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2019 年覆盖非洲大陆的超高分辨率森林覆盖数据集

简介 非洲树木覆盖高分辨率地图 该数据集利用通过挪威国际气候和森林倡议（NICFI）计划在热带地区获得的纳卫星星座高分辨率卫星图像。...前言 – 人工智能教程 利用机器学习方法，我们使用 3 米的 PlanetScope 卫星图像对整个非洲的树冠覆盖进行了细分，达到了单个零星树木的水平。...值得注意的是，在非洲大陆范围内，我们的分析表明，在基于哨兵-2 10 米图像的当代最先进地图中，总树木覆盖率的 29% 存在于被划分为森林的区域之外。...在这里，我们利用 PlanetScope 超小型卫星星座提供的全球高分辨率日常图像，利用一年的图像绘制非洲大陆的森林和非森林树木覆盖图。...然后，我们使用深度学习技术训练了一个模型，该模型可以分割图像中的树冠覆盖，并将该模型应用于整个数据集，绘制出非洲大陆尺度的树木覆盖图。

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    GEE数据集—— 2020 年全球森林覆盖图10 米的空间分辨率

    简介 欧洲共同体联合研究中心的全球森林覆盖图以 10 米的空间分辨率提供了 2020 年森林存在和不存在的明确空间表示。...在《欧盟森林资源报告》的背景下，全球森林覆盖地图可用作非强制性、非排他性和不具法律约束力的信息来源。有关该地图及其使用的更多信息，请参见欧盟毁林和森林退化观察站 (EUFO) 的常见问题部分。...森林是指面积超过 0.5 公顷、树木高度超过 5 米、树冠覆盖率超过 10%，或树木能够在原地达到这些阈值的土地，不包括主要用于农业或城市土地的土地。...全球森林覆盖率地图是通过将现有的关于树木覆盖率、树木高度、土地覆盖率和土地使用情况的全球数据集（墙到墙或全球范围）合并成一个统一的、全球一致的 2020 年森林分布图而绘制的。...and land use 2019、UMD Global Cropland Expansion、高分辨率全球小农和工业油棕种植园地图，以及世界资源研究所种植树木空间数据库）、土地利用变化（UMD 全球森林覆盖丧失

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    GEE数据集——加拿大卫星森林资源调查 (SBFI)数据集（ 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄）

    加拿大卫星森林资源调查 (SBFI) 卫星森林资源清查（SBFI）提供了 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄的信息，以及 1985-2020 年林分替代干扰的信息。...SBFI 多边形代表了与战略森林资源清查中划定的林分相似的同质森林状况。...使用相同的数据、属性和时间表示法绘制了加拿大全部森林生态系统的地图，从而形成了加拿大约 6.5 亿公顷森林生态系统的通用植被清查系统。...卫星数据可定期（如每年）提供与森林科学和管理相关的产品，包括土地覆盖、干扰（即日期、范围、严重程度和类型）、森林恢复（如干扰后树木回归的量化）和森林结构（如体积、生物量、冠层覆盖、林分高度），并以系统、...在此过程中，使用相同的数据、属性和时间表示法绘制了整个加拿大森林生态系统（管理的和未管理的）的地图。

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    清华模拟日本核污水排海：240天到达中国沿海 ，3600天覆盖整个太平洋

    在第 1200 天时，污染物到达北美附近，并几乎覆盖了整个北太平洋。到第3600天，几乎整个太平洋都受到了这些污染物的影响。...清华团队：240天到达中国，1200天覆盖整个北太平洋 论文标题： Discharge of treated Fukushima nuclear accident contaminated water...经过1200天，这些污染物不仅覆盖了整个北太平洋，还抵达了北美和澳大利亚的海岸。更进一步，受赤道洋流的推动，这些污染物甚至沿着巴拿马运河快速传播到了南太平洋。...随后，这些受污染的海域进一步扩张，覆盖了整个北太平洋，包括东海、南海的北部和菲律宾周边海域。...十年后，具有超过0.001 Bq/m³氚浓度的水域不仅会污染整个南海和印度尼西亚的海域，甚至有可能扩散到南半球。同时，这一核心污染区也覆盖了北美的整个东海岸。

