Проект содержит карту изображений района Западных Каскадных гор в штате Орегон.

На панели Содержание перечислены слои проекта. Слой WestCascade.crf содержит временной ряд из 78 спутниковых изображений типа Landsat Analysis Ready Imagery (ARD), полученных в период с 1984 по 2020 год в районе Западных Каскад в Орегоне, США. Каждое изображение представлено в виде многоканального растра, который содержит синий, зеленый, красный, инфракрасный и коротковолновый инфракрасный спектральные каналы. Все изображения были получены летом, поэтому на деревьях есть листья, и они находятся на схожей стадии роста, что важно для обеспечения требований алгоритма LandTrendr, который вы будете использовать в этом руководстве. Кроме того, были включены только изображения с облачным покровом менее 10 процентов. Все эти растры собраны в один многомерный растр, сохраненный в формате CRF.

Затем вы просмотрите 78 изображений, включенных в файл WestCascade.crf, и узнаете, когда было получено каждое из них.

Если выбран многомерный набор данных, вкладка Многомерный появляется на ленте. Вкладка содержит инструменты для работы с многомерными растрами.

Карта обновляется для показа изображения, сделанного 19 июля 1984 года. Во временном ряду изображений WestCascade.crf каждое изображение можно назвать временным срезом. Изображение, которое вы только что показали, является вторым временным срезом в ряду.

На панели Содержание в легенде слоя отображаются спектральные каналы, использованные для показа изображения.

Изображение отображается с использованием комбинации каналов естественных цветов, где канал 1 — синий, канал 2 — зеленый, а канал 3 — красный. Эта комбинация каналов приблизительно соответствует тому, как ландшафт виден человеческому глазу. Изображение также содержит инфракрасный канал (канал 4) и два коротковолновых инфракрасных канала (канал 5 и канал 6). Эти каналы будут использоваться позднее, хотя в настоящее время они не отображаются.

На изображении в основном видны лесные массивы (зеленые), но в центре изображения также есть участки, на которых деревья были вырублены (бежевые).

Вы также можете анимировать временные ряды, чтобы увидеть все изображения подряд.

Временной ряд воспроизводится в виде анимации, при этом новое изображение отображается каждые несколько секунд. Лес иногда значительно меняется от снимка к снимку, а иногда меняется лишь немного.

Затем вы просмотрите свойства слоя.

Откроется окно Свойства слоя.

Значение Количество указывает на то, что набор данных содержит 78 временных срезов. Значение пиксела SR соответствует отражательной способности поверхности. Диапазон временного Экстента — с 1984-07-03 по 2020-08-23.

В итоге слой WestCascade.crf содержит 78 мультиспектральных изображений. Каждое изображение содержит 6 спектральных каналов. То есть всего набор данных содержит 468 растров. На следующем изображении показана структура многомерного растра:

Появится окно NBR. Индекс NBR объединяет ближний инфракрасный и коротковолновый каналы с помощью математической формулы. В вашем слое эти каналы соответствуют 4 и 6 каналам, соответственно.

На карту добавляется слой с именем NBR_WestCascade.crf. Этот слой по-прежнему является многомерным растром, но он содержит только один канал растра NBR на временной срез.

По умолчанию слой отображается с помощью черно-белой растяжки. Вы измените символы, чтобы подчеркнуть различия между здоровой и поврежденной растительностью (отсутствием здоровой растительности).

На карте символы обновляются. Самые большие значения пикселов NBR отображают здоровый лес и теперь показаны зеленым цветом. Самые низкие значения пикселов NBR отображают нарушенные участки и отображаются фиолетовым. Пикселы NBR со средними значениями представлены белым или светло-зеленым цветами.

Новый слой тоже является временным рядом.

Карта обновляется, отобразив космический снимок за эту дату, которая обозначается так же.

Появится пустой вид диаграммы и панель Свойства диаграммы.

Для удобства точка диаграммы отмечена в слое Pixel_location.

На карте появится зеленая точка. Вы перейдете к ее местоположению с помощью закладки.

Карта переместится к пикселу, отмеченному данной точкой. Вы отобразите диаграмму для этого пиксела.

На карту добавится ​​серая точка. На панели Свойства диаграммы в список местоположений пикселов добавляется строка. Прежде чем создать диаграмму для этого местоположения пикселов, вы выберете несколько опций стиля.

В панели диаграммы появится диаграмма.

Синие точки отображают значения пикселов для 78 временных срезов. Оранжевая линия — это аппроксимирующая кривая, рассчитанная с использованием алгоритма LandTrendr, которая показывает общие тенденции изменений.

Всплывающее окно, отображающее год временного среза и его значение NBR.

Оранжевая кривая подгонки состоит из нескольких сегментов, каждый из которых соответствует важному этапу в истории пиксела. В легенде диаграммы показывается время начала и окончания каждого сегмента кривой подгонки.

