Wprowadzenie do danych Forest Monitoring for Action (FORMA)

FORMA to oparty na MODIS system ostrzegania o wycince lasów tropikalnych o wilgotnym klimacie, który co 2 tygodnie dostarcza informacje o wycince na obszarach o wymiarach 500 x 500 m. Zbiór danych FORMA 500 w Earth Engine to obraz z alertami od stycznia 2006 r., który jest aktualizowany co miesiąc. Każdy alert ma przypisany czas w jednym zakresie o nazwie alert_date w jednostkach sekund epoki. Filtrowanie danych FORMA według dat i obliczanie alertów na obszarach zainteresowania to dwie najważniejsze czynności, jakie możesz wykonać za pomocą zbioru danych FORMA.

Filtrowanie FORMA według daty

Aby wyświetlić tylko te alerty, które wystąpiły w 2012 roku, znajdź piksele, których czas wystąpienia mieści się między pierwszym dniem 2012 roku a pierwszym dniem 2013 roku, wyrażony w sekundach od północy 1 stycznia 1970 roku:

Edytor kodu (JavaScript)

// 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'
);

W tym przykładzie forma2012 to obraz binarny zawierający tylko te piksele, które mają czasy występujące w 2012 roku (tzn. wszystkie inne piksele są zamaskowane).

Zliczanie alertów FORMA w interesującym Cię regionie

Podobnie jak w przypadku danych Hansen et al. w poprzedniej sekcji, możemy zacząć od zliczenia liczby alertów FORMA (pikseli) na obszarze zainteresowania. Aby na przykład policzyć liczbę alertów na obszarach chronionych w Republice Konga w 2012 roku, zmodyfikuj poprzedni przykład w ten sposób:

Edytor kodu (JavaScript)

// 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'));

Liczenie alertów FORMA w kilku regionach

Do tej pory obliczaliśmy statystyki w jednym regionie naraz. Aby obliczać statystyki w kilku regionach jednocześnie, możesz użyć reduceRegions(). Ponownie, na podstawie poprzedniego przykładu:

Edytor kodu (JavaScript)

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

Sprawdź obiekt wydrukowany w konsoli i zauważ, że wynikiem działania funkcji reduceRegions() jest kolejny obiekt FeatureCollection. Zwróć uwagę, że każdy region w zbiorze obszarów chronionych Republiki Konga ma teraz dodatkową właściwość sum o nazwie pochodzącej od funkcji redukującej. Wartość tej właściwości to wynik funkcji redukującej lub liczba alertów z 2012 roku na obszarach chronionych.

Porównanie zbiorów danych FORMA i Hansen et al.

Aby porównać zbiory danych FORMA i Hansen et al., możesz użyć operatorów logicznych. (Więcej informacji o operacjach logicznych) Chcielibyśmy utworzyć obraz, na którym piksele oznaczone jako obszary wylesione zarówno przez FORMA, jak i dane Hansen et al. będą miały wartość 1, a pozostałe – 0. Ten kod tworzy taki obraz dla 2012 roku i wyświetla go wraz z innymi przewidywanymi warstwami wylesiania:

Edytor kodu (JavaScript)

// 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)'
);

To koniec omówienia zbiorów danych o zmianach w lasach w Earth Engine. Nie możemy się doczekać, co z nimi zrobisz.