Copernicus Global Land Cover Layers: CGLS-LC100 Collection 3

COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global
データセットの可用性
2015-01-01T00:00:00Z–2019-12-31T23:59:59Z
データセット プロバイダ
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global")
タグ
copernicus eea esa eu landcover landuse-landcover proba probav vito

説明

Copernicus Global Land Service（CGLS）は、陸上サービスのコンポーネントとして、地球規模の陸上表面の状況と変化に関する一連の生物地球物理学的プロダクトを提供する多目的サービス コンポーネントを運用するために指定されています。

100 m 解像度の動的土地被覆マップ（CGLS-LC100）は、CGLS のポートフォリオの新製品であり、100 m の空間分解能でグローバルな土地被覆マップを提供します。CGLS 土地被覆プロダクトは、主要な土地被覆スキームを提供します。これらの離散クラスに加えて、プロダクトにはすべての基本的な土地被覆クラスの連続フィールド レイヤも含まれています。このレイヤは、土地被覆タイプごとに植生/地被の比例推定値を提供します。この連続分類スキームは、標準の分類スキームよりも異質な土地被覆の領域をより適切に描写できるため、アプリケーションでの使用（森林モニタリング、作物モニタリング、生物多様性と保全、アフリカの環境と安全保障のモニタリング、気候モデリングなど）に合わせて調整できます。

これらの一貫性のある土地被覆地図（v3.0.1）は、2015 年から 2019 年の期間について地球全体を対象に提供され、PROBA-V 100 m の時系列、高品質の土地被覆トレーニング サイトのデータベース、いくつかの補助データセットから導出され、すべての年でレベル 1 の精度が 80% に達しています。2020 年からは、Sentinel 時系列を使用して年次更新を提供する予定です。

関連項目:

バンド

Pixel Size
100 メートル

帯域

名前 単位 最小 最大 ピクセルサイズ 説明
discrete_classification 0 200 メートル

土地被覆の分類
discrete_classification-proba % 0 100 メートル

離散分類の品質指標（分類確率）
forest_type 0 5 メートル

樹木被覆率が 1% を超えるすべてのピクセルの森林タイプ
bare-coverfraction % 0 100 メートル

植生がほとんどない土地被覆クラスの植生被覆率
crops-coverfraction % 0 100 メートル

農耕地の土地被覆クラスの植生被覆率
grass-coverfraction % 0 100 メートル

草本植生による土地被覆分類の植生被覆率
moss-coverfraction % 0 100 メートル

コケ類と地衣類の土地被覆クラスの植生被覆率
shrub-coverfraction % 0 100 メートル

低木林の土地被覆クラスの植生被覆率
tree-coverfraction % 0 100 メートル

森林の土地被覆分類の植生被覆率
snow-coverfraction % 0 100 メートル

雪氷の土地被覆分類の地被率
urban-coverfraction % 0 100 メートル

建物密集地の土地被覆クラスの地被率
water-permanent-coverfraction % 0 100 メートル

永続的な水域の土地被覆クラスの地被率
water-seasonal-coverfraction % 0 100 メートル

季節的な水域の土地被覆クラスの地被率
data-density-indicator 0 100 メートル

アルゴリズム入力データのデータ密度インジケーター
change-confidence 0 3 メートル

このレイヤは、基準年 2015 年以降の年についてのみ提供されます。

  • 0 - 変更なし。年と前年で離散クラスの変更が検出されませんでした。
  • 1 - 潜在的な変更。BFASTmon は、NRT 年の後半にブレークを検出しました。変化の可能性があります。
  • 2 - 信頼度（中）。都市、恒久的な水、雪、湿地の痕跡、または BFAST で検出された変化だが、HMM モデルでは高解像度でこのブレークが確認されなかった、または BFASTmon で NRT 年の前半に検出された変化。
  • 3 - 信頼度が高い。BFAST で変化が検出され、HMM でこの変化が高解像度で確認されました。

discrete_classification クラステーブル

値 色 説明
0 #282828

不明。衛星データがないか、十分な衛星データがありません。
20 #ffbb22

低木。永続性のある木質の茎を持ち、主茎が定義されておらず、高さが 5 m 未満の木質の多年生植物。低木の葉は常緑樹または落葉樹のいずれかです。
30 #ffff4c

草本植生。地上に永続的な茎や芽がなく、明確な堅固な構造がない植物。樹木と低木の被覆率が 10% 未満である。
40 #f096ff

栽培および管理された植生 / 農業。一時的な作物で覆われた土地で、収穫と裸地の期間が続く（単一または複数の作付システムなど）。多年生の木本性作物は、適切な森林または低木地の土地被覆タイプとして分類されます。
50 #fa0000

