Форумы GIS-Lab.info

Наталья, давайте для простоты и "незасорения темы" - пишите в skype gimranov_t

gimran писал(а):Наталья, давайте для простоты и "незасорения темы" - пишите в skype gimranov_t

Спасибо!

По данной работе: - если идеи по включению в качестве иллюстраций примеров отсюда в статьи nadiopt по применению старых Ландсатов для оценки динамики лесовосстановления всё еще интересны, я готова доработать сам анализ. Мне это будет очень полезно и интересно, так как смотивирует сделать его лучше и так больше узнать.

Но пока для себя остановилась на достигнутом, поскольку надо оформлять работу и ее сдавать.


Не засоряя тему, а ее подытоживая. Какие результаты + нерешенные проблемы в рамках поставленной в 1-м посте задач.

1.По всем снимкам: 1972 (Landsat1), 1984 (Landsat3), 2003 (Landsat7) и 2014(Landsat8) можно вычислить NDVI. И затем найти Дельту(D) = NDVI (более позднего года) - NDVI (более раннего года).
Как я думаю, если D>0 - это говорит о том, что растительность стала мощнее и лучше. если D<0 - наоборот, деградировала. Всё в пределах тех участков, для которых с 1972 года не было никакого антропогена, т.е. пашня и разреженная растительность постепенно зарастала лесом.

Встреченные сложности: в ENVI 4.8-5.0 не смогла провести атмосферную коррекцию для снимков Landsat1 (MSS) и Landsat8(OLI), поскольку метрики сенсоров там не заложены, а мои попытки вписать их данные - не дали положительных результатов (NDVI посчитался неправильно). В будущем надеюсь разобраться с атм. коррекцией и метриками этих сенсоров лучше и научиться проводить ее уже для всех типов снимков.

Но карта сравнения NDVI за 1984 и 2003 (сами карты NDVI и карта Дельты) показало, что в целом качество растительного покрова улучшилось. Атмосферна коррекция перед расчетом NDVI проводилась в ENVI методом QUAC. Никакая другая радиометрическая коррекция не проводилась.


2. По всем снимкам можно построить композиты, сравнение которых также выявляет положительную динамику лесного покрова. Сами композиты взяты из статьи ГИС-лаб, в других источниках не искала.

Сложности: в интерпретации результатов (получается сказать что-то очень примерно, мало опыта)
Для возможности выявить изменение качества растительного покрова, отделения леса от разреженных участков и пашни выбрала три композита (по TM):
4,3,2 ,
7,4,2,
5,4,3.

Из них для первого композита можно провести анализ для всех четырех сенсоров (для MSS: 6\7 , 5, 4 ), а второй и третий можно провести только для TM, ETM+ и OLI


3. По всем снимкам предлагаю в проекте провести Supervised Classification, выделив и затем сравнив на снимках разных лет 2 класса: 1) пашня + разреженная растительность и 2) хороший густой лес

Сомнения насчет снимка 1972г, даст ли Landsat1 такую возможность.

Но главное пока препятствие - в отсутствии пока архивных материалов (карт использования земель в те годы), которые помогли бы уменьшить ошибку такой классификации за снимки старых годов.
Думаю, что такие карты достать будет можно. Но сейчас их нет и, потому, практически я это не проводила, только изложила в виде идеи и методики.

Земли, занятые лесом или пашней 60 лет назад можно легко отделить в поле по почве и возрасту деревьев. А если вы точно не знаете, где был лес, а где пашня - все ваши эксперимента со снимками ни к чему.

manisha писал(а):Земли, занятые лесом или пашней 60 лет назад можно легко отделить в поле по почве и возрасту деревьев. А если вы точно не знаете, где был лес, а где пашня - все ваши эксперимента со снимками ни к чему.

У меня надежда на карты использования земель за те года. Думаю, их можно будет найти, но пока не получилось. Через них получится найти участки чистой пашни абсолютно точно.

