samples_baixotocantins_landsat_1996

该数据集包含1996年巴西帕拉州Baixo Tocantins地区的土地利用和土地覆盖数据，使用LANDSAT-C2-L2卫星传感器采集。数据集包含465个时间序列，空间分辨率为30米，时间跨度为1996年1月1日至1996年12月31日，时间分辨率为3个月合成（每年4个数据点）。光谱波段包括BLUE、GREEN、RED、NIR08、SWIR16和SWIR22，光谱指数包括NDVI、EVI、MNDWI和NBR。土地覆盖类别包括小规模农业、所有水体、原始森林、其他（海滩、露头和沙洲）、清洁牧场、脏牧场和再生牧场、城市化区域、高级次生植被和初始次生植被。This dataset contains land use and land cover data for the Baixo Tocantins region, Pará State, Brazil, in 1996, collected using the LANDSAT-C2-L2 satellite sensor. The dataset includes 465 time series, with a spatial resolution of 30 meters, a temporal span from January 1, 1996 to December 31, 1996, and a temporal resolution of 3-month composites (4 data points per year). Spectral bands include BLUE, GREEN, RED, NIR08, SWIR16, and SWIR22, while spectral indices include NDVI, EVI, MNDWI, and NBR. Land cover categories include small-scale agriculture, all water bodies, primary forest, others (beaches, outcrops, and sandbars), clean pasture, dirty pasture and regenerated pasture, urbanized areas, late secondary vegetation, and early secondary vegetation.

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 项目名称: RESTORE+项目现场数据集
• 数据格式: RDS格式的时间序列数据
• 用途: 用于训练机器学习模型
• 安装方法: 使用devtools安装lulcbrasil-samples包
• 加载方法: 使用library(lulcbrasilsamples)加载

数据格式

• 列名:
  • longitude: 东-西坐标(WGS 84)
  • latitude: 北-南坐标(WGS 84)
  • start_date: 时间序列起始日期
  • end_date: 时间序列结束日期
  • label: 样本关联的类别标签
  • cube: 关联的图像数据立方体名称
  • time_series: 时间序列值列表

可用数据集

1. Land Use and Land Cover in Baixo Tocantins using LANDSAT-C2-L2 for 1996

• 数据集ID: samples_baixotocantins_landsat_1996
• 区域: 巴西帕拉州Baixo Tocantins
• 时间序列数量: 465
• 卫星传感器: LANDSAT-C2-L2
• 数据源: Microsoft Planetary Computer (MPC)
• 空间分辨率: 30米
• 时间范围: 1996-01-01至1996-12-31
• 时间分辨率: 3个月合成(每年4个数据点)
• 光谱波段: BLUE, GREEN, RED, NIR08, SWIR16, SWIR22
• 光谱指数: NDVI, EVI, MNDWI, NBR
• 土地覆盖类别: 小规模农业-AGPE, 所有水体-AGUA, 原始森林-FLO, 其他-OT, 清洁牧场-PL, 脏牧场和再生牧场-PSR, 城市化区域-URB, 高级次生植被-VSA, 初始次生植被-VSI
• 参考文献: Anielli Souza等, 2024
• 许可证: CC BY-NC-SA 4.0

2. Land Use and Land Cover in Baixo Tocantins using LANDSAT-C2-L2 for 2021

• 数据集ID: samples_baixotocantins_landsat_2021
• 新增土地覆盖类别: 大规模农业-AGLE2
• 时间序列数量: 533
• 时间范围: 2021-01-01至2021-12-31

3. LULC in Baixo Tocantins using HLSL30 for 2021

• 数据集ID: samples_baixotocantins_hls_2021
• 卫星传感器: HLSL30
• 数据源: NASA

4. Land Cover in the Amazon Rainforest using LANDSAT-C2-L2 for 2020

• 数据集ID: samples_amazon_landsat_2020
• 区域: 亚马逊雨林
• 时间序列数量: 1489(463已可用)
• 土地覆盖类别: 森林

5. Land Cover in the Amazon Rainforest using HLSL30 for 2020

• 数据集ID: samples_amazon_hls_2020
• 卫星传感器: HLSL30
• 数据源: NASA

6. Land Use and Land Cover in Rondonia using LANDSAT-C2-L2 for 1988

• 数据集ID: samples_rondonia_landsat_1988
• 区域: 巴西Rondonia州
• 时间序列数量: 1104
• 土地覆盖类别: 12种类别

