土地利用/土地覆蓋(LULC)地圖能夠量化地球過程和人類活動對環(huán)境的影響，并提供相關(guān)背景信息。全球各地的組織如今正在使用這些工具來指導(dǎo)關(guān)于可持續(xù)發(fā)展等問題的政策和土地管理決策。為了持續(xù)支持這些用戶及他們的目標，全球位置智能領(lǐng)導(dǎo)者Esri聯(lián)合Impact Observatory發(fā)布了一張基于最新10米分辨率Sentinel-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)的全球土地利用/土地覆蓋地圖，并涵蓋了自2017年以來每一年的數(shù)據(jù)。隨著最新的2022年數(shù)據(jù)于今年早些時候發(fā)布，人工智能(AI)分類模型已得到改進，使得地圖在時間序列上更具一致性。
LULC時間序列地圖中檢測到的年度同比變化可為分析師和決策者提供關(guān)鍵指標。執(zhí)行全球分類的AI模型已經(jīng)優(yōu)化，以彌補模型的不足、減少類別的模糊性和對季節(jié)變化的敏感性。所得結(jié)果具有更高的可信度，即檢測到的變化代表了有意義的真實世界變化。
Esri ArcGIS Living Atlas of the World項目經(jīng)理Sean Breyer表示：“用戶正在使用的地圖將準確反映現(xiàn)實中正在發(fā)生的事件和地球過程。我們不斷用新的數(shù)據(jù)和特性更新我們的土地覆蓋地圖。這項最新的改進確保任何觀察時間變化的人都可以確信他們所看到的內(nèi)容代表了自然世界。”
用戶可以利用每年計劃發(fā)布的數(shù)據(jù)，在當前和未來進行全球土地覆蓋的年度比較。對于使用這些數(shù)據(jù)來定義土地規(guī)劃優(yōu)先事項和確定預(yù)算分配的國家政府資源機構(gòu)等組織來說，這一點尤為重要。政府、企業(yè)和科學(xué)家現(xiàn)在可以更可靠地進行這些數(shù)據(jù)比較。
Esri借助歐洲航天局(ESA)托管在Microsoft Planetary Computer上的Sentinel-2影像以及Esri白銀級合作伙伴Impact Observatory開發(fā)的機器學(xué)習(xí)工作流程，開發(fā)了自己的Sentinel-2 10米分辨率土地利用/土地覆蓋時間序列。
Impact Observatory首席執(zhí)行官Steve Brumby表示：“經(jīng)獨立評估，這些自動化生成的世界地圖是目前最為準確的土地覆蓋地圖。在Esri的支持下，Impact Observatory成功對其做出了進一步的改進。這些地圖為地球的大規(guī)模變化模式提供了重要見解�！�
通過Esri的ArcGIS Living Atlas of the World使用地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件的超過1000萬用戶可在線獲得全球LULC時間序列。ArcGIS Living Atlas of the World是地理信息和服務(wù)（包括地圖和應(yīng)用）的一流集合，也可以在Sentinel-2 Land Cover Explorer上查看。這是一個動態(tài)的即用型在線應(yīng)用，允許任何人在任何地方輕松觀察變化。
關(guān)于Impact Observatory
Impact Observatory是一家任務(wù)導(dǎo)向型科技公司，將人工智能(AI)驅(qū)動的算法和按需數(shù)據(jù)應(yīng)用于政府、非營利組織、公司和市場的可持續(xù)性及環(huán)境風(fēng)險分析。Impact Observatory 致力于讓每個人都更容易獲取和負擔(dān)得起地理空間數(shù)據(jù)。Impact Observatory于2020年在華盛頓特區(qū)成立，其使命是向全球決策者提供取得成功所需的及時、可操作且基于科學(xué)的見解，幫助他們成為保護地球的強大力量。
關(guān)于 Esri
Esri是全球地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件、位置智能和地圖繪制領(lǐng)域的市場領(lǐng)導(dǎo)者，幫助客戶充分發(fā)掘數(shù)據(jù)潛力，以改進運營效果和商業(yè)結(jié)果。Esri于1969年成立于美國加州雷德蘭茲，其軟件被全球數(shù)十萬家組織采用，包括《財富》500強公司、政府機構(gòu)、非營利機構(gòu)和高校。Esri在六大洲的100多個國家擁有地區(qū)辦事處、國際分銷商和合作伙伴，以提供本地支持。憑借其對地理空間技術(shù)和分析的開創(chuàng)性承諾，Esri借助地理科學(xué)方法，設(shè)計最具創(chuàng)新性的解決方案，通過將世界上一些最復(fù)雜的問題置于關(guān)鍵的位置情境中，來解決這些挑戰(zhàn)。
