Использование Google Earth Engine для количественной оценки резких изменений в лесах
Если вы хотите узнать, как обнаруживать изменения в лесах с помощью спутниковых снимков, в Интернете можно найти множество примеров. Моя цель здесь не в том, чтобы предоставить еще один учебник.
В последнее время я глубоко погрузился в техническую работу, связанную с обнаружением изменений в лесах, в частности, с Google Earth Engine (GEE), и подумал, что было бы полезно поделиться тем, что я узнал.
Один из проектов, над которым я работаю для NEMAC, называется SouthFACT. Для справки, основная цель SouthFACT (с его веб-сайта):
поддерживать усилия по выявлению и количественной оценке изменений в лесном покрове по мере того, как они происходят в южном ландшафте, и предоставлять информацию государственным лесным агентствам и партнерам таким образом, чтобы поддерживать эффективное и действенное выполнение программы.
SouthFACT делает это, упрощая шаги, необходимые для использования спутниковых данных для отслеживания изменений в лесах, в частности, путем оценки изменений между двумя датами. Две даты — это либо последние два безоблачных дня, либо любые два дня, указанные пользователем. Без SouthFACT типичный рабочий процесс потребует от пользователя:
- Определите безоблачные изображения для двух разных дат, используя такой веб-сайт, как Earth Explorer Геологической службы США.
- Загрузите необработанные изображения,
- Предварительно обработайте необработанные изображения,
- Вычислить различные индексы для каждой отдельной даты и, наконец,
- Вычислите разницу между двумя индексами (изменение).
Выше приведено упрощенное описание шагов, потому что я не хотел утомлять вас всеми кровавыми подробностями. Это может показаться простым, но это настоящая боль. И предварительная обработка данных занимает очень много времени.
Все это также требует большого опыта в области дистанционного зондирования для предварительной обработки и создания индексов. Очень немногие люди обладают этим опытом, и еще меньше имеют на это время. Анализ результатов намного более ценен, чем предварительная обработка.
SouthFACT упрощает это, выполняя все шаги за вас. Пользователь может просмотреть данные об изменениях в веб-программе просмотра карт или запросить загрузку данных для анализа на своем компьютере.
Например, давайте посмотрим на разницу в состоянии леса возле моего дома в Эшвилле, Северная Каролина, между июлем 2016 и июлем 2018 года. Здесь много лесов. Я хожу пешком по крайней мере раз в неделю в этом районе, и там определенно есть лесная деятельность. Области, обведенные красным, представляют собой «резкие» изменения, которые, как мы надеемся, указывают на лесохозяйственную деятельность, то есть на вырубку дерева.
Есть еще проблемы, даже после автоматизации действительно болезненной и сложной задачи. Обработка может занять до двух часов — вечность для веб-приложения. Размер сервера, необходимого для обработки данных, и стоимость хранения данных невероятно высоки. Я избавлю вас от всех подробностей. Просто доверься мне и постарайся не заглядывать за кулисы (хотя можешь, если надо).
Google Earth Engine потенциально может облегчить эти болевые точки, поэтому я попытался выполнить все те же процессы и создать все те же продукты, что и SouthFACT, используя GEE.
На Рисунке 2 показана та же область, что и на Рисунке 1, но с использованием спутниковых снимков GEE и Landsat 8.
Благодаря магии GEE весь процесс занимает несколько секунд, а не часов! Выглядит примерно так же, да?
Один из наших пунктов списка пожеланий — выполнить тот же процесс, используя данные Sentinel-2 Imagery. GEE делает переключение спутниковых платформ абсурдно простым. Вот та же область с использованием данных Sentinel-2.
Обратите внимание на деталь — мы можем разглядеть базовые дорожки на строящихся бейсбольных полях! Также обратите внимание, что по большей части он выглядит так же, как Landsat 8, что вызывает интересные вопросы: действительно ли добавление изображений Sentinel-2 повысит ценность для пользователя? Как увеличение пространственного разрешения изображений Sentinel-2 влияет на точность того, что меняется в лесу?
Очень крутое доказательство концепции.
И да, GEE может найти дерево, когда оно упадет в лесу.
Если вам интересно, ознакомьтесь с очень запутанным и непригодным для использования кодом GEE.
Читайте 2-ю часть моего глубокого погружения в GEE, включая спектральный смешанный анализ, здесь.
