Методика класифікації Гансена Global Forest Watch?


10

Я щойно відкрив дивовижну класифікацію Хансена про втрати та відновлення лісів , доступну на веб- сайті http://www.globalforestwatch.org/ , опубліковану в Science 2013, як: Hansen, MC, Potapov, P. V, Moore, R ., Ганчер, М., Турубанова, С. А., і Тюкавіна, А. (2013). Карти глобальних карт високої роздільної здатності зміни лісових покривів 21 століття. Наука, 342 (6160) (15 листопада), 850–854. doi: DOI: 10.1126 / наук.1244693. введіть тут опис зображення

Однак у цій статті / на веб-сайті я не можу знайти точну методологію, як відтворити таку карту, щоб класифікацію використав Хансен?

Єдине, що я можу знайти, - це те, що алгоритм керованого навчання використовувався для ідентифікації деревного покриву, але це досить широкий термін.

Якщо це можливо, я хотів би скористатися тією ж методологією (але застосувати її на 90-і роки), тому перед класифікацією Хансена у вибраній області.


Я думаю, що його код (у найменшій його частині) доступний у Google Earth engine earthengine.google.org/#intro
radouxju

1
спробуйте зв’язатися з авторами: mhansen@umd.edu
julien

Я також розглядав це, щоб спробувати зменшити масштаб та повторити його в невеликому регіоні та порівняти точність та офіційні дані уряду. Як і @Mikkel, найкраще, що я міг знайти, - це додатковий папір. Здається, точна методологія ніколи не публікувалася (?). Варто звернутися до доктора Хансена. Однак, враховуючи, що методологія не була опублікована, мабуть, він би зараз це уточнив. Команда Forest Watch та Hansen активно працюють над вдосконаленням аналізу та виправленням помилок, тому вони можуть не захотіти випускати алгоритм у його поточному стані.
Dan

Відповіді:


6

Команда Метта Хансена опублікувала документ про зміну покривів лісових масивів у Східній Європі, який починається з 1985 року. Дивіться динаміку лісового покриву Східної Європи з 1985 по 2012 роки, кількісно оцінену з повного архіву Landsat http://www.sciencedirect.com/science/article/ pii / S0034425714004817

Я також перевіряю з колегами, чи доступний алгоритм Метта Хансена для використання в Google Earth Engine.

Тим часом у лютому ми будемо оновлювати набір даних Hansen на Global Forest Watch, щоб включити дані до 2013 року.


8

Додаткові матеріали (SM) до статті Science містять посилання на ряд різних статей журналу, в яких викладені різні частини методології.

ЗМ можна знайти тут

Розширення часових рядів, щоб включити Landsat-5 (і, можливо, Landsat-8 для того, щоб зробити методологію чимось таким, що можна "легко" переробити), буде складним завданням і потребуватиме широкого тестування нормалізації зображення. Нормалізація зображення може бути ще більш складною через відсутність збігаються покриттів MODIS. Замість цього, можливо , доведеться застосувати інший підхід нормалізації, такі як поєднання COST - статті і MAD - стаття , як описано в цій статті .

Загалом, це непросте завдання, і я бажаю вам удачі з ним.

Найбільш релевантні статті ЗМ:

П. Потапов, С. А. Турубанова, М. К. Хансен, Б. Адусей, М. Бройх, А. Альтштат, Л. Мане, Колумбія, справедливість, кількісне визначення втрат лісового покриву в Демократичній Республіці Конго, 2000–2010 рр. Віддалене чуття. 122, 106–116 (2012). Стаття

М. Бройх, М. К. Хансен, П. Потапов, Б. Адусей, Е. Ліндквіст, С. В. Стехман, Аналіз часових рядів оптичних знімків з різною роздільною здатністю для кількісної оцінки втрат лісового покриву в Суматрі та Калімантані, Індонезія. Int. J. Appl. Земні обриви 13, 277–291 (2011). Стаття

М. Гансен, А. Єгоров, Д. П. Рой, П. Потапов, Дж. Джу, С. Турубанова, І. Комаредді, Т. Р. Лавленд, безперервні поля земельного покриву для безперервних Сполучених Штатів за допомогою даних Landsat: Перші результати з веб- Увімкнено проект Landsat Data (WELD). Віддалений сенс. Листи 2, 279–288 (2011). Стаття

М. Хансен, RS DeFries, JRG Townshend, M. Carroll, C. Dimiceli, RA Sohlberg, глобальний відсотковий покрив дерева при просторовій роздільній здатності 500 метрів: Перші результати алгоритму безперервних полів вегетації MODIS. Взаємодія Землі. 7, 1–15 (2003). Стаття

Л. Брейман, Дж. Фрідман, Р. Олсен, К. Стоун, класифікація та регресія дерев Уодсворт і Брукс / Коул, Монтерей, Каліфорнія, (1984).


Ось річ. Місії Landsat повинні використовуватися для моніторингу змін, але характеристики датчиків настільки різні, що порівнювати різні дані Landsat дуже важко. Для мене таке рішення побудувати систему таким чином насправді важко зрозуміти. У нас повинно бути щось суперечливе. Якщо ви хочете додати щось нове, зробіть це, але дотримуйтесь континуум з попередніми інструментами. Я дуже сподіваюся, що Landsat 9 буде мати такі самі характеристики, як Landsat 8 OLI (+ можливо, кілька додаткових груп :))
reima
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.