Hansen ve diğerleri tarafından hazırlanan Küresel Orman Değişikliği Verileri'ne Giriş

Earth Engine'deki Hansen ve diğerleri (2013) Küresel Orman Değişimi veri kümesi, 2000 ile 2014 yılları arasında küresel olarak 30 metre çözünürlükte orman değişimini gösterir. Hansen ve diğerlerinin verilerini haritaya ekleyerek başlayalım. "Hansen forest" araması yaparak ve içe aktarma işlemine gfc2014 adını vererek global orman değişikliği verilerini içe aktarın (veri kümelerini arama ve içe aktarma hakkında daha fazla bilgi edinin) veya aşağıdaki kodu Kod Düzenleyici'ye kopyalayın:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

var gfc2014 = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2015');
Map.addLayer(gfc2014);

Kod Düzenleyici'nin üst kısmındaki Çalıştır düğmesini tıkladığınızda Şekil 1'e benzer bir şey görmeniz gerekir.

1. şekil. Hansen ve diğerleri (2013) orman değişikliği verilerinin varsayılan görselleştirilmesi.

Endişelenmeyin, yakında daha iyi görünmesini sağlayacaksınız. (Earth Engine'deki varsayılan görüntü görselleştirmeleri hakkında daha fazla bilgi edinin). Bu bölümün sonunda, Şekil 2'ye benzer bir resim elde edeceksiniz. Bu resimde yeşil renk, çalışmanın 2000 yılında orman olarak tespit ettiği yerleri, kırmızı renk çalışma süresince tahmini orman kaybını, mavi renk bu süre zarfında orman kazanımını, magenta renk ise hem orman kaybının hem de kazanımının olduğu alanları gösterir. Orman olmayan alanlar maskelenir.

Şekil 2. Hansen ve diğerleri (2013) tarafından sağlanan orman değişikliği verilerinin özel görselleştirmesi.

Çok bantlı bir görüntü haritaya eklendiğinde, görüntünün ilk üç bandının sırasıyla kırmızı, yeşil ve mavi olarak seçildiğini ve her bandın veri türüne göre genişletildiğini hatırlayın. Resmin kırmızı görünmesinin nedeni ilk üç bandın treecover2000, loss ve gain olmasıdır. treecover2000 bandı yüzde olarak ifade edilir ve ikili ({0, 1}) olan loss (yeşil) ve gain (mavi) değerlerinden çok daha yüksektir. Bu nedenle, resim ağırlıklı olarak kırmızı görünür.

Global Forest Change verilerindeki bantlar şunlardır:

Müzik grubu adı	Açıklama	Aralık
treecover2000	Pikseldeki ağaç örtüsü yüzdesi.	0 - 100
mağlubiyet	Çalışma süresi boyunca kayıp yaşanırsa 1.	0 veya 1
kazanç	Çalışma süresi boyunca kazanç elde edilirse 1.	0 veya 1
lossyear	Kaybın gerçekleştiği yıl (2001'den itibaren 1 tabanlı dizinlenmiş) veya kayıp gerçekleşmediyse sıfır.	0 - 12
first_b30	2000'deki ilk geçerli piksellerden oluşturulan Landsat 7 kırmızı bant (2000'de geçerli piksel yoksa daha eski).	0 - 255
first_b40	2000 yılında geçerli olan ilk piksellerden oluşturulan Landsat 7 yakın kızılötesi bandı.	0 - 255
first_b50	2000 yılında geçerli ilk piksellerden oluşturulan ilk Landsat 7 kısa dalga kızılötesi bandı.	0 - 255
first_b70	2000 yılında geçerli ilk piksellerden oluşturulan ikinci Landsat 7 kısa dalga kızılötesi bandı.	0 - 255
last_b30	2012'deki en son geçerli piksellerden oluşturulan Landsat 7 kırmızı bant.	0 - 255
last_b40	2012'deki en son geçerli piksellerden oluşturulan Landsat 7 yakın kızılötesi bandı.	0 - 255
last_b50	2012'deki en son geçerli piksellerden oluşturulan ilk Landsat 7 kısa dalga kızılötesi bandı.	0 - 255
last_b70	En son geçerli piksellerden (2012) oluşturulan ikinci Landsat 7 kısa dalga kızılötesi bandı.	0 - 255
datamask	Veri yok (0), haritalandırılmış kara yüzeyi (1) ve kalıcı su kütleleri (2).	0, 1, 2

2000 yılındaki orman örtüsünü gri tonlamalı bir resim olarak göstermek için Map.addLayer() işlevinin ikinci bağımsız değişkeninde belirtilen treecover2000 bandını kullanabilirsiniz:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {bands: ['treecover2000']}, 'treecover2000');

Bu işlem sonucunda Şekil 3'e benzer bir görüntü elde edilir.

