Forwarded from Спутник ДЗЗ
Глобальные карты потоков углерода лесов (2001–2023)
Недавнее обновление данных Global Forest Carbon Fluxes (GFCF) позволяет изучать глобальные потоки углерода лесов в период с 2001 по 2023 год. Данные разделены на чистый поток (баланс между выбросами и поглощением), поглощение (количество углерода, поглощенного лесами) и выбросы (количество углерода, высвобожденные в результате нарушений лесного покрова).
GFCF соответствуют рекомендациям МГЭИК и дают представление о том, сколько углерода хранят или высвобождают леса с течением времени.
Данные можно также найти на сайте Global Forest Watch. Информация об обновлениях доступна в блоге.
🌍 Код примера в GEE
#лес #данные #GEE #GHG
Недавнее обновление данных Global Forest Carbon Fluxes (GFCF) позволяет изучать глобальные потоки углерода лесов в период с 2001 по 2023 год. Данные разделены на чистый поток (баланс между выбросами и поглощением), поглощение (количество углерода, поглощенного лесами) и выбросы (количество углерода, высвобожденные в результате нарушений лесного покрова).
GFCF соответствуют рекомендациям МГЭИК и дают представление о том, сколько углерода хранят или высвобождают леса с течением времени.
Данные можно также найти на сайте Global Forest Watch. Информация об обновлениях доступна в блоге.
🌍 Код примера в GEE
#лес #данные #GEE #GHG
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Отчет о проверке данных Planet Forest Carbon Diligence
Недавно компания Planet выпустила отчет о проверке своих данных о биомассе лесов, Diligence Validation and Intercomparison Report, в котором приведены сравнения Diligence с восемью независимыми наборами данных о биомассе лесов.
Краткие итоги отчета подвел Крис Андерсон, “главный по лесам” в компании Planet. Крис занимается оценками биомассы леса уже давно. В частности, он является соавтором методики оценки биомассы леса при помощи воздушной лидарной съемки, которая применяется для оценки проектов углеродных компенсаций Verra.
Ключевые тезисы статьи Андерсона:
Основное внимание в отчете уделяется взаимному сопоставлению, а не валидации. Валидация предполагает наличие эталонных данных, как правило, наземных измерений. Вместо этого, почти все источники данных о биомассе леса представляют собой смоделированные оценки, которые содержат погрешности. Поскольку ни один из наборов данных не является эталонным, лучший способ оценить качество продукта с данными о биомассе — сравнить его с другими известными данными о биомассе, показав, где новый продукт работает хорошо, а где плохо.
Производительность модели географически неоднородна. Пользователям не рекомендуется интерпретировать показатели производительности модели как ожидаемую точность для каждого пикселя и предлагается трактовать показатели производительности как среднюю ожидаемую точность глобального набора данных.
Моделировалась высота и сомкнутость крон, используя собственный вариант модели U-Net, разработанный для объединения данных оптических мультиспектральных и радарных данных.
Надземная биомасса моделировалась как функция высоты кроны, сомкнутости, высоты над уровнем моря и географического положения. Для моделирования использовались Boosted regression trees. Такая модель, по мысли авторов, может научиться аппроксимировать аллометрические зависимости способом, чувствительным к нескольким компонентам структуры леса.
Традиционной проблемой является удаление облаков и дымки из мультиспектральных снимков. Был разработан агрессивный алгоритм маскировки облаков, который понижал рейтинг пикселей вблизи краев облаков. В результате пользователи могут видеть циклические буферы (circular buffers) в областях, где пиксели были заполнены наблюдениями более низкого качества. Чтобы смягчить этот эффект, разработчики предоставляют набор данных с оценкой качества пикселей, а также ресурс по дням года, который можно использовать для фильтрации и удаления наблюдений низкого качества или наблюдений из отдаленных периодов года.
“Будучи аспирантом-всезнайкой, я часто ворчал по поводу глобальных данных, которые выглядели точными везде и нигде”, пишет Андерсон. На практике очень сложно создать глобальный продукт с одинаковым качеством из-за сложного взаимодействия пространственных и временных отклонений, различий в измерениях и подходов к оптимизации параметров. Разработчики Diligence подошли к этой проблеме с практическими рекомендациями, предоставив подробный анализ погрешностей модели и указав районы, где точность прогноза самая низкая (например, в азиатских палеотропиках). Одним из способов, которым пользователи могут решить проблему точности, является обучение собственных локальных моделей биомассы, используя данные о высоте и сомкнутости крон, предоставляемые Diligence.
#лес #AGB
Недавно компания Planet выпустила отчет о проверке своих данных о биомассе лесов, Diligence Validation and Intercomparison Report, в котором приведены сравнения Diligence с восемью независимыми наборами данных о биомассе лесов.
