Google Earth Engine APP——一个完整的地图图例APP（美国西部土地利用分类）

本文是一个完整的关于美国西部的牧场零星覆盖物
1984年至2020年美国西部牧场的部分覆盖率产品，分辨率为30米。通过选择要显示的年份和覆盖成分的组合，以及点击点来检查时间序列来探索数据。

具体的文章连接：

https://doi.org/10.1111/2041-210X.13564

运行中的卫星遥感产品正在改变牧场的管理和科学。计算、数据存储和处理方面的进步已经消除了以前阻止或阻碍遥感产品发展和使用的障碍。当与当地数据和知识相结合时，遥感产品可以为多种规模的决策提供信息。
我们使用时间卷积网络来制作一个横跨美国西部牧场的部分覆盖产品。我们用52,012个实地植被地块来训练模型，以同时预测一年生草本植物和草、多年生草本植物和草、灌木、树木、垃圾和裸地的分数覆盖。为了帮助解释和提供预测置信度的措施，我们还制作了时空明确的、像素级的不确定性估计。我们用从训练数据中删除的5780个实地植被地块对模型进行了评估。
模型评估的平均绝对误差为6.3%，平均平方根误差为9.6%。用不属于训练数据集的其他数据集进行评估，这些数据集在地理范围、收集方法、范围和大小方面都有不同，显示出类似的指标。与以前产生的分数产品相比，模型性能在所有功能组中都有所提高。
新的牧场部分覆盖物产品取得的进步扩大了管理工具箱，改善了部分覆盖物的预测和像素级的不确定性。新产品可在牧场分析平台（https://rangelands.app/）上使用，该平台是一个互动的网络应用，通过时间追踪牧场植被。在进行解释时，该产品旨在与当地的实地数据、专家知识、土地使用历史、科学文献和其他信息来源一起使用。当被用来为决策提供信息时，应根据决策的背景对遥感产品进行评估和