Şekil 3. ABD'deki 2000 yılı ağaç örtüsünün gri tonlamalı görüntüsü.

Aşağıda, 2015 için 3 bant (Landsat bantları 5, 4 ve 3) kullanan bir görüntü yer almaktadır. Bu bant kombinasyonu, sağlıklı bitki örtüsünü yeşil, toprağı ise açık mor olarak gösterir::

Kod Düzenleyici (JavaScript)

Map.addLayer(
    gfc2014, {bands: ['last_b50', 'last_b40', 'last_b30']}, 'false color');

Sonuç, Şekil 4'e benzer şekilde görünmelidir.

4. şekil. ABD'nin 2015 yılına ait Landsat 7 yanlış renkli kompozit görüntüsü.

Global Forest Change veri kümesinin güzel bir görselleştirmesinde, 2000 yılındaki orman alanı yeşil, orman kaybı kırmızı ve orman kazanımı mavi renkte gösteriliyor. Özellikle, loss'yı birinci bant (kırmızı), treecover2000'yı ikinci bant (yeşil) ve gain'yı üçüncü bant (mavi) yapın:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {bands: ['loss', 'treecover2000', 'gain']}, 'green');

Kayıp ve kazanç bant değerleri ikili olduğundan, Şekil 5'e benzemesi gereken resimde neredeyse görünmez olacaktır.

5. şekil ABD'deki 2000 yılı ağaç örtüsü (yeşil).

Orman kaybının parlak kırmızı, orman kazanımının ise parlak mavi renkte gösterilmesini istiyoruz. Bu sorunu düzeltmek için, görüntü verilerinin gerildiği aralığı ayarlamak üzere görselleştirme parametresi max kullanılabilir. max görselleştirme parametresinin, her bant için maksimum değerlere karşılık gelen bir değer listesi aldığını unutmayın:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {
  bands: ['loss', 'treecover2000', 'gain'],
  max: [1, 255, 1]
}, 'forest cover, loss, gain');

Sonuç, Şekil 6'ya benzer şekilde görünmelidir.

Şekil 6. ABD'deki orman kaybı (kırmızı), 2000 yılındaki orman örtüsü (yeşil) ve orman kazanımı (mavi).

Bu durumda, orman olan yerler yeşil, orman kaybı olan yerler kırmızı, orman kazanımı olan yerler mavi, hem kazanım hem de kayıp olan yerler ise magenta renkte gösterilir. Ancak daha yakından bakıldığında bu durumun pek de doğru olmadığı anlaşılıyor. Kayıp kırmızı yerine turuncu renkle işaretleniyor. Bunun nedeni, parlak kırmızı piksellerin alttaki yeşil piksellerle karışarak turuncu pikseller oluşturmasıdır. Benzer şekilde, orman, kayıp ve kazanç olan pikseller pembe renktedir (yeşil, parlak kırmızı ve parlak mavi kombinasyonu). Açıklama için Şekil 7'ye bakın.

Şekil 7. ABD'nin Kuzeybatı Pasifik bölgesindeki orman kaybı (kırmızı), 2000 yılındaki orman örtüsü (yeşil) ve orman kazanımı (mavi).

Eğitimin başında sözü verilen resmi elde etmek için orman, kayıp, kazanç ve hem kayıp hem de kazanç için ayrı ayrı resimler oluşturabilirsiniz. Bu resimlerin her birini, haritaya en iyi görüntüleme sırasına göre ekleyin.

Paletler

Her resmi farklı bir renkte göstermek için tek bantlı resimlerde palette parametresini kullanabilirsiniz.Map.addLayer() Paletler, resmin gösterileceği renk şemasını ayarlamanıza olanak tanır (paletler hakkında daha fazla bilgi edinin). Earth Engine API eğitiminde, paletlerdeki renklerin min ve max değerlerine doğrusal olarak genişletildiği açıklanmıştı.

Örneğin, orman alanının resmini göstermek için yeşil palet kullanmak istiyorsanız şunları kullanabilirsiniz:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {
  bands: ['treecover2000'],
  palette: ['000000', '00FF00']
}, 'forest cover palette');

Sonuç, Şekil 8'e benzer şekilde görünmelidir.

Şekil 8. Kuzey Amerika'daki 2000 yılı orman örtüsü.

