Cover ru: Купить ковры в интернет-магазине kover.ru с доставкой по Москве и России

10 Дек

Содержание

Покрытие из резиновой крошки для детских и спортивных площадок. Спб

Надежное покрытие, которое не рассыпается, с гарантией 3 года.

Производство покрытий из резиновой крошки

по Санкт-Петербургу и Лен. области

 

[email protected]

ЗАГРУЗКА САЙТА

Травмобезопасное покрытие из резиновой крошки

Это  бесшовное, эластичное, прочное покрытие. Обладает ударогасящими свойствами. Покрытие водопроницаемое, на нем не стоят лужи.

 

Благодаря покрытию детские и спортивные площадки станут травмобезопасными и современными.

 

Покрытие состоит из резиновой крошки, полиуретанового связующего.

 

Однослойное, окрашенное покрытие для детских и спортивных площадок

виды покрытий

Усиленное, однослойное, окрашенное покрытие для  спортивных площадок

Двухслойное покрытие. Нижний слой (подушка) из крупной резиновой крошки.

Верхний слой из цветной каучуковой EPDM крошки

Двухслойное покрытие. Нижний слой (подушка большой толщины) из крупной резиновой крошки. Верхний слой из окрашенной крошки

 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ

НАНЕСЕНИЕ РИСУНКА

 

Профессиональные художники нанесут на ваше покрытие красивые рисунки.

Рисунок наносится поверх готового покрытия износостойкой резиновой  краской.

 

Наши художники воплотят в жизнь любую вашу идею.

 

Вы можете выбрать из готовых эскизов, либо при помощи нашего специалиста составить свой собственный эскиз.

 

НАНЕСЕНИЕ разметки

 

Спортивная разметка для любого вида спорта

Разметка на покрытие из резиновой крошки наносится износостойкой двухкомпонентной полиуретановой краской.

 

На покрытие можно нанести одну или мульти-разметку разными цветами.

 

Убедитесь в качестве нашего покрытия

Заполните форму, и мы бесплатно привезем вам образцы покрытия.

 

УЗНАЙТЕ, ЧТО ВЛИЯЕТ НА КАЧЕСТВО ПОКРЫТИЯ

ЧИСТАЯ И КАЧЕСТВЕННАЯ

КРОШКА

При использовании низкокачественной крошки с большим содержанием пыли и примесей покрытие получается непрочным,  т. к.  при перемешивании крошки с клеем пыль и примеси забирают на себя ощутимую часть клея.

ПРОПОРЦИИ КОМПОНЕНТОВ

При экономии компонентов и не соблюдении формулы получается некачественное покрытие с малым сроком службы.

ПРАВИЛЬНАЯ УКЛАДКА

Только опытные русские сотрудники, реечная система укладки покрытия, соблюдение формулы и выполнение скрытых работ.

КАЧЕСТВЕННОЕ

СВЯЗУЮЩЕЕ

При использовании клея низкого качества (или разбавленного) происходит плохое склеивание крошки между собой, что приводит к быстрому разрушению покрытия.

ХОРОШЕЕ ПОКРЫТИЕ

Гранулы представляют собой ровные частицы резины. Связующее равномерно распределяется на крошке , обеспечивая отличное сцепление гранул между собой .

 

Покрытие выглядит эстетически красиво и имеет долгий срок службы.

 

ПЛОХОЕ ПОКРЫТИЕ

Резиновая крошка похожа на труху и не имеет гладких граней, содержит различные примеси и мусор, связующее не обеспечивает надежного сцепление между гранулами.

 

Покрытие выглядит некрасиво и имеет короткий срок службы.

 

Мы уверены в качестве своего покрытия, и поэтому смело даем гарантию 3 года.

Виктория

Коттеджный поселок Вартемяги парк

Без колебаний рекомендую эту компанию своим друзьям и знакомым: выполняют работу быстро, качественно и недорого.

 

Гарантия на покрытие 3 года, но вряд ли придётся ей воспользоваться. Материал качественный, без запаха, цвета чистые, яркие. Используют специальное оборудование для приготовления смеси и укладки, работают аккуратно и опрятно, никаких хлопот по уборке заказчику не оставляют.

 

Непосредственно укладкой покрытия занимаются очень интеллигентные, творческие и приятные в общении молодые люди (подозреваю, что по завершении сезона резиновой крошки долгими зимними вечерами они пишут либо музыку, либо стихи  на великом и могучем русском языке (поясню для тех, кто в танке — все работники русские :)). У нас получилась очень красочная площадка — нравится нашим детям и их гостям.

 

Очень жалею, что не могу придумать повод сделать что-нибудь ещё с участием этой команды. С удовольствием пишу этот отзыв, чтобы ещё раз сказать «большое спасибо».

Галерея работ

Остались вопросы к нам?

​Закажите обратный звонок

Или звоните сами:

Наш специалист свяжется с вами и ответит на все ваши вопросы

написать нам вы можете по адресу:

street-cover.

[email protected]

Производство покрытий из резиновой крошки

по Санкт-Петербургу и Лен. области

 

RUBBER-COVER.RU | Покрытия из резиновой крошки | Россия

ТРАВМОБЕЗОПАСНЫЕ ПОКРЫТИЯ ДЛЯ ДЕТСКИХ ПЛОЩАДОК

СООТВЕТСТВУЕТ ТРЕБОВАНИЯМ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕГЛАМЕНТА ЕВРАЗИЙСКОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОЮЗА

ТР ЕАЭС 042/2017 

01

О КОМПАНИИ

Компания «RUBBER DUST» оказывает услуги по укладке покрытий из мелкодисперсной резиновой крошки, EPDM и термопластичного вулканизированного каучука.

Многолетний опыт работы по устройству травмобезопасных и спортивных покрытий!

Постоянное участие в городских программах благоустройства!

Стабильное качество сырья и материалов!

Отсутствие «текучки персонала» и эффективное управление операционной логистикой!

Мы обеспечиваем нашим клиентам уверенность в своевременной сдаче объекта с надлежащем качеством исполнения работ.

Наша миссия — Качественные покрытия, гарантия, открытая рецептура и стоимость работ!

Наша цель — Длительные партнерские отношения и ответственность за нашу деятельность!

ПОКРЫТИЯ ДЛЯ ДЕТСКИХ ПЛОЩАДОК

При современных темпах благоустройства общественных территорий для отдыха с детьми, появляется все больше и больше

детских площадок и игровых зон. Они поражают своей красотой, функциональностью и размахом.

Наша команда за свою историю деятельности участвовала в самых масштабных проектах Москвы и Московской области!

Сегодня мы говорим уверенно – за всем разнообразием детских, уличных игровых зон обязана быть безопасность!

Сделав шаг на детскую площадку, Вы повсеместно увидите травмобезопасные покрытия в различных его проявлениях.

Покрытие детской площадки должно отвечать не только нормам безопасности, цветовые решения, рисунки на покрытии должны привлекать детей и дополнять игровое оборудование детской площадки.

Сотрудники компании «RUBBER DUST» вкладывают свой опыт в каждый проект пытаясь создать неповторимую атмосферу каждой игровой зоны. 

СПОРТИВНЫЕ ПОКРЫТИЯ

Физическая культура и спорт являются важным фактором развития общественной жизни! Мы обязаны пропагандировать здоровый образ жизни, создавать и развивать условия для массового занятия спортом.

Развитие физической культуры определено правительством Российской Федерации, как цель в укреплении здоровья нации!

В это направление ежегодно выделяются средства из Федерального бюджета и бюджетов субъектов РФ!

Строительство уличных спортивных объектов одно из основных направлений развития массового спорта.

Компания «RUBBER DUST» ежегодно участвует в различных программах комплексного благоустройства! Мы видим как обновляются старые спортивные объекты, меняется оборудование уличных и дворовых площадок. Строятся универсальные спортивные кластеры сочетающие в себе занятие несколькими видами спорта.

Специалисты компании «RUBBER DUST» помогут Вам в правильном выборе покрытия, порекомендуют качественные и сертифицированные материалы!

Окажут безупречные услуги по устройству покрытий на Вашем объекте!

НАШИ ЗНАКОВЫЕ ОБЪЕКТЫ

  • ПАРК «ОЛИМПИЙСКАЯ ДЕРЕВНЯ 80»

  • ПАРК «СИРЕНЕВЫЙ САД»

  • ПАРК «САДОВНИКИ»

  • ПАРК «КУЗЬМИНКИ»

  • ПАРК «850-ТИ ЛЕТИЯ МОСКВЫ»

  • ПАРК «КРАСНАЯ ПРЕСНЯ»

  • ПАРК «СОКОЛЬНИКИ»

  • ПАРК «КРАСНОГВАРДЕЙСКИЕ ПРУДЫ»

  • «ЛУЖНЕЦКАЯ НАБЕРЕЖНАЯ»

  • ПАРК «50-ТИ ЛЕТИЯ ОКТЯБРЯ

  • ПАРК «БРАТЕЕВСКАЯ ПОЙМА»

  • ПАРК «АРШИНОВСКИЙ»

  • ПАРК «ФИЛИ»

  • ПАРК «РАДУГА»

  • «СКВЕР НА БЕРЗАРИНА»

  • СКВЕР НА ОБОРОННОЙ»

  • «NIKE BOX»

  • «ПАРК МЕТАЛЛУРГОВ»

  • «МОСКОВСКИЕ СЕЗОНЫ»

  • «НАБЕРЖНАЯ ШИТОВА»

  • ПАРК «СТРОГИНСКАЯ ПОЙМА»

  • «МУЗЕЙ КОСМОНАВТИКИ И АВИАЦИИ»

  • «УСАДЬБА МИХАЛКОВО»

  • ПАРК «ПЕРОВСКИЙ

  • ПАРК «ТАГАНСКИЙ»

  • ПАРК В ОЛИМПИЙСКОМ КОМПЛЕКСЕ «ЛУЖНИКИ»

  • «БРАТЕЕВСКИЙ КАСКАДНЫЙ ПАРК»

  • «ДЕТСКИЙ ПАРК ИМ. Н.Н. ПРЯМИКОВА»

  • «ПАРК ИМ. СВЯТОСЛАВА ФЕДОРОВА»

  • «ПАРК В ПОЙМЕ РЕКИ БИТЦА»

  • ПАРК «КУЗЬМИНКИ-ЛЮБЛИНО»

  • «ПАРК ИМ. М. ГОРЬКОГО»

  • «НЕСКУЧНЫЙ САД»

  • «ПЛОЩАДЬ ЕВРОПЫ»

  • «СКВЕР АВИАКОНСТРУКТОРА МИКОЯНА»

  • ПАРК «ПОКРОВСКИЙ БЕРЕГ»

  • «ПАРК ПОБЕДЫ НА ПОКЛОННОЙ ГОРЕ»

  • ПАРК «ШВЕЙЦАРИЯ»

  • «ЛАНДШАФТНЫЙ ПАРК МИТИНО»

  • «ДЕТСКИЙ ПАРК НА ВАРШАВСКОМ ШОССЕ»

  • МУЗЕЙ-УСАДЬБА «ЛЮБЛИНО»

  • ПАРК ПАВШИНСКАЯ ПОЙМА»

  • УЛИЧНАЯ ЗОНА СКАЛОДДРОМОВ «ЛУЖНИКИ

  • «ЧЕРКИЗОВСКИЙ ПАРК»

  • НАБЕРЖНАЯ «ЗИЛ»

  • ПАРК «РОШАЛЬ»

  • ПАРК «ЛИАНОЗОВСКИЙ

  • ПАРК У СТАДИОНА «САМАРА АРЕНА» 

  • МОСКОВСКИЙ ЗООПАРК

  • «ВДНХ»

  • СКВЕР «УКРАИНСКИЙ БУЛЬВАР»

  • «КИЕВКИЙ СКВЕР»

  • «СКВЕР У КИНОТЕАТРА МАРС»

  • ПАРК РАЗВЛЕЧЕНИЙ «ОСТРОВ МЕЧТЫ»

  • «БЫХАНОВ САД»

  • «ПАРКИ ПОДМОСКОВЬЯ»

background-size | htmlbook.

ru
Internet ExplorerChromeOperaSafariFirefoxAndroidiOS
9.0+1.0+9.5+3.0+3.6+2.1+1.0+

Краткая информация

Версии CSS

Описание

Масштабирует фоновое изображение согласно заданным размерам.

Синтаксис

background-size: [ <значение> | <проценты> | auto ]{1,2} | cover | contain

Значения

<значение>
Задает размер в любых доступных для CSS единицах — пикселы (px), сантиметры (cm), em и др.
<проценты>
Задает размер фоновой картинки в процентах от ширины или высоты элемента.
auto
Если задано одновременно для ширины и высоты (auto auto), размеры фона остаются исходными; если только для одной стороны картинки (100px auto), то размер вычисляется автоматически исходя из пропорций картинки.
cover
Масштабирует изображение с сохранением пропорций так, чтобы его ширина или высота равнялась ширине или высоте блока.
contain
Масштабирует изображение с сохранением пропорций таким образом, чтобы картинка целиком поместилась внутрь блока.

Если установлено одно значение, оно задает ширину фона, второе значение принимается за auto. Пропорции картинки при этом сохраняются. Использование двух значений через пробел задает ширину и высоту фоновой картинки.

Пример

HTML5CSS2.1CSS3IECrOpSaFx

<!DOCTYPE html>
<html>
 <head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>background-size</title>
  <style>
   div {
    height: 200px; /* Высота блока */
    border: 2px solid #000; /* Параметры рамки */
    background: url(images/mybg.png) 100% 100% no-repeat; /* Добавляем фон */
    background-size: cover; /* Масштабируем фон */
   }
  </style>
 </head>
 <body>
  <div>...</div>
 </body>
</html>

Браузеры

Safari до версии 4.1 и Chrome до версии 3.0 используют нестандартное свойство -webkit-background-size.

Opera до версии 10.53 использует нестандартное свойство -o-background-size.

Firefox до версии 4.0 использует нестандартное свойство -moz-background-size.

Краска оптом от производителя: Лакокрасочные материалы в Москве

 Лаки и краски — лакокрасочная продукция от производителя               

В течение многих лет мы радуем наших клиентов и заказчиков, предлагая широкий ассортимент лакокрасочной продукции. В спектр наших услуг входит не только производство красящих составов и лаков для разных типов строительных работ, но и последующая их реализация. Позиции нашей продукции включают традиционные и современные виды красок, которые мы реализуем оптом и в розницу.

У нас можно приобрести популярные лакокрасочные материалы, представленные эксклюзивными составами и смесями, которые пользуются спросом каждый день. В нашем магазине Вы всегда сможете найти краску для своих нужд и потребностей.

Преимущества сотрудничества с нашей организацией

Ассортимент нашей продукции доступен абсолютно каждому клиенту. У нас можно сделать заказ на любое количество позиций лакокрасочных материалов, потому что мы – производитель и торговая организация в одном лице.

Мы готовы сотрудничать с розничными потребителями и крупными оптовыми заказчиками. Кроме того, ценовая политика нашей компании отличается гибкостью и может оговариваться в индивидуальном порядке, позволяя каждому клиенту оценить все преимущества сотрудничества с нами. Все клиенты, обратившиеся к нам за приобретением лакокрасочной продукции, имеют право на оформление доставки или пересылки с учетом объемов приобретаемых материалов.

Секретная формула успеха

Секрет нашего процветания заключается в качестве продукции, которую выпускает принадлежащий нам завод. Производимые на этом заводе лакокрасочные материалы пользуются постоянным спросом, как у конечных потребителей, так и среди приобретающих красящие смеси оптом посредников. Такую популярность обеспечивают нашим краскам отменные технические характеристики и показатели качества.

Процесс изготовления отделочных красящих составов, которые выпускает наш завод, полностью научно обгрунтованный. Рецептура, используемая в процессе производства каждой из разновидностей лакокрасочной продукции, проверена годами и обстоятельствами использования. Помимо этого, наши специалисты лично разработали успешные серии современных ЛКМ. Эти позиции были признаны полностью пригодными к использованию, что подтверждаю многочисленные тесты относительно безопасности, экологичности, универсальности, долговечности и т.д.

Все оборудование, которое использует производитель при создании красок, ЛКМ и прочих разновидностей продуктов этой категории, постоянно модернизируется. Корректировка производственных процессов за счет использования более усовершенствованного оснащения и текущих наладок позволяет занимать нашей компании лидирующие позиции на рынке строительного сырья вот уже более 15 лет.

Что можно приобрести у нас?

Ассортиментный ряд нашей продукции представляют разнообразную лакокрасочную продукцию, востребованную в отрасли строительства и ремонта. Наша компания – это не просто торговая площадка, но и крупный завод по изготовлению лаков и красок для разного спектра применения. У нас в наличии и под заказ есть позиции составов для проведения работ разного профиля работ.

В нашей компании можно приобрести оптом и в розницу:

·         Краски для облицовки фасадов;

·         Смеси для декоративной отделки интерьеров;

·         Клеящие составы разного назначения;

·         Биокраски;

·         Защитные ЛКМ;

·         Эмали пф-115 и грунты;

·         Лаки;

·         Герметики с акриловой основой;

·         Бетоноконтакты;

·         Строительные добавки;

·         Декоративные штукатурки;

·         Шпатлевки;

·         Финишную отделку;

·         Инструменты и приспособления для проведения строительных, ремонтных и отделочных работ.

Продукция, которую выпускает наш завод, является популярной не только на территории Москвы, но и далеко за ее пределами. Наша продукция реализуется по всей стране, чтобы ее преимущества смог оценить каждый потребитель, для которого критически важно получить высококачественный товар с доступной ценой, позволяющей провести бюджетный, но первоклассный ремонт.

Чем обусловлена стоимость наших товаров?

Процесс ценообразования осуществляется на основании тщательного анализа понесенных на производство затрат и изучения потребительского спроса на конкретные серии лакокрасочного сырья. Вследствие такой спланированной системы получается вполне обоснованная и конкурентноспособная стоимость для каждой позиции нашего ассортимента. Такой эффект позволяет конечному потребителю пользоваться напрямую услугами, которые предоставляет производитель, без необходимости переплачивать посредникам.

Потребителей, которые оформляют заявки на крупные партии лакокрасочных материалов, ожидает еще один приятный момент – доставка за счет производителя. Оптовые покупатели могут воспользоваться услугой оформления бесплатной доставки, в то время, как розничные клиенты получают возможность по самым выгодным ценам получить ЛКП почтовой или курьерской службой.

Но что порадует каждого заказчика, так это – разные варианты оплаты. Вполне допустимыми для нашей компании являются способы оплаты, удобные для потребителя: предоплата, наличные, банковские карты и пр. варианты, оговариваемые в индивидуальном порядке.

У нас всегда есть то, что нужно Вам!

Наша компания опережает многих производителей ЛКМ, так как обслуживающие наш завод специалисты контролируют каждый этап изготовления и соответствие технологии, а также постоянно изучают рынок лакокрасочного сырья, чтобы отслеживать новые тенденции. Такая тактика позволяет нам первыми выпускать позиции самой современных отделочных и декоративных смесей, которые по качеству и свойствам не уступят своим аналогам на Европейском рынке. Даже более того – в производстве ЛКМ мы используем заграничное сырье, благодаря чему потребители получают красящие составы и лаки с высокими техническими характеристиками по конкуретноспособной стоимости.

Каждая позиция нашего ассортимента – это эталон качества, безопасности, экологичности и устойчивости ко всевозможным проявлениям окружающей среды, что подтверждают государственные сертификаты.

В течение многих лет мы изготавливаем лакокрасочную продукцию, соответствующую всем нормам государственных инстанций. За весь период своего существования благодаря лояльному отношению к нуждам и отзывам клиентам, непревзойденному уровню сервиса и первоклассному качеству продукции мы заслужили доверие и уважение многочисленных потребителей отечественного и западного рынка. Мы готовы сотрудничать с каждым клиентом на условиях обоюдной выгоды в течение длительного периода времени.

