冷天熙，胡文萍

(云南省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，云南 昆明 650051)

近年來，遙感技術(shù)迅速發(fā)展，空間分辨率、時間分辨率、光譜分辨率等技術(shù)指標(biāo)不斷提高，在遙感數(shù)據(jù)的獲取上也趨于多平臺、多傳感器、多角度的特點(diǎn)[1]。利用遙感能快速、大面積、長時間地探測地表情況。遙感技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用產(chǎn)生海量的遙感數(shù)據(jù)，近地衛(wèi)星向地球發(fā)回傳輸數(shù)據(jù)量為每秒GB級別，對數(shù)據(jù)的處理及運(yùn)用提出新的挑戰(zhàn)。遙感云計算平臺的產(chǎn)生極大地提高了運(yùn)算效率，解決了海量遙感數(shù)據(jù)處理問題。Matthew Hansen團(tuán)隊于2013年采用遙感云計算平臺進(jìn)行全球森林變化監(jiān)測，被世界資源研究所采用，并構(gòu)建了Global Forest Watch全球森林監(jiān)測平臺。近年來，美國航空航天局、谷歌、亞馬遜以及國內(nèi)的阿里、騰訊、華為、商湯科技等公司均開發(fā)了相應(yīng)的遙感云計算平臺。

遙感云服務(wù)是利用云計算整合各種遙感技術(shù)，將已有的遙感數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、算法作為一個公共服務(wù)設(shè)施，通過網(wǎng)絡(luò)提供給用戶使用。具有分布式、虛擬化、高可用性、動態(tài)擴(kuò)展及高安全性等特點(diǎn)。

本文基于Google Earth Engine(以下簡稱GEE)云計算平臺，對遙感數(shù)據(jù)收集、處理及植被指數(shù)計算進(jìn)行探索，以期為遙感云計算平臺在森林資源管理中的應(yīng)用提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源及計算方法

1.1 遙感云服務(wù)平臺

目前，國外的遙感云服務(wù)平臺主要有谷歌公司的GEE、美國航空航天局的NEX、笛卡爾實驗室的Descartes Labs、亞馬遜的Amazon Web Services、澳大利亞地學(xué)數(shù)據(jù)立方體(AGDC)等。國內(nèi)遙感云服務(wù)也發(fā)展迅速，主要有中國科學(xué)院“地球大數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)云服務(wù)(Earth Data Miner)”、華為云GeoGenius-遙感智能體、騰訊“WeEarth超級地球”等。其中以GEE應(yīng)用最為廣泛。

GEE是谷歌公司的核心云計算平臺，依托谷歌公司的強(qiáng)大服務(wù)器，能夠提供足夠的運(yùn)算能力對海量空間數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析和計算處理，且平臺提供海量的地球物理、天氣、氣候、影像等數(shù)據(jù)。GEE已于2019年與深度學(xué)習(xí)平臺TensorFlow進(jìn)行耦合，進(jìn)一步提升了機(jī)器學(xué)習(xí)能力。其提供豐富的API，是一個集科學(xué)分析及地理信息數(shù)據(jù)可視化的綜合性平臺，其使用谷歌核心基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，運(yùn)行高效且免費(fèi)。經(jīng)論證，本次試驗計算選用GEE進(jìn)行。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本計算采用的遙感影像為Landsat8影像，Landsat8于2013年發(fā)射，搭載陸地成像儀(OLI)和熱紅外傳感器(TIRS)，可提供全球2013年4月至今的遙感數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m。Landsat8共有11個波段，432波段組合可合成真彩色圖像，652及654波段組合便于植被分類及分析。GEE中直接集成Landsat8影像。

1.3 NDVI(植被指數(shù))計算

NDVI(Normalized Difference Vegetation Index),歸一化差分植被指數(shù)可使植被從水和土中分離出來。遙感數(shù)據(jù)生成的NDVI能夠相當(dāng)精確地反映植被綠度、光合作用強(qiáng)度，反映植被代謝強(qiáng)度及其季節(jié)和年際變化,可用于植被的監(jiān)測、分類和物候分析[2]。NDVI計算公式為：

(1)

式中，NIR為近紅外波段的反射值，R為紅光波段的反射值，Landsat8的NIR為波段5，R為波段4。

NDVI廣泛應(yīng)用于植被生長、分類識別和覆蓋度的監(jiān)測。計算值為-1到1之間，當(dāng)-1<=NDVI<0時，表示地面覆蓋為云、水、雪等；當(dāng)NDVI =0時，表示有巖石或裸土等；當(dāng)0

2 計算過程

2.1 GEE注冊及平臺登錄

GEE目前對科研、教育及非營利性機(jī)構(gòu)人員均可以免費(fèi)使用。登錄官網(wǎng)(https://earthengine.google.com/)進(jìn)行注冊及登錄，登錄后右上角“PLATFORM”中的“CODEEDITOR”菜單，進(jìn)入工作空間。工作空間包括搜索區(qū)、代碼及數(shù)據(jù)存儲區(qū)、代碼編輯區(qū)、輸出顯示區(qū)及地圖展示區(qū)5個區(qū)域。

2.2 矢量數(shù)據(jù)導(dǎo)入及影像數(shù)據(jù)篩選

GEE可上傳shapefile、KML等格式的矢量數(shù)據(jù)作研究區(qū)域。點(diǎn)擊數(shù)據(jù)存儲區(qū)的Assets/Table Upload/Shape files上傳計算區(qū)域范圍的矢量數(shù)據(jù)。上傳完成后找到相應(yīng)文件點(diǎn)擊“Import into script”導(dǎo)入代碼編輯區(qū)。GEE提供較多的篩選函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，如篩選計算區(qū)域中2020年1月1日至12月31日的Landsat 8影像主要代碼如下：

var sCol = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA")

.filterBounds(roi).filterDate("2020-01-01","2020-12-31")

2.3 影像NDVI的計算及導(dǎo)出

GEE中直接使用normalizedDifference函數(shù)進(jìn)行NDVI值計算，完成計算后可將NDVI柵格圖層導(dǎo)出?？蓪?shù)據(jù)導(dǎo)出到Google Driver、Google Assets和Google Cloud Storage，數(shù)據(jù)導(dǎo)出后可下載到本地進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計及分析，計算NDVI平均值并導(dǎo)出NDVI柵格圖層的主要代碼如下：

var sCol=sCol1.map(function(image){

var ndvi = image.normalizedDifference(["B5"，"B4"]);

return image.clip(roi).addBands(ndvi.rename("NDVI")); });

var ndvi1=sCol.select("NDVI").mean();

Export.image.toDrive({

image:ndvi1,

description:‘ndvi20181208’,

folder:‘my_ndvi’,

scale:100,

region:roi})

2.4 NDVI柵格數(shù)據(jù)處理

為方便數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，將計算得到的NDVI柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為矢量數(shù)據(jù)。此步驟可以用GIS軟件完成。以ARCGIS10.2為例，數(shù)據(jù)處理過程如下：

1)柵格數(shù)據(jù)中NDVI值為-1至1，為防止轉(zhuǎn)化為整型后數(shù)據(jù)丟失，利用空間分析工具箱/數(shù)學(xué)分析/邏輯運(yùn)算/乘，將NVDI柵格數(shù)據(jù)乘以“100”。

2)利用空間分析工具箱/數(shù)學(xué)分析/邏輯運(yùn)算/轉(zhuǎn)為整型，輸出一個過程柵格數(shù)據(jù)。

3)利用轉(zhuǎn)換工具/由柵格轉(zhuǎn)出/柵格轉(zhuǎn)面，將過程文件轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)(面數(shù)據(jù))。需要注意的是，矢量數(shù)據(jù)(面數(shù)據(jù))中NDVI的值需要重新計算，即除以“100”，可得到值在-1至1之間的NDVI值。

3 計算結(jié)果

基于GEE遙感云服務(wù)平臺計算云南省通?？h2020年1月18日Landsat8遙感影像NDVI值(圖1)。通?？h土地面積為 74 074 hm2，為森林資源二類調(diào)查時的縣域面積。經(jīng)計算，NDVI最大值為0.84，最小值為-0.89。其中，NDVI≤-0.5的面積為9.99 hm2、 -0.5

4 結(jié)論

經(jīng)60多年的發(fā)展，我國森林資源監(jiān)測技術(shù)不斷進(jìn)步，體系日臻完善。然而，隨著國際國內(nèi)形勢的深刻變化和林業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的深入推進(jìn)，森林資源監(jiān)測工作面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。監(jiān)測時效性差、協(xié)同性差、現(xiàn)勢性弱，信息采集能力不足、信息服務(wù)水平不高的問題也日益顯現(xiàn)出來[4]。

圖1 通?？h2020年植被指數(shù)(NDVI)分布Fig.1 Distribution of NDVI in Tonghai County in 2020

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)具有體量大、更新快等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以處理海量的遙感數(shù)據(jù)，使用遙感云服務(wù)平臺可高效、低成本解決這一問題。遙感云服務(wù)平臺中應(yīng)用最為廣泛的GEE，可為用戶提供足夠的運(yùn)算能力和多種遙感數(shù)據(jù)，代碼編寫高效簡潔。

目前，利用遙感數(shù)據(jù)對林地變化、森林資源進(jìn)行監(jiān)測是我國林草業(yè)管理中使用的主要方式。利用GEE計算NDVI，可根據(jù)結(jié)果快速分析出植被覆蓋情況，將分析結(jié)果與林地“一張圖”、森林資源二類調(diào)查等林業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)處理融合分析后即可用于森林資源管理及生態(tài)環(huán)境建設(shè)。