По возрасту деревьев - не получится. Я была в том месте, потому и прониклась идеей именно такого проекта, - мне сказали, что, мол, ВСЯ эта территория была пашней 60 лет назад. А сейчас там - высокий хороший лес, из самых ярких представителей - высоченные араукарии, дающие обильный подрост.
Это горная Mata Atlãntica (1800 м).

И в работе (пропосл для проекта, который может пойти в дело) - я обо всем этом говорю, также скажу, что смогу лично помогать, если найдутся мастер-phD студенты, которые будут разрабатывать эту тему. Или просто сделать самой эту работу в рамках нашей лаборатории и опубликовать статью.


Но сейчас по проведенному анализу NDVI (сравнение 1984 и 2003) выявляется положительная динамика восстановления растительности (как минимум, так я объясняю результаты полученных по Ландсатам карт).
Интерпретация композитов - говорит о том же, но там совсем смутно, поскольку ориентируешься только на цвет, нельзя выразить в числах.
Другие способы (если таковые есть) - пока не знаю и не пробовала.


А по химическому составу почв - идея интересная, но явно не на поверхности лежащая по деталям реализации. Не знаю, то есть, как это можно сделать, даже примерно.

Вот сделанный анализ NDVI : за 1984, за 2003 и дельта (NDVI 2003 - NDVI 1984).
В третьей карты (дельты) значения в основном больше нуля, что говорит, как я думаю, именно о процессе сгущения и улучшения растительного покрова

Детали размещаю здесь с целью - записать для себя (часто потом приходиться возвращаться и вспоминать конкретные шаги). Но и, главным образом, конечно, с надеждой услышать какое-то мнение от специалистов.

Потому как сама же учусь, нет в рабочем доступе людей, которых бы я знала и к которым могла бы обратиться с мелкими вопросами по деталям техник и интерпретации результатов, кому можно было показать и посоветоваться. Точнее людей то, может быть, и можно было найти, но нет простого механизма такого общения, то есть - опять же только Интернет.

Natalia Novoselova писал(а):выявляется положительная динамика восстановления растительности

вся ваша "положительная динамика" может быть результатом элементарного изменения влажности между снимками. Найдите человека, который хоть что-то понимает в дистанционном зондировании и растительности, пусть он вам две карты сделает по снимкам ...

gamm писал(а):

Natalia Novoselova писал(а):выявляется положительная динамика восстановления растительности

вся ваша "положительная динамика" может быть результатом элементарного изменения влажности между снимками. Найдите человека, который хоть что-то понимает в дистанционном зондировании и растительности, пусть он вам две карты сделает по снимкам ...

Таких специалистов здесь, кто гипотетически мог бы посмотреть, я лично не знаю, надо долго искать. Конечно, с минимальным шансом привлечь к какой-то работе, даже помощи. В Unicamp сильная база в ДЗЗ в области геологии, а не экологии.
Но момент с влажностью - понятен. Такое может быть, учитывая что снимок 2003 - февраль (конец сезона дождей), а 1984 - август (сухой период).
То есть при более глубоком анализе (если будет продолжение проекта) лучше брать за одинаковые сезоны.

Natalia Novoselova писал(а):То есть при более глубоком анализе (если будет продолжение проекта) лучше брать за одинаковые сезоны.

для более глубокого анализа нужно разбираться в предмете, иначе можно сделать неверные выводы ...

И всё же - последний шаг, который я пока сделала по данной задаче.

Из подборки цветных композитов данных в статье ГИС-Лаб (предполагаю, что даны не единственные их варианты и можно подбирать или искать в литературе другие комбинации) – для оценки процесса восстановления леса (т.е. отделения участков густого леса от участков «пашня и разреженная растительность», самым эффективным мне показался композит 7,4,2 (для TM, ETM+)
«Здоровая растительность выглядит ярко зеленой, травянистые сообщества – зелеными, ярко розовые участки детектируют открытую почву, коричневые и оранжевые тона характерны для разреженной растительности. Сухостойная растительность выглядит оранжевой, вода- голубой. Песок, почва и минералы могут быть представлены очень большим числом цветов и оттенков»
Как мне кажется, из данной авторами статьи интерпретации цветов, результаты для данной территории можно объяснить именно как процесс успешного восстановления леса. Поскольку участки коричневых оттенков на снимке 1984 года (разреженная растительность) заменились на участки зеленого разных оттенков, в том числе и ярко-зеленых (лес). А как вы считаете? Вот картинки:

Natalia Novoselova писал(а):А как вы считаете?

