Introdução aos dados de mudança florestal global de Hansen et al.

O conjunto de dados de mudança florestal global de Hansen et al. (2013) no Earth Engine representa a mudança florestal, com resolução de 30 metros, globalmente, entre 2000 e 2014. Vamos começar adicionando os dados de Hansen et al. ao mapa. Importe os dados de mudança florestal global (saiba mais sobre como pesquisar e importar conjuntos de dados) pesquisando "Hansen forest" e nomeando a importação como gfc2014 ou copie o seguinte código no Editor de código:

Editor de código (JavaScript)

var gfc2014 = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2015');
Map.addLayer(gfc2014);

Clique no botão Run na parte de cima do editor de código para ver algo como a Figura 1.

Figura 1. Visualização padrão dos dados de mudança florestal de Hansen et al. (2013).

Não se preocupe, você vai melhorar a aparência dele em breve. Saiba mais sobre as visualizações de imagem padrão no Earth Engine. Ao final desta seção, você terá uma imagem semelhante à Figura 2, em que o verde representa onde o estudo detectou floresta no ano 2000, o vermelho é a perda estimada de floresta durante o período do estudo, o azul é o ganho de floresta durante esse período, o magenta são áreas onde a floresta foi perdida e ganha, e as áreas não florestais são mascaradas.

Figura 2. Visualização personalizada dos dados de mudança florestal de Hansen et al. (2013).

Quando uma imagem multibanda é adicionada a um mapa, as três primeiras bandas da imagem são escolhidas como vermelho, verde e azul, respectivamente, e esticadas de acordo com o tipo de dados de cada banda. A imagem parece vermelha porque as três primeiras bandas são treecover2000, loss e gain. A banda treecover2000 é expressa como uma porcentagem e tem valores muito maiores que loss (verde) e gain (azul), que são binários ({0, 1}). Portanto, a imagem é exibida predominantemente em vermelho.

As bandas nos dados de mudança florestal global são:

Nome da banda	Descrição	Intervalo
treecover2000	Porcentagem de cobertura vegetal no pixel.	0 - 100
perda	1 se houver perda durante o período do estudo.	0 ou 1
ganhar	1 se houver ganho durante o período do estudo.	0 ou 1
lossyear	O ano em que a perda ocorreu, indexado a partir de 2001, ou zero se não houver perda.	0 - 12
first_b30	A banda vermelha do Landsat 7 criada com base nos primeiros pixels válidos em 2000 (ou mais antigos, se não houver pixels válidos em 2000).	0 - 255
first_b40	A banda de infravermelho próximo do Landsat 7 criada com base nos primeiros pixels válidos em 2000.	0 - 255
first_b50	A primeira banda de infravermelho de ondas curtas do Landsat 7 criada com base nos primeiros pixels válidos em 2000.	0 - 255
first_b70	A segunda banda de infravermelho de ondas curtas do Landsat 7 criada com base nos primeiros pixels válidos em 2000.	0 - 255
last_b30	A banda vermelha do Landsat 7 criada com os pixels válidos mais recentes em 2012.	0 - 255
last_b40	A banda de infravermelho próximo do Landsat 7 criada com base nos pixels válidos mais recentes em 2012.	0 - 255
last_b50	A primeira banda de infravermelho de ondas curtas do Landsat 7 criada com base nos pixels válidos mais recentes de 2012.	0 - 255
last_b70	A segunda banda de infravermelho de ondas curtas do Landsat 7 criada com base nos pixels válidos mais recentes de 2012.	0 - 255
datamask	Sem dados (0), superfície terrestre mapeada (1) e corpos d'água permanentes (2).	0, 1, 2

Para exibir a cobertura florestal no ano 2000 como uma imagem em escala de cinza, use a banda treecover2000, especificada no segundo argumento para Map.addLayer():

Editor de código (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {bands: ['treecover2000']}, 'treecover2000');

Isso resulta em uma imagem parecida com a Figura 3.

Figura 3. Imagem em escala de cinza da cobertura vegetal nos EUA em 2000.

Esta é uma imagem que usa três bandas do Landsat (5, 4 e 3) para 2015. Essa combinação de bandas mostra a vegetação saudável em verde e o solo em lilás:

Editor de código (JavaScript)

Map.addLayer(
    gfc2014, {bands: ['last_b50', 'last_b40', 'last_b30']}, 'false color');

O resultado será parecido com a Figura 4.

Figura 4. Landsat 7, composto de cores falsas dos EUA em 2015.

Uma boa visualização do conjunto de dados de mudança florestal global mostra a extensão da floresta em 2000 em verde, a perda florestal em vermelho e o ganho florestal em azul. Especificamente, defina loss como a primeira banda (vermelha), treecover2000 como a segunda (verde) e gain como a terceira (azul):

Editor de código (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {bands: ['loss', 'treecover2000', 'gain']}, 'green');

Os valores de banda de perda e ganho são binários, então eles serão pouco visíveis na imagem, que deve ser semelhante à Figura 5.

Figura 5. Cobertura vegetal nos EUA em 2000 (verde).

Queremos que a perda de floresta apareça em vermelho brilhante e o ganho de floresta em azul brilhante. Para corrigir isso, podemos usar o parâmetro de visualização max para definir o intervalo em que os dados da imagem são estendidos. O parâmetro de visualização max usa uma lista de valores, correspondente aos máximos de cada banda:

Editor de código (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {
  bands: ['loss', 'treecover2000', 'gain'],
  max: [1, 255, 1]
}, 'forest cover, loss, gain');

O resultado será parecido com a Figura 6.

