Введение в данные мониторинга лесов для действий (FORMA)

FORMA — это основанная на MODIS система оповещения об обезлесении влажных тропических лесов с масштабом 500 x 500 метров, которая обновляется дважды в месяц. Набор данных FORMA 500 в Earth Engine представляет собой изображение с оповещениями, поступающими с января 2006 года и обновляемыми ежемесячно. Каждому оповещению соответствует время в отдельном диапазоне с именем alert_date в секундах эпохи . Фильтрация данных FORMA по датам и расчёт оповещений в интересующих областях — две наиболее важные функции, которые можно выполнять с помощью набора данных FORMA.

Фильтрация FORMA по дате

Чтобы отобразить только те оповещения, которые произошли в 2012 году, найдите пиксели, которые имеют время между первым днем 2012 года и первым днем 2013 года, выраженное в секундах с полуночи 1 января 1970 года:

Редактор кода (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'
);

В этом примере forma2012 — это двоичное изображение, содержащее только те пиксели, время которых приходится на 2012 год (т.е. все остальные пиксели маскируются).

Подсчет оповещений FORMA в интересующем регионе

Как и в предыдущем разделе с данными Хансена и др., мы можем начать с подсчёта количества тревожных сигналов FORMA (пикселей) в интересующей нас области. Например, чтобы подсчитать количество тревожных сигналов на охраняемых территориях Республики Конго в 2012 году, воспользуемся предыдущим примером следующим образом:

Редактор кода (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'));

Подсчет оповещений FORMA в нескольких интересующих регионах

До сих пор мы вычисляли статистику только для одного региона. Для одновременного вычисления статистики по нескольким регионам можно использовать reduceRegions() . Снова опираясь на предыдущий пример:

Редактор кода (JavaScript)

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

Изучите объект, выведенный на консоль, и обратите внимание, что вывод функции reduceRegions() — это ещё один FeatureCollection . Обратите внимание, что каждый регион в коллекции охраняемых территорий Республики Конго теперь имеет дополнительное свойство sum , названное в честь редуктора. Значение этого свойства — вывод редуктора, то есть количество оповещений за 2012 год в охраняемых территориях.

Сравнивая FORMA и Hansen et al. Наборы данных

Для сравнения наборов данных FORMA и Hansen et al. можно использовать логические операторы. ( Подробнее о логических операциях ). В частности, мы хотим создать изображение, на котором пиксели, отмеченные как данные FORMA и Hansen et al. как данные об обезлесении, имеют значение 1, а остальные — 0. Этот код создаёт такое изображение для 2012 года и отображает его вместе с другими слоёв прогнозируемой обезлесения:

Редактор кода (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)'
);

На этом обзор наборов данных об изменении лесного покрова в Earth Engine завершен. С нетерпением ждём возможности увидеть, что вы с ними сможете сделать!