Introduction to Forest Monitoring for Action (FORMA) verilerine giriş

FORMA, nemli tropikal ormanlar için MODIS tabanlı, 500 x 500 metrelik, ayda iki kez ormansızlaşma uyarısı veren bir sistemdir. Earth Engine'deki FORMA 500 veri kümesi, Ocak 2006'da başlayan ve aylık olarak güncellenen uyarılar içeren bir görüntüdür. Her uyarı, epoch saniyeleri birimleriyle alert_date adlı tek bir bantta kendisiyle ilişkilendirilmiş bir zamana sahiptir. FORMA'yı tarihlere göre filtreleme ve ilgi alanlarındaki uyarıları hesaplama, FORMA veri kümesiyle yapabileceğiniz en önemli işlemlerden ikisidir.

FORMA'yı Tarihe Göre Filtreleme

Yalnızca 2012'de gerçekleşen uyarıları göstermek için 1 Ocak 1970'ten itibaren gece yarısından sonraki saniye cinsinden ifade edilen, 2012'nin ilk günü ile 2013'ün ilk günü arasındaki zamanlara sahip pikselleri bulun:

Kod Düzenleyici (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'
);

Bu örnekte, forma2012 yalnızca 2012'de gerçekleşen zamanları içeren pikselleri içeren ikili bir resimdir (yani diğer tüm pikseller maskelenmiştir).

İlgi alanındaki FORMA uyarılarını sayma

Önceki bölümde Hansen ve diğerlerinin verileriyle yaptığımız gibi, ilgi alanındaki FORMA uyarılarının (pikseller) sayısını belirleyerek başlayabiliriz. Örneğin, 2012'de Kongo Cumhuriyeti'nin korunan bölgelerindeki uyarı sayısını hesaplamak için önceki örneği aşağıdaki gibi kullanın:

Kod Düzenleyici (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'));

İlgi Çekici Birkaç Bölgede FORMA Uyarılarını Sayma

Şimdiye kadar istatistikleri tek bir bölgede hesaplıyorduk. Aynı anda birden fazla bölgedeki bilgi işlem istatistiklerini hesaplamak için reduceRegions() kullanabilirsiniz. Önceki örneği temel alarak tekrar açıklayalım:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

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

Konsola yazdırılan nesneyi inceleyin ve reduceRegions() çıkışının başka bir FeatureCollection olduğunu gözlemleyin. Kongo Cumhuriyeti koruma alanları koleksiyonundaki her bölgenin artık indirgeyicinin adını taşıyan ek bir özelliği (sum) olduğunu unutmayın. Bu özelliğin değeri, azaltma işleminin sonucu veya korunan alanlardaki 2012 uyarılarının sayısıdır.

FORMA ve Hansen vd. veri kümelerini karşılaştırma

FORMA ve Hansen et al. veri kümelerini karşılaştırmak için mantıksal operatörleri kullanabilirsiniz. (Mantıksal işlemler hakkında daha fazla bilgi edinin). Özellikle, hem FORMA hem de Hansen ve diğerleri verileri tarafından ormansızlaşma olarak işaretlenen piksellerin 1, geri kalanların ise sıfır olduğu bir görüntü oluşturmak istiyoruz. Bu kod, 2012 yılı için böyle bir görüntü oluşturur ve diğer tahmin edilen ormansızlaşma katmanlarıyla birlikte gösterir:

Kod Düzenleyici (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)'
);

Earth Engine'deki orman değişikliği veri kümelerine genel bakış bu noktada sona eriyor. Bu özelliklerle neler yapacağınızı görmek için sabırsızlanıyoruz.