जंगल के सालाना नुकसान को चार्ट में दिखाना

हर साल जंगल के नुकसान का हिसाब लगाना

पिछले सेक्शन में, आपने reduceRegion तरीके का इस्तेमाल करके, दिलचस्पी वाले दिए गए इलाके में जंगल के कुल क्षेत्रफल में हुई कमी का हिसाब लगाने का तरीका सीखा. कुल नुकसान का हिसाब लगाने के बजाय, हर साल के नुकसान का हिसाब लगाना ज़्यादा मददगार होगा. Earth Engine में ऐसा करने के लिए, Grouped Reducer का इस्तेमाल किया जाता है.

reduceRegion() के आउटपुट को ग्रुप करने के लिए, ग्रुपिंग बैंड तय किया जा सकता है. यह ग्रुपिंग बैंड, पूर्णांक पिक्सल वैल्यू के हिसाब से ग्रुप तय करता है. यहां दिए गए उदाहरण में, हमने पिछले कोड में थोड़ा बदलाव किया है. साथ ही, ओरिजनल इमेज में lossYear बैंड जोड़ा है. lossYear बैंड में मौजूद हर पिक्सल में 0 से 14 तक की वैल्यू होती है. इससे पता चलता है कि किस साल में नुकसान हुआ. हम रिड्यूसर को ग्रुप किए गए रिड्यूसर में भी बदलते हैं. इसमें ग्रुपिंग बैंड (1) का बैंड इंडेक्स तय किया जाता है, ताकि पिक्सल एरिया को lossYear बैंड में मौजूद वैल्यू के हिसाब से जोड़ा और ग्रुप किया जा सके.

कोड एडिटर (JavaScript)

// 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);

ऊपर दिए गए कोड को चलाने के बाद, आपको हर साल जंगल के नुकसान की जानकारी दिखेगी. यह जानकारी, groups नाम की नेस्ट की गई सूची में प्रिंट की गई होगी. हम आउटपुट को थोड़ा फ़ॉर्मैट कर सकते हैं, ताकि नतीजा एक डिक्शनरी के तौर पर दिखे. इसमें साल को कुंजी और नुकसान वाली जगह को वैल्यू के तौर पर दिखाया जाएगा. ध्यान दें कि हम साल की वैल्यू को 0-14 से 2000-2014 में बदलने के लिए, format() तरीके का इस्तेमाल कर रहे हैं.

कोड एडिटर (JavaScript)

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);

चार्ट बनाना

अब हमारे पास सालाना नुकसान के आंकड़े हैं. इसलिए, हम एक चार्ट तैयार कर सकते हैं. हम ui.Chart.array.values() तरीके का इस्तेमाल करेंगे. इस तरीके में, इनपुट वैल्यू का ऐरे (या सूची) और X-ऐक्सिस के लिए लेबल का ऐरे (या सूची) लिया जाता है.

कोड एडिटर (JavaScript)

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);

नतीजा, नीचे दिए गए चार्ट की तरह दिखना चाहिए.

पहली इमेज. साल के हिसाब से जंगल के नुकसान का चार्ट

अगले सेक्शन में, आपको वन कटाई की निगरानी करने वाले एक अन्य डेटासेट, FORMA के बारे में जानकारी मिलेगी. साथ ही, इसकी तुलना Hansen et al. के डेटा से की जाएगी.