В настоящий момент есть пять линейных сегментов. Возможно, это не оптимальное количество сегментов для понимания данных. Вы измените число сегментов кривой подгонки. Нахождение оптимального количества сегментов может быть достигнуто методом проб и ошибок и будет зависеть от вашего набора данных.

Диаграмма обновлена ​​и теперь содержит только четыре сегмента:

• Первый сегмент с высокими значениями NBR указывает на стабильный зрелый лес.
• На втором участке наблюдается сильное повреждение леса. Площадь здорового леса быстро сократилась до нуля, вероятно, из-за вырубки леса на этой территории.
• Третий сегмент показывает кривую быстрого восстановления, поскольку саженцы деревьев были посажены и относительно быстро выросли.
• В четвертом сегменте восстановление продолжается, но медленнее, поскольку здесь молодые деревья развиваются до полной зрелости.

Во всплывающем окне отображается модель подгонки для данного сегмента. Подбор модели представлен ​​формулой в формате ax + b, где a — это уклон, а b — точка пересечения. Также показано значение RMSE (среднеквадратическая ошибка).

Чтобы лучше понять изменения в интересующей вас области, вы изучите соответствующие растровые изображения.

Легенда отключится, раскрывая диаграмму.

Карта обновится, отобразив изображение для выбранного вами временного среза.

На карте вы видите следующие четыре временных среза:

Эти временные срезы иллюстрируют изменения в этом местоположении пиксела: от зрелого леса к участку вырубки, затем к молодым деревьям и снова к зрелому лесу.

Вы вернетесь к полному экстенту данных.

Проект сохранен.

Откроется панель Геообработка c инструментом.

Остальные параметры оставьте по умолчанию.

Запустится обработка. По завершении в панели Содержание появится выходной растр, и его первый канал отобразится на карте.

Слой WestCascade_change_analysis.crf — это многомерный растр, состоящий из 34 временных срезов, то есть примерно по одному в год (за пару лет данных не было). Каждый временной срез представляет собой многоканальный растр, в котором каналы хранят информацию о подогнанной модели LandTrendr. Вы изучите и покажете эти каналы растра.

Появится панель Символы.

Если формула ax + b представляет подогнанную модель для одного сегмента подогнанной кривой, применяется следующее:

• В канале Slope хранится значение a, которое описывает направление изменения, такое как увеличение или уменьшение.
• Канал Intercept хранит значение b.
• Канал Fitted_Value хранит значение, интерполированное из модели подгонки для заданного времени. В этом наборе данных это приблизительное значение входного значения NBR для каждого временного среза.
• Канал RMSE хранит среднеквадратичную ошибку подогнанной кривой.
• Канал Change_Magnitude хранит величину изменения, то есть разницу между подогнанными значениями в начале и в конце периода изменения.

Используя этот растр анализа изменений, можно извлечь информацию об изменениях, такую ​​как дата изменения, продолжительность изменения и величина изменения. В оставшейся части руководства этот многомерный растр будет использоваться в качестве входных данных для выполнения различных задач обнаружения изменений.

В настоящее время канал Band_1_Slope отображается на карте. Вместо него вы отобразите другой канал.

Карта обновится.

Темно-зеленые области представляют самые низкие подогнанные значения NBR, а темно-фиолетовые области -- самые высокие. Также можно отобразить диапазон Band_1_Fitted_Value для разных временных срезов, используя опцию StdTime на вкладке Многомерные.

Инструмент появится на панели Геообработка.

Вы зададите направление изменений таким образом, чтобы обнаруживались только уменьшающиеся изменения, что позволит зафиксировать участки, где был затронут здоровый лес. Вы также сможете отслеживать время самых ранних изменений, чтобы знать, когда начались нарушения.

Перед запуском инструмента вам также необходимо отфильтровать результаты, чтобы выделить события, длящиеся не более 4 лет (что означает резкое изменение), со снижением показателя NBR от высокого значения от 0,7 до 1 (здоровый лес) до низкого значения от -1 до 0,35 (отсутствие деревьев). Диапазоны значений пикселов были выбраны путем анализа типичных значений для здорового леса и вырубленных или выжженных участков в растровых каналах Band_1_Fitted_Value.

• Отметьте Фильтр по продолжительности.
• Для Максимальная продолжительность (в годах) введите 4.
• Отметьте Фильтр по начальному значению.
• Для Минимальное начальное значение введите 0.7.
• Для Максимальное начальное значение введите 1.
• Отметьте Фильтр по конечному значению.
• Для Минимальное конечное значение введите -1.
• Для Максимальное конечное значение введите 0.35.

Слой Disturbation.crf создан и добавлен на карту. Это одноканальный растр (не многомерный). Значение каждого пиксела представляет дату, когда началось событие вырубки или пожара.

