CIFOR-ICRAF s’attaque aux défis et aux opportunités locales tout en apportant des solutions aux problèmes mondiaux concernant les forêts, les paysages, les populations et la planète.

Nous fournissons des preuves et des solutions concrètes pour transformer l’utilisation des terres et la production alimentaire : conserver et restaurer les écosystèmes, répondre aux crises mondiales du climat, de la malnutrition, de la biodiversité et de la désertification. En bref, nous améliorons la vie des populations.

CIFOR-ICRAF publie chaque année plus de 750 publications sur l’agroforesterie, les forêts et le changement climatique, la restauration des paysages, les droits, la politique forestière et bien d’autres sujets encore, et ce dans plusieurs langues. .

CIFOR-ICRAF s’attaque aux défis et aux opportunités locales tout en apportant des solutions aux problèmes mondiaux concernant les forêts, les paysages, les populations et la planète.

Nous fournissons des preuves et des solutions concrètes pour transformer l’utilisation des terres et la production alimentaire : conserver et restaurer les écosystèmes, répondre aux crises mondiales du climat, de la malnutrition, de la biodiversité et de la désertification. En bref, nous améliorons la vie des populations.

CIFOR–ICRAF publishes over 750 publications every year on agroforestry, forests and climate change, landscape restoration, rights, forest policy and much more – in multiple languages.

CIFOR–ICRAF addresses local challenges and opportunities while providing solutions to global problems for forests, landscapes, people and the planet.

We deliver actionable evidence and solutions to transform how land is used and how food is produced: conserving and restoring ecosystems, responding to the global climate, malnutrition, biodiversity and desertification crises. In short, improving people’s lives.

Land Cover Classification of Mamberamo Bagusa 2005

The land cover map for Bagusa Village in Papua was derived from the 2005 Landsat TM. A supervised classification technique was used based on the maximum likelihood estimation. Seven classes were identified including different levels of vegetation density and vegetation types such as swampy bush and marsh, settlement, and water body. The presence of cloud and haze in the images was a major problem and had to be removed. The social research team conducted a ground check to collect additional GPS points. This was to help improve the classification results, however, it was limited due to the difficulty in accessing some areas and time constraints.

Fichiers de l'ensemble de données

Auteurs

Rafanoharana, S. ; Boissiere, M.

Date de publication

01 Août 2019

DOI

10.17528/CIFOR/DATA.00185

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