Springe direkt zu Inhalt

NDVI - صورة الاختلاف

يمكن أن تكون الصور المختلفة مفيدة حقًا لمراقبة المشاهد، لأنها تتيح لنا تقييم حالة البيئة قبل الحدث وبعده.

لإنشاء صورة فرق، ما عليك سوى طرح صورة ما بعد الحدث من صورة ما قبل الحدث.

ستوفر الصورة الناتجة معلومات حول كيفية تغير قيم البيكسل أثناء الحدث، مما يسمح بمزيد من التحليل.

تسمح لنا صورة الاختلاف NDVI-، على سبيل المثال، بتحليل وحدات البيكسل التي تكون نباتية أكثر أو أقل أو متساوية قبل الحدث أو بعده.

حساب صورة الفرق

دعونا نلقي نظرة على صورة الاختلاف بين نقطتين فرديتين في الوقت المناسب: متوسط NDVI لعام 2014 ومتوسط NDVI لعام 2020.

var pre_event = ls8_ndvi
              .filterDate('2014-01-01', '2014-12-31')
              .select('NDVI')
              .median();
Map.addLayer(pre_event.clip(extent_aoi), ndviParams, 'Pre-Event', false);

var post_event = ls8_ndvi
              .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
              .select('NDVI')
              .median();
Map.addLayer(post_event.clip(extent_aoi), ndviParams, 'Post-Event', false);

//Adding the pre- and post-event layers to the map might make our project take a bit longer to compute and render, however there is also one decisive advantage; we can later use the maps to extract NDVI-values via the Inspector!  
//If this bothers you, simply add false to the command line or untick the layer in the map panel.

var ndvi_diff = pre_event.subtract(post_event).clip(extent_aoi);
print(ndvi_diff, 'NDVI difference Image 2014 / 2020)');

تمثيل صورة الفرق

نظرًا لأن صورة الفرق تخزن معلومات مختلفة عن مؤشر NDVI، فسنريد تحديد معلمات تمثيل جديدة لها.

 

القيم السلبية (الحد الأدنى = -2) لها قيم NDVI أعلى بعد الحدث من قيم NDVI قبل الحدث، لذلك سنعرضها باللون الأخضر لأنها أصبحت الآن نباتية أكثر.

مثال: حدث ما قبل الحدث - ما بعد الحدث = صورة الاختلاف؛

0.2 - 0.6 = -0.4

 

قيم ~ 0 غير متغيرة إلى حد ما، لذلك سنعرضها باللون الأبيض

القيم الموجبة (الحد الأقصى = 2) لها قيم NDVI أقل بعد الحدث من قيم NDVI قبل الحدث، لذلك سنعرضها باللون البني لأنها أصبحت الآن أقل نباتية.

مثال: حدث ما قبل الحدث - ما بعد الحدث = صورة الاختلاف؛

0.6 - 0.2 = 0.4

 

سنظل ننظر فقط إلى النطاق من -1 إلى 1، حيث تقع معظم القيم ضمن هذا النطاق.

إذا نظرنا إلى النطاق الكامل من -2 إلى 2، فسيكون من الصعب حقًا استخراج المعلومات بمجرد النظر إلى الخريطة.

var dndviParams = {min: -1, max: 1, palette: ['DarkGreen', 'green', 'LimeGreen', 'white', 'burlywood', 'brown', 'maroon']};
Map.addLayer(ndvi_diff.clip(extent_aoi), dndviParams, 'NDVI diff Image 2014 / 2020', false);

استخدم زر التعريف للنظر في قيم NDVI لوحدات البيكسل المحددة للحدث السابق للحدث وما بعد الحدث وفرق الصورة NDVI!