я считаю, что нужно брать одинаковые сезоны (одинаковую фенологию - я не очень понимаю, что там за сезонность, и какая там растительность - а то вылезет зеленая волна или еще чего), и лучше одинаковый сенсор, тем более что Ландсат5 чуть ли не до этого года снимки делал ...

gamm писал(а):

Natalia Novoselova писал(а):А как вы считаете?

я считаю, что нужно брать одинаковые сезоны (одинаковую фенологию - я не очень понимаю, что там за сезонность, и какая там растительность), и лучше одинаковый сенсор, тем более что Ландсат5 чуть ли не до этого года снимки делал ...

По сенсорам. Изначальная задача была сделать максимально возможный охват. То есть сравнить ситуацию 1972 года (Landsat1) с ситуацией 2014 г (Landsat8). То есть все равно брать разные сенсоры.

Но, из-за встреченных сложностей - пока я не научилась проводить атмосферную коррекцию для снимков Landsat1 и Landsat8 в ENVI, поскольку метрики сенсоров MSS и OLI в модуле атм. коррекции (использовала QUAC) не заложены. Сенсор OLI, вероятно, появляется с SP3 в ENVI5.0 (но у меня его нет), а откуда брать MSS вообще не ясно.
То есть для меня теперь это отдельная задача - научиться проводить атм. коррекцию по этим сенсорам. Или - найти как правильно самой задавать их параметры софту (не обязательно, конечно, в ENVI)

Потому, сейчас задача просто редуцировалась до сравнения снимков за 1984 год и 2003. Не стала уж брать один сенсор, так как хотелось провести в таком качестве. Но ваша идея понятна.


По растительности тропиков специальных работ в плане ДЗЗ пока не изучала, предполагаю, что там есть своя специфика. Сезонность - на прямую может выходить на "увлажненность поверхности" - почв и растительности. Не думала, правда, что этот параметр может вносить различия в анализ..
А что - может?

А так, здесь всего 2 сезона - в сезон дождей выпадает очень много осадков, а в сухой сезон их почти нет. По температуре различия не столь значительны (и они больше ночью, днем температуры и в сухой сезон зимы могут быть высокими).

Решила опробовать еще один способ разделения Леса от Пашни - Band Rations. По материалам James W. Quinn (источник статьи ГИС-Лаба)

Но, как мне кажется, такой способ не дает много больше, чем цветные композиты.
Выбрала два предложенных отношения, которые могут показать forest и croplands
Band3/Band2:

TM3/TM2: This ratio has separated forests and croplands. Because band 3 (0.63-0.69m m) is the red chlorophyll absorption band of healthy green vegetation and band 2 (0.52-0.69m m) is the reflectance band from leaf surfaces. This ratio can be useful to discriminate broad classes of vegetation. Croplands have appeared as lighter (brighter) tone and forests appeared as dark tone.

И вот результат. Не знаю, насколько, правда, получен правильно. Почему-то Band rations в Envi посчитался с ошибкой, когда использовала каналы, прошедшие через атм коррекцию QUAC (выдалось что-то явно ошибочное). Потому, делала с каналами БЕЗ коррекции.
Не знаю, можно ли считать всё светлое - пашней, а все темное - лесом??
Но, как бы то ни было, явно видно меньше, чем на цветном композите.

Есть ли иные перспективы у этого метода?

ох сколько косяков тут
1) фенология и всякая бодяга с глобальным потеплением. по приведенным картинкам я не берусь судить, идет ли лесовосстановление
2) NDVI. Растущая жирная травянистая растительность может дать чуть ли не такие же значения, как джунгли
по-моему, без поля и архивных данных ничего не выйдет. абсолютных градаций по индексам еще никто не вывел
кидайте помидоры