Обработка и анализ архивных спутниковых данных Landsat позволили составить глобальные карты земного покрова и землепользования с еще более высокой точностью, временным разрешением и детализацией. До обновления данные были доступны только до 2010 года. Теперь данные Global Land Cover and Land Use Change доступны с 2000 по 2020 гг. (кроме данных об изменении пахотных земель), а разрешение слоев стало 30 м.
Картографирование пахотных земель проводилось с интервалом в четыре года (2000-2003, 2004-2007, 2008-2011, 2012-2015 и 2016-2019). На каждый период приходится один слой (всего пять слоев), имя файла относится к последнему году интервала (2003, 2007, 2011, 2015 и 2019). Данные доступны в формате GeoTIFF. Скачать данные и прочитать подробнее можно по ссылке Global cropland expansion in the 21st century | GLAD.
Площадь и изменение площади застроенных земель, 2000-2020 гг.
Застроенные территории определялись с помощью алгоритма сверточной нейронной сети U-Net, обученного на данных OpenStreetMap. Данные доступны в формате GeoTIFF.
Динамика поверхностных вод, 1999-2021 гг.
Карты динамики поверхностных вод составлены по снимкам Landsat 5, 7 и 8 за 1999-2021 годы, и они показывают изменения площади поверхностных вод за этот период. Прочитать подробнее и скачать данные в формате GeoTIFF можно на странице Global surface water dynamics 1999-2021 | GLAD
Площадь и изменение площади многолетнего снега и льда, 2000-2020 гг.
Для создания этих данных использовались слои качества наблюдений ARD для выявления областей, покрытых многолетним снегом и льдом. Для каждого горного региона были обучены отдельные модели классификации на основе ручной разметки снимков Landsat. Эти карты можно использовать для определения "горячих точек" изменений ледового покрова.
Перечисленный набор данных GlAD остается доступным бесплатно, но необходимо помнить про лицензию и указывать ссылки при использовании данных!
Источники:
Potapov P. et al. The global 2000-2020 land cover and land use change dataset derived from the Landsat archive: first results //Frontiers in Remote Sensing. – 2022. – V. 3. – С. 856903.