紅樹林
Global Mangrove Watch 平台可讓您訪問全球範圍內最完整和最新的紅樹林範圍地圖。 用於從遙感數據創建此地圖的方法總結如下。 有關完整說明，請參見 彩旗等。 2018.
澳大利亞俄耳甫斯島上的紅樹林。 圖片來源：Matt Curnock/Ocean Image Bank
尋找紅樹林
要繪製紅樹林地圖，第一步是僅針對可能出現紅樹林的區域。 利用紅樹林棲息地的特點，可以去除大部分非沿海和非熱帶地區。 使用了多種方法：
- 根據現有的紅樹林地圖，定位預計存在紅樹林的區域
- 使用 NASA 航天飛機雷達地形任務 (SRTM) 高程數據，排除低窪沿海地區以上的區域以創建紅樹林棲息地層
- 使用沿海水面具，排除旱地地區。
獲取遙感圖像
確定感興趣區域後，該團隊會從兩個不同的傳感器獲取遙感圖像：Landsat 5 / Landsat 7 的光學衛星圖像和 ALOS PALSAR Radar 的雷達衛星圖像。 由於雲量、四季植被差異等自然變化，2009年至2011年不同時間拍攝的多幅圖像用於同一區域，補正、補缺、相得益彰。
使用 Landsat 和 ALOS PALSAR 波段的不同波段組合可視化的加蓬三角洲圖像。 這些顏色組合用於識別淹沒區域和紅樹林。 資料來源：Aldous 等人。 2021
處理圖像
選擇後，即可處理圖像並生成訓練數據。 對於 Global Mangrove Watch 紅樹林範圍圖，使用了 128 億個樣本作為訓練數據。
影像分類
一旦生成訓練數據，就進行圖像分類。 在紅樹林範圍地圖的情況下，分類是基於雷達和光學數據，並且每個像素都被賦予紅樹林或非紅樹林類別的屬性。
驗證
檢查生成的紅樹林範圍地圖是否存在錯誤，這是一個驗證過程，將分類與紅樹林存在或不存在的已知區域進行比較，這些區域通常與訓練數據不同。
創建紅樹林範圍的年度更新
為了每年創建新的紅樹林範圍地圖，全球紅樹林觀察團隊創建了一個流程，根據 2010 年紅樹林範圍地圖確定變化。 之所以使用這種地圖到圖像的變化檢測方法，是因為每年很少有足夠的圖像可以用來製作新地圖，並且通過減少數據處理量，團隊可以以更少的計算輸入生成更快的產品。