ফরেস্ট মনিটরিং ফর অ্যাকশন (FORMA) ডেটার ভূমিকা

FORMA হল একটি MODIS ভিত্তিক 500 x 500 মিটার দুবার-মাসিক আর্দ্র গ্রীষ্মমন্ডলীয় বনের জন্য বন উজাড় সতর্কতা ব্যবস্থা। আর্থ ইঞ্জিনে FORMA 500 ডেটাসেট হল একটি ইমেজ যার সতর্কতা জানুয়ারি 2006 থেকে শুরু হয় এবং মাসিক আপডেট হয়। প্রতিটি সতর্কতার সাথে একক ব্যান্ডে একটি সময় যুক্ত থাকে যার নাম alert_date যুগের সেকেন্ডের ইউনিটে। তারিখ অনুসারে ফর্মা ফিল্টার করা এবং আগ্রহের ক্ষেত্রগুলির মধ্যে সতর্কতা গণনা করা হল দুটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ জিনিস যা আপনি FORMA ডেটাসেটের সাথে করতে পারেন৷

তারিখ অনুসারে ফর্মা ফিল্টার করা হচ্ছে

2012 সালে সংঘটিত শুধুমাত্র সেই সতর্কতাগুলি দেখানোর জন্য, 2012 সালের প্রথম দিন থেকে 2013 সালের প্রথম দিনের মধ্যে সময় আছে এমন পিক্সেলগুলি খুঁজুন, যা মধ্যরাত থেকে সেকেন্ডে প্রকাশ করা হয়েছে, 1 জানুয়ারি, 1970:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Convert dates from milliseconds to seconds.
var start = ee.Date('2012-01-01').millis().divide(1000);
var end = ee.Date('2013-01-01').millis().divide(1000);

// Load the FORMA 500 dataset.
var forma = ee.Image('FORMA/FORMA_500m');

// Create a binary layer from the dates of interest.
var forma2012 = forma.gte(start).and(forma.lte(end));

Map.setCenter(15.87, -0.391, 7);
Map.addLayer(
  forma2012.mask(forma2012),
  {palette: ['FF0000']},
  'FORMA alerts in 2012'
);

এই উদাহরণে, forma2012 হল একটি বাইনারি ইমেজ যাতে 2012 সালে ঘটে যাওয়া সময়ের মধ্যে শুধুমাত্র সেইসব পিক্সেল রয়েছে (অর্থাৎ অন্য সব পিক্সেল মুখোশযুক্ত)।

আগ্রহের একটি অঞ্চলে ফর্মা সতর্কতা গণনা করা হচ্ছে

যেমনটি আমরা হ্যানসেন এট আলের সাথে আগের বিভাগে করেছি । ডেটা, আমরা আগ্রহের ক্ষেত্রে ফর্মা সতর্কতার সংখ্যা (পিক্সেল) গণনা করে শুরু করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, 2012 সালে কঙ্গো প্রজাতন্ত্রের সুরক্ষিত এলাকায় সতর্কতার সংখ্যা গণনা করতে, পূর্ববর্তী উদাহরণটি নিম্নরূপ তৈরি করুন:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Load country features from Large Scale International Boundary (LSIB) dataset.
var countries = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017');

// Subset the Congo Republic feature from countries.
var congo = ee.Feature(
  countries
    .filter(ee.Filter.eq('country_na', 'Rep of the Congo'))
    .first()
);

// Subset protected areas to the bounds of the congo feature
// and other criteria. Clip to the intersection with congo.
var protectedAreas = ee.FeatureCollection('WCMC/WDPA/current/polygons')
  .filter(ee.Filter.and(
    ee.Filter.bounds(congo.geometry()),
    ee.Filter.neq('IUCN_CAT', 'VI'),
    ee.Filter.neq('STATUS', 'proposed'),
    ee.Filter.lt('STATUS_YR', 2010)
  ))
  .map(function(feat){
    return congo.intersection(feat);
  });

// Display protected areas on the map.
Map.addLayer(
  protectedAreas,
  {color: '000000'},
  'Congo Republic protected areas'
);

