Nature Scientific Data: Расширенный набор данных о древесном покрове в городских районах в масштабах всей страны для Соединённых Штатов
Национальные картографические продукты со средним разрешением (30 м) имеют ограниченную возможность представлять мелкомасштабные, неоднородные городские формы и процессы, однако улучшения от включения данных прогнозирования с более высоким разрешением остаются редкими. В этом исследовании авторы применили модели случайного леса к данным о земном покрове с высоким разрешением для 71 городской территории США, к данным о древесном покрове (Tree Canopy Cover, TCC) Национальной базы данных о земном покрове со средним разрешением (National Land Cover Database, NLCD) и к дополнительным пояснительным климатическим и структурным данным для разработки расширенного набора данных о древесном покрове для городских территорий США. С коэффициентом детерминации (R2) 0,747 эта модель оценила TCC в пределах 3% для 62 городских территорий и добавила на 13,4% больше TCC на уровне города в среднем по сравнению с собственным продуктом NLCD TCC. Перекрёстные проверки показали стабильность модели, подходящую для построения набора данных TCC национального масштаба (медианным R2 0,752, 0,675 и 0,743 для 1000- кратной перекрёстной проверки, перекрёстной проверки с исключением одного в городской местности и перекрёстной проверки по медианному году построения группы блоков переписи, соответственно). Кроме того, этот код модели может быть использован для улучшения TCC среднего разрешения в других частях мира, где данные о земельном покрове высокого разрешения имеют ограниченную пространственно-временную доступность.