Мы всегда готовы к обоюдовыгодному, продуктивному и долгосрочному сотрудничеству!

границ | На пути к оперативному картированию древесного полога в тропических саваннах с использованием Google Earth Engine

Введение

Экологическое и социально-экономическое значение древесной растительности в саваннах

Древесные растения являются важным компонентом наземных экосистем; они играют важную роль в углеродных, питательных и гидрологических циклах (Vitousek, 1982; Jackson et al. , 2002; Huxman et al., 2005) и обеспечивают среду обитания для других видов (Ratter et al., 1997).Саванны встречаются в тропических, субтропических и умеренных широтах и ​​характеризуются совместным преобладанием древесных и травянистых форм растений (Вернер, 2009). Хотя в среднем они могут иметь более низкую плотность древесного покрова по сравнению с лесами с закрытым пологом, их обширная пространственная протяженность (до 40% земной поверхности, в зависимости от определения; см. Scholes and Archer, 1997; Bond and Midgley, 2000; Sankaran et al. ., 2005; Ratnam et al., 2011 и ссылки в них) указывает на важную роль в глобальном и региональном хранении углерода.Таким образом, отсутствие подробной информации о древесном растительном покрове в саваннах вносит неопределенность в текущие оценки запасов углерода и ограничивает научное понимание той роли, которую они могут играть в долгосрочном изменении климата. С социально-экономической точки зрения деревья и кустарники являются ключевым источником средств к существованию для миллионов людей, живущих в таких регионах, как западноафриканский Сахель. Преимущественно агро-скотоводческие общества полагаются на древесную биомассу для получения энергии (топливная древесина и древесный уголь) и пищи (включая корм для скота) (Wessels et al., 2013; Ханан, 2018). Таким образом, точная количественная и пространственная точная оценка древесного растительного покрова в таких регионах имеет решающее значение для местных, региональных и глобальных усилий, направленных на понимание и борьбу с последствиями изменения климата за счет секвестрации углерода, снижения отсутствия продовольственной безопасности за счет экстенсивных систем животноводства и содействия устойчивому землепользованию. использовать практики.

Проблемы картирования больших площадей древесной растительности в саваннах

Саванны имеют сложный ландшафт; на ум приходит картина отдельных кустарников и деревьев или прерывистых крон деревьев на фоне пастбищ и/или обрабатываемых поверхностей.Эта картина часто является результатом тысячелетних климатических и антропогенных изменений, которые постоянно изменяют ландшафты в краткосрочной и долгосрочной перспективе (Behling and Hooghiemstra, 1999; Werner, 2009). Карты земного покрова среднего и низкого разрешения, которые классифицируют отдельные пиксели по уникальным типам земного покрова/землепользования, не могут адекватно разделить различные типы растительности на таких территориях. В то же время использование коммерческих изображений очень высокого разрешения (VHR) (например, <1 м) для детального картографирования остается нецелесообразным за пределами местного масштаба из-за недостаточного охвата имеющихся в настоящее время архивных данных, высокой стоимости новых снимков больших площадей и крутые требования к вычислениям и памяти для обработки.

Вместо категориальных карт земного покрова были разработаны продукты растительного покрова с непрерывными полями (VCF), чтобы удовлетворить потребность в более подробном картировании растительности на больших территориях; путем предоставления субпиксельных/дробных оценок конкретных свойств полога (например, процентного покрытия деревьями) (Defries et al., 2000b; Hansen et al., 2002). Методология VCF обычно включает использование показателей, полученных со спутников, в качестве дискриминантов в эмпирической модели, которая откалибрована с помощью непрерывных измерений, полученных в полевых условиях (или по изображениям с более высоким разрешением) (Foody and Cox, 1994; Hansen et al. , 1996; Дефрис и др., 2000а; Гесснер и др., 2013; Бауманн и др., 2018). Существующие глобальные продукты VCF, однако, не идеальны для оценки свойств растительного покрова в засушливых районах и саваннах. Например, ежегодный продукт VCF MODerate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) (MOD44B) (Hansen et al., 2002) и эквивалент Landsat (Sexton et al., 2013) предназначены только для представления крон деревьев с определенными характеристиками на основе по определению лесов, предоставленному Продовольственной и сельскохозяйственной организацией (e.г., высота полога > 5 м) (ФАО, 2000). Следовательно, эти наборы данных, как известно, значительно недооценивают древесный растительный покров в сухих саваннах, где деревья и кустарники, как правило, имеют значительно более низкий рост (рис. 1, а также Gessner et al., 2013; Brandt et al., 2016a).

Рисунок 1. Иллюстрация того, как данные о древесном покрове MODIS с непрерывными полевыми данными о растительности (MOD44B) эффективно исключают глобальные засушливые районы (желтый и оранжевый), где VCF обычно показывает, что растительный покров составляет 0–5%. При ближайшем рассмотрении (изображения-врезки A , B и C ) можно предположить, что эти области могут содержать значительное количество древесного покрова в виде (более мелких) деревьев и кустарников. Источник изображений: базовые карты ESRI, DigitalGlobe.

Использование спутникового дистанционного зондирования для картирования древесного покрова в саваннах

Данные об оптическом отражении, полученные со спутников, десятилетиями использовались для картирования и мониторинга растительных покровов на больших территориях (Matthews, 1983; DeFries et al., 1995; Хансен и др., 2002). Во многом это связано с их способностью предоставлять масштабируемую спектральную информацию, относящуюся к растительному покрову, такую ​​как озеленение, индекс площади листьев и фенология (Zhang et al., 2003; Xie et al., 2008). Обширный пространственно-временной охват и бесплатная доступность данных от датчиков, таких как MODIS и Landsat, а в последнее время и инструментов Copernicus Sentinel, также способствовали тому, что данные дистанционного зондирования стали гораздо менее дорогостоящим и трудоемким вариантом для получения глобальных и региональных карт растительности. Однако, особенно в тропических и субтропических регионах, этим преимуществам противодействуют проблемы, связанные с облачным покровом, атмосферным рассеянием, коэффициентом отражения фона и насыщенностью оптических показателей в ландшафтах с более густой растительностью (Huete et al., 1997).

В контексте открытых саванн и лесных массивов фенологические и сезонные показатели, полученные на основе данных оптического отражения, использовались для различения древесных и недревесных форм растений. Брандт и др. (2016a) продемонстрировали это, используя интегрированную фракцию поглощенной фотосинтетически активной радиации (FAPAR) для засушливого сезона, полученную с помощью MODIS и SPOT-VEGETATION (SPOT-VGT), для оценки древесного растительного покрова с разрешением 1 км для западноафриканского Сахеля.В этом регионе годовая продуктивность растительности строго контролируется осадками, которые обычно выпадают в течение короткого промежутка времени (3–5 месяцев) (Nicholson and Webster, 2007). Травянистая растительность обычно зеленеет и стареет в течение этого короткого периода, в то время как деревья и кустарники могут сбрасывать листву перед дождем и часто сохраняют листву в течение нескольких месяцев в засушливый сезон (Hiernaux et al., 1994). Теоретически это означает, что древесную растительность можно отличить от травянистой, используя данные оптического отражения временных рядов для обнаружения различий в фенофазах между древесными и недревесными растениями.Однако такую ​​точную фенологическую информацию труднее получить с использованием данных дистанционного зондирования в более мелких масштабах (менее 100 м), когда оперативные инструменты имеют меньшее время повторного посещения; а также там, где различия в фенофазах среди древесных видов (см. Brandt et al., 2016a, b) становятся более заметными, что затрудняет коллективное отделение их от травянистой растительности.

В отличие от оптического отражения, обратное микроволновое (радарное) рассеяние в значительной степени нечувствительно к атмосферным/облачным условиям и, в зависимости от длины волны, может быть чувствительным к сезонно-неизменным структурным компонентам деревьев и кустарников. Например, листья небольших деревьев и кустарников будут в значительной степени прозрачны для обратного рассеяния радара Sentinel-1 C-диапазона (длина волны ~5 см), но эти длины волн чувствительны к стеблям и ветвям (Flores-Anderson et al., 2019). Таким образом, добавление обратного рассеяния радара должно улучшить нашу способность различать древесную растительность в саваннах с использованием или без использования знаний о фенологических различиях древесно-травяных растений. Это было продемонстрировано в недавнем исследовании, в котором использовалось обратное рассеяние L-диапазона ALOS PALSAR для картирования древесной растительности в саванне на юге Африки (Урбазаев и др., 2015), и другое исследование, которое показало, что совмещение обратного рассеяния радара Sentinel-1 (диапазон C) с данными оптического отражения Landsat 8 значительно повысило точность картографирования древесно-кустарникового покрова в Южной Америке (Baumann et al., 2018).

Цели

На этом фоне наша главная цель состоит в том, чтобы описать методологию и представить результаты прототипа для картирования %WCC на большом, преимущественно саванном, регионе в Западной Африке. Наш подход объединяет соответствующие метрики, полученные как из данных обратного рассеяния радара, так и из данных оптического отражения, в качестве эмпирических коррелятов %WCC при среднем разрешении (40 м) в модели ансамблевого дерева решений (случайный лес).Кроме того, мы интерпретируем результаты нашего тестового примера, чтобы ответить на следующие вопросы: (1) Какие показатели наблюдения Земли вносят наибольший вклад в точные прогнозы %WCC в тропических саваннах? (2) Учитывая характер «черного ящика» моделей машинного обучения, используемых для прогнозирования, можем ли мы различить значимые (статистические или механистические) отношения между важными предикторами и %WCC? (3) Как наш полученный %WCC сравнивается с другими аналогичными опубликованными наборами данных для региона? Ответы на эти вопросы должны показать, как наш подход способствует новому и полезному инструменту для надежного картирования древесного и кустарникового покрова саванны в относительно мелком масштабе с использованием данных дистанционного зондирования и его переносимости в другие регионы.

Местные, национальные и региональные учреждения в развивающихся регионах, таких как Западная Африка, сталкиваются с огромными трудностями при оперативном использовании данных дистанционного зондирования для мониторинга окружающей среды и природных ресурсов. Эти трудности в основном возникают из-за технических требований (например, пропускной способности Интернета, вычислительной мощности компьютера и емкости хранилища), необходимых для обработки больших объемов спутниковых данных. Предвидя эти трудности и чтобы сделать наш подход доступным для реализации в других регионах, наша методология опирается на использование ресурсов геопространственных облачных вычислений, предоставляемых Google Earth Engine (GEE; Gorelick et al., 2017) с автоматизированными и задокументированными рабочими процессами, которые облегчают локальную адаптацию соответствующими сообществами заинтересованных сторон. Эта структура является масштабируемой и воспроизводимой и предназначена для поддержки картирования в засушливых и полузасушливых регионах по всему миру с навесом/высотой древесных растений, варьирующихся от открытого/коротких (<5 м) до закрытых/высоких (>5 м).

Материалы и методы

Область исследования

Район нашего исследования представляет собой полную географическую протяженность Сенегала в Западной Африке (рис. 2). Сенегал имеет биоклиматический градиент, варьирующийся от засушливого Сахеля на севере (среднегодовое количество осадков или MAP <300 мм, с низким %WCC и кустарниками и деревьями, как правило, высотой 1–2 м) через полузасушливую судано-сахелианскую зону. (300 мм < MAP < 900 м, смесь лесных и пастбищных саванн, с кустарниками и деревьями высотой 2–6 м), до влажной гвинейской саванны / лесной мозаики к югу от Гамбии (MAP > 900 мм, деревья до ∼ 10 м высотой) (Кумар и др., 2019). Геоморфологически Сенегал представляет собой в основном равнинную страну с максимальной высотой менее 200 м над уровнем моря (Diouf et al., 2015; Anchang et al., 2019). Северная, центральная и восточная части Сенегала являются основными зонами пастбищной деятельности и были разделены на 4 экологические зоны, отражающие характеристики почвы и землепользования: Песчаная Ферло (север), Железистая Ферло (северо-восток), смешанная агро-пастбищная зона ( центральная часть) и переходная зона саванна-лес (восток) (см. рис. 2, а также Diouf et al., 2015). По оценкам, население Сенегала составляет 16 миллионов человек, при этом сельское население в основном занимается неорошаемым земледелием и скотоводством (выпас скота), которые напрямую влияют на наличие и устойчивость древесных ресурсов. Городское население также оказывает заметное влияние на древесные ресурсы из-за высокого спроса домохозяйств на топливную древесину и древесный уголь (данные переписи населения Миннесоты за 2002 год, 2018 год).

Рисунок 2. Карта исследуемой территории (Сенегал).Полевые участки Centre de Suivi Ecologique (CSE) обозначены зеленым цветом. Расположение участков, проанализированных с использованием изображений очень высокого разрешения (VHR) в рамках Collect Earth Online (CEO), обозначено синим цветом. Изохиеты (среднегодовое количество осадков в мм за 1981–2018 годы) были получены с использованием данных об осадках, полученных с помощью программы Climate Hazards InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) (Funk et al. , 2015).

Программные инструменты

Методология, описанная в этом документе, была разработана и реализована в основном с использованием Google Earth Engine (GEE; Gorelick et al., 2017), облачная вычислительная платформа, позволяющая извлекать, обрабатывать и анализировать геопространственные данные планетарного масштаба. Доступ к нему можно получить программно, используя интерфейс браузера редактора кода Java или интерфейс прикладного программирования Python. GEE значительно снижает технические и инфраструктурные требования для геопространственного анализа больших территорий, поскольку «тяжелая работа» выполняется серверными функциями. В настоящее время он может похвастаться впечатляющей и постоянно улучшающейся библиотекой бесплатных наборов геопространственных данных наблюдения Земли и аналитических инструментов с открытым исходным кодом.Мы использовали GEE для извлечения и предварительной обработки всех спутниковых данных, обучения и проверки модели, а также для получения окончательных карт %WCC (подробности о том, как получить доступ к материалам кода проекта и онлайн-демонстрации, см. в дополнительных материалах).

Collect Earth Online (CEO) — еще один бесплатный онлайн-инструмент, используемый в наших методах. Это браузерная адаптация настольного инструмента Collect Earth (Bey et al., 2016). CEO позволяет проводить расширенный визуальный анализ изображений VHR для получения данных о земном покрове в масштабе поля/участка.Мы использовали CEO для получения дополнительных измерений для обучения и проверки модели.

Использование автономных (т. е. настольных) инструментов было намеренно ограничено. ArcGIS Pro (ESRI, 2017) использовался для подготовки шейп-файлов точек ГИС полевых/генеральных данных для загрузки в среду GEE (для этого также можно было использовать любое программное обеспечение ГИС с открытым исходным кодом, например, QGIS). Библиотеки машинного обучения Python также использовались для воспроизведения результатов модели в среде рабочего стола и для доступа к расширенным утилитам моделирования, недоступным в настоящее время в GEE.

Методология

Описание рабочего процесса

На рис. 3 показаны этапы (предварительная обработка, компоновка и моделирование), использованные для картирования %WCC из комбинированных данных дистанционного зондирования с помощью оптического радара.

Рисунок 3. Методология, используемая для моделирования древесного покрова (%WCC) по данным дистанционного зондирования. генеральный директор Collect Earth Online; ВВ — вертикально-вертикальная поляризация; VH, вертикально-горизонтальная поляризация.

Подготовка данных
Деревянный навес на уровне участка

Мы объединили измерения на уровне участка, полученные в полевых условиях, и изображения VHR, чтобы обучить и проверить эмпирические модели для прогнозирования %WCC.Полевые данные были собраны в 2015 г. на 24 полевых участках, расположенных в относительно однородных ландшафтах в северных, центральных и восточных регионах Сенегала (рис. 2; зеленые точки). Эти участки являются частью долгосрочного мониторинга биомассы in situ Центра экологического мониторинга ( Centre de Suivi Ecologique или CSE), расположенного в Дакаре, Сенегал. Каждая площадка представляет собой трансекту протяженностью 1 км, вдоль которой через равные промежутки (200, 400, 600) расположены четыре (4) круглых участка радиусом от ∼19 м (всего 0,5 га на участок) до ∼28 м (всего 1 га на участок). и 800 м), что дает в общей сложности 96 участков с данными, доступными для нашего анализа.%WCC оценивается на каждом участке в конце вегетационного периода (т. е. пиковое озеленение кроны) каждые 2 года с помощью исчерпывающего процесса инвентаризации, который включает, среди прочего, измерение диаметра по двум осям видимой площади поверхности кроны каждое древесное растение (Diouf and Lambin, 2001). Обычно данные о делянках объединяются для каждого участка, чтобы получить оценки %WCC в масштабе гектар (га). Однако для наших целей круговые графики имеют масштаб, хорошо соответствующий масштабу данных дистанционного зондирования со средним разрешением (<100 м).Таким образом, для этого исследования мы использовали неагрегированные (т.е. на уровне участка) измерения, полученные во время полевой кампании 2015 года.

Учитывая, что полевые участки в основном ограничены более засушливыми частями Сенегала (регионы Ферло, рис. 2), %WCC, измеренный в полевых условиях, в основном находился в диапазоне 0–60%. Таким образом, мы дополнительно отобрали южную, более влажную/лесную часть страны (то есть юго-восток Сенегала и регион Казаманс, расположенный к югу от Гамбии). Это было сделано для получения дополнительных измерений %WCC в масштабе полевого графика с использованием данных изображения VHR для надежных прогнозов в диапазоне 60–100 % (рис. 2; синие точки).Всего в этом регионе было выбрано 200 случайных мест для оценки с помощью инструмента CEO. Чтобы максимально соответствовать как полевым данным CSE, так и спутниковым данным (описанным ниже), мы создали прямоугольный график 40 на 40 м в каждой случайной точке и отфильтровали изображения DigitalGlobe за 2015–2017 годы. Каждый участок был заполнен точками выборки с сеткой, расположенными на расстоянии 5 м друг от друга, включая края участка (т. Е. 9 × 9 = 81 точка выборки на участок) (рис. 4). Доля %WCC на участке определялась путем маркировки каждой точки образца как покрытой деревом/кустарником или нет, и получения подсчета для всего участка (1 отмеченная точка = 1/81 или ∼1.23% покрытия). Чтобы обеспечить точные результаты в анализе CEO, мы оценивали только участки с наивысшим визуальным качеством на снимках DigitalGlobe, доступных для данных лет, что привело к очень низкому коэффициенту сохранения (47/200 или ~25% сохраненных данных участка). В дополнение к 96 полевым графикам CSE это дало нам в общей сложности 143 измерения уровня графика для использования при калибровке наших моделей прогнозирования %WCC.

Рисунок 4. Пример оценки %WCC на уровне участка с помощью Collect Earth Online (https://collect.земной шар/). Размеры делянки 40 м на 40 м с 9 × 9 (81) точками отбора проб, отстоящими друг от друга на 5 м. На этом рисунке пропорция «зеленых» точек дает оценку процента %WCC на графике. Представленное базовое изображение VHR получено в 2017 году (любезно предоставлено DigitalGlobe).

Спутниковые данные

Используя интерфейс редактора кода (Java) GEE, мы извлекли все данные Sentinel-1 (радар с синтезированной апертурой C-диапазона) и Sentinel-2 (оптическая отражательная способность), полученные с 12- и 5-дневными интервалами соответственно в течение 3-х дней. годовой период (01 января 2015 г. – 31 декабря 2017 г.) и охватывающий весь Сенегал (Copernicus Sentinel Data, 2015).Мы использовали эти данные для создания сводных годовых метрик без пропусков, агрегированных до 40-метрового пространственного масштаба, которые служили бы эмпирическими коррелятами %WCC на пиксель. Картографические исследования древесного покрова показали, что использование многолетних изображений дает более точные и стабильные прогнозы, чем использование снимков с одной датой (Karlson et al., 2015; Urbazaev et al., 2015; Brandt et al., 2016a). Долгосрочные композиты менее чувствительны к изменениям условий получения изображения, которые в противном случае повлияли бы на обратное рассеяние/отражение от изображений с одной датой или очень краткосрочных композитов.