7. Land Use and Land Cover in Rondonia using LANDSAT-C2-L2 for 2022

• 数据集ID: samples_rondonia_landsat_2022
• 时间序列数量: 6007
• 土地覆盖类别: 9种类别

8. Land Use and Land Cover in Amazon Biome using LANDSAT-C2-L2 for 2013-2014

• 数据集ID: samples_amazonbiome_landsat_2013
• 区域: 亚马逊生物群落(巴西)
• 时间序列数量: 598
• 土地覆盖类别: 5种类别

9. Land Use and Land Cover in Legal Amazon using LANDSAT-C2-L2 for 2019-2020

• 数据集ID: samples_aml_landsat_2019
• 区域: 法定亚马逊(巴西)
• 时间序列数量: 35723
• 土地覆盖类别: 7种类别

许可证信息

所有数据集均采用Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)许可协议

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过收集1996年巴西Para州Baixo Tocantins地区的LANDSAT-C2-L2卫星图像，并转换为RDS格式的时间序列数据构建而成。数据集包含了该地区的时间序列，可用于机器学习模型的训练。

特点

数据集具有以下特点：包含465个时间序列样本，采用LANDSAT-C2-L2卫星传感器，数据来源于Microsoft Planetary Computer，空间分辨率为30米，时间跨度为1996年全年，时间分辨率为每3个月一个合成数据点，包含BLUE、GREEN、RED、NIR08、SWIR16、SWIR22等光谱带，以及NDVI、EVI、MNDWI、NBR等光谱指数，涵盖Small-Scale Agriculture、All Water Bodies、Primary Forest等8种土地覆盖类别。

使用方法

使用该数据集时，首先需要安装lulcbrasilsamples R包，然后通过data()函数加载数据集。加载后，可以使用sits R包中的plot()函数进行数据可视化，或使用sits_view()函数在交互式地图中查看数据。

背景与挑战

背景概述

samples_baixotocantins_landsat_1996数据集是RESTORE+项目的一部分，包含了1996年在巴西帕拉州Baixo Tocantins地区使用LANDSAT-C2-L2卫星传感器获取的时间序列数据。该数据集由Microsoft Planetary Computer提供，空间分辨率为30米，时间范围为1996年1月1日至1996年12月31日，包含4个三个月合成的时间点。数据集的核心研究问题是土地用途和土地覆盖的分类，为机器学习模型训练提供了基础。该数据集的创建对相关领域产生了重要影响，为亚马逊地区土地覆盖变化的研究提供了宝贵的数据资源。

当前挑战

在构建samples_baixotocantins_landsat_1996数据集的过程中，研究人员面临了多个挑战。首先，卫星数据的获取和处理需要克服技术难题，保证数据的准确性和一致性。其次，土地覆盖分类的精确性依赖于高质量的时间序列数据，这对于算法设计和模型训练是至关重要的。此外，数据集的构建还需要考虑到数据格式、存储和分发的问题，以确保数据的有效利用和共享。

常用场景

经典使用场景

该数据集的经典使用场景主要在于训练机器学习模型，以实现对土地利用和土地覆盖变化的监测和分析。通过对1996年Baixo Tocantins地区的LANDSAT-C2-L2卫星数据的时间序列分析，研究者可以建立模型来预测和分类不同类型的土地覆盖，如农业用地、森林、水体等，从而为土地资源管理和环境保护提供科学依据。

衍生相关工作

该数据集衍生出的相关工作包括但不限于对亚马逊地区土地覆盖变化的长期监测、不同地区土地覆盖分类模型的构建以及基于卫星数据的生态系统服务评估等。这些研究进一步推动了卫星遥感技术在土地资源管理领域的应用，为全球变化研究提供了重要的数据支持。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集在土地使用和土地覆盖研究中的应用，主要集中在利用LANDSAT-C2-L2卫星数据，通过时间序列分析来训练机器学习模型，实现对巴伊亚托坎蒂斯地区（Para州，巴西）的土地覆盖变化进行监测和预测。这一研究方向有助于深入理解亚马逊地区土地覆盖的动态变化，为环境保护和资源管理提供科学依据。