Mangrove

Imej satelit perkampungan Nukuni di Ono-i-Lau, Fiji. Ono-i-Lau ialah sekumpulan pulau dalam sistem terumbu penghalang di kepulauan Fiji di Kepulauan Lau. Foto © Planet Labs Inc.

Platform Global Mangrove Watch memberikan akses kepada peta kawasan bakau yang paling lengkap dan terkini pada skala global. Metodologi yang digunakan untuk mencipta peta ini daripada data penderiaan jauh diringkaskan di bawah. Untuk penerangan penuh lihat Bunting et al. 2018.

Bakau Australia Matt Curnock Ocean Image Bank

Pokok bakau di Pulau Orpheus, Australia. Kredit: Matt Curnock/Ocean Image Bank

Mencari Hutan Bakau

Untuk memetakan hutan bakau, langkah pertama adalah dengan menyasarkan hanya kawasan di mana bakau boleh berlaku. Menggunakan ciri-ciri habitat bakau, kebanyakan kawasan bukan pantai dan bukan tropika boleh dibuang. Gabungan kaedah digunakan:

  1. Berdasarkan peta bakau sedia ada, sasarkan kawasan di mana bakau dijangka wujud
  2. Menggunakan data ketinggian Misi Topografi Radar Ulang-alik NASA (SRTM), kecualikan kawasan di atas zon pantai rendah untuk mencipta lapisan habitat bakau
  3. Menggunakan topeng air pantai, kecualikan kawasan tanah kering.

Dapatkan Imej Penderiaan Jauh

Setelah kawasan yang diminati telah dirangka, pasukan memperoleh imej penderiaan jauh daripada dua penderia berbeza: imej satelit optik daripada Landsat 5 / Landsat 7 dan imej satelit radar daripada Radar ALOS PALSAR. Disebabkan oleh litupan awan, perbezaan tumbuh-tumbuhan mengikut musim dan perubahan semula jadi yang lain, berbilang imej yang diambil pada masa berbeza antara 2009 dan 2011 digunakan untuk kawasan yang sama, membetulkan, mengisi jurang dan saling melengkapi.

Delta di Gabon Landsat

Imej delta di Gabon digambarkan menggunakan gabungan jalur berbeza bagi jalur Landsat dan ALOS PALSAR. Kombinasi warna ini digunakan untuk mengenal pasti kawasan yang ditenggelami air dan hutan bakau. Sumber: Aldous et al. 2021

Memproses Imej

Setelah dipilih, imej sedia untuk diproses dan data latihan dijana. Untuk peta keluasan bakau Global Mangrove Watch, 128 juta sampel telah digunakan sebagai data latihan.

Pengelasan Imej

Setelah data latihan dijana, klasifikasi imej dijalankan. Dalam kes peta keluasan bakau, pengelasan adalah berdasarkan kedua-dua radar dan data optik dan setiap piksel diberi atribusi sama ada kelas bakau atau bukan bakau.

Pengesahan

Peta keluasan bakau yang terhasil disemak untuk kesilapan, proses pengesahan yang membandingkan klasifikasi dengan kawasan yang diketahui ada atau tiada bakau, yang biasanya berbeza daripada data latihan.

Mencipta Kemas Kini Tahunan Keluasan Bakau

Untuk mencipta peta baharu keluasan bakau setiap tahun, pasukan Global Mangrove Watch telah mencipta satu proses yang mengenal pasti perubahan terhadap peta keluasan bakau 2010. Kaedah pengesanan perubahan peta ke imej ini digunakan kerana jarang terdapat imejan yang mencukupi setiap tahun untuk membuat peta baharu dan dengan mengurangkan jumlah pemprosesan data, pasukan boleh menjana produk yang lebih pantas dengan input pengiraan yang jauh lebih rendah.

Translate »