Для Sentinel-1 (S1) мы специально использовали широкополосный интерферометрический (IW) наземный детектор (GRD) с высоким разрешением (10 м) с вертикально-вертикальной (VV) и вертикально-горизонтальной (VH) поляризацией, полученный в восходящая орбита. Данные S1-GRD в GEE уже предварительно обработаны следующим образом: применение файла орбиты, удаление теплового шума, радиометрическая калибровка и коррекция рельефа. В наших рабочих процессах дополнительно применялась функция фильтрации спектрального шума с использованием Enhanced Lee Speckle Filter (Lopes et al., 1990) и функцию коррекции угла падения для минимизации вариаций между сценами.

Для Sentinel-2 (S2) мы использовали продукт уровня 1C (без атмосферной поправки), извлекая спектральные полосы в видимом (10 м), ближнем инфракрасном (NIR) (10 м), красном крае (RE ) (20 м) и коротковолновом инфракрасном (SWIR) (20 м) электромагнитном диапазоне. Мы отмечаем, что компания GEE уже использует продукты S2 с атмосферной поправкой (уровень 2A) по состоянию на начало 2019 года. Однако они еще не обеспечивают достаточного временного охвата для нашего текущего анализа и зарезервированы для будущих итераций.Однако для настоящего анализа мы выполнили следующие шаги, чтобы свести к минимуму атмосферные эффекты и улучшить общее качество составных показателей: (i) маскирование облаков и облачных теней, (ii) коррекция двунаправленной функции распределения отражательной способности (BRDF) (Roy et al. al., 2017a, b), (iii) геометрическая и топографическая коррекция, (iv) составление месячных «самых зеленых» (т. е. максимального NDVI), (v) использование «медианы» вместо «среднего» при усреднении, чтобы свести к минимуму влияние временные выбросы.

Спутниковые показатели как эмпирические детерминанты %WCC

Всего было создано 16 показателей дистанционного зондирования в виде единого многоканального составного изображения с разрешением 40 м, которые использовались для предоставления независимых переменных для прогнозирования %WCC.Эти метрики были выбраны так, чтобы их можно было использовать для определения различных свойств растительности, в том числе тех, которые полезны для различения древесных растений от недревесных (таблица 1). Самое главное, их можно было получить непосредственно из данных S1 и S2. Затем значения пикселей каждой полосы были извлечены для 143 участков графика, чтобы создать единую таблицу данных для моделирования.

Таблица 1. Спутниковые показатели, оцененные для прогнозирования %WCC.

Обучение и проверка модели случайного леса

Мы использовали регрессию случайного леса (Breiman, 2001) в рамках GEE для прогнозирования процента %WCC (переменная отклика) на основе выбранных показателей, полученных со спутников (независимые переменные, таблица 1).Метод случайного леса относится к семейству моделей ансамблевых деревьев решений, в которых окончательные прогнозы получаются путем усреднения прогнозов нескольких отдельных деревьев регрессии. Ошибка обобщения в случайных лесах сводится к минимуму за счет увеличения разнообразия популяции деревьев за счет случайной подвыборки наблюдений и переменных (признаков). Текущая реализация алгоритмов машинного обучения в GEE является относительно «базовой», с отсутствующими утилитами, такими как возможность визуализировать важность переменной и частичную зависимость на лету. Таким образом, мы также воспроизвели упражнение по моделированию в среде рабочего стола, используя функцию регрессора случайного леса, предоставленную в библиотеке машинного обучения Python (Scikit-learn) (Pedregosa et al., 2011). Чтобы позволить использовать инструменты Python для оценки и тонкой настройки моделей на основе GEE, мы установили воспроизводимость результатов между GEE и Python для одних и тех же данных и основных параметров модели.

Случайное разделение 70%/30% использовалось для создания независимых обучающих и тестовых выборок, соответственно, для модели случайного леса.Гиперпараметрическая настройка модели проводилась методом проб и ошибок: последовательно изменялись отдельные параметры (например, количество деревьев) и наблюдалось влияние на среднеквадратичную ошибку обучения. В конце концов мы остановились на следующих настройках модели для нашего случая Сенегала: 150 деревьев, минимальный размер предсказания листьев 4, 1/3 переменных, выбранных случайным образом для каждого дерева, и доля мешков 0,9 (т. е. доля обучающей выборки, выбранная случайным образом с замена для каждой модели дерева). Выбор высокой доли сумок был необходим из-за относительно небольшого размера нашей обучающей выборки (т.т. е., 70% из всего 143 измерений на уровне графика), что обеспечивает достаточно данных для обучения модели, допуская при этом некоторую перекрестную проверку внутри модели. В конце концов, независимая проверка модели была выполнена путем вычисления среднеквадратичной ошибки (RMSE) прогнозов на тестовой выборке (наблюдения за графиком, не подвергнутые подгонке и настройке модели).

Интерпретация модели

В дополнение к нашей основной цели точного картирования %WCC, мы также стремились определить наиболее важные полученные со спутников детерминанты %WCC саванны и возможные причинно-следственные (статистические или механистические) отношения, определяющие модель.Мы использовали два инструмента интерпретации, не зависящих от модели (т. е. инструменты, которые не относятся к какой-либо конкретной модели), а именно важность переменной перестановки (Breiman, 2001) и накопленные локальные эффекты (ALE) (Apley, 2016; Molnar, 2019). Важность перестановки измеряет среднее снижение точности модели (среднее увеличение ошибки прогноза) при исключении определенной переменной путем перетасовки ее исходных значений для создания шума, полученного из того же распределения (Breiman, 2001). Мы рассчитали важность перестановки, используя только данные тестовой выборки, чтобы поместить ее в контекст обобщения модели (Molnar, 2019).Напротив, график ALE показывает локально усредненное предельное влияние конкретной независимой переменной на предсказания зависимой переменной и является улучшением по сравнению с более часто используемым графиком частичной зависимости (Friedman, 2001). Для каждого наблюдения определенного предиктора (т. е. значения x ) график ALE вычисляет среднее изменение целевого прогноза в локальном многомерном окне около значения x . Это устраняет требование некоррелированности ковариатов модели и обеспечивает беспристрастную визуализацию формы (т.г., линейный, монотонный) индивидуального пространства предиктор-ответ. Мы использовали графики ALE, чтобы сделать вывод об основных статистических и/или биофизических факторах модели, используя наши знания о саваннах и принципах радиолокационного/оптического дистанционного зондирования.

Наконец, мы использовали несколько подмоделей для изучения ценности подхода слияния данных оптического радара. Для каждого из следующих наборов независимых переменных была разработана отдельная модель: (1) только метрики, основанные на радиолокации, (2) только метрики, основанные на оптических характеристиках, (3) только медианные метрики, основанные на радиолокации, (4) только метрики, основанные на оптических характеристиках. медианные показатели, (5) только показатели межгодовой изменчивости, основанные на радаре, (6) только показатели сезонности NDVI.Мы сравнили производительность (RMSE) между подмоделями и полной моделью, чтобы определить, какие комбинации показателей были наиболее оптимальными для точного прогнозирования %WCC.

Результаты и обсуждение

%WCC в Сенегале

Используя все доступные прогностические переменные, наша модель случайного леса смогла предсказать %WCC для Сенегала с пространственным разрешением 40 м (рис. 5) с высокой степенью точности (среднеквадратическая ошибка обучающей выборки ~5%, среднеквадратическая ошибка независимой тестовой выборки ~8 %, рисунок 6).Визуальное изучение окончательной карты показало, что распределение прогнозируемого %WCC в Сенегале соответствует тому, что мы ожидаем от распределения древесных ресурсов в зависимости от климатических, биогеографических и антропогенных градиентов в Сенегале. За исключением прибрежной растительности и орошаемого земледелия вдоль реки Сенегал на северной границе с Мавританией, прогнозируемый %WCC в Сенегале обычно следовал широтному (возрастающему к югу) градиенту, подтверждая экологический постулат о том, что максимальный %WCC в африканских саваннах ограничивается осадками. уровни (Sankaran et al., 2005).

Рисунок 5. Карта процента %WCC в Сенегале, предсказанная на основе комбинированных показателей радиолокационного и оптического дистанционного зондирования с использованием модели случайного леса, обученной и оцененной с использованием полевых данных и данных изображений VHR (рис. 1).

Рисунок 6. Обучение модели случайного леса ( N = 104) и проверка ( N = 39) точности оценок %WCC в Сенегале.

В северном Сенегале (регион, известный как Сэнди-Ферло) наша модель предсказала низкий %ВКК (в основном < 10%, рис. 5), что согласуется с ожиданием того, что малое количество осадков (MAP ∼300 мм или менее) ограничивает создание и содержание лесных массивов.Однако, несмотря на низкий покров, другие исследования временных рядов выявили долгосрочное увеличение древесной растительности в этом районе, в основном в результате восстановления после засух 1970–80-х годов (Kaptué et al., 2015; Anchang et al., 2019), но и из-за относительно низкого антропогенного воздействия на территории, в значительной степени не пригодные для ведения сельского хозяйства (Brandt et al., 2017). Наша способность обнаруживать низкий покров деревьев и кустарников в этом регионе может сыграть ключевую роль в подтверждении таких выводов в будущих исследованиях.

В экорегионе Судано-Сахельской саванны прогнозируемый %WCC был заметно ниже на западной стороне (в основном <30%, рис. 5), что, вероятно, является результатом большей плотности населения и преобладания сельскохозяйственной деятельности в этом районе.В Западном Сенегале расположены крупные городские населенные пункты, такие как Дакар и Туба, а также множество других застроенных поселений (рис. 4, области серого цвета), которые оказывают большее давление на местные древесные ресурсы из-за повышенного спроса на такие изделия из древесины, как топливная древесина и уголь. Напротив, в восточных переходных зонах железистого ферло и саванны-лесистой местности (рис. 5) прогнозируемый %WCC увеличился до промежуточных уровней (30–60%). В этом районе, где городское воздействие значительно меньше, на %WCC сильнее влияют травоядные (выпас скота) и пожарная активность (Kahiu and Hanan, 2018b).

В регионах Сенегала к югу от Гамбии (т. е. регион Казаманс) и дальше всего к юго-востоку от Сенегала, где MAP > 900 мм, результаты картирования показали самые высокие уровни %WCC, при этом в некоторых прогнозируемых очагах покрытия > 80% области. Эти высокие уровни %WCC очевидны в юго-западном углу, особенно в районе дельты Салума и вдоль реки Казаманс, где имеется множество прибрежных/мангровых зарослей. Однако результаты также показали случаи фрагментации (перерывы в высоком %WCC) в южном лесном ландшафте, особенно в южно-центральной зоне (рис. 5), что, вероятно, является результатом вырубки леса для возделывания.

Интерпретация модельных прогнозов %WCC на основе спутниковых показателей

Значение переменной

Мы использовали переменную важность (важность перестановки), полученную из подобранной модели случайного леса, чтобы изучить важность отдельных показателей для точного прогнозирования %WCC в проверочной выборке (рис. 7). Результаты показывают, что медиана обратного рассеяния VV и VH (med_vv и med_vh), медиана SWIR21 (med_swir21) и медиана NDVI (med_nd) были наиболее важными предикторами.При этом стандартное отклонение обратного рассеяния (std_vv и std_vh), минимум NDVI (min_nd) и медиана NDVI самого засушливого квартала года (dry_nd) были наименее важными.

Рисунок 7. Значение переменной в прогнозировании %WCC (полное описание сокращенных имен переменных см. в таблице 1). Веса важности (ось x ; синий цвет) отражают среднее увеличение ошибки прогнозирования тестовой выборки (с соответствующим стандартным отклонением, обозначенным оранжевым цветом), возникающее в результате итеративных перестановок каждой переменной-предиктора (ось y ).

Важность обратного рассеяния VV для прогнозирования древесного покрова в нашей модели (более чем в два раза важнее, чем у занявшего второе место, med_swir21, рис. 7) подтверждается предыдущими картографическими исследованиями саванн. Известно, что радар с совмещенной поляризацией (т. е. поляризация HH и VV) чувствителен к компонентам, не относящимся к лиственному пологу (например, ветвям и стеблям), по сравнению с радаром с кросс-поляризацией (поляризация HV и VH), и, следовательно, должен быть более эффективным в обнаружение древесной растительности в засушливых регионах, таких как Сахель, где у большинства деревьев отсутствуют листья в какой-то момент в течение продолжительного засушливого сезона (Урбазаев и др. , 2015). Второй наиболее влиятельной переменной была медиана SWIR21, отношение полосы SWIR 2/полосы SWIR 1 (см. Таблицу 1). SWIR21, полученный с помощью Sentinel 2, аналогичен SWIR32, полученному из MODIS (соотношение полос MODIS SWIR 3 и 2), который, как было установлено, коррелирует с индексом поглощения целлюлозы (CAI), полученным из гиперспектральных данных и используемым в основном для дистанционного зондирования. сухая/стареющая биомасса (Guerschman et al., 2009; Hill et al., 2016, 2017). Поэтому мы постулируем, что SWIR21 в нашей модели коррелирует с обилием и устойчивостью (сухой) травянистой биомассы и что его относительно высокая важность для прогнозирования %WCC косвенно возникает из-за конкурентных взаимодействий между деревьями и травами в мезонных саваннах (Scholes and Archer, 1997). ; Дон и др., 2013; Кахиу и Ханан, 2018а).

Интересная перспектива, почерпнутая из графика значимости переменных, заключается в том, что показатели, измеряющие годовую центральную тенденцию (т. е. «медиану») в данных дистанционного зондирования, оказались более полезными, чем показатели, измеряющие внутригодовую изменчивость (сезонность) (например, стандартное отклонение радиолокационного обратное рассеяние и максимальный, минимальный диапазон NDVI). Пытаясь объяснить это, мы считаем, что наиболее сезонно изменяющимся компонентом деревьев и кустарников саванны являются листья, которые в основном прозрачны для радаров С-диапазона (l ~ 5 см) (Flores-Anderson et al., 2019) и в зависимости от фенологии (то есть уровня листопадности) в основном стареют и опадают в течение длительного засушливого сезона. Таким образом, внутригодовая изменчивость обратного рассеяния радара мало что дает для различения древесных навесов из-за (в основном) неизменного характера нелистовых компонентов. В то же время преобладание листопадных древесных пород с различной фенологией (Brandt et al., 2016a, b) в сочетании с длительными засушливыми периодами ослабляет способность модели отличать коллективно древесные растения от травянистой растительности на основе межсезонных вариаций «зелености». (НДВИ).Однако мы ожидаем, что точные фенологические показатели, которые фиксируют начало/продолжительность озеленения и облиственности (например, продукт MODIS Land Surface Phenology или MCD12Q2.006; Ganguly et al., 2010; Friedl et al., 2019), могут оказаться более полезными. для картирования %WCC в саваннах. Однако для нашего приложения эти показатели должны быть получены в пространственном масштабе, аналогичном данным Sentinel.

Взаимосвязь между прогнозируемым %WCC и важными переменными, полученными со спутника

Мы использовали графики ALE для изучения взаимосвязи между отдельными независимыми показателями и прогнозами %WCC (рис. 8).Графики ALE измеряют чувствительность зависимой переменной к конкретному предиктору путем усреднения изменения прогноза, полученного с использованием всех значений других переменных, найденных в локальном окне. График ALE для медианного обратного рассеяния VV показал сильную монотонную связь с прогнозом %WCC. Среднее изменение прогнозируемого %WCC, как правило, увеличивалось со значением медианного обратного рассеяния VV, наиболее сильно между значениями ∼−16 дБ (ниже которых мы ожидаем, что наблюдения на пробных площадях будут в основном лишены деревьев и кустарников) и ∼−10 дБ ( выше которого мы ожидаем насыщение древесного полога) (рис. 8А).Аналогичная взаимосвязь наблюдалась между изменением прогнозируемого %WCC и медианой обратного рассеяния VH (рис. 8C), хотя влияние последнего на увеличение прогнозируемого %WCC начинает насыщаться при гораздо более низких значениях. Это подтверждает наши выводы (из анализа переменной важности) о большей эффективности поляризованного радара VV для обнаружения древесных навесов.

Рисунок 8. Графики , показывающие графики накопленных локальных эффектов (ALE) прогнозируемой чувствительности процента древесного покрова (%WCC) к 4 наиболее важным независимым переменным: (A) медиана обратного рассеяния VV в дБ, (B) медиана отношения полос SWIR2/SWIR1, (C) медиана обратного рассеяния VH в дБ, (D) медиана NDVI. Y -ось указывает среднее изменение прогноза %WCC. Красные линии — это графики для 50 различных выборок Монте-Карло, взятых из данных обучения модели, а черные линии показывают ответ без выборки Монте-Карло. Синие отметки на оси x показывают распределение каждой независимой переменной.

График ALE для med_swir21 (медиана отношения полос SWIR2/SWIR1) выявил сильное негативное влияние на прогнозы %WCC (рис. 8B), что также подтверждает его относительно высокое положение (второе) в рейтинге переменной важности.Как мы объясняли ранее, в данном случае SWIR21 используется в качестве косвенного показателя для обнаружения сухой травянистой биомассы, поэтому его среднегодовое значение должно положительно коррелировать с травяным покровом и продуктивностью в данном месте и, следовательно, может отрицательно коррелировать с %WCC из-за динамика конкуренции между деревьями и травой (Dohn et al., 2013). Между прочим, числитель отношения SWIR21 (т. е. полоса 2 SWIR, длина волны ~ 2200 нм) также используется для расчета нормализованного отношения ожогов (NIR-SWIR/NIR + SWIR), в котором используются низкие значения для обнаружения шрамов от ожогов на большой площади (Ключевые и Бенсон, 2005). В более широком смысле это означает, что модель может улавливать вероятную корреляцию между SWIR21 и постоянным горением, что также негативно влияет на древесный покров (Scholes and Archer, 1997). Способность древовидных моделей включать такую ​​скрытую информацию и обрабатывать взаимодействия — вот что делает их мощными (хотя и не всегда прозрачными) инструментами прогнозирования.

Как и следовало ожидать, медианный NDVI положительно коррелировал с прогнозом %WCC, хотя и с заметным насыщением при NDVI > ∼0.35 (рис. 8D). Это напоминание о важной, но ограниченной роли спектральных индексов, которые реагируют только на зеленый материал в растительности; они становятся менее эффективными, если их использовать без других источников данных при прогнозировании обилия древесных компонентов ландшафта.

Различия в производительности подкатегорий спутниковых показателей

Наилучшей общей моделью с точки зрения точности была полная модель со всеми присутствующими переменными (самое низкое среднеквадратичное отклонение тестовой выборки 8. 2%, рис. 9А), что подтверждает утверждение о том, что объединение радиолокационных и оптических источников данных позволяет более точно картировать деревья и кустарники (Baumann et al., 2018). Это также означает, что менее важные переменные по-прежнему полезны для минимизации ошибки обобщения модели, и их не нужно исключать. Несмотря на то, что медианные показатели обратного рассеяния по отдельности имели высокую прогностическую значимость, модели, использующие только показатели на основе радара, не достигли наивысшей точности модели (среднеквадратическая ошибка тестовой выборки ~12%, рис. 9B, D).Фактически, модели, использующие показатели оптического отражения, с показателями сезонности на основе NDVI или без них, в совокупности превзошли модели, основанные только на радаре (среднеквадратическая ошибка тестовой выборки ~9% и ~10%, рис. 9C, E соответственно). Возможное объяснение состоит в том, что метрики оптического отражения в совокупности предоставляют более разнообразную информацию, которая всегда полезна в ансамблевой древовидной модели. Общая слабость показателей, отражающих только внутригодовую изменчивость или сезонность как обратного рассеяния, так и зелени, снова очевидна (рис. 9F, G).Как мы объясняли ранее, изменчивость обратного рассеяния радара (особенно в диапазоне VV) не даст сильного сигнала для различения древесных пологов, поскольку наиболее изменчивый в зависимости от сезона компонент (т. е. мелкие листья, которые стареют и опадают в сухой сезон) в основном прозрачны. к радару C-диапазона. Однако полезность переменных, отражающих годовую изменчивость NDVI для дифференциации древесных и травянистых растений, зависит от относительной численности древесных видов с длинным или коротким периодом образования листьев.

