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    La ricerca presenta una mappa della copertura del suolo globale dal 2000 al 2020
    Diagramma di flusso della produzione della mappa ibrida di copertura del suolo (HYBMAP). Passaggio 1, calcolare la proporzione di copertura del suolo di ciascun set di dati in ciascuna griglia 30″ × 30″; fase 2, costruire la matrice di trasformazione della copertura del suolo di ciascun insieme di dati sulla base di punti campione; passaggio 3, analizzare il punteggio di affinità di ciascun insieme di dati rispetto alla legenda di destinazione mediante trasformazione lineare; passaggio 4, sintetizzare i punteggi di affinità di ciascun insieme di dati; passaggio 5, generare HYBMAP in base ai punteggi di affinità. Credito:Giornale del telerilevamento (2024). DOI:10.34133/remotesensing.0122

    Un nuovo studio presenta le mappe di copertura del suolo del Programma ibrido globale annuale di 1 km di geosfera-biosfera (IGBP) per il periodo 2000-2020.



    Questo set di dati innovativo, ad accesso libero, segna un significativo passo avanti nella mappatura globale della copertura del suolo, affrontando questioni di disaccordo di lunga data e sistemi di classificazione incompatibili tra i prodotti di copertura del suolo esistenti.

    I dati sulla copertura del suolo globale, essenziali per la ricerca ambientale, sono afflitti da incoerenze tra i diversi set di dati, complicando gli studi sui cambiamenti globali. La diversità nei sistemi e nelle metodologie di classificazione sfida la creazione di una mappa unificata e accurata della copertura del suolo. Affrontare queste discrepanze è fondamentale per monitorare efficacemente le trasformazioni ecologiche e sostenere lo sviluppo sostenibile, evidenziando l'urgente necessità di informazioni integrate e affidabili sulla copertura del suolo.

    Nel marzo 2024, i ricercatori dell'Università di Pechino hanno pubblicato uno studio sul Journal of Remote Sensing . Hanno integrato quattro principali prodotti di copertura del suolo utilizzando un sistema di classificazione gerarchico del Programma internazionale geosfera-biosfera (IGBP), portando alla creazione di un prodotto ibrido globale annuale di copertura del suolo (HYBMAP).

    Questo approccio ibrido armonizza set di dati disparati sulla copertura del suolo e offre risoluzione e precisione migliorate.

    Questa ricerca intreccia in modo complesso i dati provenienti da quattro principali set di dati sulla copertura del suolo utilizzando un raffinato sistema di classificazione IGBP. Sfruttando una raccolta globale di campioni di riferimento con una precisione senza precedenti, HYBMAP mitiga l'annoso problema delle discrepanze tra i set di dati esistenti, mostrando una notevole riduzione del disaccordo fino al 20,1%.

    Ciò che distingue HYBMAP è la sua duplice attenzione al miglioramento dell'accuratezza e della risoluzione, raggiungendo una precisione complessiva del 75,5%, superando così le prestazioni dei singoli set di dati che integra. Questa meticolosa sintesi non solo armonizza sistemi di classificazione divergenti, ma incapsula anche i cambiamenti temporali, identificando tendenze come la rapida espansione delle aree edificate.

    Zaichun Zhu, l'autore corrispondente, afferma:"L'integrazione di molteplici fonti di dati da parte di HYBMAP e la sua maggiore precisione forniscono una base più affidabile per lo studio dei cicli biogeochimici globali e dei servizi ecosistemici."

    HYBMAP offre serie temporali coerenti e affidabili sulla copertura del suolo globale, essenziali per il monitoraggio ambientale, la definizione delle politiche e la ricerca sui cambiamenti climatici. La sua maggiore precisione e risoluzione miglioreranno la nostra comprensione dell'impatto dell'uso del territorio sugli ecosistemi globali e aiuteranno nello sviluppo di strategie di gestione del territorio sostenibili.

    Ulteriori informazioni: Yuhang Luo et al, Mappe ibride globali annuali di copertura del suolo IGBP di 1 km per il periodo 2000-2020, Journal of Remote Sensing (2024). DOI:10.34133/remotesensing.0122

    Fornito dal Journal of Remote Sensing




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