    1.4K30

    阿肯色州的高分辨率（一米）森林树冠覆盖率（FCC）数据

    简介 该数据集提供阿肯色州的高分辨率（一米）森林树冠覆盖率（FCC）数据，可用于各种生态和环境应用。...摘要 森林树冠覆盖率（FCC）在森林评估和管理中至关重要，影响碳封存、野生动物栖息地和水调节等生态系统服务。准确有效地映射和提取FCC信息的技术的持续进步需要对其有效性和可靠性进行彻底评估。...本研究的主要目标是：（1）创建具有1米空间分辨率的大规模森林FCC数据集，（2）评估区域范围内FCC的区域空间分布，（3）调查全球森林变化中FCC区域的差异（Hansen等人，2013年）和阿肯色州不同空间尺度的美国林务局树冠覆盖产品...数据价值 · 该数据集为阿肯色州提供了高分辨率（一米）森林树冠覆盖（FCC）数据，可用于各种生态和环境应用。...阿肯色州各县森林树冠覆盖率（FCC）面积。根据分类结果，2016年阿肯色州FCC总面积为86，837.10平方公里，占全州土地总面积的64%。

    24710

    NASA数据集——北美地区一个标准参考网格系统，覆盖整个研究区域，并延伸至北美东部

    已开发出一个标准参考网格系统，覆盖整个研究区域，并延伸至北美东部。该参考网格以嵌套多边形网格的形式提供，空间分辨率分别为 240 米、30 米和 5 米。5 米网格是第 2 版中新增的网格。...需要在核心区域之外的扩展区域对这些区域特有的重要变化进行研究（例如，南寒带森林的昆虫爆发和森林衰退）。...研究领域还包括核心区域之外的扩展区域，需要对这些区域独有的重要变化进行研究（例如，南寒带森林的昆虫爆发和森林衰退）。...此外，预计许多数据产品将使用中高分辨率（30 米空间分辨率或更低）图像生成，因此数据量太大，无法作为覆盖整个研究区域的单一文件分发给用户。...该网格被设计为覆盖整个研究域，并延伸至北美东部地区（见图 1），以适应任何研究大陆尺度过程的产品。

    76000

    GEE数据集：加拿大森林生态系统高分辨率年度林地覆盖图（1984-2022 年）

    加拿大森林生态系统高分辨率年度林地覆盖图（1984-2022 年） 简介 年度时间序列森林土地覆被图是全国性的（整个 6.5 亿公顷的森林生态系统），代表了从 1984 年到 2022 年每年从墙到墙的土地覆被特征...这些时间序列土地覆被图是按照 Hermosilla 等人（2022 年）所述的框架，根据 Landsat 图像合成的年度时间序列、森林变化信息以及辅助地形和水文数据制作的，该框架借鉴了 Hermosilla...al. (2018) https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/07038992.2018.1437719 这些数据代表了 1984-2022 年加拿大森林生态系统的年度林地覆盖情况...加拿大自然资源部加拿大森林局与不列颠哥伦比亚大学合作，在加拿大航天局的支持下，利用加拿大计算公司 WestGrid 的处理能力，开发了科学和方法来生成本文所示的信息成果，以跟踪和描述加拿大森林的历史。...创作者：Hermosilla et al： Hermosilla et al： Samapriya Roy 关键词 土地覆盖；分类；机器学习；土地覆盖变化；大地遥感卫星；激光雷达；ICESat-2 最近更新于

    32410

    Google Earth Engine（GEE）——1986-2010年北美森林动态NAFD森林扰动史

    1986-2010年NAFD森林扰动史 本数据集提供的北美森林动态(NAFD)产品包括美国本土(CONUS)的25张年度和两张时间整合的森林干扰图，这些地图来自1986-2010年期间的Landsat...每张年度地图都有分类像素，显示水、无森林覆盖、森林覆盖、本年度无数据（数据缺口）以及该年度发生的森林干扰。...时间整合的地图也有类似的分类，但在整个1986-2010年期间，第一个和最后一个森林扰动年被识别出来并作为单独的地图提供。...每张年度地图都有分类像素，显示水、无森林覆盖、森林覆盖、本年度无数据（数据缺口）以及该年度发生的森林干扰。...时间整合的地图也有类似的分类，但在整个1986-2010年期间，第一个和最后一个森林扰动年被识别出来并作为单独的地图提供。 地图的名义空间分辨率为30米，森林扰动以年度时间为单位绘制（图1）。

