尽管人们认识到森林生态系统服务的重要性，但全球森林变化的量化却一直缺乏。在这项研究中，
遥感卫星数据被用于绘制 2000 ~2023 年全球森林减少的空间分布，空间分辨率为30 米。热带地区是唯一表现出减少趋势的气候区，森林损失每年增加2101平方公里。
巴西有据可查的森林砍伐减少被印度尼西亚、马来西亚、巴拉圭、玻利维亚、赞比亚、安哥拉等地森林损失的增加所抵消。亚热带森林中实施的集约化林业导致全球森林变化率最高，主要由于火灾和林业造成的北方森林损失在绝对值和比例上均低于热带地区。
Hansen M C, Potapov P V, Moore R, et al. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change[J]. science, 2013, 342(6160): 850-853.
这里，我们以四川省为例，您可以根据实际需求填写任意地区的森林获取，并且通过选择年份下载该数据，代码如下：
var table = ee.FeatureCollection("users/geersl9501/boundary/China_boundary/china_province")var sichuan = table.filter(ee.Filter.eq('provinces','sichuan'))var dataset = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2023_v1_11').clip(sichuan);var treecover2000 = dataset.select(['treecover2000']);var tree_loss = dataset.select('lossyear');var tree_loss_2020 = tree_loss.eq(20).selfMask()var treecover2020 = treecover2000.where(tree_loss_2020.neq(0), 0)var treeCoverVisParam = { min: 0, max: 100, palette: ['black', 'green']};var treeLossVisParam = { min: 0, max: 23, palette: ['yellow', 'red']};Map.centerObject(beijing,8);Map.addLayer(treecover2000, treeCoverVisParam, 'treecover2000');Map.addLayer(tree_loss, treeLossVisParam, 'tree_loss');Map.addLayer(tree_loss_2020, treeCoverVisParam, 'tree_loss_2020');Map.addLayer(treecover2020, treeCoverVisParam, 'treecover2020');Map.addLayer(beijing.style({fillColor:'00000000',color:'red'}))
