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Global Forest Watch Datasets|森林监测数据集|环境分析数据集
收藏data.globalforestwatch.org2024-10-29 收录
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Global Forest Watch Datasets 是一个全球森林监测数据集，提供了关于全球森林覆盖变化、森林损失和森林火灾等详细信息。该数据集包括多种类型的数据，如森林覆盖图、森林损失年份图、森林火灾热点图等，旨在帮助用户监测和分析全球森林状况。
提供机构：
data.globalforestwatch.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Global Forest Watch Datasets的构建基于全球范围内的卫星遥感数据、地面观测数据以及众包数据，通过多源数据融合技术，实现了对全球森林覆盖变化的实时监测。数据集涵盖了从2000年至今的森林覆盖变化信息，包括森林损失、森林增长和森林退化等多个维度。数据处理过程中，采用了先进的图像处理算法和机器学习模型，确保了数据的准确性和可靠性。
使用方法
Global Forest Watch Datasets的使用方法多样，适用于学术研究、政策制定和环境保护等多个领域。用户可以通过官方网站下载数据集，或使用提供的API接口进行数据访问。数据集支持多种分析工具和平台，如ArcGIS、QGIS和Google Earth Engine等。用户可以根据需求选择合适的数据子集进行分析，并通过数据可视化工具生成森林变化图谱，辅助决策和研究。
背景与挑战
背景概述
全球森林监测数据集（Global Forest Watch Datasets）是由世界资源研究所（World Resources Institute）主导，联合多个国际组织和科研机构共同开发的一项重要资源。该数据集的创建旨在提供全球范围内森林覆盖和变化的实时监测数据，以支持环境保护、气候变化研究和政策制定。自2014年发布以来，Global Forest Watch Datasets已成为全球森林研究的重要工具，其数据涵盖了森林覆盖率、森林损失和森林恢复等多个关键指标，极大地推动了森林保护和可持续管理的研究与实践。
当前挑战
尽管Global Forest Watch Datasets在森林监测领域取得了显著成就，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的更新频率和精度依赖于卫星图像的质量和覆盖范围，这在某些偏远或云层覆盖频繁的地区尤为困难。其次，数据集的广泛应用需要跨学科的合作和技术支持，以确保数据的准确解读和有效利用。此外，如何平衡数据公开与隐私保护，特别是在涉及土著社区和敏感生态区域时，也是一个亟待解决的问题。最后，数据集的长期维护和扩展需要持续的资金和技术投入，以应对不断变化的环境监测需求。
发展历史
创建时间与更新
Global Forest Watch Datasets（GFW）数据集由世界资源研究所（World Resources Institute）于2014年创建，旨在提供全球森林覆盖和变化的实时监测数据。该数据集自创建以来，持续进行更新，以反映最新的森林动态。
重要里程碑
GFW数据集的一个重要里程碑是其在2015年推出的全球森林变化监测平台，该平台整合了多源卫星数据，提供高分辨率的森林覆盖变化图。此外，2017年，GFW引入了实时森林砍伐警报系统，显著提升了对非法砍伐活动的监测能力。2019年，GFW进一步扩展其数据集，包括了森林碳储量和生物多样性数据，增强了其在气候变化和生态保护领域的应用价值。
当前发展情况
当前，GFW数据集已成为全球森林监测和保护的重要工具，广泛应用于政府决策、学术研究和非政府组织的环境保护项目中。其数据的高精度和实时性，为全球森林资源的可持续管理提供了科学依据。此外，GFW通过开放数据平台，促进了全球范围内的数据共享和合作，推动了森林保护技术的创新和应用。未来，GFW数据集有望继续扩展其数据覆盖范围和应用领域，为全球环境治理和可持续发展做出更大贡献。
发展历程
- Global Forest Watch Datasets首次发布，由世界资源研究所（World Resources Institute）主导，旨在提供全球森林覆盖和变化的实时监测数据。
- 数据集首次应用于联合国气候变化框架公约（UNFCCC）的报告，为全球森林碳排放和吸收提供了关键数据支持。
- Global Forest Watch Datasets引入了高分辨率卫星图像，显著提升了数据集的空间分辨率和精度。
- 数据集开始与Google Earth Engine集成，增强了数据处理和分析能力，使得用户能够进行更复杂的时空分析。
- Global Forest Watch Datasets发布了首个全球森林变化趋势报告，揭示了过去十年间全球森林覆盖的显著变化。
常用场景
经典使用场景
在全球森林监测领域，Global Forest Watch Datasets 数据集被广泛应用于森林覆盖变化分析。通过整合多源遥感数据，该数据集能够实时跟踪全球森林的动态变化，为研究人员提供精确的森林覆盖率、森林损失和森林增长等关键指标。这些数据不仅支持对森林生态系统的深入研究，还为制定和评估森林保护政策提供了科学依据。
解决学术问题
Global Forest Watch Datasets 数据集解决了全球森林动态监测中的关键学术问题。它通过高分辨率卫星图像和机器学习算法，实现了对森林覆盖变化的精确量化，填补了传统监测方法在时空分辨率上的不足。这一数据集的引入，极大地推动了森林生态学、气候变化和生物多样性保护等领域的研究进展，为全球环境治理提供了重要的数据支持。
实际应用
在实际应用中，Global Forest Watch Datasets 数据集被广泛用于森林资源管理、环境保护和政策制定。例如，各国政府和非政府组织利用该数据集监测非法砍伐活动，评估森林保护项目的成效，并制定针对性的森林恢复计划。此外，该数据集还支持企业进行可持续林业管理，确保木材供应链的合法性和环境友好性。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球森林监测领域，Global Forest Watch Datasets数据集的最新研究方向主要集中在利用遥感技术和地理信息系统（GIS）进行森林覆盖变化的高精度监测。研究者们通过整合多源卫星数据，如Landsat和Sentinel系列，以及地面实测数据，开发出能够实时更新和预测森林覆盖变化的算法模型。这些模型不仅能够识别森林砍伐和退化的热点区域，还能评估气候变化对森林生态系统的影响。此外，研究还涉及森林碳储量的动态估算，为全球碳中和目标的实现提供科学依据。这些前沿研究不仅提升了森林管理的精细化水平，也为国际社会在应对气候变化和生物多样性保护方面提供了重要数据支持。
相关研究论文
- 1Global Forest Watch: A Platform for Monitoring Global ForestsWorld Resources Institute · 2014年
- 2Monitoring forest degradation in tropical forests using Global Forest WatchUniversity of Maryland · 2018年
- 3Using Global Forest Watch to monitor forest cover change in the Brazilian AmazonFederal University of Minas Gerais · 2017年
- 4Global Forest Watch: A Review of the Platform's Capabilities and ApplicationsUniversity of Helsinki · 2020年
- 5Assessing forest cover change using Global Forest Watch data in Southeast AsiaUniversity of Oxford · 2019年
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数据主题
5,000+
优质数据集
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任务类型
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热门数据集
光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率，可以提高电网的稳定性，增加电网消纳光电能量的能力，在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展，实现动态供需状态预测的方法，为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量，可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站，提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理，用累计发电量矫正小时平均发电功率，剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作，剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据，其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量，当误差率低于一定阈值时，该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
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中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
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