Рисунок 9. Точность прогноза древесного покрова (%WCC) (обучение = зеленый, проверка = красный) для моделей, подобранных с использованием различных групп переменных, полученных со спутников: (A) Полная модель со всеми показателями, (B ) все метрики на основе радара, (C) все метрики на основе оптики, (D) медианные метрики на основе радиолокатора, (E) медианные метрики на основе оптики, (F) стандарт на основе радиолокатора метрики отклонения, (G) оптические (NDVI) метрики сезонности.

Сравнение с другими существующими наборами данных Woody Canopy Cover

Наша полученная карта %WCC для Сенегала показывает незначительное сходство и очень сильные различия по сравнению с другими доступными в настоящее время наборами данных. Как и его аналог MODIS, данные о древесном покрове Landsat VCF основаны на методологии, которая учитывает только древесные растения высотой более 5 м и, как таковые, значительно занижает древесный покров в саваннах (в данном случае указывает <10% для большей части Сенегала). , и <20% даже для южных густых мангровых лесов в дельте Салума, рис. 10C).

Рисунок 10. Сравнение различных наборов данных о древесном покрове, доступных в настоящее время для Сенегала: (A) ∼2016 %WCC, полученный в этом исследовании, (B) 2009–2013, средний %WCC, оцененный Brandt et al. (2016a) для западноафриканского Сахеля с использованием фенологических показателей FAPAR, (C) 2015 Landsat VCF древесный покров, составленный Sexton et al. (2013). Все растровые данные, показанные выше, передискретизированы до размера ячейки 1 км для прямого сравнения и классифицированы с использованием одной и той же цветовой легенды.

Намного ближе к оценкам данного исследования оценки Brandt et al. (2016a), которые использовали фенологические показатели FAPAR и регрессионные модели для прогнозирования среднего значения WCC 2009-2013 гг. при разрешении 1 км для всего западноафриканского Сахеля (подмножество Сенегала показано на рис. 10B). Стоит отметить, что оба исследования имеют общие наборы полевых данных, используемых для моделирования, с различиями в годах сбора и пространственном масштабе агрегирования (индивидуальный участок в сравнении с масштабом участка, см. описание полевых данных в разделе «Подготовка данных»).Совпадения в определенной степени можно увидеть в северной и западной частях Сенегала, где оба продукта сообщают в основном <20% %WCC (сравните рисунки 10A, B). Однако, хотя обе карты показывают устойчивое увеличение древесного покрова к югу, расхождение в значениях заметно для железистого ферло на восток и лесных массивов на юго-восток, с различиями до 20% и более для одних и тех же мест. Вероятно, это связано со значительной разницей в пространственном масштабе моделей, использованных для получения обеих карт (40 м против 40 м).1 км). Наша 40-метровая шкала позволяет нам обнаруживать тонкие, но четко видимые узоры древесной растительности на открытых ландшафтах. Например, для небольшой территории в восточной части Ферло (рис. 11) мы правильно определили высокий растительный покров (50–70%) для подмножества пикселей размером 40 м, что привело к более высокой (и, возможно, более точной) средней оценке %WCC. при масштабировании до большей (например, 1 км) области (рис. 11B).

Рисунок 11. Увеличенное (приблизительно 15,09° широты, −13,62° долготы) сравнение данных о древесном покрове в восточном регионе Ферло в Сенегале. (A) Снимки VHR, (B) ∼2016 %WCC, полученные в этом исследовании при разрешении 40 м, со средним значением 27,5% по площади 1 км × 1 км, (C) %WCC по Brandt и другие. (2016a) с разрешением 1 км со значением одного пикселя 17,5% древесного покрова, (D) Landsat VCF Древесный покров на расстоянии 30 м со средним 0% древесного покрова. Источник изображения: базовые карты ESRI, DigitalGlobe.

Картирование с грубым пространственным разрешением может также ослабить возможности фенологических метрик, используемых Brandt et al.(2016a), чтобы различать древесные полога в преимущественно лиственных ландшафтах. В масштабе 1 км было бы сложно уловить изменчивость моделей образования листьев среди древесных пород. Относительное преобладание определенного фенологического типа (например, Acacia sp. с короткой продолжительностью ежегодного образования листьев) может повлиять на модельные прогнозы растительного покрова для данной территории. Между тем, отсутствие точных показателей фенологии в нашей модели на основе Sentinel компенсируется более высоким пространственным разрешением и включением показателей обратного рассеяния радара, которые менее чувствительны к сезонной динамике листьев.

Заключение

В этой статье мы описали подход к эффективному и точному отображению процента %WCC на больших территориях саванны. Мы полагались на использование показателей обратного рассеяния радара и оптического отражения в качестве эмпирических предикторов %WCC в модели случайного леса. Рабочий процесс был почти полностью реализован в Google Earth Engine, чтобы использовать вычислительную мощность и простоту доступа к данным, которые стали возможными в приложениях геопространственных облачных вычислений. Цель состоит в том, чтобы облегчить внедрение потенциальными пользователями в других странах и регионах, где низкая пропускная способность Интернета и ограниченный доступ к вычислительным мощностям могут помешать проведению аналогичного анализа.

Используя всю протяженность Сенегала в качестве тестовой области, мы смогли предсказать процент %WCC при разрешении 40 м с высокой степенью точности (среднеквадратическая ошибка 8,2% с предсказаниями тестового участка). Изучение внутренней работы модели показало, что медианное обратное рассеяние радара с «вертикально-вертикальной» (VV) поляризацией было наиболее важным показателем для прогнозирования %WCC, в то время как показатели, измеряющие внутригодовые или межсезонные вариации спутниковой информации, были наиболее важными. самый слабый; вероятный результат фенологической изменчивости местных древесных видов саванн в Западной Африке, что усложняет их коллективное отделение от травянистого покрова в мелком масштабе исключительно на основе сезонной динамики листьев.Однако наши результаты подтверждают выводы других исследований о том, что объединение данных обратного рассеяния и оптического отражения позволяет наиболее эффективно картировать кроны деревьев и кустарников в саваннах.

Данные наблюдения Земли приобретают все большее значение для развивающихся стран, которые ищут более экономичные инструменты для мониторинга и оценки в контексте сокращения выбросов в результате обезлесения и деградации (REDD+), мониторинга использования ресурсов и оценки прогресса в достижении целей и задач в области устойчивого развития.Однако страны в таких регионах, как Западная Африка, продолжают сталкиваться с проблемами крупномасштабного оперативного использования данных дистанционного зондирования. В случае картирования растительности появление улучшенных и находящихся в свободном доступе спутниковых изображений, таких как данные Copernicus Sentinel Европейского космического агентства, и технологий облачных вычислений, таких как Google Earth Engine, может значительно повлиять на доступность больших наборов данных и более сложных подходов к анализу. Это повысит потенциал местных и региональных заинтересованных сторон в области управления окружающей средой и природными ресурсами.

Подход, описанный в этом исследовании, предназначен для удовлетворения потребности в инструментах картирования древесных ресурсов, адаптированных для регионов тропической саванны, где текущие наборы данных, как правило, неэффективны. Наша методология может применяться в различных географических масштабах, от местного до национального и регионального уровней, и может быть перенесена в другие области, в идеале с использованием местных данных и опыта для калибровки и проверки прогностических моделей. Предлагаемый здесь подход с использованием дистанционного зондирования и облачных вычислений позволяет создать высокоавтоматизированный, масштабируемый и воспроизводимый инструмент, который может позволить управляющим агентствам и ученым осуществлять деятельность по мониторингу углеродных и древесных ресурсов, адаптированную к региональным условиям и потребностям местных заинтересованных сторон.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, сгенерированные и проанализированные в этом исследовании, доступны в следующей общей папке ресурсов Google Earth Engine: https://code.earthengine.google.com/?asset=users/savannalabnm su/treecover_data, а также по запросу в соответствующий автор ([email protected]).

Вклад авторов

JA написал рукопись, провел обработку и анализ данных, а также разработал все скрипты и активы. LP и NH получили финансирование, задумали исследование и внесли свой вклад в редактирование рукописи.MS и AD помогли подготовить полевые данные, используемые для моделирования, и внесли свой вклад в редактирование рукописи. WJ, SK, CR, QY и BL участвовали в редактировании рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось грантом группы прикладных наук SERVIR Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства номер NNX16AN30G и грантом программы НАСА по исследованию углеродного цикла Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства номер NNX17AI49G.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы выражаем признательность полевому/техническому персоналу Centre de Suivi Ecologique (CSE) в Дакаре, Сенегал, за получение и предоставление данных in situ о древесном покрове, использованных в этом исследовании.

Дополнительный материал

Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenvs.2020.00004/full#supplementary-material

.

Сноски

Ссылки

Анчанг, Дж.Y., Prihodko, L., Kaptué, A.T., Ross, C.W., Ji, W., Kumar, S.S., et al. (2019). Тенденции древесной и травянистой растительности в саваннах Западной Африки. Дистанционный датчик 11:576. дои: 10.3390/rs11050576

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Baumann, M. , Levers, C., Macchi, L., Bluhm, H., Waske, B., Gasparri, N.I., et al. (2018). Картирование сплошных полей древесно-кустарникового покрова Гран-Чако с использованием данных Landsat 8 и Sentinel-1. Дистанционный датчикОкружающая среда. 216, 201–211. doi: 10.1016/jrse.2018.06.044

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Белинг, Х., и Хугиемстра, Х. (1999). Экологическая история колумбийских саванн Восточного Льяноса с момента последнего ледникового максимума из отчетов об озерах Эль-Пиналь и Каримагуа. Дж. Палеолимнол. 21, 461–476.

Академия Google

Бей А., Санчес-Паус Диас А., Маниатис Д., Марчи Г., Молликон Д., Риччи С. и др. (2016).Сбор земли: землепользование и оценка растительного покрова с помощью дополненной визуальной интерпретации. Дистанционный датчик 8:807. дои: 10.3390/rs8100807

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бонд, В. Дж., и Мидгли, Г. Ф. (2000). Предлагаемый механизм инвазии древесных растений на пастбищах и в саваннах, контролируемый CO2. Глоб. Изменить биол. 6, 865–869. doi: 10.1046/j.1365-2486.2000.00365.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Брандт, М., Hiernaux, P., Rasmussen, K., Mbow, C., Kergoat, L., Tagesson, T., et al. (2016а). Оценка тенденций развития древесной растительности в засушливых районах Сахеля с использованием сезонных показателей на основе MODIS. Дистанционный датчик окружающей среды. 183, 215–225. doi: 10.1016/jrse.2016.05.027

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Brandt, M., Hiernaux, P., Tagesson, T., Verger, A., Rasmussen, K., Diouf, A.A., et al. (2016б). Оценка древесного растительного покрова в засушливых районах на основе сезонных показателей наблюдения Земли. Дистанционный датчик окружающей среды. 172, 28–38. doi: 10.1016/jrse.2015.10.036

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Брандт М., Расмуссен К., Пеньюэлас Дж., Тиан Ф., Шургерс Г., Вергер А. и др. (2017). Рост населения компенсирует вызванное климатом увеличение древесной растительности в странах Африки к югу от Сахары. Нац. Экол. Эвол. 1:0081. doi: 10.1038/s41559-017-0081

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Copernicus Sentinel Data (2015). Механизм Google Планета Земля. Париж: Европейское космическое агентство.

Академия Google

ДеФрис, Р., Хансен, М., и Таунсенд, Дж. (1995). Глобальная дискриминация типов земного покрова на основе показателей, полученных из данных AVHRR pathfinder. Дистанционный датчик окружающей среды. 54, 209–222. дои: 10.1016/0034-4257(95)00142-5

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Defries, R.S., Hansen, M.C., and Townshend, J.R.G. (2000a). Глобальные непрерывные поля характеристик растительности: линейная смешанная модель, примененная к многолетним 8-километровым данным AVHRR. Междунар. J. Remote Sens. 21, 1389–1414. дои: 10. 1080/014311600210236

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Defries, R.S., Hansen, M.C., Townshend, JRG, Janetos, A.C., and Loveland, T.R. (2000b). Новый глобальный 1-километровый набор данных о процентном покрытии деревьев, полученный на основе дистанционного зондирования. Глоб. Изменить биол. 6, 247–254. doi: 10.1046/j.1365-2486.2000.00296.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Диуф А. и Ламбин Э. Ф. (2001).Мониторинг изменений растительного покрова в полузасушливых регионах: данные дистанционного зондирования и полевых наблюдений в Ферло, Сенегал. J. Засушливая среда. 48, 129–148. doi: 10.1006/jare.2000.0744

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Диуф, А. А., Брандт, М., Вергер, А., Джарруди, М. Е., Джаби, Б., Феншолт, Р., и соавт. (2015). Мониторинг кормовой биомассы на сахелианских пастбищах с использованием фенологических показателей из временных рядов FAPAR. Дистанционный датчик 7, 9122–9148. дои: 10.3390/rs70709122

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дон, Дж., Дембеле, Ф., Карембе, М., Мустакас, А., Амевор, К. А., и Ханан, Н. П. (2013). Влияние деревьев на рост травы в саваннах: конкуренция, облегчение и гипотеза градиента стресса. Ж. Экол. 101, 202–209. дои: 10.1111/1365-2745.12010

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

ЕСРИ (2017). ArcGIS Pro. Редлендс, Калифорния: Исследовательский институт экологических систем.

Академия Google

ФАО (2000 г.). FRA 2000: Об определениях леса и изменения леса. Программа оценки лесных ресурсов , рабочий документ № 33. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация.

Академия Google

Флорес-Андерсон, А.И., Херндон, К.Е., Тапа, Р.Б., и Черрингтон, Э. (2019). Справочник по SAR: комплексные методики мониторинга лесов и оценки биомассы , 1-е изд. Хантсвилл, Алабама: Центр космических полетов НАСА имени Маршалла.

Академия Google

Foody, G.M., and Cox, D.P. (1994). Оценка субпиксельного состава земного покрова с использованием смешанной линейной модели и нечетких функций принадлежности. Междунар. J. Дистанционный датчик 15, 619–631. дои: 10.1080/01431169408954100

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Фридл, М., Грей, Дж., и Сулла-Менаше, Д. (2019). MCD12Q2 MODIS/Terra+Aqua Land Cover Dynamics Yearly L3 Global 500m SIN Grid V006 [Набор данных]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC.Су-Фолс, Южная Дакота: Центр наблюдения и науки о земных ресурсах Геологической службы США (EROS). doi: 10.5067/modis/mcd12q2.006

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Фридман, Дж. Х. (2001). Аппроксимация жадных функций: машина повышения градиента. Энн. Статистика 29, 1189–1232.

Академия Google

Функ, К., Петерсон, П., Ландсфельд, М. , Педрерос, Д., Вердин, Дж., Шукла, С., и соавт. (2015). Климат опасен инфракрасными осадками со станциями — новый экологический рекорд для мониторинга экстремальных явлений. науч. Данные 2:150066. doi: 10.1038/sdata.2015.66

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Гангули, С., Фридл, М. А., Тан, Б., Чжан, X., и Верма, М. (2010). Фенология земной поверхности от MODIS: характеристика продукта динамики коллекции 5 глобального земного покрова. Дистанционный датчик окружающей среды. 114, 1805–1816 гг. doi: 10.1016/jrse.2010.04.005

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гао, Б. (1996). NDWI — нормализованный разностный водный индекс для дистанционного зондирования жидкой воды растительности из космоса. Дистанционный датчик окружающей среды. 58, 257–266. doi: 10.1016/S0034-4257(96)00067-3

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гесснер, У., Махвиц, М. , Конрад, К., и Деч, С. (2013). Оценка фракционного покрытия растительными формами и оголенной поверхностью в саваннах. подход с несколькими разрешениями, основанный на ансамблях деревьев регрессии. Дистанционный датчик окружающей среды. 129, 90–102. doi: 10.1016/jrse.2012.10.026

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Горелик, Н., Ханчер М., Диксон М., Ильющенко С., Тау Д. и Мур Р. (2017). Google Earth Engine: геопространственный анализ планетарного масштаба для всех. Дистанционный датчик окружающей среды. 202, 18–27. doi: 10.1016/jrse.2017.06.031

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гершман, Дж. П., Хилл, М. Дж., Ренцулло, Л. Дж., Барретт, Д. Дж., Маркс, А. С., и Бота, Э. Дж. (2009). Оценка частичного покрова фотосинтезирующей растительности, нефотосинтезирующей растительности и голой почвы в австралийской тропической саванне с использованием датчиков EO-1 Hyperion и MODIS. Дистанционный датчик окружающей среды. 113, 928–945. doi: 10.1016/jrse.2009.01.006

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хансен М., Дубая Р. и ДеФрис Р. (1996). Деревья классификации: альтернатива традиционным классификаторам земного покрова. Междунар. J. Remote Sens. 17, 1075–1081. дои: 10.1080/01431169608949069

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хансен, М. К., ДеФрис, Р. С., Таунсенд, Дж. Р. Г., Сольберг, Р., Димичели, К., и Кэрролл, М.(2002). На пути к рабочему алгоритму непрерывного поля процентного покрытия деревьев MODIS: примеры с использованием данных AVHRR и MODIS. Дистанционный датчик окружающей среды. 83, 303–319. doi: 10.1016/S0034-4257(02)00079-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Hiernaux, P.H., Cisse, M.I., Diarra, L., and De Leeuw, P.N. (1994). Сезонные колебания листвы сахелианских деревьев и кустарников. последствия для количественной оценки кормовых ресурсов. Дж. Лайвест. Вет. Мед. Троп. 47, 117–125.

Академия Google

Hill, M.J., Zhou, Q., Sun, Q., Schaaf, C.B., and Palace, M. (2017). Взаимосвязь между индексами растительности, восстановлением фракционного покрытия и структурой и составом естественной растительности бразильского серрадо. Междунар. J. Remote Sens. 38, 874–905. дои: 10.1080/01431161.2016.1271959

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хилл, М.Дж., Чжоу, К., Сунь, К., Шааф, С.Б., Саутворт, Дж., Мишра, Н.Б. и др. (2016). Динамика взаимосвязи между индексами растительности NDVI и SWIR32 в южной части Африки: значение для извлечения частичного покрытия из данных MODIS. Междунар. J. Remote Sens. 37, 1476–1503. дои: 10.1080/01431161.2016.1154225

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Huete, A.R., Liu, H., and van Leeuwen, WJD (1997). «Использование индексов растительности в лесных районах: вопросы линейности и насыщенности», в материалах IGARSS’97. Материалы международного симпозиума IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию, 1997 г. Дистанционное зондирование — научное видение устойчивого развития , Vol. 4 (Сингапур: Институт инженеров по электротехнике и электронике), 1966–1968 гг. doi: 10.1109/IGARSS.1997.609169

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хаксман, Т.Е., Уилкокс, Б.П., Брешерс, Д.Д., Скотт, Р.Л., Снайдер, К.А., Смолл, Э.Е., и соавт. (2005). Экогидрологические последствия заселения древесными растениями. Экология 86, 308–319.дои: 10.1890/03-0583

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Джексон, Р. Б., Баннер, Дж. Л., Джоббаги, Э. Г., Покман, В. Т., и Уолл, Д. Х. (2002). Потеря углерода экосистемой с вторжением древесных растений на пастбища. Природа 418, 623–626. doi: 10.1038/nature00910

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кахиу, М. Н., и Ханан, Н. П. (2018a). Оценка индекса площади листьев древесных и травянистых растений в странах Африки к югу от Сахары с использованием данных MODIS. Ж. Геофиз. Рез. Биогеология. 123, 3–17. дои: 10.1002/2017jg004105

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кахиу, М. Н., и Ханан, Н. П. (2018b). Пожар в Африке к югу от Сахары: гипотеза топлива, лечения и связи. Глоб. Экол. Биогеогр. 27, 946–957. doi: 10.1111/geb.12753

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Каптуэ А.Т., Приходько Л. и Ханан Н.П. (2015). О восстановлении и деградации водосборных бассейнов Сахели. Проц. Натл. акад. науч. США 112, 12133–12138. doi: 10.1073/pnas.1509645112

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Карлсон М., Оствальд М., Риз Х., Сану Дж., Танкоано Б. и Маттссон Э. (2015). Картирование древесного покрова и надземной биомассы в судано-сахелианских лесных массивах с использованием Landsat 8 и случайного леса. Дистанционный датчик 7, 10017–10041. дои: 10.3390/rs70810017

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ключ, К. Х. и Бенсон, Северная Каролина (2005). Оценка ландшафта: наземная мера серьезности, индекс COMPOSITE BURN; и Дистанционное определение тяжести, нормализованный коэффициент ожогов. FIREMON: Система мониторинга и инвентаризации пожаров, 2004 г. Огден, Юта: Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, Исследовательская станция Роки-Маунтин.

Академия Google

Кумар, С.С., Ханан, Н.П., Приходько, Л., Анчанг, Дж., Росс, К.В., Джи, В., и соавт. (2019). Альтернативные состояния растительности в тропических лесах и саваннах: поиск согласованных сигналов в разнообразных данных дистанционного зондирования. Дистанционный датчик 11:815. дои: 10.3390/rs11070815

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Лопес А., Тоузи Р. и Незри Э. (1990). Адаптивные спекл-фильтры и неоднородность сцены. IEEE Trans. Geosci. Дистанционный датчик 28, 992–1000. дои: 10.1109/36.62623

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Мэтьюз, Э. (1983). Глобальная растительность и землепользование: новые базы данных высокого разрешения для изучения климата. Дж. Клим. заявл. метеорол. 22, 474–487. doi: 10.1175/1520-0450(1983)022<0474:gvalun>2.0.co;2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Центр населения Миннесоты (2018 г.). Серия интегрированных общедоступных микроданных, международная: версия 7.1. Миннеаполис, Миннесота: IPUMS. дои: 10.18128/d020.v7.1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Николсон, С.Э., и Вебстер, П.Дж. (2007). Физическая основа межгодовой изменчивости количества осадков в Сахеле. В.Дж. Р. Метеорол. соц. 133, 2065–2084. doi: 10.1002/qj.104

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Педрегоса, Ф., Вароко, Г., Грамфор, А., Мишель, В., Тирион, Б., Гризель, О., и др. (2011). Scikit-learn: машинное обучение на Python. Дж. Маха. Учить. Рез. 12, 2825–2830.

Академия Google

Ratnam, J. , Bond, W.J., Fensham, R.J., Hoffmann, W.A., Archibald, S., Lehmann, C.E.R., et al. (2011). Когда «лес» — это саванна и почему это имеет значение? Глоб.Экол. Биогеогр. 20, 653–660. doi: 10.1111/j.1466-8238.2010.00634.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Раттер, Дж. А., Рибейро, Дж. Ф., и Бриджуотер, С. (1997). Бразильская растительность серрадо и угрозы ее биоразнообразию. Энн. Бот. 80, 223–230. doi: 10.1006/anbo.1997.0469

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рой Д. П., Ли Дж., Чжан Х. К., Ян Л., Хуанг Х. и Ли З. (2017a). Изучение анизотропии отражательной способности многоспектрального прибора (MSI) Sentinel-2A и пригодности общего метода для нормализации отражательной способности MSI до коэффициента отражения, скорректированного BRDF в надире. Дистанционный датчик окружающей среды. 199, 25–38. doi: 10.1016/j.rse.2017.06.019

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рой Д. П., Ли З. и Чжан Х. К. (2017b). Настройка коэффициента отражения красной полосы мультиспектрального прибора Sentinel-2 (MSI) на скорректированную отражательную способность BRDF в надире (NBAR) и количественная оценка эффектов BRDF красной полосы. Дистанционный датчик 9:1325. дои: 10.3390/rs

25

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Санкаран, М., Hanan, N.P., Scholes, R.J., Ratnam, J., Augustine, D.J., Cade, B.S., et al. (2005). Детерминанты древесного покрова африканских саванн. Природа 438, 846–849. doi: 10.1038/nature04070

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Скоулз, Р. Дж., и Арчер, С. Р. (1997). Взаимодействие деревьев и травы в саваннах. год. Преподобный Экол. Сист. 28, 517–544. doi: 10.1146/annurev.ecolsys.28.1.517

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Секстон, Дж.O., Song X.-P., Feng M., Noojipady P., Anand A., Huang C. и соавт. (2013). Глобальные непрерывные поля древесного покрова с разрешением 30 м: масштабирование непрерывных полей растительности MODIS на основе данных ландшафта с оценками погрешности на основе лидара. Междунар. Дж. Цифра. Земля 6, 427–448. дои: 10.1080/17538947.2013.786146

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Симс, Д. А., и Гамон, Дж. А. (2002). Взаимосвязь между содержанием пигмента в листьях и оптическим отражением у широкого круга видов, структур листьев и стадий развития. Дистанционный датчик окружающей среды. 81, 337–354. doi: 10.1016/S0034-4257(02)00010-X

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Такер, CJ (1979). Линейные комбинации красных и фотографических инфракрасных лучей для наблюдения за растительностью. Дистанционный датчик окружающей среды. 8, 127–150. дои: 10.1016/0034-4257(79)

-0

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Урбазаев, М., Тиль, К. , Матье, Р., Найду, Л., Левик, С.Р., Смит, И.П.Дж., и соавт. (2015). Оценка картирования частичного древесного покрова в саваннах юга Африки с использованием мультивременных и поляриметрических изображений L-диапазона ALOS PALSAR. Дистанционный датчик окружающей среды. 166, 138–153. doi: 10.1016/j.rse.2015.06.013

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Вернер, П.А. изд. (2009). Экология и управление саванной: перспективы Австралии и межконтинентальные сравнения. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons.

Академия Google

Wessels, K.J., Colgan, M.S., Erasmus, B.F.N., Asner, G.P., Twine, W.C., Mathieu, R., et al. (2013). Неустойчивая добыча топливной древесины в южноафриканских саваннах. Окружающая среда. Рез. лат. 8:014007. дои: 10.1088/1748-9326/8/1/014007

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Се, Ю., Ша, З. и Ю, М. (2008). Изображения дистанционного зондирования в картографировании растительности: обзор. J. Завод Экол. 1, 9–23.

Академия Google

Zhang, X., Friedl, M.A., Schaaf, C.B., Strahler, A.H., Hodges, J.C., Gao, F., et al. (2003). Мониторинг фенологии растительности с помощью MODIS. Дистанционный датчик окружающей среды. 84, 471–475.

Академия Google

Классификация земного покрова для измерения сокращающихся озер

Озеро Поянху, крупнейшее пресноводное озеро Китая, сокращается из-за забора воды вверх по течению из реки Янцзы на плотине Трех ущелий. Те, чьи средства к существованию зависят от озера, встревожены, так как сокращающееся озеро меняет растительный покров области и влияет на экономику. Чтобы помочь им обосновать необходимость спасения озера, вы сравните снимки 1984 и 2014 годов, чтобы количественно оценить площадь поверхности озера и показать изменения с течением времени.

Последний раз этот урок тестировался 8 ноября 2021 г. с использованием АркГИС Про 2.9. Если вы используете другую версию ArcGIS Pro, вы можете столкнуться с другими функциями и результатами.

Чтобы рассчитать изменение площади озера с течением времени, вы сравните снимки озера, сделанные спутниками Landsat в период с 1984 по 2014 год.Спутниковая программа Landsat работает уже более 40 лет, что делает ее снимки жизненно важными для наблюдения за крупными планетарными изменениями. Во-первых, вы настроите проект и визуально сравните изображения.

Откройте проект

Вы загрузите проект и откроете его в ArcGIS Pro.

  1. Загрузите файл пакета проекта Lake Poyang. Найдите загруженный файл на своем компьютере и переместите его в место, где его легко найти, например в папку «Документы».

    В зависимости от вашего веб-браузера вам может быть предложено выбрать местоположение файла перед началом загрузки. Большинство браузеров по умолчанию загружают файлы в папку «Загрузки» на вашем компьютере.

  2. Если у вас есть ArcGIS Pro, дважды щелкните пакет проекта Lake_Poyang_Project.ppkx, чтобы открыть его. При появлении запроса войдите в систему, используя свою лицензированную учетную запись ArcGIS или учетную запись ArcGIS Enterprise.

    Если у вас нет ArcGIS Pro или учетной записи ArcGIS, вы можете подписаться на бесплатную пробную версию ArcGIS.

    Проект выходит на центрально-восточный Китай.Чтобы вы сориентировались, включены три слоя (и базовая карта): плотина «Три ущелья», река Янцзы и простое представление озера Поянху. Озеро Поянху находится в нескольких сотнях миль ниже по течению от плотины «Три ущелья».

Визуальное сравнение озера Поянху с течением времени

Проект также содержит три слоя изображений, которые в настоящее время отключены. Эти слои показывают озеро Поянху в разгар сезона дождей в течение трех разных лет: 1984, 2001 и 2014. Вы визуально сравните изображения, чтобы понять, как менялась форма озера с течением времени.

  1. На панели Содержание щелкните правой кнопкой слой Lake Poyang и выберите Приблизить к слою.

    Озеро Поянху в основном длинное и узкое, простирается на юг от реки Янцзы. Его узкая форма означает, что даже небольшие сокращения площади поверхности озера могут привести к фрагментации водной среды обитания. Кроме того, несколько городов вокруг озера зависят от рыболовства и транспорта, обеспечиваемого озером. На национальном уровне озеро является крупнейшим источником пресной воды в Китае. Сокращение озера может иметь разрушительные экологические и экономические последствия.

  2. На панели Содержание снимите флажок рядом со слоями Three Gorges Dam, Yangtze River и Lake Poyang, чтобы отключить их.

    Они вам не понадобятся до конца урока.

  3. На панели Содержание установите флажок рядом со слоем June 1984. tif, чтобы включить его.
  4. На карте перемещайте и масштабируйте мышью, чтобы было видно все изображение.

    На этом изображении озеро в июне 1984 года. Изображение было получено спутником Landsat 5.

    Спутниковая программа Landsat является совместной инициативой двух американских правительственных агентств: Геологической службы США (USGS) и Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА). Вы можете узнать больше о программе Landsat на странице USGS Landsat Missions.

    Изображение показывает яркое и четкое различие между голубым озером и зеленой растительностью поблизости. Хотя эти цвета могут показаться естественными, на самом деле они представляют собой комбинацию цветов электромагнитного спектра, которые обычно невидимы для человеческого глаза.

  5. На панели Содержание щелкните стрелку рядом со слоем June 1984.tif.

    Снимки Landsat имеют разные цветовые полосы в электромагнитном спектре. На изображение приходится от 7 до 11 каналов, в зависимости от типа Landsat, как вы можете видеть в таблице ниже.

    9070 9

    4

    Blue

    4

    20

    5

    5

    60711

    Landsat 5 Landsat 7 Landsat 8

    2

    Blue

    Soastal Aerosol

    2

    Зеленый

    Зеленый

    Синий

    3

    Красный

    Красный

    Зеленый

    4

    возле инфракрасных 1

    возле инфракрасного 1

    9071

    Дальнее инфракрасное

    около инфракрасных

    6

    Термический

    Термическое

    Дальний инфракрасный 1

    7

    Середина Инфракрасный

    дальней инфракрасной 2

    дальней инфракрасной 2

    8

    Панхроматический

    Панхроматический

    9

    Cirrus

    10

    Термическое Инфракрасный 1

    11

    Тепловая Инфракрасный 2

    Поскольку все полосы невозможно отобразить одновременно, вы обычно выбираете комбинацию из трех полос, отображаемых через цветовые каналы красный, зеленый и синий, которые могут быть видны человеку. глаз.Как вы можете видеть в легенде, изображение 1984 года использует ближний инфракрасный диапазон 2 для канала красного цвета, ближний инфракрасный диапазон 1 для канала зеленого цвета и красный цвет для канала синего цвета.

    Все три изображения в вашем проекте используют комбинации полос, которые подчеркивают растительность, делая границы между озером и окружающим ландшафтом более четкими и отчетливыми. Далее вы сравните снимки 1984 года с более поздними, чтобы увидеть, как изменилось озеро.

  6. Установите флажок рядом со слоем June 2001, чтобы включить его.

    Этот снимок был сделан Landsat 7 вместо Landsat 5, поэтому его цвета отличаются. Без параллельного сравнения трудно увидеть, что именно изменилось. Вы будете использовать инструмент Swipe для сравнения изображений рядом друг с другом.

  7. На панели Содержание щелкните слой June 2001.tif, чтобы выбрать его.
  8. На ленте в верхней части приложения щелкните вкладку Внешний вид. В группе «Сравнить» нажмите «Смахнуть».

    При наведении указателя на карту он принимает форму стрелки.

  9. Перетащите карту в направлении, указанном стрелкой.

    Выбранный слой скрывается при перетаскивании указателя. Теперь вы можете сравнить два изображения. Когда вы перетаскиваете инструмент Смахивание назад и вперед (или вверх и вниз), вы увидите, что большая часть изменений происходит на южном и восточном концах озера. Участки, где озеро отступило, обычно имеют тускло-оранжевый цвет, потому что там нет растительности. В целом, в 2001 году площадь озера была заметно меньше, чем в 1984 году.Оба этих снимка были сделаны до открытия плотины «Три ущелья» в 2003 году, поэтому причиной упадка озера в этот период может быть засуха или другие метеорологические тенденции.

  10. На панели Содержание включите слой May 2014.tif.

    Это изображение было получено спутником Landsat 8. Оранжевые области, которые обозначали голую землю от отступающего озера на снимке 2001 года, теперь отображаются ярко-зелеными из-за роста растительности, что указывает на долгосрочное изменение уровня воды.

  11. На панели Содержание щелкните файл May 2014.tif слой, чтобы выбрать его.
  12. Используйте инструмент «Скольжение», чтобы сравнить изображение 2014 года с изображением 2001 года.

    Озеро, по-видимому, подверглось дополнительной потере площади поверхности, в основном в его южной и западной частях. Визуально видно, что в период с 1984 по 2014 год озеро уменьшилось (по крайней мере, в сезон дождей, когда были сделаны все три этих снимка), хотя точная величина неизвестна.

  13. На ленте на вкладке Карта в группе Навигация нажмите кнопку Исследовать, чтобы выйти из режима прокрутки.

    Вы снова можете нормально перемещаться по карте.

Следующим шагом является более точное определение потери площади.


Чтобы количественно оценить изменение площади поверхности озера с 1984 по 2014 год, вы классифицируете растительный покров на обоих изображениях, определяя области, покрытые водой, и отличая их от другого земельного покрова, такого как растительность или городские районы. В мультиспектральных изображениях, таких как Landsat, каждый отдельный пиксель (или ячейка) изображения имеет значение для каждой спектральной полосы. Как вы можете видеть на ярких изображениях озера Поянху, существует множество возможных цветовых значений для всех разновидностей оттенков и оттенков. Однако все пиксели, представляющие один и тот же земной покров, обычно имеют схожие спектральные значения. Классифицируя изображение, вы определите пиксели, имеющие сходные значения, и сгруппируете их вместе, чтобы представить небольшое количество классов, таких как вода, растительность или городские районы.

Вы будете использовать особый тип метода классификации, известный как неконтролируемая классификация, в котором программное обеспечение использует статистический анализ, чтобы определить, какие значения достаточно похожи друг на друга, чтобы их можно было сгруппировать в классы. Вам нужно будет только указать, сколько классов вы хотите получить, и инструмент создаст точное количество классов. Инструмент, который вы будете использовать для этого, — неконтролируемая классификация изокластеров.

Классификация земного покрова в 1984 году

Сначала вы классифицируете изображение 1984 года.

  1. На ленте щелкните вкладку Анализ. В группе Геообработка щелкните Инструменты.

    Появится панель Геообработка.

  2. На панели Геообработка введите Неконтролируемая классификация изокластера в поле поиска. Щелкните результат с тем же именем.

    Откроется инструмент неконтролируемой классификации Iso Cluster. Этот инструмент выполняет неконтролируемую классификацию слоя изображения или растра по вашему выбору. Он использует алгоритм Iso Cluster для определения характеристик естественных группировок ячеек и создает выходной слой на основе необходимого количества классов.Вы запустите инструмент на слое изображения 1984 года.

  3. В параметрах инструмента Iso Cluster Unsupervised Classification выберите следующие значения:
    • Для входных каналов растра выберите June 1984. tif.
    • Для количества классов введите 4.
    • Для выходного классифицированного растра введите Iso_1984 в конце местоположения poyang.gdb.
    • Остальные параметры оставьте без изменений.

    Вы решили классифицировать пиксели снимка 1984.tif только по четырем классам, потому что в первую очередь хотите увидеть озеро, поэтому нет необходимости в большом количестве классов, которые различали бы многие типы земного покрова.

  4. Нажмите «Выполнить».

    После завершения работы инструмента на карту добавляется выходной слой. Цвета на вашей карте могут отличаться от цветов на изображении ниже.

    Новый слой напоминает исходный снимок, сделанный в июне 1984 года, но теперь есть только четыре цвета, представляющие каждый из четырех классов, созданных инструментом классификации. Все слои изображения состоят из сеток пикселей, также известных как ячейки, но в исходном изображении пиксели имели тысячи разных цветов. Инструмент неконтролируемой классификации Iso Cluster взял все пиксели исходного изображения и отсортировал их по четырем классам значений на основе их спектрального сходства. Затем он случайным образом выбрал четыре цвета, символизирующие каждый класс. Похоже, что все водные ячейки были отнесены к одному классу (значение 1), а растительность, облачный покров и другие типы наземного покрова относятся к трем другим классам.

  5. На панели Содержание для слоя Iso_1984 щелкните правой кнопкой мыши Значение 1 и измените цвет на Yogo Blue.

  6. Измените другие значения (2, 3 и 4) на Нет цвета.

    Остается видимым только значение воды. Вы сравните его с исходным изображением от июня 1984 года, чтобы убедиться в правильности классификации.

  7. На панели Содержание включите слои Iso_1984.tif и June 1984.tif и убедитесь, что все остальные слои отключены. Щелкните слой Iso_1984.tif, чтобы выбрать его.

  8. На ленте на вкладке «Внешний вид» включите инструмент «Скольжение», чтобы сравнить два слоя 1984 года.

    Хотя границы озера в основном совпадают, классифицированное значение также включает более мелкие водоемы вокруг озера. В следующем разделе вы удалите некоторые из этих небольших водоемов. Есть также часть озера, которая не была отнесена к той же ценности, что и остальная часть озера, из-за облачного покрова.

    Облака часто скрывают наземные объекты на спутниковых снимках. Облачность на этом изображении относительно незначительна, поэтому она не окажет существенного влияния на анализ, но анализ можно улучшить, используя изображения с еще меньшей облачностью.

  9. На ленте на вкладке Карта повторно активируйте инструмент Исследовать.
  10. На панели Содержание отключите слои Iso_1984.tif и June 1984.tif.

Классификация земного покрова в 2014 г.

Далее вы будете классифицировать изображение 2014 г., чтобы увидеть, как менялось озеро с течением времени. Панель Геообработка уже открыта для инструмента Неконтролируемая классификация изокластера, поэтому перед повторным запуском инструмента вам нужно только изменить параметры.

  1. На панели «Содержание» включите параметр «Май 2014 г.».тиф-слой.
  2. На панели Геообработка измените следующие параметры:
    • Для Входных растровых каналов измените June 1984.tif на May 2014.tif
    • Для Выходного классифицированного растра введите Iso_2014 в конце местоположения poyang.gdb.
    • Остальные параметры оставьте без изменений.