// Calculate the number of FORMA pixels in protected
// areas of the Congo Republic, 2012.
var stats = forma2012.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.sum(),
  geometry: protectedAreas.geometry(),
  scale: 500
});
print('Number of FORMA pixels, 2012: ', stats.get('constant'));

আগ্রহের বেশ কয়েকটি অঞ্চলে ফর্মা সতর্কতা গণনা করা হচ্ছে

এখন পর্যন্ত, আমরা একটি সময়ে একটি একক অঞ্চলে পরিসংখ্যান গণনা করছি। একবারে একাধিক অঞ্চলে পরিসংখ্যান গণনার জন্য, আপনি reduceRegions() ব্যবহার করতে পারেন। পূর্ববর্তী উদাহরণে আবার বিল্ডিং:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

var regionsStats = forma2012.reduceRegions({
  collection: protectedAreas,
  reducer: ee.Reducer.sum(),
  scale: forma2012.projection().nominalScale()
});
print(regionsStats);

কনসোলে মুদ্রিত বস্তুটি পরীক্ষা করুন এবং লক্ষ্য করুন যে reduceRegions() এর আউটপুট হল আরেকটি FeatureCollection । উল্লেখ্য যে কঙ্গো প্রজাতন্ত্রের সংরক্ষিত অঞ্চলের সংগ্রহের প্রতিটি অঞ্চলে এখন একটি অতিরিক্ত সম্পত্তি রয়েছে, sum , নামকরণকারীর নামে। এই সম্পত্তির মান হল রিডুসারের আউটপুট, বা সুরক্ষিত এলাকায় 2012 সালের সতর্কতার সংখ্যা।

FORMA এবং হ্যানসেন এট আল তুলনা করা। ডেটাসেট

ফরমা এবং হ্যানসেন এট আল তুলনা করতে। ডেটাসেট, আপনি লজিক্যাল অপারেটর ব্যবহার করতে পারেন। ( যৌক্তিক ক্রিয়াকলাপ সম্পর্কে আরও জানুন )। বিশেষত, আমরা এমন একটি চিত্র তৈরি করতে চাই যাতে পিক্সেলগুলি FORMA এবং Hansen et al উভয় দ্বারা চিহ্নিত করা হয়৷ বন উজাড় হিসাবে ডেটা 1 এবং বাকিগুলি শূন্য৷ এই কোডটি 2012 এর জন্য এমন একটি চিত্র তৈরি করে এবং অন্যান্য পূর্বাভাসিত বন উজাড়ের স্তরগুলির সাথে এটি প্রদর্শন করে:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Convert dates from milliseconds to seconds.
var start = ee.Date('2012-01-01').millis().divide(1000);
var end = ee.Date('2013-01-01').millis().divide(1000);
var region = ee.Geometry.Rectangle([-59.81163, -9.43348, -59.27561, -9.22818]);

// Load the FORMA 500 dataset.
var forma = ee.Image('FORMA/FORMA_500m');

// Create a binary layer from the dates of interest.
var forma2012 = forma.gte(start).and(forma.lte(end));

// Load Hansen et al. data and get change in 2012.
var gfc = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2015');
var gfc12 = gfc.select(['lossyear']).eq(12);

// Create an image which is one where the datasets
// both show deforestation and zero elsewhere.
var gfc_forma = gfc12.eq(1).and(forma2012.eq(1));

// Display data on the map.
Map.setCenter(-59.58813, -9.36439, 11);
Map.addLayer(forma.updateMask(forma), {palette: '00FF00'}, 'Forma (green)');
Map.addLayer(gfc12.updateMask(gfc12), {palette: 'FF0000'}, 'Hansen (red)');
Map.addLayer(
  gfc_forma.updateMask(gfc_forma),
  {palette: 'FFFF00'},
  'Hansen & FORMA (yellow)'
);

এটি আর্থ ইঞ্জিনে বন পরিবর্তন ডেটাসেটের ওভারভিউ শেষ করে। আপনি তাদের সাথে কি করতে পারেন তা দেখার জন্য আমরা উন্মুখ!