Появится всплывающее окно с датой начала события нарушения.

Появится панель Функции растра.

Вы зададите параметры инструмента так, что для каждого пиксела NoData инструмент будет изучать прямоугольник размером 3x3 пиксела вокруг него и выбирать значение, которое чаще всего встречается в этой окрестности.

Новый растровый слой Statistics_Disturbance.crf добавлен на карту. Этот слой более сглаженный и чистый, с меньшим числом пустот в нарушенных областях. Вы переименуете слой и измените его символы.

Появится панель Символы. Вместо того чтобы самостоятельно задавать символы, вы импортируете подготовленный для вас файл слоя, который включен в ваш проект.

Появится окно Импорт символов.

Применяются новые символы с переходом от белого к пурпурному цвету.

Темно-фиолетовые области отображают нарушения, произошедшие в последние годы, а белые или светло-розовые области - нарушения, произошедшие в более ранние периоды. Большинство из нарушений возникло в результате лесозаготовительных работ, которые начались в центре региона и со временем расширились в северном и южном направлениях. Лесозаготовки на больших территориях на востоке и западе областей не велись.

Участки, на которых не ведется лесозаготовка, являются областями, находящимися под охраной государства.

Эта опция гарантирует, что всплывающие окна будут отображаться только для самого верхнего слоя, перечисленного на панели Содержание. В данном случае это слой Границы лесопользования.

Эта область — национальный парк. Вы изучите ее более подробно.

Карта переместится к парку. Некоторые пикселы в центре парка показаны темно-фиолетовым, что указывает на то, что здесь в последние годы имели место нарушения.

Может быть, дело в незаконных вырубках в охраняемом лесу? Вы узнаете больше об этом конкретном событии.

Эта опция гарантирует, что во всплывающих окнах будет отображаться информация обо всех отображаемых слоях, а не только о верхнем слое.

Во всплывающем окне дата возникновения нарушения указана в файле Smoother_Disturbance.crf. Это нарушение имело место в 2017 году.

Вы просмотрите изображения, соответствующие этой области, показав карты рядом.

Появится карта Source_Images. Отобразится WestCascade.crf — исходный многомерный растр со снимками.

Вы свяжете две карты так, чтобы они отображали одинаковый экстент.

Две карты обновляются синхронно. Вы увидите изображение для даты вскоре после события нарушения.

Изображения обновляются. Эта область не выглядит лишенной растительности, а скорее коричневатой, поскольку деревья не были вырублены, а были затронуты пожаром.

Далее вы просмотрите, как некоторые давние или недавние события нарушений отображаются на самых последних изображениях.

С помощью связанных карт можно увидеть следующее:

• Многие из самых старых зон нарушений (белые или светло-розовые) теперь заполнены взрослыми деревьями, потому что лес полностью восстановился.
• Там, где нарушения произошли несколько лет назад (средний фиолетовый цвет), молодые деревья только подрастают.
• Для самых последних нарушений (темно-фиолетовый) на изображениях все еще видна в основном голая земля.

Откроется панель Геообработка, показывающая модель в виде инструмента.

Через несколько секунд выходной растр будет создан и добавлен на карту. Это одноканальный растр, где значения пикселов - это количество лет восстановления.

Теперь вы можете увидеть слой на карте.

Многие участки, подвергшиеся вырубке, окрашены в темно-розовый цвет, что означает, что на их восстановление потребовалось от 11 до 15 лет и более. В то время как нарушения обычно происходят быстро, для восстановления леса может потребоваться достаточно много времени.

Карта откроется только с базовой картой и WestCascade.crf. Вы добавите только растр анализ изменений.

По умолчанию отображается первый временной срез (1984-06-30). Вы измените временной срез и символы.

Появится панель Символы.

• Для Основные символы выберите RGB.
• Для Красный выберите Band_1_Slope.
• Для Зеленый выберите значение Band_1_Fitted_Value.
• Для Синий выберите Band_1_Change_Magnitude.

Карта обновится. Символы RGB комбинируют три канала в единое композитное изображение красного, зеленого и синего цветов. Этот способ отображения позволяет определить, как различные значения Slope, Fitted_Value и Change_Magnitude могут указывать на различные состояния леса.

