Я только что обнаружил удивительную классификацию Хансена об исчезновении и повторном росте лесов , доступную по адресу http://www.globalforestwatch.org/ , опубликованную в Science, 2013, как: Hansen, MC, Potapov, P. V, Moore, R ., Ханчер М., Турубанова С.А. и Тюкавина А. (2013). Глобальные карты высокого разрешения об изменении лесного покрова XXI века. Science, 342 (6160) (15 ноября), 850–854. DOI: DOI: 10.1126 / science.1244693.
Тем не менее, я не могу найти в этой статье / на веб-сайте точную методологию, как воспроизвести такую карту, так какую классификацию использовал Хансен?
Единственное, что я могу найти, - это то, что контролируемый алгоритм обучения использовался для определения древовидного покрова, но это довольно широкий термин.
Если это возможно, я хотел бы использовать ту же методологию (но применять ее на 90-х годах), так что до классификации Хансена в выбранной мной области.
Ответы:
Команда Мэтта Хансена опубликовала статью об изменении лесного покрова в Восточной Европе, которая восходит к 1985 году - см. Динамику лесного покрова в Восточной Европе с 1985 по 2012 год, количественно определенную из полного архива Landsat http://www.sciencedirect.com/science/article/ PII / S0034425714004817
Я также проверяю с коллегами, доступен ли алгоритм Мэтта Хансена для использования в Google Earth Engine.
Тем временем, мы будем обновлять набор данных Хансена в Global Forest Watch в феврале, чтобы включить данные до 2013 года.
источник
Дополнительные материалы (SM) для научной статьи содержат ссылки на ряд различных журнальных статей, в которых описываются различные части методологии.
СМ можно найти здесь
Расширение временного ряда для включения данных Landsat-5 (и, возможно, Landsat-8, чтобы сделать методологию «легко» повторяемой), будет сложной задачей и потребует обширного тестирования нормализации изображения. Нормализация изображения может быть затруднена из-за отсутствия совпадающих покрытий MODIS. Вместо этого вам, возможно, придется применить другой подход к нормализации, такой как комбинация COST- article и MAD- article, как описано в этой статье .
В общем, это не простая задача, и я желаю вам удачи в этом.
Наиболее важные статьи из SM:
P. Potapov, SA Turubanova, MC Hansen, B. Adusei, M. Broich, A. Altstatt, L. Mane, CO Justice, Количественная оценка потерь лесного покрова в Демократической Республике Конго, 2000-2010 годы. Remote Sens. Environ. 122, 106–116 (2012). Статья
M. Broich, MC Hansen, P. Potapov, B. Adusei, E. Lindquist, SV Stehman, Анализ временных рядов оптических изображений с множественным разрешением для количественной оценки потери лесного покрова в Суматре и Калимантане, Индонезия. Int. J. Appl. Earth Obs 13, 277–291 (2011). Статья
М. Хансен, А. Егоров, Д. П. Рой, П. Потапов, Дж. Ю., С. Турубанова, И. Коммаредди, Т. Р. Лавленд, Непрерывные поля растительного покрова для совпадающих Соединенных Штатов с использованием данных Landsat: первые результаты из Интернета Включен проект Landsat Data (WELD). Письма о дистанционной чувствительности 2, 279–288 (2011). Статья
М. Хансен, Р. С. ДеФрис, Дж. Р. Г. Тауншенд, М. Кэрролл, С. Димичели, Р. А. Зольберг, Глобальный процентный покров дерева при пространственном разрешении 500 метров: первые результаты алгоритма MODIS для непрерывных полей растительности. Земля Взаимодействует. 7, 1–15 (2003). Статья
Л. Брейман, Дж. Фридман, Р. Олсен, С. Стоун, Деревья классификации и регрессии Уодсворт и Брукс / Коул, Монтерей, Калифорния, (1984).
источник