Краткие итоги отчета подвел Крис Андерсон, “главный по лесам” в компании Planet. Крис занимается оценками биомассы леса уже давно. В частности, он является соавтором методики оценки биомассы леса при помощи воздушной лидарной съемки, которая применяется для оценки проектов углеродных компенсаций Verra.
Ключевые тезисы статьи Андерсона:
Основное внимание в отчете уделяется взаимному сопоставлению, а не валидации. Валидация предполагает наличие эталонных данных, как правило, наземных измерений. Вместо этого, почти все источники данных о биомассе леса представляют собой смоделированные оценки, которые содержат погрешности. Поскольку ни один из наборов данных не является эталонным, лучший способ оценить качество продукта с данными о биомассе — сравнить его с другими известными данными о биомассе, показав, где новый продукт работает хорошо, а где плохо.
Производительность модели географически неоднородна. Пользователям не рекомендуется интерпретировать показатели производительности модели как ожидаемую точность для каждого пикселя и предлагается трактовать показатели производительности как среднюю ожидаемую точность глобального набора данных.
Моделировалась высота и сомкнутость крон, используя собственный вариант модели U-Net, разработанный для объединения данных оптических мультиспектральных и радарных данных.
Надземная биомасса моделировалась как функция высоты кроны, сомкнутости, высоты над уровнем моря и географического положения. Для моделирования использовались Boosted regression trees. Такая модель, по мысли авторов, может научиться аппроксимировать аллометрические зависимости способом, чувствительным к нескольким компонентам структуры леса.
Традиционной проблемой является удаление облаков и дымки из мультиспектральных снимков. Был разработан агрессивный алгоритм маскировки облаков, который понижал рейтинг пикселей вблизи краев облаков. В результате пользователи могут видеть циклические буферы (circular buffers) в областях, где пиксели были заполнены наблюдениями более низкого качества. Чтобы смягчить этот эффект, разработчики предоставляют набор данных с оценкой качества пикселей, а также ресурс по дням года, который можно использовать для фильтрации и удаления наблюдений низкого качества или наблюдений из отдаленных периодов года.
“Будучи аспирантом-всезнайкой, я часто ворчал по поводу глобальных данных, которые выглядели точными везде и нигде”, пишет Андерсон. На практике очень сложно создать глобальный продукт с одинаковым качеством из-за сложного взаимодействия пространственных и временных отклонений, различий в измерениях и подходов к оптимизации параметров. Разработчики Diligence подошли к этой проблеме с практическими рекомендациями, предоставив подробный анализ погрешностей модели и указав районы, где точность прогноза самая низкая (например, в азиатских палеотропиках). Одним из способов, которым пользователи могут решить проблему точности, является обучение собственных локальных моделей биомассы, используя данные о высоте и сомкнутости крон, предоставляемые Diligence.
#лес #AGB
planet.widen.net
Planet-UserDocumentation-ForestCarbonValidation.pdf
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Деревья на возвышенностях являются поглотителями атмосферного метана
Известно, что деревья вносят важный вклад в круговорот углерода на планете, поглощая углекислый газ и преобразуя его в биомассу. Недавняя 📖 работа показала, что деревья на возвышенностях поглощают не только углерод, но и метан.
Метан поглощается не самими деревьями, а колониями метанотрофных бактерий, которые обитают на поверхности коры, извлекают метан из воздуха, окисляют его и превращают в биомассу и углекислый газ. Последний воздействует на климат примерно в 30 раз слабее, чем исходный метан. Особенно быстро метан поглощался корой тропических деревьев, что связано с ускорением метаболизма микробов в теплом и влажном климате.
По оценкам исследователей, кора всех деревьев Земли ежегодно поглощает от 25 до 50 млн тонн метана, что примерно на 10% повышает полезный вклад растительности в борьбу с глобальным потеплением.
#CH4 #климат #лес
Известно, что деревья вносят важный вклад в круговорот углерода на планете, поглощая углекислый газ и преобразуя его в биомассу. Недавняя 📖 работа показала, что деревья на возвышенностях поглощают не только углерод, но и метан.
Метан поглощается не самими деревьями, а колониями метанотрофных бактерий, которые обитают на поверхности коры, извлекают метан из воздуха, окисляют его и превращают в биомассу и углекислый газ. Последний воздействует на климат примерно в 30 раз слабее, чем исходный метан. Особенно быстро метан поглощался корой тропических деревьев, что связано с ускорением метаболизма микробов в теплом и влажном климате.
По оценкам исследователей, кора всех деревьев Земли ежегодно поглощает от 25 до 50 млн тонн метана, что примерно на 10% повышает полезный вклад растительности в борьбу с глобальным потеплением.
#CH4 #климат #лес