Überwachung der Waldveränderungen
Weltweit gehen Wälder aufgrund von Naturkatastrophen und menschlichen Eingriffen in alarmierendem Tempo verloren. Als wichtige Umgebung, die viele Ökosysteme unterstützt, ist die genaue Überwachung und Quantifizierung von Waldveränderungen von entscheidender Bedeutung. Mit den verfügbaren Daten kann Global Mapper als Werkzeug zur Erforschung und Analyse von Waldveränderungen in Bezug auf Baumwachstum und -verlust verwendet werden.
Baumbestände und Vegetation sind in vielen häufig vorkommenden Datentypen vertreten. Bei der Betrachtung von Luft- oder Satellitenbildern ist das Vorhandensein von Vegetation offensichtlich. Aus der Fernperspektive sind Wälder und bewachsene Flächen deutlich zu erkennen.
Multiband-Bildanalyse
Rasterbilder, die meist als Basiskarte für GIS-Projekte verwendet werden, können auch wertvolle Einblicke in den Zustand und die Veränderung der Bodenbedeckung geben. Mit Hilfe von Multiband-Satellitendaten, die weltweit über Landsat und andere Programme erfasst werden, können die Bildanalysemethoden in Global Mapper neue Datenebenen erstellen, die die Bodenbedeckung und den Zustand der Vegetation darstellen.
Jedes Band der Satellitenbilder zeigt, wie ein bestimmter Bereich der elektromagnetischen Strahlung mit der Erdoberfläche und der Bodenbedeckung interagiert und von ihr reflektiert wird. Ein Teil der elektromagnetischen Strahlung, die in dieser Datensammlung verwendet wird, ist sichtbares Licht, aber es werden auch Datenbänder verwendet, die über das sichtbare Spektrum hinausgehen. Durch die Kombination verschiedener Bänder dieser Daten können die Merkmale der Bodenbedeckung visuell verbessert werden.
Die Anzeige von 4 verschiedenen Datenbändern, die jeweils als Schicht in Global Mapper dargestellt werden, zeigt, dass jede Wellenlängenklasse der elektromagnetischen Strahlung leicht unterschiedliche Informationen liefert. Diese Daten stammen vom August 2020, und von oben nach unten sind die Bänder 2 (blau), 3 (grün), 4 (rot) und 5 (Nahinfrarot).
Ein herkömmliches True-Color-Bild kombiniert die roten, grünen und blauen Datenbänder zu einem RGB-Bild. Diese Visualisierung ist das am häufigsten anzutreffende Multibandbild, da es zeigt, wie wir die Oberfläche und die Bodenbedeckung sehen und interpretieren. In diesem Echtfarbenbild erscheint die Vegetation erwartungsgemäß grün, Wasser ist blau, und nicht bewachsenes Land wird in braunen und hellbraunen Farben dargestellt. In diesem Beispiel werden Daten aus zwei verschiedenen Jahren gezeigt, August 2013 und August 2020. Wenn man nur die Echtfarbbilder vergleicht, kann man erkennen, wie sich die Bodenbedeckung und die Vegetation in diesem Untersuchungszeitraum verändert haben.
Die Echtfarbendarstellung zeigt die Landbedeckung in den erwarteten Farben.
Durch die Kombination weiterer Datenbänder in verschiedenen Kombinationen werden Falschfarbenbilder erstellt. Durch die Kombination von Nahinfrarot, Rot und Grün entsteht ein Falschfarbenbild, das die Vegetation in Magenta zeigt. Um einen klaren Kontrast zwischen den bewachsenen Flächen, der nackten Erde und dem Wasser zu schaffen, werden diese in Cyan-Tönen dargestellt.
Diese Falschfarben-Visualisierung, die durch eine andere Kombination von Datenbändern erstellt wurde, hebt bewachsene Gebiete in Magenta-Tönen hervor.
