L'ensemble de données Farmscapes 2020 fournit des cartes de probabilité haute résolution (25 cm) pour trois caractéristiques semi-naturelles clés des paysages agricoles anglais : les haies, les bois et les murs de pierre. Cet ensemble de données a été développé en collaboration avec le Centre Leverhulme d'Oxford pour la restauration de la nature. Il sert de référence pour des applications telles que la restauration du paysage, la surveillance de la biodiversité et l'analyse de la connectivité écologique.
L'ensemble de données a été généré en appliquant un modèle de transformateur visuel à une mosaïque d'images aériennes haute résolution, entraîné à l'aide d'un grand corpus de libellés annotés par des humains. La sortie se compose de trois couches de probabilité distinctes, une pour chaque classe d'entités. Ce format probabiliste permet aux utilisateurs d'appliquer des seuils personnalisés pour générer des cartes de caractéristiques binaires adaptées à leurs besoins analytiques spécifiques.
Limites
Couverture géographique : les performances du modèle sont réduites dans les environnements urbains denses et les zones montagneuses, qui étaient sous-représentées dans les données d'entraînement axées principalement sur les paysages ruraux.
Précision temporelle : les images sources ont été capturées entre 2018 et 2020.
Par conséquent, l'ensemble de données ne tient pas compte des changements de paysage survenus depuis cette période.
Performances spécifiques à la classe : la classe des murs en pierre présente une précision inférieure à celle des bois et des haies, en raison d'un déséquilibre important des classes dans les données d'entraînement.
Ensemble de données Europe
En plus de l'ensemble de données principal pour l'Angleterre, une version préliminaire a été générée à l'échelle européenne. Cet ensemble de données n'a pas été soumis à la même validation quantitative et doit être considéré comme expérimental.
Vous pouvez demander l'accès à cet ensemble de données en remplissant ce formulaire.
Bracelets
Taille des pixels 0,25 mètre
Bandes de fréquences
Nom
Min
Max
Échelle
Taille des pixels
Description
B0
0
250
0,004
mètres
Probabilité de haie (échelle de 0 à 250).
B1
0
250
0,004
mètres
Probabilité de mur en pierre (échelle de 0 à 250).
B2
0
250
0,004
mètres
Probabilité de présence de zones boisées/d'arbres (échelle de 0 à 250).
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
Cet ensemble de données est concédé sous licence CC-BY-NC 4.0 et nécessite l'attribution suivante : "Cet ensemble de données est produit par Google".
Citations
Citations :
Michelangelo Conserva, Alex Wilson, Charlotte Stanton, Vishal Batchu, Varun
Gulshan , "Mapping Farmed Landscapes from Remote Sensing" (en cours d'examen).
doi:10.48550/arXiv.2506.13993,
L'ensemble de données Farmscapes 2020 fournit des cartes de probabilité haute résolution (25 cm) pour trois caractéristiques semi-naturelles clés des paysages agricoles anglais : les haies, les bois et les murs de pierre. Cet ensemble de données a été développé en collaboration avec le Centre Oxford Leverhulme pour la restauration de la nature. Il sert de référence pour des applications telles que la restauration du paysage, la surveillance de la biodiversité et…
[null,null,[],[],[],null,["# Farmscapes 2020\n\ninfo\n\n\nThis dataset is part of a Publisher Catalog, and not managed by Google Earth Engine.\n\nContact biosphere-models@google.com\n\nfor bugs or [view more datasets](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/publisher/nature-trace)\nfrom the Nature Trace Catalog. [Learn more about Publisher datasets](/earth-engine/datasets/publisher). \n[](https://deepmind.google) \n\nCatalog Owner\n: Nature Trace\n\nDataset Availability\n: 2018-01-01T00:00:00Z--2020-12-31T23:59:59Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Google](https://research.google/)\n\nTags\n:\n [biodiversity](/earth-engine/datasets/tags/biodiversity) [climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [conservation](/earth-engine/datasets/tags/conservation) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) [nature-trace](/earth-engine/datasets/tags/nature-trace) [publisher-dataset](/earth-engine/datasets/tags/publisher-dataset) \necological-connectivity \n\n#### Description\n\nThe Farmscapes 2020 dataset provides high-resolution (25cm) probability maps\nfor three key semi-natural features within England's agricultural\nlandscapes: hedgerows, woodland, and stone walls. This dataset was developed\nin collaboration with the Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery to\nserve as a baseline for applications including landscape restoration,\nbiodiversity monitoring, and ecological connectivity analysis.