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World File Search System土地覆盖
生命：映射土地覆盖变化对全球灭绝的影响的指标
人类驱动的栖息地丧失被认为是生物多样性危机的最大原因，但迄今为止，我们缺乏可靠的，空间显式的指标，无法量化栖息地范围对物种灭绝的影响的人为变化的影响。现有指标无法考虑物种身份，或者仅专注于最近的栖息地损失。Durán等人开发的持久分数方法。（Durán等人2020方法ECOL。Evol。11，910–921（doi：10.1111/2041-210x.13427）通过将物种的生态和土地覆盖数据相结合，同时考虑了过去栖息地损失对物种灭绝的可能性的累积和非线性影响，这代表了重要的发展。但是，它在计算上是要求的，从而限制了其全局使用和应用。在这里，我们将持久性得分方法与高性能计算相结合，以生成30 875种陆生脊椎动物的寿命（土地覆盖变化对未来灭绝的影响）的全球地图（在1 Arc-min分辨率（在赤道为3.4 km 2））。这些地图首次提供了定量估计值，即预期的灭绝数量（增加和减少）的边际变化是由于将剩余的自然植被转化为农业而引起的，并将农田恢复为自然栖息地。我们从统计学上证明，这种方法整合了有关物种丰富性，特有和过去栖息地丧失的信息。本文是讨论会议问题的一部分，“弯曲自然恢复的曲线：基于乔治娜·梅斯（Georgina Mace）的生物多样性未来的遗产”。我们所产生的地图可在0.5–1000 km 2的尺度上使用，并提供前所未有的机会，以估算影响土地覆盖变化的各种行动的影响，从个人饮食选择到全球保护区的发展。
加拿大艾伯塔省油砂地区的土地覆盖与生物多样性的地位
ABMI在OSR中有350个监视位点，迄今已访问了328个（图2）。在每个地点，我们记录存在并测量各种栖息地特征的物种。ABMI使用精细分辨率图像，光检测和范围（LIDAR）数据和卫星图像来监测人足迹和栖息地的状态和趋势。这些数据集用于确定人类土地使用，栖息地和物种丰度之间的关系。
使用机器学习技术对土地使用土地覆盖的评估
1信息科学与工程系，JSS技术教育学院（隶属于贝拉加维Visvesvaraya技术大学），班加罗尔-560060，印度卡纳塔克邦，印度2印度卡纳塔克邦3日3日3月3日，班加罗尔560078计算机科学与工程系Visvesvaraya Technological University，Belagavi），班加罗尔560098，印度卡纳塔克邦†通讯作者：H。N. Mahendra； mahendrahn@jssateb.ac.in
砂拉越土地覆盖系统的发展
摘要 ：砂拉越土地覆盖系统 (LIMPAS) 是由马来西亚太空局 (MYSA) 开发并由砂拉越土地和测量局 (LSD) 实施的一项创新举措。该系统旨在通过整合先进的遥感技术，为决策者和土地管理官员提供准确和最新的土地覆盖变化数据。砂拉越是马来西亚 13 个州中最大的州，总面积为 12,417,000 公顷。传统上，这个广阔地区的土地覆盖制图需要十多年才能完成。为了解决这个问题，LSD 与 MYSA 合作，使用 SPOT 5 数据生成了 2013 年第一版土地覆盖地图 (LCM)，该方法采用了 eCognition 软件中的规则集开发方法。2023 年第二版 LCM 使用 SPOT 6/7 数据更新。结果表明，从第 1 版到第 2 版，农业用地增加了 2.8%，水域增加了 0.6%，裸地减少了 1.1%，城市增加了 0.4%，森林减少了 2.7%。森林面积的减少意味着为转变为农业而进行的森林砍伐，这可能导致农业用地增加。裸地的减少部分与城市扩张有关。LIMPAS 是一个基于网络的 Web-GIS 智能系统，用于管理砂拉越的土地覆盖，它是使用遥感、GIS 和 ICT 技术开发的，以传播这些信息。分析结果证明了该系统在利用信息传递方面的效率。总之，本文强调了 LIMPAS 系统对 LSD 和砂拉越州政府在土地管理方面的已证实的益处，包括确定新的土地所有权、评估泛婆罗洲公路开发的补偿成本、对电信塔位置进行适宜性分析以及进行洪水评估。
Okitipupa，尼日利亚奥德州，11月5日至8日，2024年，植被健康和土地覆盖的时间动态，拉各斯索科托
OKITIPUPA，尼日利亚翁多州，2014年11月5日至8日，引言气候变化引起的温度变化，降水模式和极端天气事件对植被动态具有深远的影响（IPCC，2014年）。这些变化可以表现为植被物候，生产力和分布的转变，对生态系统功能和服务的影响（Cleland等，2007）。了解植被健康的时间动态对于评估气候变化对生态系统的影响至关重要。近几十年来，人为活动和气候变化在全球范围内发生了显着改变（Myneni等，1997）。归一化差异植被指数（NDVI）已成为量化植被健康和动力学随着时间的变化的宝贵工具（Pettorelli等，2005）。NDVI数据的时间分析提供了对长期植被趋势和对气候变化的反应的见解（Li等人2023; Shoumik和Khan 2023; Verbesselt等，2010）。
藏族高原的10 m分辨率土地覆盖地图，具有详细的植被类型