Berechnen eines Vegetationsindex
Auf der Grundlage der Wechselwirkung zwischen verschiedenen Wellenlängen elektromagnetischer Strahlung und verschiedenen Arten der Bodenbedeckung wurden Standards für die Messung der Vegetation und anderer Bedeckungsarten entwickelt. Ein weit verbreitetes Maß für das Vorhandensein und den Zustand der Vegetation ist der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Unter Verwendung der bereits erwähnten Landsat-Datenbänder wird der NDVI mit Hilfe einer integrierten Formel des Global Mapper Raster Calculator berechnet. Diese Formel lautet NDVI = (NIR - Rot) / (NIR + Rot) Die mit dieser Methode berechneten Ebenen werden in Global Mapper ähnlich wie Höhenschichten behandelt. Statt eines Farbwerts, der jedem Pixel in der Rasterebene zugeordnet ist, der den Wert und die Anzeige bestimmt, ist der Wert, der jedem Pixel zugeordnet ist, der NDVI, und die Visualisierung dieser Werte kann durch Anwendung verschiedener Shader in Global Mapper geändert werden.
Unter Verwendung der eingebauten NDVI-Formel für Landsat 8-Daten werden die neuen Schichten für 2013 und 2020 einzeln berechnet.
Standardmäßig werden die erzeugten NDVI-Schichten für 2013 und 2020 mit dem integrierten NDVI-Shader schattiert. Dieser Shader deckt den Bereich der möglichen NDVI-Werte von -1 bis +1 ab, wobei die positiven Werte in der Regel für bewachsene Landflächen stehen.
Bei Anwendung des integrierten NDVI-Shaders stellen die dunkleren grünen Bereiche eine gesündere Vegetation dar, während die weißen und blauen Bereiche keine Vegetation anzeigen.
Während dieser Standard-Shader eine visuelle Skala für das Vorhandensein von Vegetation oder das Grün des Gebiets bietet, hebt eine weitere Klassifizierung der NDVI-Werte die Unterschiede in der Waldbedeckung hervor. Ein benutzerdefinierter Shader, der in den Global Mapper-Konfigurationseinstellungen entwickelt wurde, unterteilt die NDVI-Bilder für 2013 und 2020 in diskretere Kategorien.
Dieser benutzerdefinierte Shader wird auf die NDVI-Schichten für 2013 und 2020 angewendet. In erster Linie wird mit den positiven NDVI-Werten gearbeitet. Die Werte für nackte Erde reichen von 0 bis 0,1, für geringe Vegetation und Strauchbedeckung von 0,2 bis 0,4, für etablierte Vegetation von 0,4 bis 0,5 und für dicht bewachsene Gebiete von NDVI-Werten über 0,5.
Unter Konfiguration > Shader-Optionen können benutzerdefinierte Shader erstellt und bearbeitet werden, so dass der Benutzer die Farben auswählen und die Schwellenwerte festlegen kann.
Die Erstellung und Anwendung eines benutzerdefinierten Shaders hilft bei der visuellen Unterscheidung zwischen den aussagekräftigen NDVI-Werten.
Zur Bestätigung der Schwellenwerte, die in diesem benutzerdefinierten Shader und den nachfolgenden Analysen verwendet werden, kann die schattierte NDVI-Ebene für ein Jahr mit dem Falschfarben-Kompositbild verglichen werden, das die Vegetation hervorhebt. Durch Beschneiden der angezeigten NDVI-Werte auf diejenigen, die eine etablierte Vegetation repräsentieren, die wahrscheinlich Wald ist (0,4 und höher), kann man sehen, wie diese Werte mit den helleren magentafarbenen Bereichen übereinstimmen, die Vegetation im Falschfarbenbild anzeigen.
Betrachtet man nur die Daten von 2013, werden die NDVI-Werte so beschnitten, dass nur Werte von 0,4 und darüber angezeigt werden. Das Bildwischwerkzeug von Global Mapper bietet dann eine Methode zur visuellen Analyse der Unterschiede zwischen diesen beiden Rasterebenen.
Analyse von Rasterveränderungen
Bis zu diesem Punkt wurden Vegetationsindexwerte berechnet und visuell mit einem Shader für ein bestimmtes Untersuchungsgebiet klassifiziert. Eine einfache visuelle Analyse lässt darauf schließen, dass ein gewisses Maß an Vegetationsverlust stattgefunden hat, und das allgemeine Gebiet des Waldverlustes kann identifiziert werden. Zur weiteren Identifizierung der Vegetationsveränderung können diese NDVI-Rasterschichten in einer Differenzberechnung verwendet werden.
Bei der Erstellung eines Differenzrasters werden die entsprechenden Pixelwerte in einer NDVI-Ebene von der anderen subtrahiert, um den Grad der Veränderung Pixel für Pixel zu bestimmen. Dies kann in Global Mapper mit dem Werkzeug "Combine/Compare Terrain" (Kombinieren/Vergleichen von Gelände) oder durch Erstellen einer benutzerdefinierten Formel im Rasterrechner erfolgen.
Mithilfe des Global Mapper-Werkzeugs für die Rasterberechnung wird eine benutzerdefinierte Formel B1-B2 hinzugefügt, wobei B1 und B2 Variablen sind, die den beiden zuvor berechneten NDVI-Ebenen zugewiesen werden. Wenn Sie die NDVI-Ebene 2020 als B1 und die NDVI-Ebene 2013 als B2 festlegen, wird die Differenzberechnung als NDVI-Differenz = 2020 NDVI - 2013 NDVI eingerichtet.
Ähnlich wie bei den NDVI-Ebenen behandelt Global Mapper die Pixelwerte in der berechneten Einzelband-Differenz-Ebene wie die Höhe, so dass die Visualisierung dieser Ebene angepasst werden kann. Um die Verteilung und das Ausmaß der NDVI-Änderung besser darzustellen, wurde ein benutzerdefinierter Shader erstellt und angewendet, um positive und negative Veränderungen in dem Gebiet zu veranschaulichen. Positive Veränderungen, die in grüner Farbe dargestellt sind, weisen auf eine Zunahme der Vegetation während des Untersuchungszeitraums hin, negative Veränderungen, die in brauner Farbe dargestellt sind, auf einen Vegetationsverlust.
Mit der Option für benutzerdefinierte Formeln im Rasterrechner können beliebige benutzerdefinierte Formeln verwendet werden, was dieses Tool noch vielseitiger macht.
Raster-Differenz-Gitter
Durch Ändern der Schwellenwerte und der Überblendungseinstellung für den benutzerdefinierten Shader kann der Grad der Veränderung oder eine ausdrücklich positive oder negative Veränderung angezeigt werden.
Vektor Veränderungsanalyse
Um von der Arbeit mit pixelbasierten Rasterdaten zu Vektordaten überzugehen, kann das Vektorisierungswerkzeug in Global Mapper Pro verwendet werden, um Polygonmerkmale zu erstellen, die die von den berechneten NDVI-Schichten identifizierten Waldgebiete umreißen.
Die Vektorisierung in Global Mapper Pro ist ein einstufiges Werkzeug, das die Farb- oder Höhen-/Neigungspixelwerte innerhalb einer Ebene verwendet, um Polygone zu erstellen, die Bereiche mit gleichem Wert oder Werte, die in einen bestimmten Bereich fallen, begrenzen. In diesem Fall wurden die NDVI-Werte berechnet und werden wie Höhenwerte in Global Mapper verwaltet, so dass der Wertebereich, der auf eine starke Vegetation und wahrscheinliche Waldgebiete hinweist, mit diesem Werkzeug extrahiert werden kann, um eine Schicht von Polygonen zu erstellen. Auf der Grundlage der zuvor definierten Klassifizierung, die zur Erstellung des benutzerdefinierten NDVI-Shaders verwendet wurde, werden Werte aus jeder NDVI-Ebene, die größer als 0,4 sind, in die Erstellung der Polygonmerkmale einbezogen.
