Land Cover Classification 2020 (raster)
A land cover classification for Metro Vancouver plus a 5km buffer, providing a contiguous surface mapped to broad biophysical classes. Created using PlanetScope 5m multi-spectral satellite imagery and full feature LiDAR data (wherever available). The imagery dates from August 2020.
LiDAR data were obtained from the Metro Vancouver member jurisdictions where available. As a result, the LiDAR data used in the project represents a mosaic of vintages (from 2016 to 2020). LiDAR data were available for much of the study area, including the Capilano and Seymour watersheds; however, none were available for the rest of the Mountain Wilderness subregion. Three terrain surfaces were generated from the LiDAR data: a digital elevation model (DEM), a digital surface model (DSM) derived from first return values from each LiDAR pulse, and a canopy height model (CHM), which includes vegetation and building heights. These surfaces were resampled to a 5 m resolution to match the PlanetScope imagery.
A random forest approach was selected to perform a supervised classification of the study area. This iterative process generates hundreds of unique decision trees, each producing a classified image. The benefit of using a random forest algorithm is that the ensemble method compensates for any model weaknesses present in the individual trees; thereby, producing better classification results. Additionally, it is a data-driven approach that is flexible enough to accommodate a variety of predictor variables and can be easily scaled to fit the study area. For this project, a random forest model was built to match the class framework and definitions used in the 2014 Land Cover Classification. Table 1 below summarizes the land cover classes and associated definitions.
Table 1. Land cover classification classes and definitions
Classification
Criteria *
Code
Buildings
Housing, warehouses, towers, industrial structures, etc.
1
Paved
Asphalt and concrete surfaces
2
Other Built
Sports surfaces, transit or rail areas, other impervious surfaces, etc.
3
Barren
Beaches, alpine rock, shoreline rock, quarries, gravel pits, gravel roads, lacking vegetation, but not soil
4
Soil
Agricultural soils (light or dark), cleared/open areas where darker colours indicate organic matter present
5
Coniferous
Predominantly coniferous (>75%)
6
Deciduous
Predominantly broadleaf (>75%)
7
Shrub
Woody, leafy, and rough-textured vegetation (~ <3-4m)
8
Modified Herb
Most crops, golf course greens, city park grass, lawns, etc.
9
Natural Herb
Alpine meadows, near-shore grass areas, fine-textured bog/wetland areas
10
Non-Photosynthetic
Vegetation
Dead grass, cutblock slash, and log booms.
11
Water
Lakes, rivers, inlets, irrigation channels, retention ponds, pools, etc.
12
Shadow
Dark pixels with very low reflectance values
13
Snow/Ice
Snow or Ice features with high reflectance
14
Conifer/Paved
Asphalt and concrete surfaces covered by coniferous
15
Deciduous/Paved
Asphalt and concrete surfaces covered by deciduous
16
The accompanying technical report titled “Metro Vancouver Regional District Regional Land Cover Classification and Sensitive Ecosystem Inventory Update” and dated “December 2022” can be found by searching “land cover classification” on metrovancouver.org.
Enquiries regarding the 2020 Land Cover Classification dataset should be directed to [email protected].
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Ce jeu de données est vide
Informations supplémentaires
| Champ | Valeur |
|---|---|
| Dernière mise à jour | mars 24, 2026, 22:48 (TU) |
| Créé | mars 24, 2026, 22:48 (TU) |
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Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
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Titre
Titre du jeu de données.
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Land Cover Classification 2020 (raster) |
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Description
Une description du jeu de données.
