使用 Google Earth Engine 的多时相遥感数据和机器学习分类监测亚马逊地区的森林变化 | MDPI IJGI

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研究背景

森林砍伐引起了诸多严重问题，包括生物多样性丧失、水土流失、水循环变化和潜在的全球影响。植被在水文循环调节中起着至关重要的作用，其有助于控制大气中的水分含量。森林覆盖率越低，入渗的土壤水分越少，内陆地区可能更容易发生干旱，当热带森林遭到破坏时，植被储存的大量 CO₂ 会释放到大气中，从而加速全球变暖。因此，分析长时间序列的森林变化有助于森林保护政策的制定以及减缓全球变化趋势，在此方面遥感技术以其空间和时间优势成为研究大尺度区域的最佳手段。来自意大利米兰理工大学的 Brovelli 教授及其团队采用卫星观测、机器学习和云平台相结合的处理方式，进行了森林动态分析，为制定森林政策提供了有用的信息，并将该研究成果发表于 ISPRS International Journal of Geo-Information (IJGI) 期刊上。

研究内容

本研究利用 Landsat 5、7、8和 Sentinel-2数据，采用随机森林的监督分类在 Google Earth Engine 平台上创建训练数据、进行图像分类和评估模型性能，以5年为间隔绘制位于巴西帕拉邦的雨林地区2000~2019年土地覆被动态图 (2000、2006、2010、2015、2019年)。通过判读中巴地球资源卫星获取的高分辨率全色图像的照片进行验证。在此基础上，应用 QGIS 的土地利用变化评价模块模拟未来的森林发展。

研究结果

分类与验证

通过比较不同时期的森林覆盖图可以发现2000~2006年之间发生了大规模的森林变化。2006~2010年间森林不断减少，但与前一时期相比速度有所下降。2010年之后的森林变化并不显著 (图1)。2010、2015和2019年的验证结果准确率和 Kappa 值均达到较高水平，表明结果可靠。

图1. 森林分类结果：(a) 2000年 (Landsat7)；(b) 2006年 (Landsat5)；(c) 2010年(Landsat5)；(d) 2015年 (Landsat8)；(e) 2019年 (Sentinel-2)。

森林覆被变化

2000~2006年期间，森林损失率高达5081.90 km²，约占总关注区域的10%。2006~2010年间，森林砍伐率有所下降，森林损失估计为 1942.71 km²。2010~2015年间森林砍伐率进一步减少，其中1779.41 km² 的森林被清除。然而，2015~2019年的森林砍伐率再次增加，森林损失面积高达2569.81 km²。

森林覆被模拟

基于2010~2019年的分类图模拟得出了2019~2028年的森林演化趋势，预计在2028年损失的森林覆被为5056.13 km² (图2)，这与 2015~2019年期间估计的森林砍伐率的上升趋势相一致。未来十年森林砍伐模式不是随机分布的，预测的森林砍伐区域主要集中在现有的城市地区和道路网络周围。

图2. 2000~2019年的累计森林损失。

研究讨论

本文采用卫星观测、机器学习和云平台相结合的处理方式辅助森林动态的分析，可以为制定森林政策提供有用的信息。未来研究的发展方向应关注更短的时间步长，以描绘更详细的森林动态。对于时间序列分类或情景预测而言，更短的时间步长将为依赖短期结果的森林保护政策提供更多帮助。

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阅读英文原文

原文出自 ISPRS Int. J. Geo-Inf. 期刊

Brovelli, M.A.; Sun, Y.; Yordanov, V. Monitoring Forest Change in the Amazon Using Multi-Temporal Remote Sensing Data and Machine Learning Classification on Google Earth Engine. ISPRS Int. J. Geo-Inf.2020, 9, 580.

本文撰稿人：杨思琪

   ISPRS IJGI 期刊介绍

主编：Wolfgang Kainz, University of Vienna, Austria

期刊主题涵盖地理信息科学和技术各个方面，主要包括空间数据模型与管理、空间分析与决策、地理空间人工智能、地图制图、空间数据基础设施、地理空间网络、志愿地理信息、基于位置的服务、轨迹分析、智慧城市和前沿地理空间应用等。期刊定期发表研究性论文、综述和通讯等，旨在鼓励研究者们尽可能将其实验及理论研究成果表述得详尽和具体。

2021 Impact Factor	3.099
2021 CiteScore	5.0
5-year Impact Factor	3.165

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