    27710

    1984 年至 2014 年期间每年北极寒带脆弱性实验（ABoVE）核心域的年度土地覆被分类

    这些数据是由大地遥感卫星表面反射率得出的给定 30 米像素中的年度主要植物功能类型、绘制整个 ABoVE 域的土地覆被训练数据（使用随机森林建模、聚类和实地摄影判读）以及用于分配土地覆被分类的极高分辨率图像...其中一个产品有 15 个土地覆被分类等级，并将森林和灌木类型细分为多个额外等级；另一个产品提供简化的 10 个等级方法。 每年提供分类准确性评估结果。...这个核心领域覆盖了北美洲的阿拉斯加地区和加拿大的北方地区，包括森林、湿地、草地和其他地表类型。 数据集的来源是通过Landsat卫星进行图像获取和分析。...该数据集提供了每年每个像素的主导土地覆盖类型。主导土地覆盖类型是指在某一年中覆盖该像素大部分面积的土地类型。这些主导类型可以包括森林、湿地、冰雪覆盖、水体、裸地等。...数据集可以用来分析和研究ABoVE核心领域的土地覆盖变化，研究气候变化、人类干扰等因素对该地区土地覆盖的影响。

    18300

    结合真实案例的 PowerShell 技术解析：从 620 万损失事件看内部威胁防控

    Schultz 正是利用这一特性，编写脚本调用 Active Directory 模块的Reset-ADAccountPassword cmdlet，批量重置 2500 个域用户密码，整个过程仅需几分钟即可完成...类似 Schultz 的攻击脚本，仅需几十行代码就能遍历整个 Active Directory 用户列表，完成密码重置、权限修改等破坏性操作。...例如，通过以下简化脚本即可实现批量账号操作：powershell# 连接Active DirectoryImport-Module ActiveDirectory# 批量获取目标用户并重置密码Get-ADUser...PowerShell 的精准破坏重新获得系统访问权限后，Schultz 执行了自编的 PowerShell 脚本，核心操作包括：调用 Active Directory 模块，批量重置 2500 个用户账号密码，覆盖员工...整个攻击过程未使用复杂漏洞利用，仅通过基础运维脚本就实现了毁灭性破坏，印证了 "内部人员 + 合法工具" 组合的巨大杀伤力。3.

    23310

    Python实例介绍正则化贪心森林算法（附代码）

    正则化贪心森林算法vs. 梯度提升 权重优化 树的大小 模型大小 2. 使用Python实现正则化贪心算法 正则化贪心森林算法（RGF） vs....相比之下，正则化贪心森林算法（RGF）执行两个步骤： 找出对目前的森林可进行的结构上的一步改造，以使得新森林损失（例如，最小二乘或对数损失）最小化。 调整整个森林的叶子重量，使损失函数最小化。...3.搜索整个森林是很昂贵的(通常情况下，这是实际应用的情况)。 因此，搜索被限制在最近创建的“t”棵树中，默认选项是t=1。 让我用一个例子来解释这个问题。...对于正则化贪心森林算法而言，树的大小是由正则化损失最小化的结果所决定的。我们需要定义的是森林中的最大叶子数和正则化参数（L1和L2）。...sl2:在森林生长过程中，覆盖L2规则化参数λ。也就是说，如果设定了具体的参数，那么权重优化的过程就会使用λ，而森林生长的过程则会使用λg；如果省略该参数的话，整个过程中都会使用λ而不会覆盖它。

    1.5K60

    Google Earth Engine（GEE）——巴西33年次生林年龄基准图v3（1986-2019）

    巴西33年次生林年龄基准图v3（1986-2019） 到2030年恢复和重新造林1200万公顷的森林，是《巴黎协定》规定的巴西国家确定贡献目标中减少碳排放的主要缓解战略之一。...了解森林覆盖率的动态（1985年至2018年期间巴西全国森林覆盖率急剧下降）对于估计全球碳平衡和量化生态系统服务的提供至关重要。...来自MapBiomas项目的土地利用和土地覆盖地图被用作我们算法的输入数据，在谷歌地球引擎平台上实施。...）1；因此，本文介绍的次生林增量、延伸和树龄图的准确性是以MapBiomas土地利用和土地覆盖数据集的准确性为基础。...对于整个巴西24，MapBiomas数据集在1985年至2018年期间，考虑到从图例层面上最详细的土地利用和土地覆盖类别（第3级），其总体精度平均为86.40±0.46%，分配差异为11.06±0.67%