都市部 / 市街地。建物やその他の人工構造物で覆われた土地。
60 #b4b4b4

植生がまばらな場所。土壌、砂、岩が露出しており、年間を通して植生被覆率が 10 % を超えない土地。
70 #f0f0f0

雪と氷。一年中雪や氷に覆われている土地。
80 #0032c8

恒久的な水域。湖、貯水池、川。淡水または塩水のいずれかになります。
90 #0096a0

草本湿地。水と草本または木本植生が恒久的に混在している土地。植生は、塩水、汽水、淡水のいずれかに存在します。
100 #fae6a0

コケと地衣類。
111 #58481f

閉鎖林、常緑針葉樹。樹冠率が 70% を超え、ほぼすべての針葉樹が一年中緑を保っている。樹冠は常に緑の葉で覆われています。
112 #009900

閉鎖林、常緑広葉樹。樹木エリアが 70% を超え、ほぼすべての広葉樹が一年中緑を保っている。樹冠は常に緑の葉で覆われています。
113 #70663e

閉鎖林、落葉針葉樹。樹冠率が 70% を超え、葉の生い茂る期間と葉の落ちる期間が年単位で繰り返される季節性の針葉樹群落で構成されている。
114 #00cc00

閉鎖林、落葉広葉樹。樹冠率が 70% を超え、落葉と開葉の年周期を持つ季節性広葉樹群落で構成されている。
115 #4e751f

閉鎖林、混合。
116 #007800

他の定義に一致しないクローズド フォレスト。
121 #666000

開けた森林、常緑針葉樹。上層 - 樹木 15 ～ 70%、下層 - 低木と草原の混合、ほぼすべての針葉樹は一年中緑を保つ。樹冠は常に緑の葉で覆われています。
122 #8db400

開けた森林、常緑広葉樹。上層は樹木が 15 ～ 70%、下層は低木と草原が混在し、ほぼすべての広葉樹が一年中緑を保っています。樹冠は常に緑の葉で覆われています。
123 #8d7400

開けた森林、落葉性の針葉樹。最上層は樹木が 15 ～ 70%、第 2 層は低木と草原が混在し、落葉と落葉の年周期を持つ季節性の針葉樹群落で構成されています。
124 #a0dc00

開けた森林、落葉広葉樹。上層 - 樹木 15 ～ 70%、下層 - 低木と草原の混合。落葉樹群落で構成され、葉の生い茂る期間と葉の落ちる期間が年間サイクルで繰り返される。
125 #929900

開けた森林、混合。
126 #648c00

他の定義に一致しないオープン フォレスト。
200 #000080

海。淡水または塩水のいずれかになります。

forest_type クラス テーブル

値 色 説明
0 #282828

不明
1 #666000

常緑性の針葉樹
2 #009900

常緑広葉樹
3 #70663e

落葉針葉樹
4 #a0dc00

落葉広葉樹
5 #929900

森林タイプの混合

画像プロパティ検出

画像プロパティ

名前 型 説明
discrete_classification_class_names STRING_LIST

土地被覆クラス名
discrete_classification_class_palette STRING_LIST

土地被覆クラスのパレット
discrete_classification_class_values INT_LIST

土地被覆分類の値。
forest_type_class_names STRING_LIST

森林被覆クラス名
forest_type_class_palette STRING_LIST

森林被覆クラスのパレット
forest_type_class_values INT_LIST

森林被覆クラスの値

利用規約

利用規約

Copernicus Land Service のグローバル コンポーネントの公式プロダクトとして、この土地被覆データセットへのアクセスは完全に無料で、すべてのユーザーに公開されています。

引用

引用:

  • Buchhorn, M. ; Lesiv, M. ; Tsendbazar, N. - E. ; Herold, M. ; Bertels, L. ; Smets, B. Copernicus Global Land Cover Layers-Collection 2。Remote Sensing 2020、12 巻 108 号、1044。 doi:10.3390/rs12061044

  • Buchhorn, M.、Smets, B.、Bertels, L.、Roo, B. D., Lesiv, M.、Tsendbazar、N.-E.、Herold, M.、& Fritz, S. (2020). Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2017: Globe（バージョン V3.0.1）[データセット]。Zenodo。

  • Buchhorn, M.、Smets, B.、Bertels, L.、Roo, B. D., Lesiv, M.、Tsendbazar、N.-E.、Herold, M.、& Fritz, S. (2020). Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2018: Globe（バージョン V3.0.1）[データセット]。Zenodo。

  • Buchhorn, M.、Smets, B.、Bertels, L.、Roo, B. D., Lesiv, M.、Tsendbazar、N.-E.、Herold, M.、& Fritz, S. (2020). Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2015: Globe（バージョン V3.0.1）[データセット]。Zenodo。

  • Buchhorn, M.、Smets, B.、Bertels, L.、Roo, B. D., Lesiv, M.、Tsendbazar、N.-E.、Herold, M.、& Fritz, S. (2020). Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2019: Globe（バージョン V3.0.1）[データセット]。Zenodo。

DOI

Earth Engine で探索する

コードエディタ（JavaScript）

var dataset = ee.Image('COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019')
.select('discrete_classification');

Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);

Map.addLayer(dataset, {}, 'Land Cover');

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

dataset = ee.Image('COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019').select(
    'discrete_classification'
)

m = geemap.Map()
m.set_center(-88.6, 26.4, 1)
m.add_layer(dataset, {}, 'Land Cover')
m
コードエディタで開く
Copernicus Global Land Service（CGLS）は、陸上サービスのコンポーネントとして、地球規模での陸地表面の状況と変化に関する一連の生物地球物理学的プロダクトを提供する多目的サービス コンポーネントを運用するように指定されています。100 m の解像度の動的土地被覆地図（CGLS-LC100）は…
COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global, copernicus,eea,esa,eu,landcover,landuse-landcover,proba,probav,vito
2015-01-01T00:00:00Z/2019-12-31T23:59:59Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine