گوگل ارث انجین محصولات دانلودی

آموزش تهیه نقشه مناطق کاشت برنج به روش فنولوژی مبتنی بر لندست ۸

آموزش تهیه نقشه مناطق کاشت برنج
محمد کاکوئی
نوشته شده توسط محمد کاکوئی

آموزش تهیه نقشه مناطق کاشت برنج به روش فنولوژی مبتنی بر لندست ۸ منتشر شد.

اطلاعات توزیع مکانی و مساحت مناطق کاشت برنج در امنیت غذایی، مدیریت آب، انتشار گازهای گلخانه ای و انتقال بیماری از اهمیت ویژه ای برخوردار است. به دلیل گرمایش جهانی و افزایش فزاینده­ تقاضای مواد غذایی، کاشت محصول برنج در دهه گذشته در مناطق مختلفی به سرعت در حال گسترش است. الگوریتمی که در اینجا برای استخراج نقشه مناطق کاشت برنج استفاده می­ شود، مبتنی بر فنولوژی و پیکسل است. این الگوریتم از اطلاعات آب موجود در زمین در مرحله نشاء برنج  استفاده می­ کند.

این محصول بر مبنای مقاله­ ای است که در آن به مطالعه پتانسیل تصاویر لندست ۸ در استخراج تصاویر سالانه مناطق کاشت برنج در شمال شرقی آسیا، از جمله ژاپن، کره شمالی، کره جنوبی و شمال شرقی چین پرداخته است. ما در این محصول، مناطق شمالی ایران را مد نظر قرار داده ایم.

مشکل تهیه نقشه اراضی برنج، تا حد زیادی مربوط به ویژگی های طیفی مشابه بین برنج و سایر پوشش های زمینی است. روش­ های موجود برای تهیه نقشه مناطق کاشت برنج از منابع و رویکردهای مختلف داده استفاده می ­کنند و می ­توان این روش ­ها را به سه دسته کلی تقسیم کرد.

برخی از مطالعات از تصاویر از مراحل خاص (به عنوان مثال، نشا یا اوایل فصل رشد) و رویکردهای مبتنی بر آمار تصویر استفاده کرده ­اند، تا نقشه مناطق کاشت برنج را تولید کنند. به عنوان مثال، طبقه بندی های بامربی (مانند Maximum Likelihood و ماشین بردار پشتیبان (SVM)) و طبقه بندی های بدون مربی (مانند ISODATA) را به کار بردند.

 استفاده از داده های سری زمانی برای طبقه بندی محصولات زراعی با استفاده از الگوریتم های مختلف مانند بخش بندی (Segmentation) به کمک آستانه گذاری (Thresholding).

 براساس ویژگی آبیاری غرق آبی (ترکیبی از آب و گیاهان برنج) در مرحله نشاء برنج که در زمان شروع فصل رشد و رویش گیاهان قابل شناسایی است. در اینجا با ترکیبی از اطلاعات شاخص سطح آب سطح زمین (LSWI)، شاخص تفاضل گیاهی نرمال شده (NDVI)، و شاخص پوشش گیاهی (EVI) در سطح پیکسل شناسایی انجام می­ شود. البته باید در فصل رشد که مبتنی بر دما است، یک پنجره زمانی برای نشای برنج تعریف شود که این کار به کمک محصول ماهواره مادیس (MODIS) انجام می ­شود.

توانایی محاسبات در چند سال گذشته بسیار بهبود یافته است. به عنوان مثال، Google Earth Engine (GEE) با تکیه بر میلیون ها سرور خود در سرتاسر جهان و قابلیت انجام رایانش ابری و ذخیره سازی، حجم بزرگی از داده های ماهواره ­ها را بایگانی کرده و جامعه علمی را قادر ساخته است تا بدون نیاز به ذخیره سازی داده­ ها، به پردازش آن بپردازند. این سامانه شما را قادر می­ سازد بر روی تعداد بسیار زیادی تصاویر به روشی پردازشی موازی کار کنید.

استفاده از داده دمای شبانه سطح زمین مادیس LST (MODIS nighttime Land Surface Temperature) بر اساس این حقیقت است که شاخص مهمی برای تعیین شروع فصل نشا برنج است. علاوه بر این، نشانه ­های نشاء می تواند حدود دو ماه پس از شروع نشاء وجود داشته باشد.

با در نظرگرفتن پروفایل های زمانی شاخص LST و شاخص های طیفی (NDVI ، EVI و LSWI)، شروع فصل رشد حرارتی برای شناسایی زمین های کاشت برنج آنالیز می­ شود. با توجه به تغییرات زمان انجام نشاء در مکان های مختلف، طول مرحله نشاء به عنوان ۸۰ روز در این مطالعه تعریف می­ شود.


مشخصات محصول آموزشی

  • مدرس: دکتر محمد کاکوئی
  • تخصص: متخصص برنامه نویسی، پردازش تصویر و سنجش از دور در محیط Google Earth Engine
  • موضوع: سنجش از دور کشاورزی – تهیه نقشه مناطق کاشت برنج به روش فنولوژی مبتنی بر لندست ۸
  • نرم افزار: سامانه گوگل ارث انجین
  • ماهواره: لندست ۸
  • زمان: ۱ ساعت و ۵۰ دقیقه
  • فرمت: ویدیوهای آموزشی
  • کد پروژه: دارد

توضیحات محصول

در این ویدئوی آموزشی از مقاله ­ای استفاده شده است که در آن یک الگوریتم استخراج نقشه اراضی برنج مبتنی بر فنولوژی و در سطح پیکسل PPPM (Phenology- and Pixel-based Paddy rice Mapping) ارائه شده است. نشانه­ های غرق آبی کردن و نشاء برنج از ویژگی های اصلی شناسایی مزارع برنج است. برنج تنها محصولی است که به محیط مخلوط آب و خاک نیاز دارد.

مطالعات سنجش از دور نشان می­ دهد که بین LSWI با NDVI  وEVI رابطه وجود دارد که می تواند نشانه­ های غرق آبی / نشاء را به طور مؤثر تمایز دهد. ما تجزیه و تحلیل پروفایل زمانی را در سایت های کاشت برنج منطقه انجام دادیم و نشان دادیم که مناطق کاشت برنج در منطقه مورد مطالعه در اوایل فصل رشد دارای نشانه های قوی هستند.

شکل زیر نشان دهنده روند اجرای این الگوریتم است.

مشخصه مهمی که در اینجا برای شناسایی مناطق غرق آبی استفاده می ­شود، استفاده از معیارهای LSWI > EVI یا LSEI > NDVI است. در نتیجه، رابطه زیر برای این منظور استفاده می ­شود:

که Flood نشن دهنده حالت غرق آبی/ نشاء است. همچنین SOT و EOT به ترتیب نشان دهنده آغاز و پایان فرآیند نشاء است.

با توجه به تغییر زمان نشاء در مکان­ های مختلف، اطلاعات نشاء از یک تصویر می تواند نتایج اشتباه و بایاس شده تولید کند. بنابراین از یک روش مبتنی بر فرکانس (رابطه زیر) برای برای در نظرگرفتن فرآیند سری زمانی استفاده شده است.

که در آن F نشان دهنده این فرکانس در میان نمونه های مشاهده شده در فصل نشاء است.

در ادامه تصاویری از روند اجرای ویدئوی آموزشی نشان داده شده است.

نمایش تعداد پوشش لندست 8 بدون ابر در سال 2019

نمایش تعداد پوشش لندست ۸ بدون ابر در سال ۲۰۱۹

رسم نمودارها در زمین های کشاورزی برنج

رسم نمودارها در زمین های کشاورزی برنج

رسم نمودارها در باغ مرکبات

رسم نمودارها در باغ مرکبات

رسم نمودارها در مناطق جنگلی

رسم نمودارها در مناطق جنگلی

نمایش تعداد پوشش لندست ۸ بدون ابر در سال ۲۰۱۹


ویدئوی معرفی


عناوین آموزشی

عناوین آموزشی شامل موارد زیر می باشد:

  • فراخوانی داده لندست-۸ بدون ابر در مکان و زمان مشخص
  • شکیل نقشه تعداد پوشش منطقه توسط ماهواره مد نظر
  • فراخوانی پروداکت دمای سطح زمین شب از ماهواره مادیس
  • ترسیم نمودار سری زمانی دما سطح زمین شب برای شناسایی زمان شروع نشاء
  • ترسیم نمودار زمانی LSWI، NDVI و EVI در مناطق کاشت برنج و بقیه مناطق برای مقایسه رفتار آن­ها
  • استخراج نقشه اولیه مناطق کاشت برنج براساس مقایسه شاخص ها
  • فراخوانی داده SRTM DEM و آستانه گذاری بر روی Slope
  • تصحیح نقشه با اطلاعات طیفی و Slope و استخراج نقشه نهایی مناطق کاشت برنج

تهیه محصول

به منظور خرید محصول آموزشی بر روی گزینه زیر کلیک کرده و بلافاصله دانلود نمایید.


لینک های مرتبط و مفید


 

۱۱ دیدگاه

  • سلام جناب آقای دکتر
    من بواسطه تخصص ام (دکترای اقلیم شناسی کشاورزی) سالهاست که علاقمند به موضوع پایش فنولوژیکی یا استفاده از سنجش از دور هستم . آیا با آموزش این بسته آموزشی، امکان تعمیم آن به سایر محصولات کشاورزی هم وجود دارد و آیا امکان تعیین مرحله فنولوژیکی محصولی خاص در سالیان قبل برای ایران وجود دارد؟ متشکرم

    • سلام و وقت بخیر
      همانطور که در توضیحات این آموزش بیان شده است، شناسایی برنج مبتنی بر مقاله ای است که به شناسایی شروع فصل گرما و شناسایی زمین های غرق آبی کاشت برنج میپردازد.
      اینکه چقدر بتوانید این را به محصولات دیگر تعمیم دهید، به محصول و نحوه تعریف ویژگی مبتنی بر فنولوژی وابسته است.
      با توجه به اینکه داده های استفاده شده مبتنی بر مادیس و لندست هستند، داده های سری زمانی زیادی وجود دارد و امکان بررسی در سالیان قبل وجود دارد.
      موفق باشید

  • جناب آقای دکتر
    آیا روش انجام شده پایش فنولوژیکی برای سطوح کمتر از یک هکتار امکان پذیر است؟ دسترسی داده رایگان است؟ ممنون

  • سلام و عرض ادب و احترام
    ممنونم از محصول بسیار خوبتون
    ببخشید من میخوام بر اساس دادهای l1b مادیس و با استفاده از باندهای ۲۰ و ۲۱ اون، یه شاخص ساده که تفریق دو باند ۲۰ و ۲۱ می باشه رو بدست بیارم
    کدوم محصولتون و خریداری کنم؟

  • سلام خسته نباشید سوال من اینه اکه تو چندتا تاریخ متفاوت داشته باشیم بعد همه تصاویر addBands کنیم و بعدش بخواهیم ازش یه plot بگیریم میشه ؟و اگه میشه لطفا راهنمایی کنید ؟و اینکه تمام تاریخ مربوط به یک منطقه هست ممنون میشم کمکم کنید

دیدگاهتان را بنویسید

آغاز تخفیف بزرگ روز دانشجو به میزان 40 درصد برای همه محصولات. کد تخفیف: 16azar
روز
ساعت
دقیقه
ثانیه
ورود به بخش محصولات آموزشی