  3. Нажмите «Выполнить».

    Как и прежде, водные ячейки были классифицированы в Значение 1 нового слоя.

  4. На панели Содержание для слоя Iso_2014 измените цвет Значение 1 на Светлое яблоко.

  5. Измените другие значения (2, 3 и 4) на Нет цвета.
  6. На ленте на вкладке «Внешний вид» включите инструмент «Скольжение», чтобы сравнить два слоя 2014 года.

    И здесь классификация воды кажется достаточно точной.

  7. На панели Содержание отключите слой May 2014.tif и включите слой Iso_1984.

    Видимые синие области обозначают участки, которые были покрыты водой в 1984 г., но не в 2014 г., что более четко показывает сокращение озера между двумя моментами времени.

  8. Сохраните проект.

Вы классифицировали изображения 1984 и 2014 годов, чтобы показать земной покров, создав единое значение для воды из множества значений воды на исходном изображении. Далее вы сгладите границы озера и удалите многие мелкие водные объекты, которые были классифицированы вместе с озером Поянху.


Теперь вы очистите свои классифицированные изображения с помощью инструментов обобщенного анализа, чтобы удалить небольшие ошибки или мелкие водоемы вокруг озера. Вы также сгладите границы озера.

Фильтр отдельных пикселей

Сначала вы очистите маленькие изолированные пиксели, которые были классифицированы как вода, но не являются частью озера Поянху. Некоторые из этих пикселей принадлежат крошечным прудам или водоемам, а другие были классифицированы неправильно. В любом случае, их не следует учитывать при расчете площади озера Поянху, поэтому вы запустите инструмент геообработки, чтобы исключить как можно больше из них.

  1. Откройте свой проект Земельный покров Поянху в ArcGIS Pro.
  2. На ленте щелкните вкладку Анализ и щелкните Инструменты, чтобы открыть панель Геообработка.
  3. На панели Геообработка нажмите кнопку Назад, чтобы вернуться к окну поиска.

  4. В поле поиска введите Фильтр большинства. Щелкните инструмент «Фильтр большинства».

    Инструмент «Фильтр большинства» предназначен для обобщения данных. Он заменяет ячейки в изображении или растровом слое на основе значения большинства соседних ячеек. Если ячейка была классифицирована как класс 1 (вода), но три из четырех соседних ячеек были классифицированы как класс 2, инструмент изменит значение ячейки, чтобы оно соответствовало окружающим значениям, другими словами, на класс 2.Вы запустите инструмент два раза, по одному разу для каждого классифицированного изображения.

  5. В инструменте Фильтр большинства для Входного растра выберите Iso_1984.
  6. Измените имя выходного растра на Filter_1984 в конце местоположения poyang.gdb.

    Другие параметры позволяют выбрать, сколько соседних ячеек будет использовать инструмент и должно ли большинство смежных ячеек иметь одинаковое значение или только половина. Чтобы обобщить максимальное количество отдельных пикселей и создать больший эффект сглаживания, вы будете использовать половину.

  7. В качестве порога замены выберите «Половина».

  8. Нажмите «Выполнить».

    Обобщение удалило многие отдельные пиксели, но многие остались. Дополнительное обобщение может быть оправдано, но обобщение также сопряжено с риском удаления нужных вам данных; другими словами, вы можете потерять ячейки, представляющие озеро Поянху. Вы исправите некоторые из оставшихся проблем позже, когда будете сглаживать границы, а пока запустите инструмент на другом слое изображения.

  9. На панели Геообработка измените Входной растр на Iso_2014 и Имя Выходного растра на Filter_2014.
  10. Щелкните Выполнить.

    На карту добавлено обобщенное изображение 2014 года.

    Теперь, когда у вас есть обобщенные версии двух классифицированных изображений, вам больше не нужны исходные классифицированные изображения на карте, поэтому вы их удалите.

  11. На панели Содержание щелкните правой кнопкой слой Iso_2014 и выберите Удалить.

  12. Аналогичным образом удалите слой Iso_1984.

    Если вам нужно снова получить доступ к этим слоям, вы можете найти их (а также все остальные слои, которые вы создаете в этом проекте) в базе данных poyang.gdb на панели Каталог.

Очистите границы изображения

Вы удалили некоторые отдельные пиксели в каждом изображении. Далее вы очистите границы между значениями в каждом изображении, чтобы удалить пиксельные, зернистые края.

  1. На панели Геообработка нажмите кнопку Назад, чтобы вернуться к окну поиска.
  2. Найдите и откройте инструмент очистки границ.

    Инструмент очистки границ сглаживает границы между классами, расширяя границы, а затем уменьшая их до исходного размера. При этом обычно удаляются отдельные пиксели и заменяются значениями окружающих их пикселей. Его результаты достигают того же эффекта, что и инструмент «Фильтр большинства», но с акцентом на границы классов.

  3. В параметрах очистки границ выберите следующие значения:
    • Для входного растра выберите Filter_1984.
    • Измените имя выходного растра на Clean_1984.

    Параметр Метод сортировки определяет, будут ли значения с большими или меньшими областями приоритетными при расширении, а флажок определяет количество запусков процесса. Вы примете параметры по умолчанию для этих параметров.

  4. Щелкните Выполнить.

    На карту добавлен новый слой 1984 года. Различия небольшие, но границы между значениями сглаживаются.Кроме того, удаляется больше мелких отдельных пикселей, разбросанных по всему изображению. Хотя некоторые из них остались, инструменты обобщения существенно очистили изображение. Если вы хотите сами увидеть различия, попробуйте использовать инструмент «Смахивание» и приблизите изображение для сравнения. Затем вы запустите инструмент очистки границ на другом изображении.

  5. Запустите инструмент Чистка границ на растре Filter_2014. Измените имя выходного растра на Clean_2014.

    На карту добавлен новый слой 2014 года. Вам больше не нужны изображения, созданные с помощью инструмента «Фильтр большинства», поэтому вы их удалите.

  6. На панели Содержание удалите слои Filter_2014 и Filter_1984.
  7. Сохраните проект.

Вы очистили исходное классифицированное изображение, чтобы удалить множество мелких ошибок или случайных групп пикселей. Далее вы рассчитаете площадь озера за 1984 и 2014 годы и определите, какая часть поверхности озера была потеряна между этими двумя датами.


Теперь вы рассчитаете площадь озера Поянху в гектарах на 1984 и 2014 годы.Во-первых, вы определитесь с подходящей формулой.

Разработайте формулу расчета площади

Вы исследуете, чтобы решить, как вычислить площадь озера.

  1. На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши слой Clean_1984 и выберите Таблица атрибутов.

    Таблица открывается. Каждое из четырех значений слоя (для четырех классов) имеет количество пикселей. Значение 1, соответствующее воде, имеет примерно 3 миллиона пикселей. Это много пикселей, но насколько велик пиксель в реальном мире? Вы узнаете это, проверив разрешение изображения, которое измеряет, сколько реальных единиц соответствует одному пикселю.

    Получение площади объекта непосредственно на основе количества пикселей, перечисленных в таблице атрибутов, как вы собираетесь сделать, допустимо только в том случае, если вы используете систему координат проекции, которая не слишком сильно искажает области. Как вы увидите позже, здесь используется система WGS 1984 UTM Zone 50N, что приемлемо. Другие системы, такие как Web Mercator, часто используемые для веб-карт, неприемлемы.

  2. Держите таблицу атрибутов открытой. На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши слой Clean_1984 и выберите Свойства.

    Появится окно свойств слоя.

  3. В левой части окна «Свойства слоя» нажмите «Источник».

    Вкладка Источник содержит информацию о типе данных слоя и его местоположении на вашем компьютере, объеме данных и способе проецирования данных на карту.

  4. Щелкните Информация о растре.

    Параметры Размер ячейки X и Размер ячейки Y относятся к длине (X) и высоте (Y) каждой ячейки или пикселя. В этом случае каждый пиксель на карте соответствует области реального мира размером 30 на 30 единиц.Тем не менее, вы все еще не знаете единицы измерения. Это 30 дюймов? 30 километров? Вы хотите рассчитать гектары, поэтому важно знать единицу измерения.

  5. Щелкните Сведения о растре еще раз, чтобы закрыть его. Щелкните Пространственная привязка.

    Параметр Linear Unit относится к единице измерения, которую по умолчанию используют все пространственные вычисления, связанные со слоем. В данном случае единицей измерения является метр, что означает, что каждый пиксель представляет собой площадь 30 на 30 метров (или 900 квадратных метров) в реальном мире.

    В Пространственной привязке вы также можете увидеть, что используется система координат проекции WGS 1984 UTM Zone 50N, как обсуждалось ранее.

  6. Закройте окно свойств слоя.

    Чтобы найти площадь каждого значения в изображении, вы умножите количество пикселей на 900, чтобы преобразовать его в квадратные метры. Затем вы разделите результат на 10 000, то есть на количество квадратных метров в гектаре. Общая формула выглядит следующим образом:

    гектаров = (Количество × 900) / 10 000

Теперь, когда вы разработали формулу, вы будете применять ее для вычисления площади озера.

Вычислите потерянную площадь озера в гектарах

Теперь вы вычислите площадь озера в гектарах за 1984 и 2014 годы. Затем вы найдете количество потерянных гектаров между двумя датами.

  1. В таблице атрибутов Clean_1984 нажмите кнопку Добавить поле.

    Откроется представление Поля, позволяющее управлять полями в таблице атрибутов. В конец списка добавляется новое поле.

  2. Для нового поля измените значение имени поля на гектары.Измените тип данных на плавающий.

    Плавающий тип данных, который позволяет использовать числа с десятичными знаками.

  3. На ленте на вкладке Поля в группе Изменения щелкните Сохранить.

  4. Закройте представление Поля: Clean_1984, чтобы вернуться к таблице атрибутов.

    В таблице появилось поле «Гектары», но в нем нет значений. Далее вы рассчитаете гектары для каждого значения класса, используя уравнение преобразования, рассмотренное ранее.

  5. Щелкните правой кнопкой мыши заголовок поля «Гектары» и выберите «Рассчитать поле».

    На панели Геообработка открывается инструмент Вычислить поле.

  6. В инструменте Вычислить поле подтвердите следующее.
    • Для входной таблицы значение Clean_1984.
    • Для имени поля значение — гектары.
    • Для Типа выражения сохраните Python 3.
  7. В поле Hectares = создайте выражение (!Count! * 900) / 10000.
    Совет:

    Вы можете добавить поле Count в выражение, дважды щелкнув Count в поле Поля.

  8. Нажмите «Применить», затем нажмите «ОК».

    Поле «Гектары» в таблице атрибутов заполняется площадью в гектарах для каждого значения на изображении. Значение 1, которое показывает воду, составляет приблизительно 270 000 га — площадь озера в 1984 году.

  9. Закройте таблицу атрибутов.

    Точно так же вы рассчитаете площадь озера в 2014 году в гектарах. Поскольку пространственное разрешение и другие характеристики двух изображений одинаковы, вы будете использовать ту же формулу, что и раньше.

  10. На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши слой Clean_2014 и выберите Таблица атрибутов. В таблице атрибутов нажмите кнопку «Добавить поле». Для нового поля измените значение имени поля на гектары. Измените тип данных на Float.
  11. На ленте на вкладке Поля в группе Изменения щелкните Сохранить. Закройте представление Поля: Clean_2014, чтобы вернуться к таблице атрибутов.
  12. Щелкните правой кнопкой мыши заголовок поля «Гектары» и выберите «Рассчитать поле». Убедитесь, что входная таблица — Clean_2014, имя поля — гектары, а тип выражения — Python 3.В разделе «Гектары =» создайте выражение (!Count! * 900) / 10000. Нажмите «Применить», затем нажмите «ОК».

    Поле «Гектары» в таблице атрибутов заполнено, и значение 1, показывающее воду, составляет приблизительно 200 000 га. Это площадь озера в 2014 году.

  13. Закройте таблицу атрибутов.

    Площадь озера в 1984 г. составляла примерно 270 000 га, а в 2014 г. — примерно 200 000 га. В период с 1984 по 2014 год было потеряно около 70 000 га озера Поянху: в среднем около 2 300 га в год.

    Существуют и другие методы вычисления площади после завершения классификации. Например, вы можете сначала использовать инструмент Растр в полигон, чтобы создать полигональный объект озера, который будет включать площадь в квадратных метрах. Затем вы должны перевести площадь в гектары, разделив ее на 10 000.

  14. Сохраните проект.

На этом уроке вы сравнили визуально и классифицировали снимки озера Поянху, сделанные спутником Landsat, чтобы понять, насколько изменилась площадь озера с течением времени.Ваши выводы указывают на серьезную проблему: всего за 30 лет озеро потеряло тысячи гектаров. Ваши расчеты не раскрывают причин сокращения озера Поянху, но они предоставляют фактические доказательства серьезной проблемы и служат отправной точкой для ученых-экологов и других специалистов для проведения дальнейших исследований.

Если вы хотите узнать больше о темпах изменения озера Поянху за этот 30-летний период, вы можете выполнить тот же анализ изображений, сделанных в промежуточные даты, таких как июньское изображение 2001 года. Таким образом, вы можете отобразить изменение во времени и выяснить, является ли темп стабильным или, возможно, ускоряется.

Вы можете найти другие уроки, подобные этому, на странице «Введение в изображения и дистанционное зондирование».


Отправьте нам отзыв

Пожалуйста, пришлите нам свой отзыв об этом уроке.Расскажите нам, что вам понравилось, а что нет. Если что-то в уроке не сработало, сообщите нам, что это было и где в уроке вы столкнулись с этим (название раздела и номер шага). Используйте эту форму, чтобы отправить нам отзыв.

Увеличение фрагментации лесного покрова в бразильской правовой Амазонке с 2001 по 2017 год

  • Беккер, Б. К. Геополитика Амазонки. Район Дев. Политика 1 , 15–29 (2016).

    Артикул Google ученый

  • Авитабиле, В. и др. . Интегрированная карта пантропической биомассы с использованием нескольких наборов справочных данных. Глоб. Чанг. биол. 22 , 1406–1420 (2016).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Баччини, А. и др. . Расчетные выбросы углекислого газа в результате вырубки тропических лесов уточняются картами плотности углерода. Нац. Клим. Чанг. 2 , 182–185 (2012).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС Google ученый

  • Путер, Л. и др. . Разнообразие увеличивает накопление углерода в тропических лесах. Глоб. Экол. Биогеогр. 24 , 1314–1328 (2015).

    Артикул Google ученый

  • Бринк, К. и др. . Анализ с высоким разрешением фрагментации тропических лесов и ее влияния на глобальный углеродный цикл. Нац. коммун. 8 , 14855 (2017).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Лоранс, В.F. и др. . Судьба фрагментов амазонского леса: 32-летнее расследование. биол. Консерв. 144 , 56–67 (2011).

    Артикул Google ученый

  • Келлер М. и др. . Фрагментация леса и краевые эффекты от обезлесения и выборочных рубок в бразильской Амазонии. биол. Консерв. 141 , 1745–1757 (2008 г.).

    Артикул Google ученый

  • Чаплин-Крамер, Р. и др. . Деградация запасов углерода вблизи опушек тропических лесов. Нац. коммун. 6 , 1–6 (2015).

    Артикул КАС Google ученый

  • INPE-PRODES -Projeto de Monitoramento do Desmatamento na Amazônia Brasileira por Satélite (Мониторинг вырубки лесов в бразильской Амазонии с помощью спутникового проекта). (2016).

  • Casa Civil da Presidência da República, B. Plano de Acao para a Prevencao e Controle do Desmatamento na Amazonia Legal.156 (2004).

  • Рудорф, Б. Ф. Т. и др. . Мораторий на сою в биоме Амазонки контролируется с помощью изображений дистанционного зондирования. Дистанционный датчик 3 , 185–202 (2011 г.).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ Google ученый

  • Гиббс Х.К. и др. . Соевый мораторий в Бразилии. Наука. 347 , 377–378 (2015).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Каламандин, М. и др. . Повсеместный рост мелкомасштабной вырубки лесов в Амазонии. науч. Реп . 8 (2018).

  • Hansen, M.C. и др. . Глобальные карты высокого разрешения изменения лесного покрова в 21 веке. Наука. 342 (6160), 850–853 (2013).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Ричардс П. и др. .Бразильские вырубщики леса избегают обнаружения? Консервировать . Письмо. 10 , 470–476 (2016).

    Google ученый

  • Милодовски Д. Т., Митчард Э. Т. А. и Уильямс М. Карты утраты лесов, полученные с помощью регионального спутникового мониторинга, систематически занижают обезлесение в двух быстро меняющихся частях Амасона. Окружающая среда. Рез. Письмо . 12 ( 9 ) (2017).

  • Роза, И. М. Д., Соуза, К. и Эверс, Р. М. Изменения размеров вырубленных участков бразильской Амазонии. Консерв. биол. 26 , 932–937 (2012).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Тауберт, Ф. и др. . Глобальные закономерности фрагментации тропических лесов. Природа 554 , 519–522 (2018).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Роза, И.М.Д., Габриэль, К. и Каррейрас, Ж.М.Б. Пространственные и временные размеры фрагментации ландшафта бразильской Амазонки. рег. Окружающая среда. Чанг. 17 , 1687–1699 (2017).

    Артикул Google ученый

  • Аленкар А. А., Брандо П. М., Аснер Г. П. и Путц Ф. Э. Фрагментация ландшафта, сильная засуха и новый режим лесных пожаров Амазонки. Экол. заявл. 25 , 1493–1505 (2015).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Сильва, С. Сда и др. . Динамика лесных пожаров на юго-западе Амазонки. Для. Экол. Управлять. 424 , 312–322 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Хаддад, Н. М. и др. . Дополнительные материалы о фрагментации среды обитания и ее длительном воздействии на экосистемы Земли. науч. Доп. 1 (2), 1–10 (2015).

    Артикул Google ученый

  • Сеймур, Ф. и Харрис, Н.Л.Сокращение вырубки тропических лесов. Наука. 365 , 756–757 (2019).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Программа UN-REDD. Технические аспекты расчета исходного уровня выбросов для лесов и/или расчетного исходного уровня для лесов для REDD+ в соответствии с РКИК ООН . (2015).

  • Тюкавина А. и др. . Типы и темпы нарушения лесов в Бразильской правовой Амазонке, 2000–2013 гг. науч. Доп. 3 , 1–15 (2017).

    Артикул Google ученый

  • Ю. Э. Шимабукуро, Дж. Р. Дос Сантос, А. Р. Формаджио, В. Д. и Рудорф, Б. Ф. Т. Бразильская программа мониторинга Амазонки: проекты PRODES и DETER, в Global Forest Monitoring from Earth Observation (CRC Press, 2012) . https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6358-9 (2012 г.).

  • Almeida, C.A.D. и др. .Картирование землепользования и растительного покрова с высоким пространственным разрешением бразильской правовой Амазонки в 2008 году с использованием данных Landsat-5 / TM и MODIS. Акта Амаз. 46 , 291–302 (2008).

    Артикул Google ученый

  • Aguiar, A.P.D. и др. . Сценарии выбросов при изменении землепользования: прогнозирование процесса перехода лесов в бразильской Амазонии. Глоб. Чанг. биол. 22 , 1821–1840 (2016).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Карвалью, Р., Адами, М., Амарал, С., Безерра, Ф. Г. и де Агияр, А. П. Д. Изменения вторичной динамики растительности в контексте снижения темпов обезлесения в Пара бразильской Амазонии. Заяв. геогр. 106 , 40–49 (2019).

    Артикул Google ученый

  • Кабрал, А.И. Р., Сайто, К., Перейра, Х. и Лакес, А. Е. Динамика моделей обезлесения в охраняемых районах бразильской правовой Амазонки с использованием данных дистанционного зондирования. Заяв. геогр. 100 , 101–115 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Фернсайд, П. М. Вырубка лесов в бразильской Амазонии: история, темпы и последствия. Консерв. биол. 19 , 680–688 (2005).