Yakınlaştırma, görüntülerin çözünürlüğü hakkında daha iyi bir fikir verir. Şekil 9'da Paraguay'daki Mariscal Estigarribia'nın çevresindeki bir alan gösterilmektedir.

Şekil 9. Paraguay'daki Mariscal Estigarribia çevresinde 2000 yılındaki ağaç örtüsü.

Şekil 3'te gösterilen resim biraz karanlık. Sorun, treecover2000 bandının bayt veri türüne ([0, 255]) sahip olmasıdır. Ancak değerler aslında yüzde ([0, 100]) cinsindendir. Resmi daha parlak hale getirmek için min ve/veya max parametrelerini buna göre ayarlayabilirsiniz. Palet daha sonra bu uç noktalar arasında gerilir.

Kod Düzenleyici (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014, {
  bands: ['treecover2000'],
  palette: ['000000', '00FF00'],
  max: 100
}, 'forest cover percent');

Sonuç, Şekil 9'daki gibi görünmelidir. Bu örnekte yalnızca max değerinin ayarlandığını unutmayın. min varsayılan olarak sıfırdır.

Şekil 9. Paraguay'daki Mariscal Estigarribia çevresinde 2000 yılındaki orman örtüsü, [0, 100] aralığına genişletilmiş.

Maskeleme

Şimdiye kadar gösterilen tüm resimlerde, verilerin sıfır olduğu büyük siyah alanlar vardı. Örneğin, okyanusta ağaç yoktur. Bu alanları şeffaf hale getirmek için değerlerini maskeleyebilirsiniz. Earth Engine'deki her pikselin hem değeri hem de maskesi vardır. Resim, maskeyle belirlenen şeffaflık ayarıyla oluşturulur. Sıfır değeri tamamen şeffaf, bir değeri ise tamamen opaktır.

Bir resmi kendisiyle maskeleyebilirsiniz. Örneğin, treecover2000 bandını kendisiyle maskelerseniz orman örtüsünün sıfır olduğu tüm alanlar şeffaf olur:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

Map.addLayer(gfc2014.mask(gfc2014), {
  bands: ['treecover2000'],
  palette: ['000000', '00FF00'],
  max: 100
}, 'forest cover masked');

Sonuç, Şekil 10'daki gibi görünmelidir.

Şekil 10. 2000 yılındaki ağaç örtüsü, uzatılmış ve maskelenmiş.

Örnek

Hansen verilerinin, eğitimin başındaki gibi bir görselleştirme oluşturmak neredeyse imkansızdır. Bu örnekte, her şeyi tek bir küçük farkla bir araya getiriyoruz. bands parametresini Map.addLayer çağrısında belirtmek yerine, select() kullanarak yeni resimler oluşturuyoruz:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

var treeCover = gfc2014.select(['treecover2000']);
var lossImage = gfc2014.select(['loss']);
var gainImage = gfc2014.select(['gain']);

// Add the tree cover layer in green.
Map.addLayer(treeCover.updateMask(treeCover),
    {palette: ['000000', '00FF00'], max: 100}, 'Forest Cover');

// Add the loss layer in red.
Map.addLayer(lossImage.updateMask(lossImage),
            {palette: ['FF0000']}, 'Loss');

// Add the gain layer in blue.
Map.addLayer(gainImage.updateMask(gainImage),
            {palette: ['0000FF']}, 'Gain');

Sonuç, Şekil 11'e benzer şekilde görünmelidir.

Şekil 11. Orman kaybı (kırmızı), 2000 yılındaki orman örtüsü (yeşil) ve orman kazanımı (mavi).

Üç addLayer() arama olduğunu gözlemleyin. Her addLayer() çağrısı haritaya bir katman ekler. Farenizi haritanın sağ üst kısmındaki Katmanlar düğmesinin üzerine getirdiğinizde bu katmanlar gösterilir. Her katman, yanındaki onay kutusu kullanılarak kapatılabilir veya açılabilir. Katmanın opaklığı, katman adının yanındaki kaydırma çubuğuyla değiştirilebilir.

Eğitimin başında gösterilen resmi neredeyse oluşturabiliyoruz. Ancak, hem kayıp hem de kazanç olan pikselleri gösteren katman eksik. Bu değerin eksik olmasının nedeni, hangi piksellerin hem kayıp hem de kazanç gösterdiğini hesaplayabilmemiz için görüntü bantlarında bazı hesaplamaların nasıl yapılacağını bilmemiz gerektiğidir. Bu, sonraki bölümün konusudur.