Acabo de descubrir la increíble clasificación de Hansen sobre la pérdida y el re-crecimiento de los bosques , disponible en http://www.globalforestwatch.org/ , publicada en Science, 2013 como:
Hansen, MC, Potapov, P. V, Moore, R ., Hancher, M., Turubanova, SA, y Tyukavina, A. (2013). Mapas globales de alta resolución del cambio de la cubierta forestal del siglo XXI. Science, 342 (6160) (15 de noviembre), 850–854. doi: DOI: 10.1126 / science.1244693.
Sin embargo, no puedo encontrar en este artículo / en el sitio web la metodología exacta de cómo reproducir dicho mapa, ¿qué clasificación ha utilizado Hansen?
Lo único que puedo encontrar es que el algoritmo de aprendizaje supervisado se utilizó para identificar la cobertura arbórea, pero es un término bastante amplio.
Si es posible, me gustaría utilizar la misma metodología (pero aplicarla en los 90 años), así que antes de la clasificación de Hansen en mi área seleccionada.
Respuestas:
El equipo de Matt Hansen tiene un artículo publicado sobre el cambio de la cubierta forestal en Europa del Este que se remonta a 1985: vea la dinámica de la cubierta forestal de Europa del Este desde 1985 hasta 2012 cuantificada del archivo completo de Landsat http://www.sciencedirect.com/science/article/ pii / S0034425714004817
También estoy verificando con colegas si el algoritmo de Matt Hansen está disponible para su uso en Google Earth Engine.
Mientras tanto, actualizaremos el conjunto de datos de Hansen en Global Forest Watch en febrero, para incluir datos hasta 2013.
fuente
El material suplementario (SM) para el artículo de Science proporciona referencias a varios artículos de revistas diferentes que describen varias partes de la metodología.
El SM se puede encontrar aquí
Ampliar la serie temporal para incluir Landsat-5 (y potencialmente Landsat-8 para hacer que la metodología sea algo que se pueda volver a ejecutar "fácilmente") será una tarea difícil y requerirá una prueba exhaustiva de la normalización de la imagen. La normalización de la imagen puede ser aún más difícil, debido a la falta de coberturas MODIS coincidentes. En su lugar, es posible que deba aplicar un enfoque de normalización diferente, como una combinación de COST - artículo y MAD - artículo como se describe en este artículo .
En general, no es una tarea simple y le deseo buena suerte.
Los artículos más relevantes de la SM son:
P. Potapov, SA Turubanova, MC Hansen, B. Adusei, M. Broich, A. Altstatt, L. Mane, CO Justice, Cuantificación de la pérdida de cobertura forestal en la República Democrática del Congo, 2000-2010. Sens. Remota. Entorno. 122, 106-116 (2012).Artículo
M. Broich, MC Hansen, P. Potapov, B. Adusei, E. Lindquist, SV Stehman, Análisis de series temporales de imágenes ópticas de resolución múltiple para cuantificar la pérdida de la cubierta forestal en Sumatra y Kalimantan, Indonesia. En t. J. Appl. Earth Obs 13, 277–291 (2011). Artículo
M. Hansen, A. Egorov, DP Roy, P. Potapov, J. Ju, S. Turubanova, I. Kommareddy, TR Loveland, Campos continuos de cobertura terrestre para los Estados Unidos con datos de Landsat: primeros resultados de la Web. Proyecto de datos Landsat habilitados (WELD). Remote Sens. Letters 2, 279–288 (2011). Artículo
M. Hansen, RS DeFries, JRG Townshend, M. Carroll, C. Dimiceli, RA Sohlberg, Porcentaje global de cobertura arbórea a una resolución espacial de 500 metros: primeros resultados del algoritmo de campos continuos de vegetación MODIS. Earth Interact. 7, 1–15 (2003). Artículo
L. Breiman, J. Friedman, R. Olsen, C. Stone, árboles de clasificación y regresión Wadsworth y Brooks / Cole, Monterey, CA, (1984).
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