    Артикул Google ученый

  • Непстад, Д. и др. . Замедление обезлесения Амазонки с помощью государственной политики и вмешательства в цепочки поставок говядины и сои. Наука. 344 , 1118–1123 (2014).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Шнайдер, М. и Перес, К. А. Экологические издержки финансируемых государством аграрных поселений в бразильской Амазонии. PLoS One 10 , 1–23 (2015).

    Google ученый

  • Годар, Дж., Гарднер, Т. А., Тизадо, Э. Дж. и Пачеко, П. Вклад конкретных актеров в замедление обезлесения в бразильской Амазонии. Проц. Натл. акад. науч. 111 , 15591–15596 (2014).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Арагао, Л.Е.О.К. и Шимабукуро, Ю.Е. Частота пожаров в амазонских лесах с последствиями для REDD. Наука. 328 , 1275–1278 (2010).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Ян, Дж. и др. . Засуха Амазонки и реакция лесов: во время сильной засухи 2015/2016 гг. фотосинтез в лесах значительно сократился, но немного увеличился зеленый полог. Глоб. Чанг. биол. 24 , 1919–1934 (2018).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Маренго, Дж. А. Междекадная изменчивость и тенденции количества осадков в бассейне Амазонки. Теор. заявл. Климатол. 78 , 79–96 (2004).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ Google ученый

  • Кокс, П. М. и др. . Увеличение риска засухи в Амазонке из-за уменьшения аэрозольного загрязнения. Природа 453 , 212–215 (2008).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Aragão, L.E.O.C. и др. . Пожары, связанные с засухой в 21 веке, противодействуют сокращению выбросов углерода в результате обезлесения Амазонки. Нац. Коммуна . 1–12, https://doi.org/10.1038/s41467-017-02771-y (2018).

  • Соарес-филью, Б. и др. .Взлом Лесного кодекса Бразилии. Наука. 344 , 363–364 (2014).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Азеведо А. А. и др. . Ограничения Лесного кодекса Бразилии как средство прекращения незаконной вырубки лесов. Проц. Натл. акад. науч. 114 , 7653–7658 (2017).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Феррейра, Дж. и др. . Экологическое лидерство Бразилии под угрозой: горнодобывающая промышленность и плотины угрожают охраняемым территориям. Наука. 346 , 706–707 (2014).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Хансен, М.С. и др. . Последние рубежи дикой природы: отслеживание утраты малонарушенных лесных ландшафтов с 2000 по 2013 год. Sci. Доп. 3 , e1600821 (2017).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Ноджипади, П. и др. . Выбросы углерода лесами в результате расширения пахотных земель в бразильском биоме Серрадо. Окружающая среда. Рез. Письмо . 12 (2017).

  • Голлноу, Ф., Хисса, Л., де, Б.В., Руфин, П. и Лейкс, Т. Прямая и косвенная вырубка лесов на уровне собственности для производства сои в амазонском регионе Мату-Гросу, Бразилия. Политика землепользования 78 , 377–385 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Арима, Э.Ю., Уокер, Р.Т., Перц, С. и Соуза, К. Объяснение фрагментации бразильских амазонских лесов. J. Науки о землепользовании. 11 , 257–277 (2016).

    Google ученый

  • Дебински Д. М. и Холт Р. Д. Обзор и обзор экспериментов по фрагментации среды обитания. Консерв. биол. 14 , 342–355 (2000).

    Артикул Google ученый

  • Кокрейн, Массачусетс. Обзорная статья: Пожарная наука для тропических лесов. Природа. 421 , 913–919 (2003).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Корреа Айрам, К. А., Мендоса, М.Е., Эттер, А. и Саликруп, Д.Р.П. Связность среды обитания в сохранении биоразнообразия: обзор последних исследований и приложений. Прог. физ. геогр. 40 , 7–37 (2016).

    Артикул Google ученый

  • Малхи, Ю. и др. . Комплексная оценка продуктивности, распределения и хранения углерода в трех амазонских лесах. Глоб. Чанг. Биол . 15 , 1255–1274 (2009).

  • Aragão, L.E.O.C. и др. . Наземная и подземная чистая первичная продуктивность в десяти амазонских лесах на контрастных почвах. Биогеонауки Обсудить . 6 , 2441–2488 (2010).

  • Фельдпауш, Т. Р., Рондон, М. А., Фернандес, Е. К. М. и Риха, С. Дж. Накопление углерода и питательных веществ во вторичных лесах, восстанавливающихся на пастбищах в Центральной Амазонии. Экол. Заявка . 14 , 164–176 (2004).

  • Фернсайд, П.М., Барбоза, Р. И. и де Аленкастро Граса, П. М. Л. Сжигание вторичного леса в Амазонии: биомасса, эффективность сжигания и образование древесного угля во время подготовки земли для сельского хозяйства в Апиау, Рорайма, Бразилия. Для. Экол. Управление . 242 , 678–687 (2007).

  • Диниз, К.Г. и др. . DETER-B: новая система обнаружения обезлесения Amazon в режиме реального времени. IEEE J. Сел. Верхняя. заявл. Обсерв. Земли Дистанционный датчик . 8 , 3619–3628 (2015).

  • Ван Ю. и др. . Картографирование нарушенных тропических лесов с использованием 30-метровых оптических спутниковых снимков за несколько десятилетий. Дистанционный датчик окружающей среды . 221 , 474–488 (2019).

  • Харрис, Н. Л. и др. . Использование пространственной статистики для выявления новых очагов утраты лесов. Окружающая среда. Рез. Письмо . 12 (2017).

  • ESRI ArcGIS Desktop. Выпуск 10.6 2018 г.

  • Макгаригал, К., Кушман, С.А., Нил, М.К. и Эне, Э. FRAGSTATS: Программа анализа пространственных закономерностей для категориальных карт. Компьютерная программа . 1–182, https://doi.org/10.1016/S0022-3913(12)00047-9 (2002).

  • Jung, M. LecoS-A Плагин QGIS для ведения статистики ландшафтной экологии. PeerJ Prepr . https://doi.org/10.1007/s11192-015-1572-z (2013 г.).

  • Группа Q.D. Географическая информационная система QGIS. Проект Geospatial Foundation с открытым исходным кодом.Геопространственные данные с открытым исходным кодом найдены. проект . http://qgis.osgeo.org», 2019.

  • Хамбхамметту, П. Анализ Манна-Кендалла для участка Форт-Орд. HydroGeoLogic 1–7 (2005).

  • Giglio, L., Schroeder, W. & Justice, C. O. Коллекция 6 Алгоритм активного обнаружения пожара MODIS и средства пожаротушения. Дистанционный датчик окружающей среды . 178 , 31–41 (2016).

  • Что покрывает страхование домовладельцев в 2022 году?

    Типичный пакет страхования домовладельцев включает четыре типа покрытия: жилье, личное имущество, утрата возможности использования и личная ответственность.

    Хотя это и является базовой структурой каждого плана страхования домовладельцев, полисы сильно различаются по тому, что они покрывают.

    Неудивительно, что самые дешевые полисы являются самыми строгими.Они возместят вам расходы только в том случае, если ваш дом или личные вещи будут повреждены одной из 16 конкретных «названных опасностей» (или 15 в Техасе). Эти названные опасности — случайные события, которые домовладелец не может контролировать — могут включать пожар, кражу, ураган или удары молнии.

    Существуют также более дорогие полисы с открытыми рисками, которые возместят вам ущерб, причиненный почти всем, что конкретно не исключено в вашем полисе.

    Читайте дальше, чтобы узнать, на какое покрытие вы можете и не можете рассчитывать, а также узнать о дополнительном страховом покрытии или исключениях в различных полисах.

    Содержание

    Что покрывает страхование домовладельцев

    Страховое покрытие домовладельцев сильно различается в зависимости от типа полиса, который вы получаете. Однако, как мы сказали выше, он всегда охватывает четыре основные области: жилище, личное имущество, утрата возможности использования и личная ответственность. Внутри этих категорий существуют вариации в зависимости от покрываемых опасностей, степени покрытия и конкретных охватываемых ситуаций.

    Виды страхования домовладельцев

    Существует шесть различных типов страховых полисов домовладельцев: HO-2, HO-3, HO-4, HO-5, HO-6 и HO-8.

    Из них HO-3 на сегодняшний день является самым популярным выбором среди домовладельцев. Типичный полис HO-3 распространяется на вашу резиденцию вместе с другими отдельно стоящими строениями в вашей собственности (беседки, гаражи, заборы) на условиях открытой опасности, то есть он покрывает ущерб, причиненный практически чем угодно, если только полис специально не исключает его.

    HO-3 также покрывает ваши личные вещи, но с учетом риска. Это означает, что убытки покрываются только в том случае, если ущерб вызван одной из опасностей, указанных в вашем полисе.

    Более всеобъемлющий (и более дорогой) полис HO-5, с другой стороны, распространяется как на жилье, так и на личную собственность на условиях открытой опасности.

    Охват жилья:
    • Помогает оплатить расходы на ремонт и/или восстановление, если структура вашего дома повреждена.
    • Покрывает убытки, вызванные пожарами, ударами молнии, ураганами, градом, взрывами, вандализмом, падением предметов, льдом или снегом и случайным повреждением водой.
    • Может покрывать отдельно стоящие конструкции в вашем доме, такие как гаражи, заборы и почтовые ящики (часто обозначается как «покрытие других конструкций»).

    Жилищное страхование возмещает вам расходы, если основная конструкция вашего дома повреждена в результате определенных опасностей или опасностей, таких как ураганы, молнии, снежные бури, пожары, случайное повреждение водой, падающие предметы и акты вандализма.

    Он также возместит вам ущерб в случае повреждения таких конструкций, как навесы, гаражи, заборы или беседки, если только вы не используете их в коммерческих целях. Однако стандартный полис может не покрывать всю их стоимость — покрытие обычно эквивалентно «около 10% суммы страховки, которую вы имеете на структуру дома», — говорит Джанет Руис, директор по стратегическим коммуникациям в Институте страховой информации. Если у вас есть обособленные структуры гораздо более высокой стоимости, вы можете добавить одобрение в свою политику, чтобы помочь покрыть их.

    Страхование личного имущества:
    • Покрывает ваши личные вещи, даже если вы используете их вне дома.
    • Покрывает потерю или повреждение имущества в результате несчастных случаев, повреждения или кражи.
    • Дополнительное покрытие для дорогостоящих товаров доступно, но за дополнительную плату.

    Страховой полис личного имущества защищает имущество вашего дома от опасностей, перечисленных в вашем полисе, — среди прочего, к ним обычно относятся пожары, ураганы, падающие предметы, взрывы и кражи.

    Большой вопрос, однако, покрывает ли страховка домовладельцев кражу? Да, это так, поэтому ваши вещи защищены не только от несчастных случаев или стихийных бедствий.

    Сумма покрытия для каждого объекта варьируется в зависимости от страховой компании, но обычно составляет около 50% покрытия, которое вы выбрали для структуры дома. Например, если вы покрыли свой дом за 400 000 долларов, вы можете получить 200 000 долларов на замену или ремонт ваших вещей.

    Конечно, фактическое возмещение будет зависеть от поврежденных или украденных предметов, а также от типа возмещения, который вы выбрали в своем полисе.Подробнее о возмещении мы поговорим ниже.

    Если вы подаете иск, возможно, вам придется предоставить страховой компании доказательства наличия у вас вещей, поэтому всегда полезно иметь наготове инвентарь дома на случай, если что-то случится.

    Покрытие потери использования:
    • Покрывает временные расходы на проживание, если вам необходимо выехать из дома на время ремонта.
    • Включает расходы на питание, проезд и проживание, но только в том случае, если они превышают ваши обычные расходы.

    Покрытие потери использования покрывает временные расходы на проживание, пока ваш дом реконструируется или перестраивается после покрываемой потери. Эти расходы могут включать в себя счета за проживание в гостинице, питание, общественный транспорт, расходы на бензин и другие ситуации (если они указаны в вашем полисе).

    Многие страховые компании устанавливают пределы возмещения в пределах от 20% до 50% от общей суммы страхового покрытия, которое вы выбрали. Например, если ваш дом застрахован на 100 000 долларов США с лимитом потери использования в размере 30%, вы можете получить до 30 000 долларов США для покрытия временных расходов на проживание.

    Однако это покроет только те расходы, которые превышают обычные расходы на проживание вашей семьи. Он не будет покрывать ипотечные платежи, налоги или другие вещи, за которые вы обычно платите.

    Если вы сдаете часть своего дома в аренду, большинство планов на случай потери использования также покроют вам арендную плату, которую вы получили бы от своего арендатора, пока ваш дом восстанавливается.

    Страхование личной ответственности:
    • Обеспечивает защиту от ответственности за несчастные случаи и/или причинение физического вреда кому-либо в вашем жилище.
    • Обеспечивает компенсацию потери заработной платы.
    • Включая судебные издержки.
    • Оплачивает медицинские расходы пострадавшего (если он не проживает в вашем доме).

    Стандартные полисы домовладельцев обеспечивают финансовую защиту от ответственности, которая покрывает физический ущерб любому гостю. Это включает в себя возмещение потерянной заработной платы, а также юридические и медицинские расходы, возникшие непосредственно в результате инцидента. Он также покрывает гонорары вашего адвоката, если вам будет предъявлен иск за телесные повреждения или материальный ущерб.

    Лимиты ответственности обычно начинаются примерно со 100 000 долларов, однако «мы рекомендуем посмотреть на ваши активы, чтобы определить, какое покрытие вам нужно», — говорит Джанет Руиз. «Если у вас есть дом за 1 миллион долларов, вы, вероятно, захотите покрытия ответственности на 1 миллион долларов».

    Виды возмещения:

    Перед тем, как выбрать полис, важно понять, какими способами страховщики могут возместить вам покрываемый убыток. Существует три типа возмещения: фактическая денежная стоимость, восстановительная стоимость и гарантированная восстановительная стоимость/стоимость:

    Тип возмещения Определение:
    Фактическая денежная стоимость Покрывает замену или ремонт вашего имущества с учетом его остаточной стоимости.Этот тип политики имеет наименьшую выплату и наименее дорогие страховые взносы.
    Стоимость замены Покрывает полную стоимость замены или ремонта вашей собственности до ее первоначального состояния в пределах, установленных политикой.
    Гарантированная стоимость/стоимость замены Покрывает полную стоимость замены вашего дома в случае полной утраты, даже если сумма для этого превышает установленные лимиты полиса. Хотя этот тип полиса является более дорогим, он может быть очень полезен, если вы живете в районе, подверженном стихийным бедствиям, например, в Калифорнии или Флориде.
    Объявления за деньги. Мы можем получить компенсацию, если вы нажмете на это объявление. Объявление

    Получение бесплатного расчета стоимости страхования жилья — отличный способ убедиться, что вы не платите слишком много за текущий полис.

    Нажмите ниже, чтобы получить бесплатную смету — убедитесь, что ваш дом полностью покрыт.

    Получите бесплатное предложение по страхованию жилья

    Что не покрывает страхование домовладельцев?

    Страховка домовладельцев не покрывает множество обстоятельств.

    Во-первых, покрытие распространяется только на указанные категории: жилище, другие строения, личное имущество, утрата возможности использования и личная ответственность. Все, что выходит за рамки этой области, нуждается в собственной страховке, такой как автомобильная или медицинская страховка.

    Во-вторых, эти полисы предназначены для жилья, занимаемого владельцем. Если, например, вы арендодатель, вам потребуется страховка арендодателя, и ваш арендатор должен рассмотреть возможность получения страхового полиса арендатора для защиты своего имущества.

    Далее идут риски и особые ситуации, которые страховщики исключают из своих полисов. Некоторые стихийные бедствия, такие как наводнения и землетрясения, полностью исключены из полисов страхования жилья. Остальное в основном будет зависеть от типа полиса, который вы получите.

    Какое жилищное страхование не покрывает

    Стандартный полис страхования жилья не покрывает ущерб, нанесенный вашему дому или отдельно стоящим строениям в результате таких опасностей, как:

    • Наводнение
    • Землетрясение
    • Регулярный износ
    • Отсутствие технического обслуживания / небрежность
    • Умышленное повреждение
    • Термиты, тараканы и другие вредители
    • 900 дом находится в зоне, подверженной этим опасностям.

      Страхование от наводнений доступно в Национальной программе страхования от наводнений (NFIP), а также в некоторых частных страховых компаниях. Обычно это стоит в среднем около 700 долларов в год, но премии будут зависеть от высоты вашей собственности и других факторов риска наводнения. Вы можете получить котировки цен на FloodSmart.gov.

      Какое личное имущество не покрывается

      Дорогие предметы, как правило, не покрываются базовым пакетом личного имущества домовладельцев — или, по крайней мере, не полностью.Большинство компаний предоставляют ограниченное покрытие для них, обычно до 1000 или 2000 долларов за единицу товара. Сюда входят такие вещи, как:

      • Ювелирные изделия
      • Изобразительное искусство
      • Антиквариат
      • Предметы коллекционирования

      Если вы являетесь владельцем этих типов ценностей, вам потребуется их профессиональная оценка и добавление подтверждения о личном имуществе или вкладыш, покрывающий их полную стоимость.

      Тарифы могут варьироваться в зависимости от поставщика, но вы должны рассчитывать на оплату от 1% до 2% от стоимости вашего товара.Например, обручальное кольцо за 5000 долларов, вероятно, будет стоить около 50 долларов в год на страховку.

      Какое покрытие потери использования не покрывает

      Потеря использования покрывает ваши дополнительные расходы на проживание, пока дом непригоден для проживания. Это означает, что он не покрывает:

      • Регулярные расходы, которые вы уже несете, такие как выплаты по ипотеке и налоги на имущество.
      • Любые расходы, возникающие после того, как ваше жилье снова станет пригодным для проживания.

      Тем не менее, ваша страховая компания должна продолжать оплачивать ваши расходы до тех пор, пока ваш дом не будет отремонтирован или пока не будет достигнут предел.

      Какое страхование личной ответственности не покрывает

      Наконец, личная ответственность имеет два исключения:

      • Не распространяется на людей, проживающих в вашем доме
      • Не распространяется на умышленный ущерб

      Например, если ваш сосед пришел в гости, поскользнулся на лестнице и сломал лодыжку, личная ответственность покроет его медицинские счета.

      Однако, если вы думали, что столкнуть вашего соседа в бассейн будет забавной шуткой, и в итоге он сломал лодыжку, ваша страховая компания отклонит ваше требование.

      Особенности страхования домовладельцев:

      Политика HO-3 Особенности Что он охватывает 7 Что он не покрывает
      Освещение жилья Охватывает стоимость ремонта и / или восстановления вашего дома, если поврежден скрытой опасностью. — Наводнения, землетрясения или провалы в грунте
      — Ущерб, вызванный небрежностью
      — Преднамеренный ущерб
      Страхование личного имущества — Покрывает личные вещи в вашем доме, до 50 или 70% от суммы покрытия вашего дома застрахован на
      — Покрытие от опасностей, повреждения или кражи
      — Покрывает ущерб вашему имуществу, даже если вы используете его вне дома
      — Любые потерянные вещи
      — Повреждение личного имущества в результате наводнений или землетрясений.
      — Дополнительное покрытие для дорогостоящих предметов необходимо приобретать отдельно
      — Автомобили и самолеты
      — Животные
      Страхование на случай потери возможности использования — Покрытие дополнительных расходов на проживание, которые могут возникнуть в результате повреждения вашего дома
      — Сюда входят расходы на питание, проезд и проживание
      — Расходы на проживание, возникающие после перестройки вашего жилья
      — Они покрывают только расходы, которые превышают обычные расходы на проживание
      — Платежи по ипотеке, налоги
      Страхование личной ответственности — Защита ответственности за несчастные случаи и/или физический вред, причиненный гостю
      -Возмещение потери заработной платы
      -Юридические расходы
      -Оплата медицинских расходов для людей, которые не живут в вашем доме
      -Травмы людям, которые живут в доме
      — Травмы, нанесенные умышленно

      Важная информация, которую необходимо знать при выборе полиса

      Есть несколько факторов, которые следует учитывать при выборе полиса страхования домовладельцев.