Figura 6. Perda florestal nos EUA (vermelho), cobertura florestal no ano 2000 (verde) e ganho (azul).

Isso resulta em uma imagem verde onde há floresta, vermelha onde há perda de floresta, azul onde há ganho de floresta e magenta onde há ganho e perda. No entanto, uma inspeção mais detalhada revela que não é bem assim. Em vez de a perda ser marcada como vermelha, ela é laranja. Isso ocorre porque os pixels vermelhos brilhantes se misturam com os pixels verdes subjacentes, produzindo pixels laranjas. Da mesma forma, os pixels onde há floresta, perda e ganho são rosa, uma combinação de verde, vermelho brilhante e azul brilhante. Veja uma ilustração na Figura 7.

Figura 7. Perda de floresta no noroeste do Pacífico dos EUA (vermelho), cobertura do ano 2000 (verde) e ganho (azul).

Para conseguir a imagem prometida no início do tutorial, crie imagens separadas para floresta, perda, ganho e para perda e ganho. Adicione cada uma dessas imagens ao mapa na ordem mais adequada para exibição.

Paletas

Para exibir cada imagem com uma cor diferente, use o parâmetro palette de Map.addLayer() para imagens de banda única. As paletas permitem definir o esquema de cores com que a imagem é exibida (saiba mais sobre paletas). No tutorial da API Earth Engine, você aprendeu que as cores em uma paleta são estendidas linearmente para min e max.

Por exemplo, para usar uma paleta verde para exibir a imagem de extensão da floresta, use:

Editor de código (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {
  bands: ['treecover2000'],
  palette: ['000000', '00FF00']
}, 'forest cover palette');

O resultado será parecido com a Figura 8.

Figura 8. Cobertura florestal do ano 2000 na América do Norte.

Amplie para ter uma ideia melhor da resolução das imagens. A Figura 9 mostra uma área ao redor de Mariscal Estigarribia, no Paraguai.

Figura 9. Cobertura arbórea em 2000 ao redor de Mariscal Estigarribia, no Paraguai.

A imagem mostrada na Figura 3 está um pouco escura. O problema é que a banda treecover2000 tem um tipo de dados de byte ([0, 255]), quando, na verdade, os valores são porcentagens ([0, 100]). Para clarear a imagem, defina os parâmetros min e/ou max de acordo. A paleta é esticada entre esses extremos.

Editor de código (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {
  bands: ['treecover2000'],
  palette: ['000000', '00FF00'],
  max: 100
}, 'forest cover percent');

O resultado será parecido com a Figura 9. Neste exemplo, apenas o max está definido. O min é zero por padrão.

Figura 9. Cobertura florestal do ano 2000 em torno de Mariscal Estigarribia, no Paraguai, estendida para [0, 100].

Mascaramento

Todas as imagens mostradas até agora tinham grandes áreas pretas onde os dados são zero. Por exemplo, não há árvores no oceano. Para tornar essas áreas transparentes, é possível mascarar os valores delas. Cada pixel no Earth Engine tem um valor e uma máscara. A imagem é renderizada com a transparência definida pela máscara, em que zero é completamente transparente e um é completamente opaco.

É possível mascarar uma imagem com ela mesma. Por exemplo, se você mascarar a banda treecover2000 com ela mesma, todas as áreas em que a cobertura florestal é zero ficarão transparentes:

Editor de código (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014.mask(gfc2014), {
  bands: ['treecover2000'],
  palette: ['000000', '00FF00'],
  max: 100
}, 'forest cover masked');

O resultado será parecido com a Figura 10.

Figura 10. Cobertura vegetal do ano 2000, esticada e mascarada.

Exemplo

É quase possível fazer uma visualização dos dados de Hansen como aquela no início do tutorial. Neste exemplo, vamos juntar tudo com uma pequena diferença. Em vez de especificar o parâmetro bands na chamada Map.addLayer, estamos criando novas imagens usando select():

Editor de código (JavaScript)

var treeCover = gfc2014.select(['treecover2000']);
var lossImage = gfc2014.select(['loss']);
var gainImage = gfc2014.select(['gain']);

// Add the tree cover layer in green.
Map.addLayer(treeCover.updateMask(treeCover),
    {palette: ['000000', '00FF00'], max: 100}, 'Forest Cover');

// Add the loss layer in red.
Map.addLayer(lossImage.updateMask(lossImage),
            {palette: ['FF0000']}, 'Loss');

// Add the gain layer in blue.
Map.addLayer(gainImage.updateMask(gainImage),
            {palette: ['0000FF']}, 'Gain');

O resultado será parecido com a Figura 11.

Figura 11. Perda de floresta (vermelho), cobertura do ano 2000 (verde) e ganho (azul).

Observe que há três chamadas addLayer(). Cada anúncio de chamada addLayer() adiciona uma camada ao mapa. Passe o mouse sobre o botão Camadas no canto superior direito do mapa para revelar essas camadas. Cada camada pode ser ativada ou desativada usando a caixa de seleção ao lado dela, e a opacidade da camada pode ser afetada pelo controle deslizante ao lado do nome da camada.

Estamos quase conseguindo criar a imagem mostrada no início do tutorial. No entanto, a camada que mostra os pixels com perda e ganho está ausente. Ela está faltando porque precisamos saber como realizar alguns cálculos em bandas de imagem antes de calcular quais pixels mostram perda e ganho. Esse é o tema da próxima seção.