Scientific Data: Глобальный годовой набор данных о фракционном древесном покрове за период 2000–2021 гг., сформированный на основе перестроенных сезонных данных MODIS
Фракционный древесный покров облегчает отображение плотности леса и её изменений. Однако по-прежнему сложно оценить древесный покров по спутниковым данным, что приводит к существенным неопределённостям в анализе изменений лесного покрова. В этой статье был создан глобальный ежегодный набор данных о фракционном древесном покрове с 2000 по 2021 гг. с разрешением 250 м (GLOBMAP FTC). Ежегодные наблюдения MODIS были перестроены на уровне пикселей в общую фенологию и использованы для извлечения двенадцати признаков, которые могут различать деревья и травянистую растительность, что значительно снизило размерность признаков. Был собран массив обучающих данных, состоящий из 465,88 миллионов точек выборки из четырёх глобальных продуктов лесного покрова с высоким разрешением, для обучения модели нейронной сети прямого распространения для прогнозирования древесного покрова. По сравнению с наборами данных проверки, полученными из справочного набора данных USGS по глобальному покрову Земли за 2010 год, значения коэффициента детерминации R2, средней абсолютной ошибки MAE и корня квадратного из среднеквадратичной ошибки RMSE составили 0,73, 10,55% и 17,98% соответственно. Этот набор данных можно применять для оценки изменений лесного покрова, включая как резкую потерю лесов, так и постепенное их увеличение.
