דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

Dynamic World V1

זמינות קבוצת הנתונים: 2015-06-27T00:00:00Z–2025-12-22T00:54:57.173000Z
ספק קבוצת הנתונים: World Resources Institute Google

תגים: global google landcover landuse landuse-landcover nrt sentinel2-derived

תיאור

‫Dynamic World הוא קבוצת נתונים של שימוש בקרקע וכיסוי הקרקע (LULC) ברזולוציה של 10 מטרים, כמעט בזמן אמת (NRT). הוא כולל הסתברויות של הסיווג ותוויות של תשעה סיווגים.

ניתן לקבל חיזויים של Dynamic World לאוסף Sentinel-2 L1C מ-27 ביוני 2015 עד היום. תדירות הביקור החוזר של Sentinel-2 היא בין יומיים ל-5 ימים, בהתאם לקו הרוחב. תחזיות של Dynamic World נוצרות עבור תמונות Sentinel-2 L1C עם CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE <= 35%. על התחזיות מורכבת מסיכה כדי להסיר עננים וצללי עננים באמצעות שילוב של הסתברות ענן S2, מדד סילוק עננים וטרנספורמציית מרחק כיוונית.

לתמונות באוסף Dynamic World יש שמות שתואמים לשמות של כל אחד מנכסי Sentinel-2 L1C שהן נגזרות מהם, לדוגמה:

ל-ee.Image('COPERNICUS/S2/20160711T084022_20160711T084751_T35PKT')

יש תמונה תואמת של Dynamic World בשם: ee.Image('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1/20160711T084022_20160711T084751_T35PKT').

הסכום של כל רצועות ההסתברות, מלבד הרצועה "תווית", הוא 1.

כדי לקבל מידע נוסף על קבוצת הנתונים של Dynamic World ולראות דוגמאות ליצירת תמונות מורכבות, לחישוב נתונים סטטיסטיים אזוריים ולעבודה עם סדרות זמנים, אפשר לעיין בסדרת המדריכים מבוא ל-Dynamic World.

הערכות הסיווג של Dynamic World מבוססות על תמונות בודדות באמצעות הקשר מרחבי מחלון נע קטן, ולכן יכול להיות שהערכים של "ההסתברויות" המובילות לחיזוי כיסוי הקרקע, שמוגדרות בחלקן לפי כיסוי לאורך זמן כמו גידולים, יהיו נמוכים יחסית אם אין מאפיינים ברורים שמבחינים ביניהם. התופעה הזו יכולה להתרחש גם במשטחים עם החזר אור גבוה באקלים צחיח, בחול, באור שמש וכו'.

כדי לבחור רק פיקסלים ששייכים בוודאות לסיווג של Dynamic World, מומלץ להפעיל מסכה על הפלט של Dynamic World על ידי הגדרת סף ל"הסתברות" המשוערת של התחזית המובילה.

רצועות

גודל הפיקסל
‫10 מטרים

רצועות

שם	מקסימום	גודל הפיקסל	תיאור
`water`	1	מטרים	הסבירות המשוערת לכיסוי מלא של מים
`trees`	1	מטרים	ההסתברות המשוערת לכיסוי מלא של עצים
`grass`	1	מטרים	ההסתברות המשוערת לכיסוי מלא של דשא
`flooded_vegetation`	1	מטרים	ההסתברות המשוערת לכיסוי מלא של צמחייה מוצפת
`crops`	1	מטרים	ההסתברות המשוערת לכיסוי מלא לפי גידולים
`shrub_and_scrub`	1	מטרים	ההסתברות המשוערת לכיסוי מלא של שיחים וצמחייה נמוכה
`built`	1	מטרים	ההסתברות המשוערת לכיסוי מלא של שטח בנוי
`bare`	1	מטרים	ההסתברות המשוערת לכיסוי מלא של שטח חשוף
`snow_and_ice`	1	מטרים	ההסתברות המשוערת לכיסוי מלא של שלג וקרח
`label`	8	מטרים	אינדקס של הרצועה עם ההסתברות המשוערת הכי גבוהה

טבלת סיווג תוויות

ערך	צבע	תיאור
0	#419bdf	מים
1	#397d49	עצים
2	#88b053	דשא
3	#7a87c6	flooded_vegetation
4	#e49635	גידולים חקלאיים
5	#dfc35a	shrub_and_scrub
6	#c4281b	בנוי
7	#a59b8f	חשוף
8	#b39fe1	snow_and_ice

מאפייני תמונה

מאפייני תמונה

שם	סוג	תיאור
dynamicworld_algorithm_version	מחרוזת	מחרוזת הגרסה שמזהה באופן ייחודי את המודל של Dynamic World ואת תהליך ההסקה ששימשו ליצירת התמונה.
qa_algorithm_version	מחרוזת	מחרוזת הגרסה שמזהה באופן ייחודי את תהליך מיסוך העננים ששימש ליצירת התמונה.

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

קבוצת הנתונים הזו מותרת לשימוש במסגרת רישיון CC-BY 4.0, ונדרש ציון המקור הבא: "קבוצת הנתונים הזו נוצרה עבור פרויקט Dynamic World על ידי Google בשותפות עם National Geographic Society ו-World Resources Institute".

מכיל נתונים מלוויין Sentinel של תוכנית Copernicus שעברו שינויים [2015 עד היום]. מידע נוסף זמין בהודעה המשפטית בנושא נתוני Sentinel.