\n\nThe dataset was generated by applying a vision transformer model to a mosaic\nof high-resolution aerial imagery, trained using a large corpus of\nhuman-annotated labels. The output consists of three distinct probability\nlayers, one for each feature class. This probabilistic format allows users\nto apply custom thresholds to generate binary feature maps tailored to their\nspecific analytical requirements.\n\n**Limitations**\n\n- Geographic Scope: Model performance is reduced in dense urban environments and montainous areas, which were underrepresented in the training data that focused primarily on rural landscapes.\n- Temporal Accuracy: The source imagery was captured between 2018 and 2020. Consequently, the dataset does not account for landscape changes that have occurred since this period.\n- Class-Specific performance: The stone wall class exhibits lower accuracy compared to woodland and hedgerows, a result of significant class imbalance in the training data.\n\n**Europe Dataset**\n\nIn addition to the primary dataset for England, a preliminary version has\nbeen generated at a European scale. This dataset has not been subjected to\nthe same quantitative validation and should be considered experimental.\nIt is possible to request access to this dataset by submitting\n[this form](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfokil1-UFfTxvVhihLx9W3-K51o900VF4ACqkwG1jYmP0W8g/viewform).\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n0.25 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Scale | Pixel Size | Description |\n|------|-----|-----|-------|------------|--------------------------------------------------|\n| `B0` | 0 | 250 | 0.004 | meters | Hedgerow probability (scaled to \\[0-250\\]). |\n| `B1` | 0 | 250 | 0.004 | meters | Stone wall probability (scaled to \\[0-250\\]). |\n| `B2` | 0 | 250 | 0.004 | meters | Woodland/tree probability (scaled to \\[0-250\\]). |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThis dataset is licensed under\n[CC-BY-NC 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) and requires\nthe following attribution: \"This dataset is produced by Google\".\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Michelangelo Conserva, Alex Wilson, Charlotte Stanton, Vishal Batchu, Varun\n Gulshan , \"Mapping Farmed Landscapes from Remote Sensing\" (in review).\n [doi:10.48550/arXiv.2506.13993](https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.13993),\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar farmscapes =\n ee.ImageCollection('projects/nature-trace/assets/farmscapes/england_v1_0')\n .mosaic();\nMap.addLayer(farmscapes, {}, 'Raw probs', false);\n\nvar stone_wall = farmscapes.select(['B1']);\nstone_wall = stone_wall.updateMask(stone_wall.gt(250 / 4));\nMap.addLayer(\n stone_wall, {palette: ['FFFFFF', '00FFFF'], min: 0, max: 250},\n 'Stone wall');\n\nvar hedgerow = farmscapes.select(['B0']);\nhedgerow = hedgerow.updateMask(hedgerow.gt(250 / 4));\nMap.addLayer(\n hedgerow, {palette: ['FFFFFF', 'c71585'], min: 0, max: 250}, 'Hedgerow');\n\nvar woodland = farmscapes.select(['B2']);\nwoodland = woodland.updateMask(woodland.gt(250 / 4));\nMap.addLayer(\n woodland, {palette: ['FFFFFF', '06402B'], min: 0, max: 250}, 'Woodland');\n\nvar lon = -1.43;\nvar lat = 52.973;\nMap.setCenter(lon, lat, 15);\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/nature-trace/projects_nature-trace_assets_farmscapes_england_v1_0) \n[Farmscapes 2020](/earth-engine/datasets/catalog/projects_nature-trace_assets_farmscapes_england_v1_0) \nThe Farmscapes 2020 dataset provides high-resolution (25cm) probability maps for three key semi-natural features within England's agricultural landscapes: hedgerows, woodland, and stone walls. This dataset was developed in collaboration with the Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery to serve as a baseline for applications including landscape restoration, biodiversity monitoring, and ... \nprojects/nature-trace/assets/farmscapes/england_v1_0, biodiversity,climate,conservation,forest,landuse-landcover,nature-trace,publisher-dataset \n2018-01-01T00:00:00Z/2020-12-31T23:59:59Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://research.google/)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_nature-trace_assets_farmscapes_england_v1_0)"]]