Um alle Waldgebiete genauer zu erfassen, werden die generierten Merkmale nur leicht geglättet und vereinfacht, und selbst die kleinsten Polygone werden beibehalten.
Ähnlich wie bei den schattierten NDVI-Schichten lässt sich die Veränderung der bewaldeten Flächen durch einen visuellen Vergleich der Schichten der Vektormerkmale erkennen.
Räumliche Operationen
Mit den nun erzeugten Vektormerkmalen, die die bewaldeten Gebiete in den Jahren 2013 und 2020 darstellen, kann das Global Mapper-Tool "Räumliche Operationen" verwendet werden, um einzelne Gebiete mit Waldwachstum und -verlust in diesem Zeitraum zu finden. Das Tool "Räumliche Operationen" enthält viele Operationen zur Analyse der räumlichen Beziehungen zwischen Vektormerkmalen in Global Mapper. Eine Reihe von Prädikaten führt räumliche Suchen durch, indem Features ausgewählt oder kopiert werden, die ein Kriterium für räumliche Beziehungen erfüllen. Zusätzliche Operationen erstellen neue Ebenen von Merkmalen, die bestehende Merkmale auf der Grundlage einer bestimmten Beziehung segmentieren. Mit der Differenzoperation mit den beiden Polygonebenen werden Polygone erzeugt, die Gebiete mit Waldverlust und Waldzuwachs zeigen. Die Veränderungsmuster ähneln denen der Rasterdifferenzkarte, und es wird deutlich, dass der Wald- und Vegetationsverlust den Zuwachs überwiegt.
Mit Operationen zur Analyse zahlreicher Beziehungen zwischen Vektormerkmalen wird die Differenzoperation verwendet, um den Waldflächengewinn und -verlust auf der Grundlage der mit dem Werkzeug Raster vektorisieren erstellten Polygone zu ermitteln.
Wenn jede Ebene in den Optionen für Vektorebenen gestylt ist, können die Waldgewinn- und -verlustflächen gemeinsam angezeigt werden.
Aus jeder dieser Ebenen können Flächenmessungen berechnet werden, die den gesamten Waldzuwachs und Waldverlust widerspiegeln. Eine zweidimensionale Flächenmessung wird durch die Anzeige der Merkmalsmessung für jede Ebene berechnet, aber eine aussagekräftigere Bewertung der Veränderung der Waldfläche ist die 3D-Oberfläche oder die von den Polygonen bedeckte Bodenfläche.
Zur Berechnung der 3D-Fläche werden öffentlich verfügbare Höhendaten über das Global Mapper-Tool "Mit Online-Daten verbinden" zur Kartenanzeige hinzugefügt, und die Höhen- und Neigungsstatistiken werden für jede Ebene berechnet. Dieses Messwerkzeug, das über das Menü "Digitalisierer" im Untermenü "Analyse/Messung" aufgerufen wird, füllt neue Attribute für jedes Merkmal in der Ebene mit berechneten Statistiken zu Neigung, Höhe und Fläche.
Anhand der verfügbaren Geländedaten und der Messwerkzeuge von Global Mapper lässt sich die Gesamtfläche des Waldverlustes berechnen.
Mithilfe der Attributstatistikoption für das berechnete Attribut 3D_SURFACE_AREA wird die Gesamtfläche für alle Merkmale in jeder Schicht ermittelt. Während des Untersuchungszeitraums wurden in diesem Gebiet 6,36 Quadratmeilen Wald hinzugewonnen, und 144,74 Quadratmeilen Wald gingen verloren. Dies ist eine negative Nettoveränderung von 138,38 Quadratmeilen.