Mangroves
Jukwaa la Global Mangrove Watch linatoa ufikiaji wa ramani kamili na iliyosasishwa zaidi ya kiwango cha mikoko katika kiwango cha kimataifa. Mbinu iliyotumiwa kuunda ramani hii kutoka kwa data ya kutambua kwa mbali imefupishwa hapa chini. Kwa maelezo kamili tazama Bunting et al. 2018.
Mti wa mikoko kwenye Kisiwa cha Orpheus, Australia. Credit: Matt Curnock/Ocean Image Bank
Kutafuta Mikoko
Kupanga ramani ya mikoko, hatua ya kwanza ni kulenga tu maeneo ambayo mikoko inaweza kutokea. Kwa kutumia sifa za makazi ya mikoko, maeneo mengi yasiyo ya pwani na yasiyo ya kitropiki yanaweza kuondolewa. Mchanganyiko wa mbinu hutumiwa:
- Kwa kuzingatia ramani zilizopo za mikoko, lenga maeneo ambayo mikoko inatarajiwa kuwepo
- Kwa kutumia data ya mwinuko ya Misheni ya NASA ya Rada (SRTM), tenga maeneo yaliyo juu ya maeneo ya pwani ya tambarare ili kuunda safu ya makazi ya mikoko.
- Kutumia mask ya maji ya pwani, tenga maeneo ya nchi kavu.
Pata Picha za Kuhisi kwa Mbali
Mara eneo la kuvutia linapokuwa limeandaliwa, timu hupata picha za kutambua kwa mbali kutoka kwa vitambuzi viwili tofauti: picha za satelaiti za macho kutoka Landsat 5 / Landsat 7 na picha za satelaiti ya rada kutoka kwa ALOS PALSAR Rada. Kutokana na ufunikaji wa wingu, tofauti za mimea kulingana na misimu na mabadiliko mengine ya asili, picha nyingi zilizopigwa kwa nyakati tofauti kati ya 2009 na 2011 hutumiwa kwa eneo moja, kurekebisha, kujaza mapengo na kukamilishana.
Picha ya deltas nchini Gabon ilionekana kwa kutumia michanganyiko tofauti ya bendi ya bendi za Landsat na ALOS PALSAR. Michanganyiko hii ya rangi ilitumiwa kutambua maeneo yaliyofurika na mikoko. Chanzo: Aldous et al. 2021
Inachakata Picha
Baada ya kuchaguliwa, picha ziko tayari kuchakatwa na data ya mafunzo kutolewa. Kwa ramani ya kiwango cha mikoko ya Global Mangrove Watch, sampuli milioni 128 zilitumika kama data ya mafunzo.
Uainishaji wa Picha
Mara tu data ya mafunzo inapotolewa, uainishaji wa picha unafanywa. Kwa upande wa ramani za kiwango cha mikoko, uainishaji unategemea data ya rada na macho na kila pikseli inapewa sifa ya aina ya mikoko au isiyo ya mikoko.
Uthibitishaji
Ramani inayotokana ya kiwango cha mikoko inakaguliwa ili kubaini makosa, mchakato wa uthibitishaji unaolinganisha uainishaji na maeneo yanayojulikana ya kuwepo au kutokuwepo kwa mikoko, ambayo kwa kawaida ni tofauti na data ya mafunzo.
Kuunda Usasisho wa Kila Mwaka wa Kiwango cha Mikoko
Ili kuunda ramani mpya ya kiwango cha mikoko kila mwaka, timu ya Global Mikoko Watch imeunda mchakato unaobainisha mabadiliko dhidi ya ramani ya kiwango cha mikoko ya 2010. Mbinu hii ya kugundua mabadiliko ya ramani-kwa-picha inatumika kwa sababu ni nadra sana kupata picha za kutosha kila mwaka kutengeneza ramani mpya na kwa kupunguza kiasi cha kuchakata data, timu inaweza kuzalisha bidhaa kwa haraka zaidi na ingizo la chini zaidi la hesabu.