Описание пятой работы (экологи)

Лабораторная работа №5. Работа с данными MODIS
Задачи:
- выбрать один из продуктов MODIS Land, описать его, опираясь на документацию.
- Выбрать регион исследований. Используя сетку MODIS (modis_grid.shp) подобрать
соответствующий ей номер данных MODIS (h_ _v_ _)
- Выбрать один из продуктов MODIS Land (среди 8-ми дневных композитов по любой
тематике), загрузить данные для выбранной территории на несколько дат (разные сезоны).
Визуализировать в QGIS, сравнить.
- Загрузить годовой комбинированный набор данных о типах территории (MCD12Q1) за
два разных года. Визуализировать в QGIS. С использованием инструмента Unique Values в QGIS
получите количество пикселей разного типа за оба года. Постойте в любом редакторе
гистограмму, отображающую изменение всех типов территорий.
Использовать:
Сетка в shape-файле (скачать на сайте)
Портал MODIS Land Team - http://modis-land.gsfc.nasa.gov/
Портал Data Pool для загрузки данных - https://lpdaac.usgs.gov/data_access/data_pool
QGIS для визуализации данных и расчётов
Excel или OpenOffice Calc для расчётов и построения гистограммы
Краткие заметки:
1. Описание продукта MODIS
Выбрав сначала тип продуктов:
А затем и сам продукт из списка продуктов данного типа
Вы попадаете на страницу с документацией:
В нижней части приведены основные характеристики, такие как период съемки (за какие
временные промежутки доступны данные), пространственное разрешение. Подробное описание
самих данных можно, раскрыв раздел Layers. Там в таблицах подробно описаны те данные,
которые хранятся в наборах описываемого продукта.
В данном случае самые существенные данные описаны в первой строке. Это собственно 8ми
дневный композит температуры подстилающей поверхности Земли в градусах Кельвина.
В случае описания продуктов, где значения пикселей описывают не непрерывные явления, а
дискретные типы (например, типы территорий), в документации описаны конкретные
соответствия.
В описании рассказать о содержании продукта, его смысле, а также о том, какие основные данные
в нём хранятся и как.
2. Выбор территории и определение её расположения по сетке MODIS.
Добавив в QGIS слои с картой мира (архив countries.zip доступен на сайте) и с сеткой данных
MODIS легко определить, какая ячейка вас интересует. В атрибутах к сетке MODIS для каждой
ячейки указан её номер, состоящий из двух чисел (h и v).
Также вы можете в качестве подложки использовать спутниковые или иные покрытия (см.
доступный в управлении модулями QGIS-модуль QuickMapServices).
На изображении показана ячейка с номером h22v04.
3. После выбора территории и вашего продукта, следует отправиться в Data Pool и найти
соответствующий раздел.
https://lpdaac.usgs.gov/data_access/data_pool
В зависимости от вашего продукта (это указано в его документации), найти его вы сможете в
MODIS TERRA, MODIS AQUA или MODIS COMBINED разделе.
Допустим, мы ищем данные MOD11A2 о температуре подстилающей поверхности. В разделе
TERRA находим соответствующую папку.
Далее находим требуемый день
И далее видим массу файлов двух типов – jpg и hdf. В файлах jpg можно найти простые обзорные
картинки, которые могут помочь понять, насколько вас устраивает содержимое набора данных.
Файлы формата hdf – собственно полноценные данные. В именах файлов содержатся h и v – так
вы легко можете понять, какой нужен вам.
Воспользовавшись поиском в браузере (Ctrl + F) можно быстро найти требуемый файл формата
hdf:
Загрузив его, можно просто добавить его в QGIS как растровый слой. При добавлении произойдет
запрос – какой конкретно слой нужно загрузить (те самые слои, описанные в документации в
разделе Layers).
Здесь вы выбираете те данные, которые вам интересны. LST_Day_1km это данные о дневной
температуре поверхности Земли – то, что нужно. Выделяем и нажимаем ОК.
Добавленный растровый слой можно стилизовать стандартными средствами QGIS, и вообще
работать с ним любыми инструментами. Через стиль задайте тип изображения «одноканальное
псеводцветное» и подберите цветовую гамму.
Стандартными средствами также можно изучать конкретные значения температуры (или иного
процесса, в зависимости от продукта). Таким образом сравнить один продукт за разные сезоны.
4. В наборе данных MCD12Q1, как и некоторых других, значения пикселей имеют
дискретный смысл. Например, все пиксели со значением 0 – это вода, а со значением 13 –
застройки, антропогенные объекты. Такие продукты генерируются на базе длительных
наблюдений и совместной обработки различных данных. Конкретно MCD12Q1 создаётся
один раз за целый год наблюдений. Эти данные весьма ценны для общей и точечной
оценки изменений типов использования территорий. Как деградировали леса, какие
площади за 5 лет заболотились, как разросся город? Что происходит в целом. Ответ на эти
вопросы можно искать в таких данных.
Загружаются и визуализируются они аналогично другим данным MODIS. Загрузка в разделе
COMBINED (т.к. участвуют оба спутника – Terra и Aqua). Из слоёв при добавлении используйте
Land_cover_type_1.
Здесь, по существу, очень качественно классифицированный растр. Визуально сравнив данные
за разные годы (с разницей 5 и более лет), можно подметить основные особенности
изменения территорий. Попробуем оценить их количественно.
Для этого нужно подсчитать, сколько пикселей с какими значениями можно найти на обоих
наборах данных. Воспользуемся инструментом Unique Values Count.
По умолчанию его может не быть. В панели анализа (Анализ данных – панель инструментов) в
режиме Advanced interface (продвинутый интерфейс) найдите Скрипты – инструменты –
загрузить скрипты из онлайн-каталога.
Найдите в открывшемся окне скрипт Unique values count (скорее всего в разделе «не
установленные»)
Нажмите галочку справа от него, установив. После этого он доступен в разделе Скрипты –
Raster
Запустив его, нужно только выбрать слой для анализа (ваш набор MCD12Q1)
Результат работы – таблица со списком значений пикселей и количеством пикселей для
каждого из этих значений.
Например, пикселей со значением 0 (а это «вода» согласно документации) – 1379492 штук.
Зная размер пикселя (500х500 метров), можно рассчитать площадь любого из типов
поверхности.
Скопировав такую таблицу в Excel или аналог, можно продолжить анализировать данные.
Используя такие таблицы для двух наборов (двух лет) данных, вычислите, как изменилась
численность каждого из типов территории. Постройте гистограмму по результатам, на которой
будет наглядно показано, что и как изменилось.
Сделайте выводы.