    25710

    正则化贪心森林（RGF）的入门简介，含案例研究

    找到当前森林某一步的结构变化，以获得最小化损失函数的新森林（例如最小二乘法或logloss） 2. 调整整个森林的“叶子”的权重，使损失函数最小化 寻找最佳的结构变化： 1....为了计算效率，在搜索策略中仅执行两种类型的操作： ·分割现有的叶节点 ·启动一个新的树（即向森林添加新的树根） 2....想要搜索整个森林非常困难（实际应用时通常如此）。因此，搜索仅限于最近创建的“t”树，默认选项为t = 1。 在这里，我来举个例子来说明一下。...我们所声明的是森林中叶子的最大数量和正则化参数（L1和L2）。...sl2：覆盖森林生长过程中的L2正则化参数λ。也就是说，如果指定它，权重修正过程使用λ，森林生长过程使用λg。如果省略，则不进行覆盖，在整个训练过程中都使用λ。在某些数据中使用λ/100效果不错。

    2.2K60

    科罗拉多州立大学发布 CSU-MLP 模型，用随机森林算法预测中期恶劣天气

    随机森林算法 本研究基于一个叫随机森林 (Random Forest，简称 RF) 的机器学习算法。所谓随机森林是一种基于集成学习（Ensemble Learning）的分类和回归算法。...具体到本研究中，就是通过恶劣天气特征输入，遍历整个决策树从而得出恶劣天气的预测结果。...其中，被阴影覆盖的部分指的是恶劣天气的预测概率，圆形图标指的是 SPC 的龙卷风（红色）、冰雹（绿色）和风暴（蓝色）的局部预报，图片的左下角和右下角分别为评估天气预报准确性的预测技能得分 BSS 和评估局部天气预报代表性的观测覆盖率...对此，研究人员总结，整个预测系统的技巧性和精确性都有了很大的提升，主要是因为基于随机森林的预测系统在连续概率以及低概率轮廓（表示恶劣天气的估计中，概率较低的区域所形成的轮廓）两方面预测能力很强。...这也说明，基于随机森林的预测系统经过进一步的训练完善，是具有一定可信性和实用性的。 当然，在本试验过程中，研究人员也提出了基于随机森林的预测系统仍有很多需要完善的部分。

    30120

    1984-2014 年期间美国国家航空航天局北极-北方脆弱性实验（ABoVE）项目核心研究域北方森林生物群落部分地上生物量（AGB）密度估计值

    根据表面反射率和其他预测因子的季节性变化，使用梯度提升机器机器学习算法预测整个研究区域的年度 AGB 密度。 数据经过统计平滑处理以减少噪音，不确定性在像素级别进行估算。...此数据集由ABoVE计划（Arctic-Boreal Vulnerability Experiment）创建，并覆盖了1984年至2014年期间ABoVE核心领域的北方森林地区。...该数据集提供了在该地区的森林生态系统中地上生物量的年度测量结果。地上生物量是指森林植被部分（如树木、灌木、草本植物等）的总质量。...这些数据通过采样和测量不同地区的森林样地，然后通过推算和模型估算来得出。 该数据集对于研究气候变化、生物多样性、森林管理和碳循环等领域非常有用。...研究人员可以使用这些数据来分析森林生态系统的长期动态变化、评估不同地区森林的生物量特征，并提供有关森林生态系统管理和保护的科学依据。

    13400

    科罗拉多州立大学发布 CSU-MLP 模型，用随机森林算法预测中期恶劣天气

    随机森林算法 本研究基于一个叫随机森林 (Random Forest，简称 RF) 的机器学习算法。所谓随机森林是一种基于集成学习（Ensemble Learning）的分类和回归算法。...具体到本研究中，就是通过恶劣天气特征输入，遍历整个决策树从而得出恶劣天气的预测结果。...其中，被阴影覆盖的部分指的是恶劣天气的预测概率，圆形图标指的是 SPC 的龙卷风（红色）、冰雹（绿色）和风暴（蓝色）的局部预报，图片的左下角和右下角分别为评估天气预报准确性的预测技能得分 BSS 和评估局部天气预报代表性的观测覆盖率...对此，研究人员总结，整个预测系统的技巧性和精确性都有了很大的提升，主要是因为基于随机森林的预测系统在连续概率以及低概率轮廓（表示恶劣天气的估计中，概率较低的区域所形成的轮廓）两方面预测能力很强。...这也说明，基于随机森林的预测系统经过进一步的训练完善，是具有一定可信性和实用性的。 当然，在本试验过程中，研究人员也提出了基于随机森林的预测系统仍有很多需要完善的部分。

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