Methodik zur Hansen-Klassifikation von Global Forest Watch?

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Ich habe gerade eine erstaunliche Hansen-Klassifikation über Waldverlust und -wachstum entdeckt , die unter http://www.globalforestwatch.org/ verfügbar ist und 2013 in Science veröffentlicht wurde als: Hansen, MC, Potapov, P. V, Moore, R. ., Hancher, M., Turubanova, SA & Tyukavina, A. (2013). Hochauflösende globale Karten der Veränderung der Waldbedeckung im 21. Jahrhundert. Science, 342 (6160) (15. November), 850–854. doi: DOI: 10.1126 / science.1244693. Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

Ich kann jedoch in diesem Artikel / auf der Website nicht die genaue Methode finden, wie eine solche Karte reproduziert werden kann. Welche Klassifizierung hat Hansen verwendet?

Das einzige, was ich finden kann, ist, dass der überwachte Lernalgorithmus verwendet wurde, um die Baumbedeckung zu identifizieren, aber es ist ein ziemlich weit gefasster Begriff.

Wenn es möglich ist, würde ich gerne die gleiche Methode anwenden (aber auf das 90. Jahr anwenden), also vor Hansens Klassifizierung in meinem ausgewählten Bereich.

raster remote-sensing classification landsat forest-ecology Maycca
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Ich denke, dass sein Code (zumindest ein Teil davon) auf Google Earth Engine Earthengine.google.org/#intro
Radouxju
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Versuchen Sie, die Autoren zu kontaktieren: [email protected]
julien
Ich habe mich auch damit befasst, um zu versuchen, eine kleine Region zu verkleinern und zu replizieren und die Genauigkeit mit den offiziellen Regierungsdaten zu vergleichen. Wie bei @Mikkel war das Beste, was ich finden konnte, das Zusatzpapier. Es scheint, dass die genaue Methodik nie öffentlich veröffentlicht wurde (?). Es lohnt sich, Dr. Hansen zu kontaktieren. Da die Methodik jedoch nicht veröffentlicht wurde, ist es unwahrscheinlich, dass er dies jetzt spezifizieren würde. Das Forest Watch-Team und Hansen arbeiten aktiv an der Verbesserung der Analyse und der Korrektur von Fehlern. Daher möchten sie den Algorithmus möglicherweise nicht in seinem aktuellen Zustand freigeben.
Dan

Antworten:

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Das Team von Matt Hansen hat einen Artikel über die Veränderung der Waldbedeckung in Osteuropa veröffentlicht, der bis ins Jahr 1985 zurückreicht. Die Dynamik der Waldbedeckung in Osteuropa von 1985 bis 2012 wurde im vollständigen Landsat-Archiv unter http://www.sciencedirect.com/science/article/ quantifiziert. pii / S0034425714004817

Ich überprüfe auch mit Kollegen, ob der Algorithmus von Matt Hansen für die Verwendung in Google Earth Engine verfügbar ist.

In der Zwischenzeit werden wir den Hansen-Datensatz auf Global Forest Watch im Februar aktualisieren, um Daten bis 2013 aufzunehmen.

Susan M.
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Das Supplementary Materials (SM) für den Science-Artikel enthält Verweise auf eine Reihe verschiedener Zeitschriftenartikel, in denen verschiedene Teile der Methodik beschrieben werden.

Die SM finden Sie hier

Die Erweiterung der Zeitreihen um Landsat-5-Daten (und möglicherweise Landsat-8, um die Methodik so zu gestalten, dass sie "einfach" erneut ausgeführt werden kann) ist eine herausfordernde Aufgabe und erfordert umfangreiche Tests der Bildnormalisierung. Die Bildnormalisierung kann aufgrund des Fehlens übereinstimmender MODIS-Abdeckungen noch schwieriger werden. Stattdessen müssen Sie möglicherweise einen anderen Normalisierungsansatz anwenden, z. B. eine Kombination aus COST- Artikel und MAD- Artikel, wie in diesem Artikel beschrieben .

Alles in allem ist es keine einfache Aufgabe, und ich wünsche Ihnen viel Glück damit.

Die relevantesten Artikel aus dem SM sind:

P. Potapov, SA Turubanova, MC Hansen, B. Adusei, M. Broich, A. Altstatt, L. Mane, CO Justiz, Quantifizierung des Waldbedeckungsverlusts in der Demokratischen Republik Kongo, 2000-2010. Remote Sens. Environ. 122, 106–116 (2012). Artikel

M. Broich, MC Hansen, P. Potapov, B. Adusei, E. Lindquist, SV Stehman, Zeitreihenanalyse von optischen Bildern mit mehreren Auflösungen zur Quantifizierung des Waldbedeckungsverlusts in Sumatra und Kalimantan, Indonesien. Int. J. Appl. Earth Obs 13, 277–291 (2011). Artikel

M. Hansen, A. Egorov, DP Roy, P. Potapov, J. Ju, S. Turubanova, I. Kommareddy, TR Loveland, Kontinuierliche Landbedeckungsfelder für die konterminösen Vereinigten Staaten unter Verwendung von Landsat-Daten: Erste Ergebnisse aus dem Web- Aktiviertes Landsat Data (WELD) -Projekt. Remote Sens. Letters 2, 279–288 (2011). Artikel

M. Hansen, RS DeFries, JRG Townshend, M. Carroll, C. Dimiceli, RA Sohlberg, Globale prozentuale Baumbedeckung bei einer räumlichen Auflösung von 500 Metern: Erste Ergebnisse des MODIS-Algorithmus für kontinuierliche Vegetationsfelder. Erde interagieren. 7, 1–15 (2003). Artikel

L. Breiman, J. Friedman, R. Olsen, C. Stone, Klassifikations- und Regressionsbäume Wadsworth und Brooks / Cole, Monterey, CA (1984).

Mikkel Lydholm Rasmussen
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Hier ist das Ding. Die Landsat-Missionen sollen zur Änderungsüberwachung verwendet werden, aber die Sensoreigenschaften sind so unterschiedlich, dass der Vergleich verschiedener Landsat-Daten sehr schwierig ist. Für mich ist diese Entscheidung, das System auf diese Weise aufzubauen, wirklich schwer zu verstehen. Wir sollten etwas haben, das beständig ist. Wenn Sie etwas Neues hinzufügen möchten, tun Sie dies, aber behalten Sie das Kontinuum mit früheren Instrumenten bei. Ich hoffe wirklich, dass Landsat 9 genau die gleichen Eigenschaften wie Landsat 8 OLI hat (+ vielleicht ein paar zusätzliche Bands :))
Reima