摘要。藏族高原（TP）拥有多种植被类型，范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而，TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的，或者具有不足的植被类型，以表征某些独特的TP生态系统，例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5％的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后，TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外，我们发现，在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99％，而shrubland则以不同的形式（落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛）为特征，这些形式在很大程度上是由平线所确定的，并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63％的4.63％。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础，这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981（Huang等，2023A）和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2（Huang et al。，2023a）中免费获得。 分别。此外，可以在https：// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022（最后一次访问：2024年6月6日）上查看分类图。
将生成人工智能和Google Earth Engine的整合用于红树林土地覆盖地图
农业产业的机器化是一种尖端解决方案，可提高当今农业部门的生产力和可持续性。通过合并新的机器人技术，可以实现许多好处。这些包括增强的任务准确性，减少对工人的身体压力，优化的资源使用情况，更快的任务完成以及环境影响的减少。在农业中使用的机器人技术的例子包括无人拖拉机，并将自动化的水果和蔬菜收获和包装结合在一起，植物护理任务，例如修剪，除草和灌溉，以及挤奶奶牛，以及监视放牧的土地。缺乏能够有效操作机器和维护自动化系统的合格人员[1-7]。在当今快速发展的技术环境中，农业工业复合物的机器化非常相关。通过将机器人技术和自动化纳入农业，可以提高效率，生产力和可持续性的潜力很高。机器人可以通过精确和预测执行诸如种植，除草，收获，甚至监测作物健康等任务。这可以帮助优化自然资源的使用，降低人工成本，并通过针对水资源（例如水和肥料）的目标使用[8-10]来最大程度地减少环境影响。农业的机器化发展有几个问题。此外，人们对数字技术在农业中日益增长的使用以及隐私问题的担忧。这些包括获取和实施机器人技术的高初始成本，对人员进行专门培训以操作和维护这些系统的需求以及农村地区人工劳动的潜在流离失所。
低地和高地兰花的脆弱性在对气候变化和土地覆盖变化的空间反应
a Research Center for Ecology and Ethnobiology – National Research and Innovation Agency (BRIN), Indonesia b Research Center for Applied Botany – National Research and Innovation Agency (BRIN), Indonesia c Research Center for Biosystematics and Evolution – National Research and Innovation Agency (BRIN), Indonesia d Research Center for Geological Resources – National Research and Innovation Agency (BRIN), Indonesia e Conservation Department, PT Mitra Natura Raya，Bogor Botanic Gardens，印度尼西亚F兰花专家集团亚洲（印度尼西亚国家代表），物种生存委员会，国际自然保护联盟（IUCN），印度尼西亚G森林，渔业，渔业和地球科学学院，佛罗里达大学佛罗里达大学，美国佛罗里达大学，美国佛罗里达大学，美国佛罗里达大学，佛罗里达大学，佛罗里达大学，佛罗里达州，弗洛里达大学，弗洛里达大学，纽约市，纽约市。自然科学，印度尼西亚大学
土地覆盖层和曼宁 n 值
美国最新、最完整（且分辨率似乎最高）的数据是 2016 年的国家土地覆盖数据库数据。它可以作为美国本土的 Erdas Imagine 网格文件（.img 扩展名）获得。这是一个大文件 > 16GB（1GB .zip 下载），但 HEC-RAS 只会提取您的研究区域所覆盖的部分。此数据遵循特定的分类编号方案 - RAS Mapper 将其称为 NLCD2016。可以在此处下载数据：http://www.mrlc.gov。
应用于土地利用和土地覆盖的时间序列指标...
摘要。山体滑坡是巴西经常发生的现象，造成了许多社会经济损失和人员伤亡。为了监测山体滑坡，土地利用和土地覆盖 (LULC) 以及山体滑坡清单图对于识别高易发区域至关重要。从这个意义上讲，本研究的主要目的是通过半自动方法，使用遥感时间序列图像的数据挖掘技术，对以山体滑坡检测为重点的 LULC 进行分类。为此，从 Sentinel-2 图像中提取了不同的指数，例如归一化差异植被指数、归一化差异建筑指数 (NDBI) 和土壤调整植被指数。从时间序列中提取了基本、极坐标和分形指标。从航天飞机雷达地形任务数字高程模型中提取了六个地貌特征。然后，使用四种不同方法的随机森林进行分类：单时间、双时间、度量和全部。在每种方法中，NDBI 指数或从中得出的度量都具有最高重要性，而斜率则排在前六个预测因子之中。全部方法显示出最高的总体准确率 (OA) (88.96%)，其次是度量 (87.90%)、双时间 (82.59%) 和单时间 (74.95%)。简而言之，度量方法呈现出最有益的结果，呈现出高 OA 和低水平的犯错和遗漏错误。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全注明原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.16.034518]