #569D6E

Waldgalerie (Forêt galerie)

4 #79CFAD

Sekundärwald/degradierter Wald (Forêt secondaire/forêt dégradée)

5 #34734C

Mangrove

6 #B4FFAD

Forstplantage/Aufforstung (Plantation forestière/Reboisement)

7 #6EFA9A

Sumpfwald/Wald auf hydromorphem Boden (Forêt marécageuse/Forêt sur sol hydromorphe)

8 #D68589

Kaffeeplantage (Plantation de Café)

9 #EBD37F

Kakaoplantage (Plantation de Cacao)

10 #D0E09D

Kautschukplantage (Plantation d'Hévéa)

11 #E8BEFF

Ölpalmenplantage (Plantation de Palmier à huile)

12 #E751FE

Coconut Plantation (Plantation de Coco)

13 #F3BFF2

Cashew-Plantage (Plantation d'Anacarde)

14 #9DFD00

Obstanbau (Plantation fruitière / Arboricultures)

15 #F2F38D

Landwirtschaftliche Entwicklung/Andere Kulturen/Obstgärten/Brachland (Aménagement agricole/Autres cultures/Vergers/Jachères)

16 #B6D322

Baumsavanne (Savane arborée)

17 #E2FE5F

Gebüschformationen/ Dickichte (Formations arbustives/ Fourrés)

18 #F9FDCC

Herbaceous formations (Formations herbacées)

19 #4A70C0

Gewässer, Wasserläufe und Wasserstraßen (Plan d'eau, Cours et voies d'eau)

20 #BEFFE8

Sumpfgebiet (Zone marécageuse)

21 #D20A02

Menschlicher Lebensraum, Infrastruktur (Habitat humain, Infrastructures)

22 #DBECEF

Felsaufschluss (Affleurement rocheux)

23 #DCDCDC

Unbewachsener Boden (Sol nu)

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

CC-BY-4.0

Zitate

Quellenangaben:
  • BNETD-Karte zur Bodenbedeckung 2020.

Earth Engine nutzen

Code-Editor (JavaScript)

var dataset = ee.Image('BNETD/land_cover/v1/2020').select('classification');

Map.setCenter(-5.4400, 7.5500, 7);

Map.addLayer(dataset, {}, "Cote d'Ivoire Land Cover Map 2020");
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