Metodologia para classificação Hansen da Global Forest Watch?

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Acabei de descobrir a incrível classificação de Hansen sobre perda e re-crescimento de florestas , disponível em http://www.globalforestwatch.org/ , publicada na Science, 2013 como: Hansen, MC, Potapov, P. V, Moore, R ., Hancher, M., Turubanova, SA, & Tyukavina, A. (2013). Mapas globais de alta resolução da mudança da cobertura florestal do século XXI. Science, 342 (6160) (15 de novembro), 850-854. doi: DOI: 10.1126 / science.1244693. insira a descrição da imagem aqui

No entanto, não consigo encontrar neste artigo / no site a metodologia exata de como reproduzir um mapa assim, para qual classificação Hansen usou?

A única coisa que posso encontrar é que o algoritmo de aprendizado supervisionado foi usado para identificar a cobertura de árvores, mas é um termo bastante amplo.

Se possível, gostaria de usar a mesma metodologia (mas aplicá-la aos 90 anos), antes da classificação de Hansen na minha área selecionada.

raster remote-sensing classification landsat forest-ecology maycca
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Eu acho que o seu código (na parte leat dela) está disponível no Google Earth Engine earthengine.google.org/#intro
radouxju
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tente entrar em contato com os autores: [email protected]
julien
Eu estava analisando isso também para tentar reduzir e replicar para uma região pequena e comparar a precisão versus os dados oficiais do governo. Como @Mikkel, o melhor que pude encontrar foi o trabalho complementar. Parece que a metodologia exata nunca foi publicada publicamente (?). Vale a pena entrar em contato com o Dr. Hansen. No entanto, dado que a metodologia não foi publicada, parece improvável que ele especifique isso agora. A equipe do Forest Watch e Hansen estão trabalhando ativamente no aprimoramento da análise e na correção de erros, para que não desejem liberar o algoritmo em seu estado atual.
Dan

Respostas:

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A equipe de Matt Hansen publicou um artigo sobre a mudança de cobertura florestal na Europa Oriental que remonta a 1985 - veja a dinâmica de cobertura florestal da Europa Oriental de 1985 a 2012 quantificada no arquivo completo do Landsat http://www.sciencedirect.com/science/article/ pii / S0034425714004817

Também estou checando com os colegas se o algoritmo de Matt Hansen está disponível para uso no Google Earth Engine.

Enquanto isso, atualizaremos o conjunto de dados Hansen no Global Forest Watch em fevereiro, para incluir dados até 2013.

Susan M
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O Material Complementar (SM) do artigo Ciência fornece referências a vários artigos de periódicos diferentes que descrevem várias partes da metodologia.

O SM pode ser encontrado aqui

Estender a série temporal para incluir o Landsat-5 (e potencialmente o Landsat-8 para tornar a metodologia algo que pode ser reexecutado "facilmente") será uma tarefa desafiadora e exigirá testes extensivos da normalização da imagem. A normalização da imagem pode ficar ainda mais difícil devido à falta de coberturas MODIS coincidentes. Em vez disso, você pode ter que aplicar uma abordagem de normalização diferente, como uma combinação de CUSTO - artigo e MAD - artigo conforme descrito neste artigo .

Tudo em tudo, não é uma tarefa simples, e desejo-lhe boa sorte.

Os artigos mais relevantes da SM são:

P. Potapov, SA Turubanova, MC Hansen, B. Adusei, M. Broich, A. Altstatt, L. Mane, Justiça CO, Quantificando a perda de cobertura florestal na República Democrática do Congo, 2000 - 2010. Remote Sens. Environ. 122, 106-116 (2012). Artigo

M. Broich, MC Hansen, P. Potapov, B. Adusei, E. Lindquist, SV Stehman, Análise de séries temporais de imagens ópticas de alta resolução para quantificar a perda de cobertura florestal em Sumatra e Kalimantan, Indonésia. Int. J. Appl. Earth Obs 13, 277–291 (2011). Artigo

M. Hansen, A. Egorov, DP Roy, P. Potapov, J. Ju, S. Turubanova, I. Kommareddy, TR Loveland, Campos contínuos de cobertura da terra para os Estados Unidos contíguos usando dados do Landsat: Primeiros resultados da Web Projeto Landsat Data ativado (WELD). Remote Sens. Letters 2, 279–288 (2011). Artigo

M. Hansen, RS DeFries, JRG Townshend, M. Carroll, C. Dimiceli, RA Sohlberg, Percentagem global de cobertura arbórea a uma resolução espacial de 500 metros: Primeiros resultados do algoritmo de campos contínuos da vegetação MODIS. Interação com a Terra. 7, 1-15 (2003). Artigo

L. Breiman, J. Friedman, R. Olsen, C. Stone, Árvores de Classificação e Regressão Wadsworth e Brooks / Cole, Monterey, CA, (1984).

Mikkel Lydholm Rasmussen
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Aqui está a coisa. As missões Landsat devem ser usadas para o monitoramento de alterações, mas as características do sensor são tão diferentes que a comparação de dados diferentes do Landsat é muito difícil. Para mim, essa decisão de construir o sistema dessa maneira é realmente difícil de entender. Deveríamos ter algo que seja constante. Se você deseja adicionar algo novo, faça-o, mas mantenha o continuum com os instrumentos anteriores. Eu realmente espero que Landsat 9 terá as mesmas características exatas como Landsat 8 OLI (+ talvez algumas faixas extras :))
reima