Metodologia per la classificazione Hansen di Global Forest Watch?

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Ho appena scoperto la straordinaria classificazione di Hansen sulla perdita e la ricrescita delle foreste , disponibile su http://www.globalforestwatch.org/ , pubblicata su Science, 2013 come: Hansen, MC, Potapov, P. V, Moore, R ., Hancher, M., Turubanova, SA, e Tyukavina, A. (2013). Mappe globali ad alta risoluzione del cambiamento della copertura forestale del 21 ° secolo. Science, 342 (6160) (15 novembre), 850–854. DOI: DOI: 10.1126 / science.1244693. inserisci qui la descrizione dell'immagine

Tuttavia, non riesco a trovare in questo articolo / sul sito web la metodologia esatta come riprodurre una tale mappa in modo che classificazione ha usato Hansen?

L'unica cosa che posso trovare è che l' algoritmo di apprendimento supervisionato è stato utilizzato per identificare la copertura dell'albero, ma è un termine piuttosto ampio.

Se è possibile, vorrei utilizzare la stessa metodologia (ma applicarla nei 90 anni), quindi prima della classificazione di Hansen nella mia area selezionata.

— maycca
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Penso che il suo codice (almeno in parte) sia disponibile su Google Earth Engine earthengine.google.org/#intro

— radouxju

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prova a contattare gli autori: mhansen@umd.edu

— julien

Stavo esaminando anche questo per cercare di ridimensionare e replicare in una piccola regione e confrontare l'accuratezza con i dati ufficiali del governo. Come @Mikkel, il migliore che ho trovato è stato il documento supplementare. Sembra che la metodologia esatta non sia mai stata pubblicata pubblicamente (?). Vale la pena contattare il Dr. Hansen. Tuttavia, dato che la metodologia non è stata pubblicata, sembra improbabile che lo specifichi ora. Il team di Forest Watch e Hansen stanno lavorando attivamente per migliorare l'analisi e correggere gli errori, quindi potrebbero non voler rilasciare l'algoritmo nel suo stato attuale.

— Dan,

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Il team di Matt Hansen ha pubblicato un documento sul cambio di copertura forestale nell'Europa orientale che risale al 1985 - vedere le dinamiche di copertura forestale dell'Europa orientale dal 1985 al 2012 quantificate dall'archivio completo di Landsat http://www.sciencedirect.com/science/article/ PII / S0034425714004817

Sto anche verificando con i colleghi se l'algoritmo di Matt Hansen è disponibile per l'uso in Google Earth Engine.

Nel frattempo, aggiorneremo il set di dati Hansen su Global Forest Watch a febbraio, per includere i dati fino al 2013.

— Susan M
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L'articolo Supplementary Materials (SM) per l'articolo di Science fornisce riferimenti a numerosi articoli di riviste che descrivono varie parti della metodologia.

L'SM può essere trovato qui

L'estensione delle serie temporali per includere i dati Landsat-5 (e potenzialmente Landsat-8 per rendere la metodologia qualcosa che può essere rieseguita "facilmente") sarà un compito impegnativo e richiederà test approfonditi della normalizzazione delle immagini. La normalizzazione dell'immagine può essere resa ancora più difficile, a causa della mancanza di coperture MODIS coincidenti. Invece, potrebbe essere necessario applicare un diverso approccio di normalizzazione, come ad esempio una combinazione di COST - articolo e MAD - articolo come descritto in questo articolo .

Tutto sommato, non è un compito semplice e ti auguro buona fortuna.

Gli articoli più rilevanti dell'SM sono:

P. Potapov, SA Turubanova, MC Hansen, B. Adusei, M. Broich, A. Altstatt, L. Mane, CO Justice, Quantificazione della perdita di copertura forestale nella Repubblica Democratica del Congo, 2000-2010. Remote Sens. Environ. 122, 106-116 (2012). Articolo

M. Broich, MC Hansen, P. Potapov, B. Adusei, E. Lindquist, SV Stehman, Analisi di serie temporali di immagini ottiche multi-risoluzione per quantificare la perdita di copertura forestale a Sumatra e Kalimantan, Indonesia. Int. J. Appl. Earth Obs 13, 277–291 (2011). Articolo

M. Hansen, A. Egorov, DP Roy, P. Potapov, J. Ju, S. Turubanova, I. Kommareddy, TR Loveland, Campi continui di copertura del suolo per gli sconfinati Stati Uniti usando i dati di Landsat: Primi risultati dal Web- Progetto abilitato Landsat Data (WELD). Remote Sens. Letters 2, 279–288 (2011). Articolo

M. Hansen, RS DeFries, JRG Townshend, M. Carroll, C. Dimiceli, RA Sohlberg, Copertura globale di alberi percentuali a una risoluzione spaziale di 500 metri: primi risultati dell'algoritmo di campi continui di vegetazione MODIS. Earth Interact. 7, 1–15 (2003). Articolo

L. Breiman, J. Friedman, R. Olsen, C. Stone, alberi di classificazione e regressione Wadsworth e Brooks / Cole, Monterey, CA, (1984).

— Mikkel Lydholm Rasmussen
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Ecco la cosa. Le missioni Landsat dovrebbero essere utilizzate per il monitoraggio delle modifiche, ma le caratteristiche del sensore sono così diverse che è molto difficile confrontare diversi dati Landsat. Per me questa decisione di costruire il sistema in questo modo è davvero difficile da capire. Dovremmo avere qualcosa di coerente. Se vuoi aggiungere qualcosa di nuovo, fallo, ma mantieni il continuum con gli strumenti precedenti. Spero davvero che Landsat 9 abbia le stesse identiche caratteristiche di Landsat 8 OLI (+ forse alcune bande extra :))

— reima,