ציטוטים ביבליוגרפיים

Brown, C.F., Brumby, S.P., ‫Guzder-Williams, B. et al. Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping. Sci Data 9, 251 (2022). doi:10.1038/s41597-022-01307-4

מזהי DOI

https://doi.org/10.1038/s41597-022-01307-4

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

Code Editor (JavaScript)

// Construct a collection of corresponding Dynamic World and Sentinel-2 for
// inspection. Filter by region and date.
var START = ee.Date('2021-04-02');
var END = START.advance(1, 'day');

var colFilter = ee.Filter.and(
    ee.Filter.bounds(ee.Geometry.Point(20.6729, 52.4305)),
    ee.Filter.date(START, END));

var dwCol = ee.ImageCollection('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1').filter(colFilter);
var s2Col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED');

// Link DW and S2 source images.
var linkedCol = dwCol.linkCollection(s2Col, s2Col.first().bandNames());

// Get example DW image with linked S2 image.
var linkedImg = ee.Image(linkedCol.first());

// Create a visualization that blends DW class label with probability.
// Define list pairs of DW LULC label and color.
var CLASS_NAMES = [
    'water', 'trees', 'grass', 'flooded_vegetation', 'crops',
    'shrub_and_scrub', 'built', 'bare', 'snow_and_ice'];

var VIS_PALETTE = [
    '419bdf', '397d49', '88b053', '7a87c6', 'e49635', 'dfc35a', 'c4281b',
    'a59b8f', 'b39fe1'];

// Create an RGB image of the label (most likely class) on [0, 1].
var dwRgb = linkedImg
    .select('label')
    .visualize({min: 0, max: 8, palette: VIS_PALETTE})
    .divide(255);

// Get the most likely class probability.
var top1Prob = linkedImg.select(CLASS_NAMES).reduce(ee.Reducer.max());

// Create a hillshade of the most likely class probability on [0, 1];
var top1ProbHillshade =
    ee.Terrain.hillshade(top1Prob.multiply(100))
    .divide(255);

// Combine the RGB image with the hillshade.
var dwRgbHillshade = dwRgb.multiply(top1ProbHillshade);

// Display the Dynamic World visualization with the source Sentinel-2 image.
Map.setCenter(20.6729, 52.4305, 12);
Map.addLayer(
    linkedImg, {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}, 'Sentinel-2 L1C');
Map.addLayer(
    dwRgbHillshade, {min: 0, max: 0.65}, 'Dynamic World V1 - label hillshade');

הגדרה של Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

‫

# Construct a collection of corresponding Dynamic World and Sentinel-2 for
# inspection. Filter by region and date.
START = ee.Date('2021-04-02')
END = START.advance(1, 'day')

col_filter = ee.Filter.And(
    ee.Filter.bounds(ee.Geometry.Point(20.6729, 52.4305)),
    ee.Filter.date(START, END),
)

dw_col = ee.ImageCollection('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1').filter(col_filter)
s2_col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED');

# Link DW and S2 source images.
linked_col = dw_col.linkCollection(s2_col, s2_col.first().bandNames());

# Get example DW image with linked S2 image.
linked_image = ee.Image(linked_col.first())

# Create a visualization that blends DW class label with probability.
# Define list pairs of DW LULC label and color.
CLASS_NAMES = [
    'water',
    'trees',
    'grass',
    'flooded_vegetation',
    'crops',
    'shrub_and_scrub',
    'built',
    'bare',
    'snow_and_ice',
]

VIS_PALETTE = [
    '419bdf',
    '397d49',
    '88b053',
    '7a87c6',
    'e49635',
    'dfc35a',
    'c4281b',
    'a59b8f',
    'b39fe1',
]

# Create an RGB image of the label (most likely class) on [0, 1].
dw_rgb = (
    linked_image.select('label')
    .visualize(min=0, max=8, palette=VIS_PALETTE)
    .divide(255)
)

# Get the most likely class probability.
top1_prob = linked_image.select(CLASS_NAMES).reduce(ee.Reducer.max())

# Create a hillshade of the most likely class probability on [0, 1]
top1_prob_hillshade = ee.Terrain.hillshade(top1_prob.multiply(100)).divide(255)

# Combine the RGB image with the hillshade.
dw_rgb_hillshade = dw_rgb.multiply(top1_prob_hillshade)

# Display the Dynamic World visualization with the source Sentinel-2 image.
m = geemap.Map()
m.set_center(20.6729, 52.4305, 12)
m.add_layer(
    linked_image,
    {'min': 0, 'max': 3000, 'bands': ['B4', 'B3', 'B2']},
    'Sentinel-2 L1C',
)
m.add_layer(
    dw_rgb_hillshade,
    {'min': 0, 'max': 0.65},
    'Dynamic World V1 - label hillshade',
)
m

פתיחה ב-Code Editor

Dynamic World V1

‫Dynamic World הוא מערך נתונים של שימוש בקרקע וכיסוי פני השטח (LULC) ברזולוציה של 10 מטרים, שמתעדכן כמעט בזמן אמת (NRT). הוא כולל הסתברויות של סיווגים ותוויות של תשעה סיווגים. החיזויים של Dynamic World זמינים לאוסף Sentinel-2 L1C מ-27 ביוני 2015 עד היום. תדירות הביקור החוזר של Sentinel-2 היא בין יומיים ל-5 ימים, בהתאם לקו הרוחב. Dynamic World …

GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1, global,google,landcover,landuse,landuse-landcover,nrt,sentinel2-derived

2015-06-27T00:00:00Z/2025-12-22T00:54:57.173000Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

Dynamic World V1 קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

תיאור

רצועות

מאפייני תמונה

תנאים והגבלות

ציטוטים ביבליוגרפיים

מזהי DOI

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

Code Editor (JavaScript)

Colab (Python)

Dynamic World V1