В зависимости от значений трех каналов цвет различных областей варьируется от ярко-зеленого до ярко-розового. В следующем списке объясняется, что означает каждый цвет:

• Здоровый зрелый лес — светло-зеленый: значение Fitted_Value высокое, а Slope более или менее пологий (близок к 0). Область, покрытая стабильным, здоровым лесом.
• Здоровый зрелый лес, вскоре подлежащий вырубке — ярко-зеленый: значение Fitted_Value высокое, а Slope — сильно отрицательное. Участок здорового леса, который будет использоваться для лесозаготовок в следующих временных срезах.
• Нарушение — темно-зеленый цвет: значение Fitted_Value от среднего до очень низкого, а Slope — сильно отрицательное. Нарушенный участок, на котором ведется вырубка деревьев.
• Нарушение, но скоро произойдет восстановление — ярко-розовый цвет: значение Fitted_Value очень низкое, а Slope — сильно положительное. Нарушенная область, которая впоследствии будет засажена деревьями и начнет восстанавливаться в следующие временные срезы.
• Восстановление — светло-розовый: Fitted_Value — среднее значение, а Slope — положительное. Область, которая в настоящее время восстанавливается, где молодые деревья вырастают в зрелые.

Процесс классификации будет использовать информацию, хранящуюся в каналах Fitted_Value, Slope и других, чтобы решить, как классифицировать каждый пиксел.

Появится панель Классификация изображений, отображающая схему по умолчанию. Вы загрузите схему для этого руководства.

Схема появится на панели Классификация изображений. На ней перечислены три целевых класса, которые соответствуют трем типам лесов.

• Для Основные символы выберите Растяжка.
• Для Канал выберите значение Band_1_Fitted_Value.
• Для Цветовая схема выберите цветовую шкалу Оттенки зеленого (плавный переход).

Карта обновится, отобразив подогнанные значения NBR. Самые низкие значения соответствуют белому цвету, а самые высокие — ярко-зеленому.

Вы должны собрать выборки, иллюстрирующие все три целевых класса, взяв примеры в разных временных срезах. Первая выборка, которую вы создадите, будет относиться к здоровому лесу в активный в данный момент временной срез (1987-06-30).

На панели Классификация изображений в список выборок добавляется обучающая выборка.

Затем вы создадите обучающую выборку Нарушение во временном срезе 1992-06-30.

Вторая обучающая выборка добавляется в список.

В реальном рабочем процессе вы продолжили бы создавать обучающие выборки из разных временных срезов, чтобы накопить достаточное количество примеров для всех трех классов. Однако чтобы сэкономить время в этом руководстве, вы будете использовать набор обучающих выборок, которые были заранее подготовлены для вас.

На панель добавляются обучающие примеры из файла.

Список содержит около 80 выборок, каждая из которых имеет имя класса и дату временного среза.

На карте появляется соответствующий полигон, отображаемый в правильном временном срезе.

Вам не нужно вносить или сохранять какие-либо изменения в обучающие выборки.

Откроется панель Геообработка.

Инструмент создает файл определения классификации Esri (.ecd), который содержит статистику и классификационную информацию для каждого класса. Далее вы будете использовать этот обученный классификатор для классификации всего временного ряда с помощью инструмента Классифицировать растр.

Используя информацию, содержащуюся в обученном классификаторе, инструмент классифицирует каждый пиксел каждого временного среза растра анализа изменений в один из трех целевых классов. Выходной многомерный растр CRF будет добавлен на карту. Это временной ряд, в котором каждый временной срез состоит из одноканального растра, содержащего значения классификации. По умолчанию отображается срез времени 1984-06-30.

В легенде в панели Содержание перечислены три класса:

• Участки темно-зеленого цвета классифицируются как Здоровый лес.
• Области ярко-розового цвета классифицируются как Нарушенные.
• Области, выделенные светло-зеленым цветом, классифицируются как Восстановленные.

На анимации временного ряда видно, как участки здорового леса становятся ареалами нарушенного леса, а затем восстанавливаются.

Инструмент запустится. В панели Содержание в разделе Автономные таблицы отображается выходная таблица. Далее вы создадите линейчатую диаграмму для отображения информации, содержащейся в таблице, сосредоточив внимание на классах Disturbance и Slow_Recovery.

Откроется панель Свойства диаграммы с незаполненной диаграммой.

Появится диаграмма. Вы отформатируете ее и добавите надписи для оптимизации отображения.

• Для Название диаграммы введите Классификация лесов (1984-2020).
• В параметре Заголовок по оси X введите Год.
• Для Заголовок по оси Y введите Число пикселов.

Диаграмма обновится.

На этой диаграмме показаны тенденции динамики лесов за 35 лет. Она дает представление о балансе между нарушением и восстановлением лесной экосистемы. Очевидной тенденцией является взаимодополняющий характер динамики лесов; когда восстановление лесов высоко, нарушение лесов небольшое, и наоборот. Например, в 10-летнем интервале между 1992 и 2002 годами график показывает обратную зависимость, при которой восстановление лесов было высоким, а нарушения леса были относительно небольшими. В интервалах 1985-1990 годов и 2014-2020 годов нарушения увеличились по сравнению с восстановлением из-за заготовки древесины, что подтверждается снимками за эти годы.