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A land cover classification for Metro Vancouver plus a 5km buffer, providing a contiguous surface mapped to broad biophysical classes. Created using PlanetScope 5m multi-spectral satellite imagery and full feature LiDAR data (wherever available). The imagery dates from August 2020. LiDAR data were obtained from the Metro Vancouver member jurisdictions where available. As a result, the LiDAR data used in the project represents a mosaic of vintages (from 2016 to 2020). LiDAR data were available for much of the study area, including the Capilano and Seymour watersheds; however, none were available for the rest of the Mountain Wilderness subregion. Three terrain surfaces were generated from the LiDAR data: a digital elevation model (DEM), a digital surface model (DSM) derived from first return values from each LiDAR pulse, and a canopy height model (CHM), which includes vegetation and building heights. These surfaces were resampled to a 5 m resolution to match the PlanetScope imagery. A random forest approach was selected to perform a supervised classification of the study area. This iterative process generates hundreds of unique decision trees, each producing a classified image. The benefit of using a random forest algorithm is that the ensemble method compensates for any model weaknesses present in the individual trees; thereby, producing better classification results. Additionally, it is a data-driven approach that is flexible enough to accommodate a variety of predictor variables and can be easily scaled to fit the study area. For this project, a random forest model was built to match the class framework and definitions used in the 2014 Land Cover Classification. Table 1 below summarizes the land cover classes and associated definitions. Table 1. Land cover classification classes and definitions Classification Criteria * Code Buildings Housing, warehouses, towers, industrial structures, etc. 1 Paved Asphalt and concrete surfaces 2 Other Built Sports surfaces, transit or rail areas, other impervious surfaces, etc. 3 Barren Beaches, alpine rock, shoreline rock, quarries, gravel pits, gravel roads, lacking vegetation, but not soil 4 Soil Agricultural soils (light or dark), cleared/open areas where darker colours indicate organic matter present 5 Coniferous Predominantly coniferous (>75%) 6 Deciduous Predominantly broadleaf (>75%) 7 Shrub Woody, leafy, and rough-textured vegetation (~ <3-4m) 8 Modified Herb Most crops, golf course greens, city park grass, lawns, etc. 9 Natural Herb Alpine meadows, near-shore grass areas, fine-textured bog/wetland areas 10 Non-Photosynthetic Vegetation Dead grass, cutblock slash, and log booms. 11 Water Lakes, rivers, inlets, irrigation channels, retention ponds, pools, etc. 12 Shadow Dark pixels with very low reflectance values 13 Snow/Ice Snow or Ice features with high reflectance 14 Conifer/Paved Asphalt and concrete surfaces covered by coniferous 15 Deciduous/Paved Asphalt and concrete surfaces covered by deciduous 16 The accompanying technical report titled “Metro Vancouver Regional District Regional Land Cover Classification and Sensitive Ecosystem Inventory Update” and dated “December 2022” can be found by searching “land cover classification” on metrovancouver.org. Enquiries regarding the 2020 Land Cover Classification dataset should be directed to [email protected]. |
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Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
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Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
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Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
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23356.77 |
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Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
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Date de publication
Date de publication du jeu de données.
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2023-09-14 |
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Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
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Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
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Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
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Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
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public (affichage de la valeur pour English) |
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Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
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Open Government License |
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Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
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Emplacement
Emplacement du jeu de données.
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https://open-data-portal-metrovancouver.hub.arcgis.com/datasets/metrovancouver::land-cover-classification-2020-raster (affichage de la valeur pour English) |
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Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
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Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
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mvagoladmin (affichage de la valeur pour English) |
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Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
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Metro Vancouver (affichage de la valeur pour English) |
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Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
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[email protected] (affichage de la valeur pour English) |
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Éditeur
Éditeur du jeu de données.
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Metro Vancouver (affichage de la valeur pour English) |
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Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
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Auteur
Auteur du jeu de données.
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mvagoladmin |
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Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
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Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
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2024-07-09 |
| Champ | Valeur |
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Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
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5dd153684b9b41249c0dcf09e79c9b25 (affichage de la valeur pour English) |
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Langue
Langue(s) du jeu de données
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English |
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Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
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https://open-data-portal-metrovancouver.hub.arcgis.com/datasets/metrovancouver::land-cover-classification-2020-raster (affichage de la valeur pour English) |
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Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
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Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
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Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
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Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
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Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
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Type de portail
Type de plateforme du portail source.
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| Champ | Valeur |
|---|---|
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Version
Version du jeu de données
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None |
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Source
Source du jeu de données.
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None |
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Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
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Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
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Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
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Texte de provenance
Texte de provenance des données.
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Metro Vancouver (affichage de la valeur pour English) |
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URL de provenance
URL de provenance des données.
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Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
|---|---|
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Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
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Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
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Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
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| Champ | Valeur |
|---|---|
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Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
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Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
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Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
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Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
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Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
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Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
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Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
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Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.
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