Mangrove

Ang Global Mangrove Watch nga plataporma naghatag og access sa pinakakompleto ug pinakabag-o nga mapa sa mangrove nga gidak-on sa tibuok kalibutan nga sukod. Ang pamaagi nga gigamit sa paghimo niini nga mapa gikan sa remote sensing data gisumada sa ubos. Para sa kompleto nga deskripsyon tan-awa Bunting et al. 2018.

Mangrove nga kahoy sa Orpheus Island, Australia. Kredito: Matt Curnock/Ocean Image Bank

Pagpangita sa mga bakhaw

Sa pagmapa sa bakhaw, ang unang lakang mao ang pagpuntirya lamang sa mga dapit diin mahimong mahitabo ang bakhaw. Gamit ang mga kinaiya sa pinuy-anan sa bakhaw, kadaghanan sa dili baybayon ug dili tropikal nga mga lugar mahimong tangtangon. Ang kombinasyon sa mga pamaagi gigamit:

1. Base sa kasamtangan nga mga mangrove maps, ipunting ang mga lugar diin gilauman nga adunay mga mangrove
2. Gamit ang datos sa elevation sa Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) sa NASA, dili iapil ang mga lugar sa ibabaw sa ubos nga mga dapit sa baybayon aron makamugna og bakhaw nga puy-anan nga layer
3. Gamit ang maskara sa tubig sa baybayon, dili iapil ang uga nga mga lugar.

Pagkuha ug Remote Sensing Images

Kung na-frame na ang lugar sa interes, ang team nakakuha og mga remote sensing nga mga imahe gikan sa duha ka lainlaing sensor: optical satellite nga mga imahe gikan sa Landsat 5 / Landsat 7 ug radar satellite nga mga imahe gikan sa ALOS PALSAR Radar. Tungod sa tabon sa panganod, mga kalainan sa mga tanum sumala sa mga panahon ug uban pang natural nga mga pagbag-o, daghang mga imahe nga nakuha sa lainlaing mga panahon tali sa 2009 ug 2011 gigamit alang sa parehas nga lugar, pagtul-id, pagpuno sa mga kal-ang ug pagpuno sa usag usa.

Ang hulagway sa mga delta sa Gabon gihulagway gamit ang lain-laing mga kombinasyon sa banda sa Landsat ug ALOS PALSAR nga mga banda. Kini nga mga kombinasyon sa kolor gigamit sa pag-ila sa mga lugar nga gibahaan ug mga bakhaw. Tinubdan: Aldous et al. 2021

Pagproseso sa mga Imahe

Sa higayon nga mapili, ang mga hulagway andam na nga iproseso ug ang mga datos sa pagbansay mamugna. Para sa Global Mangrove Watch mangrove extent nga mapa, 128 ka milyon nga mga sample ang gigamit isip datos sa pagbansay.

Pagklasipikar sa Imahen

Sa diha nga ang mga datos sa pagbansay namugna, ang klasipikasyon sa imahe gihimo. Sa kaso sa mangrove extent nga mga mapa, ang klasipikasyon gibase sa radar ug optical data ug ang matag pixel gihatagan ug attribution sa usa ka mangrove o dili mangrove nga klase.

validation

Ang resulta nga mapa sa gidak-on sa bakhaw gisusi kung adunay mga sayup, usa ka proseso sa pag-validate nga nagtandi sa klasipikasyon sa nahibal-an nga mga lugar nga adunay presensya o wala ang mga bakhaw, nga kasagaran lahi sa datos sa pagbansay.

Paghimo sa Tuig nga mga Update sa Mangrove Extent

Aron makahimo ug bag-ong mapa sa mangrove extent kada tuig, ang Global Mangrove Watch team naghimo ug proseso nga nag-ila sa mga kausaban batok sa 2010 mangrove extent nga mapa. Kining mapa-to-image change detection nga pamaagi gigamit tungod kay panagsa ra adunay igo nga imagery nga magamit matag tuig aron makahimo og bag-ong mapa ug pinaagi sa pagkunhod sa gidaghanon sa pagproseso sa datos ang team makamugna og mas paspas nga mga produkto nga adunay mas ubos nga computational input.