চার্টিং বার্ষিক বন ক্ষতি

বার্ষিক বন ক্ষতি গণনা

পূর্ববর্তী বিভাগে আপনি শিখেছেন কীভাবে reduceRegion পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রদত্ত আগ্রহের অঞ্চলে হারিয়ে যাওয়া মোট বনভূমি গণনা করতে হয়। মোট ক্ষতি গণনা করার পরিবর্তে, প্রতি বছরের জন্য ক্ষতি গণনা করা সহায়ক হবে। আর্থ ইঞ্জিনে এটি অর্জন করার উপায় হল একটি গ্রুপড রিডুসার ব্যবহার করা।

reduceRegion() এর আউটপুট গ্রুপ করতে, আপনি একটি গ্রুপিং ব্যান্ড নির্দিষ্ট করতে পারেন যা পূর্ণসংখ্যা পিক্সেল মান দ্বারা গোষ্ঠীকে সংজ্ঞায়িত করে। নিম্নলিখিত উদাহরণে, আমরা পূর্ববর্তী কোডটি সামান্য পরিবর্তন করি এবং lossYear ব্যান্ডটি আসল ছবিতে যোগ করি। lossYear ব্যান্ডের প্রতিটি পিক্সেল 0 থেকে 14 পর্যন্ত মান ধারণ করে - যে বছরটি ক্ষতি হয়েছিল তা নির্দেশ করে। এছাড়াও আমরা গ্রুপিং ব্যান্ডের ব্যান্ড সূচক (1) নির্দিষ্ট করে রেডুসারটিকে একটি গ্রুপড রিডুসারে পরিবর্তন করি যাতে পিক্সেল এলাকাগুলিকে lossYear ব্যান্ডের মান অনুসারে যোগ করা হবে এবং গোষ্ঠীবদ্ধ করা হবে।

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Load country boundaries from LSIB.
var countries = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017');
// Get a feature collection with just the Congo feature.
var congo = countries.filter(ee.Filter.eq('country_co', 'CF'));

// Get the loss image.
// This dataset is updated yearly, so we get the latest version.
var gfc2017 = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2017_v1_5');
var lossImage = gfc2017.select(['loss']);
var lossAreaImage = lossImage.multiply(ee.Image.pixelArea());

var lossYear = gfc2017.select(['lossyear']);
var lossByYear = lossAreaImage.addBands(lossYear).reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.sum().group({
    groupField: 1
    }),
  geometry: congo,
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9
});
print(lossByYear);

একবার আপনি উপরের কোডটি চালালে, আপনি বার্ষিক বন ক্ষতির এলাকাটি groups নামক নেস্টেড তালিকায় প্রিন্ট আউট দেখতে পাবেন। আমরা ফলাফলটিকে একটি অভিধানে পরিণত করার জন্য আউটপুটটিকে কিছুটা বিন্যাস করতে পারি, যার মূল হিসাবে বছর এবং মান হিসাবে ক্ষতির ক্ষেত্র। লক্ষ্য করুন যে আমরা 0-14 থেকে 2000-2014 সালের মানগুলিকে রূপান্তর করতে format() পদ্ধতি ব্যবহার করছি।

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

var statsFormatted = ee.List(lossByYear.get('groups'))
  .map(function(el) {
    var d = ee.Dictionary(el);
    return [ee.Number(d.get('group')).format("20%02d"), d.get('sum')];
  });
var statsDictionary = ee.Dictionary(statsFormatted.flatten());
print(statsDictionary);

একটি চার্ট তৈরি করা

এখন যেহেতু আমাদের বার্ষিক ক্ষতির সংখ্যা আছে, আমরা একটি চার্ট প্রস্তুত করতে প্রস্তুত। আমরা ui.Chart.array.values() পদ্ধতি ব্যবহার করব। এই পদ্ধতিটি ইনপুট মানগুলির একটি অ্যারে (বা তালিকা) এবং X-অক্ষের জন্য লেবেলের একটি অ্যারে (বা তালিকা) নেয়।

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

var chart = ui.Chart.array.values({
  array: statsDictionary.values(),
  axis: 0,
  xLabels: statsDictionary.keys()
}).setChartType('ColumnChart')
  .setOptions({
    title: 'Yearly Forest Loss',
    hAxis: {title: 'Year', format: '####'},
    vAxis: {title: 'Area (square meters)'},
    legend: { position: "none" },
    lineWidth: 1,
    pointSize: 3
  });
print(chart);

ফলাফল নীচের চার্ট মত দেখতে হবে.

চিত্র 1. বছর অনুসারে বন ক্ষতির চার্ট

পরবর্তী বিভাগে , আপনি আরেকটি বন উজাড় পর্যবেক্ষণ ডেটাসেট, FORMA সম্পর্কে শিখবেন এবং এটি হ্যানসেন এট আল-এর সাথে তুলনা করবেন। তথ্য