      • Постарайтесь получить покрытие не менее 80% стоимости вашего дома. Страховщики не возместят вам полную сумму ущерба, если ваше покрытие меньше этого.
      • Покрытие имущества имеет ограничение на единицу товара, и этого ограничения может быть недостаточно для покрытия дорогостоящих объектов. Если у вас дома есть ценные вещи — например, коллекция дорогих монет или произведений искусства — вам следует подумать о расширенном райдере личного имущества, чтобы защитить его полную стоимость.
      • Сумма страхового покрытия вашей ответственности должна примерно равняться вашим активам, включая жилье, личное имущество и заработную плату. Если кто-то получил травму в вашем доме, вам потребуется страховое покрытие, достаточное для оплаты судебных издержек и медицинских расходов.
      • Существует множество дополнений к вашему страховому полису, таких как страховое покрытие плавательного бассейна или детализированные списки имущества для дорогостоящих предметов. Подумайте о своей личной и профессиональной ситуации, своем имуществе и образе жизни и проконсультируйтесь со своим страховым агентом, чтобы убедиться, что у вас есть необходимое покрытие.
      • Воспользуйтесь преимуществом объединения полисов — зачастую вы можете сэкономить на страховых взносах, заключив два или более полисов с одним и тем же страховщиком.

      Покрывает ли страхование домовладельцев ущерб от воды?

      Хотя полисы домовладельцев не распространяются на наводнения, они могут покрывать другие повреждения, вызванные водой. Если труба прорвется или произойдет утечка, ваша страховая компания, скорее всего, возместит вам ущерб или оплатит ремонт. Однако, если инцидент произошел из-за отсутствия технического обслуживания или небрежного обращения, страховщик может не покрыть его.

      Покрывает ли страхование домовладельцев лесные пожары?

      В некоторых районах домовладельцы регулярно беспокоятся о лесных пожарах. В то время как полисы страхования жилья, как правило, покрывают ущерб от лесных пожаров по всей стране, в таких местах, как Калифорния, компании могут вносить некоторые изменения в свои полисы из-за высокой вероятности такой опасности.

      Это может означать повышение общих тарифов или добавление страховки от лесных пожаров в качестве дополнения вместо того, чтобы включать ее в стандартную политику. Это также может привести к очень медленной выплате, если есть большой объем требований.Вы можете получить специальную страховку от пожара или найти компанию, у которой есть надежные ресурсы для решения этой конкретной проблемы.

      Что такое страхование домовладельцев?

      Страхование домовладельцев — это полис, защищающий ваш дом от несчастных случаев, несчастных случаев и/или стихийных бедствий, включая погодные явления, кражу и вандализм. Кроме того, большинство страховых полисов домовладельцев включают покрытие ответственности, которое может помочь вам возместить ущерб третьим лицам, пока они находятся в вашем доме.Наконец, полис также распространяется на личные вещи, включая устройства, мебель и одежду, на сумму до указанной суммы.

      Сколько стоит страхование жилья?

      Согласно данным Института страховой информации III за 2018 год, средняя годовая премия по полису страхования домовладельцев в США составляет 1249 долларов. Стоимость страхового покрытия может сильно различаться в зависимости от того, где вы живете, поскольку некоторые штаты считаются зонами повышенного риска стихийных бедствий, и страховщики берут больше за покрытие таких домов.

      Покрывает ли плесень страхование домовладельцев?

      Когда речь идет о плесени, покрытие будет зависеть от ее причины. Если плесень вызвана скрытыми опасностями, такими как случайные поломки сантехники, и скрыта, например, в стенах, она, скорее всего, будет скрыта. С другой стороны, внешняя, видимая плесень в результате небрежности или исключенной опасности, такой как наводнение, не будет покрываться вашим полисом страхования жилья.

      Покрывает ли страховка домовладельцев протечки крыши?

      Зависит от причин протечки крыши.Если крыша повреждена скрытой опасностью, такой как вес снега или вандализм, она должна быть покрыта. Однако, если это связано с землетрясениями или небрежностью со стороны страхователя, скорее всего, этого не будет.

      Покрывает ли страховка домовладельцев ущерб от термитов?

      К сожалению, нет. Считается, что ущерб от термитов можно предотвратить при регулярном уходе и борьбе с вредителями. Фактический ущерб вашему дому также занимает много времени, и ожидается, что страхователи справятся с проблемой до того, как она дойдет до этого момента.Вы должны проходить регулярные проверки сертифицированной компанией по борьбе с вредителями, чтобы избежать любого ущерба для вашего дома.

      Суть

      Страховое покрытие

      домовладельцев будет зависеть от типа полиса, который вы получаете, от выбранной вами страховой суммы и мелкого шрифта на том, что покрывается, а что нет. Наиболее важной частью процесса является анализ вашей ситуации и тесное сотрудничество со страховым агентом, чтобы вы могли получить наиболее подходящее и полное покрытие.

      Еще от денег:

      object-fit — CSS: Каскадные таблицы стилей

      Свойство CSS object-fit задает способ изменения размера содержимого замененного элемента, например или , на подходит к его контейнеру.

      Вы можете изменить выравнивание объекта содержимого замененного элемента в поле элемента, используя свойство object-position .

        подходит для объекта: содержит;
      объект подходит: обложка;
      объект-подгонка: заполнить;
      соответствие объекту: нет;
      объект-подгонка: уменьшение масштаба;
      
      
      объект-подгонка: наследовать;
      соответствие объекту: начальный;
      объект-подгонка: вернуться;
      соответствие объекту: не установлено;
        

      Свойство object-fit задается как одно ключевое слово, выбранное из приведенного ниже списка значений.

      Значения

      содержат

      Заменяемое содержимое масштабируется, чтобы сохранить соотношение сторон и вписаться в поле содержимого элемента.Весь объект заполняет поле, сохраняя при этом его соотношение сторон, поэтому объект будет помещен в «почтовый ящик», если его соотношение сторон не соответствует соотношению сторон поля.

      крышка

      Размер замененного содержимого соответствует соотношению сторон при заполнении всего поля содержимого элемента. Если соотношение сторон объекта не соответствует соотношению сторон его блока, то объект будет обрезан по размеру.

      заполнение

      Размер замененного содержимого соответствует размеру поля содержимого элемента.Весь объект полностью заполнит поле. Если соотношение сторон объекта не соответствует соотношению сторон его блока, то объект будет растянут до нужного размера.

      нет

      Размер замененного содержимого не изменяется.

      в уменьшенном масштабе

      Содержимое имеет размер, как если бы было указано нет или содержат , в зависимости от того, что приведет к меньшему размеру конкретного объекта.

       заполнение | содержать | крышка | нет | уменьшение масштаба 

      Настройка соответствия объекта изображению

      HTML
        <раздел>
         

      соответствие объекта: заливка

      Логотип MDN Логотип MDN

      соответствует объекту: содержит

      Логотип MDN Логотип MDN

      object-fit: обложка

      Логотип MDN Логотип MDN

      соответствие объекту: нет

      Логотип MDN Логотип MDN

      объектное соответствие: уменьшение

      Логотип MDN Логотип MDN
      УСБ
        ч3 {
        семейство шрифтов: Courier New, моноширинный;
        размер шрифта: 1em;
        поле: 1эм 0 0,3эм;
      }
      
      картинка {
        ширина: 150 пикселей;
        высота: 100 пикселей;
        граница: 1px сплошная #000;
        поле: 10px 0;
      }
      
      .узкий {
        ширина: 100 пикселей;
        высота: 150 пикселей;
      }
      
      . наполнять {
        объект-подгонка: заполнить;
      }
      
      .содержать {
        подходит для объекта: содержит;
      }
      
      .покрытие {
        объект подходит: обложка;
      }
      
      .никто {
        соответствие объекту: нет;
      }
      
      .уменьшать {
        объект-подгонка: уменьшение масштаба;
      }
        
      Результат

      Таблицы BCD загружаются только в браузере

      Что 19-е журналисты планируют освещать в 2022 году

      Опубликовано

      03.01.2022 05:00

      5:00

      3 января 2022 г.

      утра


      Прошлый год был напряженным: в 2021 году 19-е число добавило пять репортеров, которые инвестировали в освещение вопросов образования, ухода и других важных для нашей аудитории вопросов.Мы рассказали, как действия Конгресса повлияют на родителей и опекунов, начало работы новой администрации, законы и судебные дела в отношении политики абортов, пандемию COVID-19 и многое другое.

      Поскольку мы вступаем в третий год нашего существования — и третий год пандемии — мы с нетерпением ждем продолжения освещения политики и политики и того, как они влияют на женщин и ЛГБТК+ людей. Это означает промежуточные выборы, какое законодательство будет принято и как на людей влияет то, что делают избранные или назначенные ими должностные лица.Вот что наши репортеры планируют исследовать в 2022 году. Что еще вы хотите увидеть от The 19th в этом году? Напишите нам по адресу [email protected] или заполните форму здесь.


      Не могу поверить, что собираюсь написать это: Мы приближаемся к очередному году выборов. Примерно треть сената и все 435 членов палаты представителей будут выставлены на переизбрание в 2022 году. Женщины будут участвовать в некоторых из самых конкурентных гонок в стране — сенатору-демократу Кэтрин Кортес Масто в Неваде и Мэгги Хассан в Нью-Гэмпшире придется нелегко выборы, сенатор-республиканец.Лиза Мурковски будет отбиваться от соперника, поддерживаемого Трампом, на Аляске, а в Пенсильвании и Вирджинии пройдут выборы в Палату представителей, которые могут определить партийный контроль над этой палатой. Что это будет означать для женщин, маргинализированных сообществ и ЛГБТК+? Это то, что я буду отслеживать в следующем году. — Аманда Беккер, вашингтонский корреспондент

      .

      Поскольку экономические последствия пандемии продолжаются уже третий год, мы продолжим изучать, как она меняет отношение людей к работе и кто остается в стороне.Когда это произойдет, мы более подробно рассмотрим изменчивый характер рабочего движения, которое, вероятно, примет более определенную форму в 2022 году. 

      Финансирование от множества новых экономических политик начнет поступать в штаты (и обычные люди) в следующем году. Следуя его траектории, кому он помогает, а кому нет, будет ключом к нашей отчетности. Потенциал сделать историческую инвестицию в инфраструктуру ухода только что потерпел огромный удар; можно ли его или его части оживить? Если это так, мы рассмотрим новое состояние работы по уходу и уходу за детьми в этой стране.— Чабели Карразана, экономический обозреватель


      В 2022 году я буду наблюдать за тем, как (и будет ли) проходить программа Build Back Better, а вместе с ней и крупные инвестиции в уход на дому и по месту жительства. Вероятно, еще слишком рано объявлять пакет мертвым, но он определенно находится в опасности.

      Сумма для такой заботы в законопроекте Палаты представителей уже недостаточна для преобразования отрасли. Сторонники опасались, что это может настроить людей с ограниченными возможностями против профсоюзов. И, если деньги поступят, способ их распределения будет значительно различаться от штата к штату, поскольку Medicaid, крупнейший спонсор долгосрочного ухода в Соединенных Штатах, сильно локализован.Некоторые штаты могли вообще не брать деньги, как они сделали с расширением Medicaid.

      Если демократы не смогут выполнить обещания помочь наладить долгосрочный уход, что произойдет дальше, как в политическом плане, так и для людей, которые предоставляют и получают такой уход? — Сара Лютерман, репортер по уходу

      .

      В 2022 году я планирую продолжить следить за дебатами о политике в области здравоохранения, которые мы активно освещали в прошлом году. И, в духе 19-го века, я надеюсь сделать это, сосредоточив внимание на пострадавших людях.

      Политика в отношении абортов была и останется главной темой. Если дело Роу против Уэйда будет отменено, что аннулирует почти 50 лет прав на аборт, охраняемых государством, кого это затронет? Как изменится их жизнь? Как будет отличаться влияние в штатах, возглавляемых демократами и республиканцами?

      Но также и пандемия COVID-19 не закончилась, и женщины, в частности, несут большую часть социального и психологического бремени. Смогут ли президент Джо Байден и другие демократы реализовать предложения по снижению цен на лекарства и расширению доступа к страхованию? Как эти политики будут выглядеть на практике? — Шефали Лутра, медицинский репортер


      В 2022 году я хотел бы продолжить подчеркивать, где пересекаются образование и политика, будь то усилия политиков по запрету книг или давление на администрацию Байдена с целью простить студенческие ссуды.Я также планирую изучить влияние отмены права на аборт на студентов.

      Наконец, я хотел бы углубиться в истории, не связанные с заголовками новостей, например, о том, как расовая сегрегация влияет на современные школы. — Надра Ниттл, репортер по вопросам образования

      .

      На данный момент при президенте Джо Байдене утверждено сорок кандидатов в федеральные судебные органы. Заметное число из них — цветные женщины, которые имеют более широкий юридический опыт, например, бывшие общественные защитники и адвокаты по гражданским правам.Президент также пообещал выдвинуть кандидатуру первой в стране чернокожей женщины в Верховный суд, хотя неизвестно, когда появится новая вакансия. В следующем году, когда на карту будут поставлены некоторые из самых спорных юридических вопросов страны, я буду следить за этими изменениями в федеральной судебной системе и изучать, что они значат для страны. — Кэндис Норвуд, репортер последних новостей

      .

      В конце 2021 года Сенат принял ежегодный законопроект об обороне — 770 миллиардов долларов на оборонные ведомства страны и военное финансирование, — который включал ключевые изменения для женщин.Я продолжу освещать последствия законопроекта и другие проблемы, с которыми сталкиваются женщины и представители ЛГБТК+ в армии, включая гендерное финансовое неравенство, военное правосудие и тревожный уровень самоубийств. Впервые за два десятилетия Соединенные Штаты не находятся в состоянии войны, но психическое здоровье военнослужащих находится на рекордно низком уровне после хаотичной эвакуации из Афганистана. Тем временем тысячи афганских женщин-беженцев продолжают переживать свою травму, строя новую жизнь в этой стране.— Мариэль Падилья, репортер общего задания

      .

      Мой ритм дал мне огромную свободу действий для изучения политики на уровне штата и того, как политические решения в палатах штатов и городских советах влияют на самых маргинализированных. В 2022 году я продолжу собирать голоса людей за пределами залов Конгресса. Я буду отслеживать, как дебаты о демократии и голосовании влияют на промежуточные выборы. Я также стремлюсь охватить женщин, особенно цветных женщин, и ЛГБТК+ людей, которые будут «первыми» на посту.Что эта динамика говорит нам о том, что такое Америка сейчас? — Барбара Родригес, репортер государственной администрации

      .

      В следующем году я продолжу фокусироваться на том, как политика и политика влияют на жизнь ЛГБТК+ людей, и потрачу больше времени на изучение проблем, с которыми сталкиваются ЛГБТК+ женщины. В важный год выборов я хочу написать о людях ЛГБТК+, баллотирующихся на посты, и проследить последствия законопроектов против трансгендеров, принятых по стране, вместе с моей коллегой Кейт. Я также планирую изучить бюрократические препятствия на пути к здравоохранению, с которыми трансгендерные и гендерно-некомпетентные люди все еще сталкиваются во время пандемии, и сосредоточить голоса ЛГБТК + в каждой истории, которую я могу.— Орион Раммлер, репортер экстренных новостей

      .

      В 2022 году я буду следить за тем, будут ли законодатели-республиканцы работать над тем, чтобы использовать людей ЛГБТК+ в качестве проблемы клина на промежуточных выборах. Недавний опрос, проведенный Кампанией за права человека, показал, что по меньшей мере 60 процентов избирателей Трампа в колеблющихся штатах хотят, чтобы трансгендеры могли жить свободно и открыто. Тем не менее, в 2021 году 10 штатов приняли законопроекты против трансгендеров. Этот климат затормозил продвижение долгожданного Закона о равенстве, который предоставил бы ЛГБТК + людям федеральную защиту от дискриминации.

      Тем не менее, из-за того, что у людей всех политических взглядов есть гомосексуальные друзья и родственники, вопиющая гомофобия теперь рассматривается как политическая отрава. Как законодатели говорят о ЛГБТК+ людях и какие меры они принимают для защиты или ограничения их прав? — Кейт Сосин, репортер ЛГБТК+

      .

      Узнайте, что покрывают планы медицинского страхования Marketplace

      Все планы, предлагаемые на Marketplace, покрывают эти 10 основных медицинских льгот :

      • Амбулаторное обслуживание пациентов (амбулаторное лечение, которое вы получаете без госпитализации)
      • Аварийно-спасательные службы
      • Госпитализация (например, операция и ночлег)
      • Уход за беременными, матерями и новорожденными (как до, так и после родов)
      • Услуги в области психического здоровья и расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, включая лечение психических заболеваний (включая консультирование и психотерапию)
      • Рецептурные препараты
      • Реабилитационные и абилитационные услуги и устройства (услуги и устройства, помогающие людям с травмами, инвалидностью или хроническими заболеваниями приобретать или восстанавливать умственные и физические навыки)
      • Лабораторные услуги
      • Профилактические и оздоровительные услуги и лечение хронических заболеваний
      • Педиатрические услуги, в том числе уход за полостью рта и зрением (однако лечение зубов и зрения у взрослых не является существенным преимуществом для здоровья)

      Дополнительные льготы

      Планы также должны включать следующие преимущества:

      Основные медицинские льготы — это минимальные требования для всех планов Marketplace. Конкретные услуги, охватываемые каждой широкой категорией льгот, могут различаться в зависимости от требований вашего штата. Планы могут предлагать дополнительные преимущества, в том числе:

      При сравнении планов вы точно увидите, что предлагает каждый план.

      Больше ответов

      Одинаковы ли льготы в каждом штате?

      В целом да. Но некоторые штаты требуют, чтобы страховщики покрывали дополнительные услуги и процедуры. Даже в пределах одного государства могут быть небольшие различия.

      При сравнении планов в Marketplace вы увидите конкретные преимущества каждого плана.

      Что делать, если мне нужно особое лечение, которого нет в этом списке?

      Планы могут охватывать другие услуги. При сравнении планов вы увидите более подробную информацию о покрытии. Если вы хотите узнать, покрывается ли та или иная услуга, позвоните в план.

      Все ли планы Marketplace покрывают основные преимущества для здоровья?

      Да. Любой план, представленный на Marketplace, включает в себя эти основные преимущества для здоровья.Это верно для всех категорий планов (всех «металлических уровней», включая планы катастроф) и всех типов планов (таких как HMO и PPO).

      Должен ли я платить франшизы и доплаты за основные медицинские услуги?

      В целом да. Во всех планах Marketplace предусмотрены франшизы, доплаты и другие наличные расходы, применимые к большинству покрываемых услуг.

      Некоторые профилактические услуги бесплатны, а некоторые планы покрывают другие услуги без личных затрат.

      Получу ли я эти льготы, если моя компания застрахована самостоятельно?

      Это зависит. Крупные работодатели, которые «самострахуются» — то есть они оплачивают расходы на медицинское обслуживание сотрудников напрямую — не обязаны предоставлять основные медицинские льготы.

      Покрываются ли услуги по прерыванию беременности планами Marketplace?

      Иногда и планы могут иметь разные ограничения. Некоторые не предлагают покрытие или покрытие с ограничениями. В некоторых случаях услуги по прерыванию беременности не могут быть оплачены федеральными долларами (они известны как услуги по прерыванию беременности «не по Хайду»).

      Свяжитесь с каждым планом, чтобы узнать о страховом покрытии абортов.

      Получу ли я эти льготы, если у меня есть старый план?

      Это зависит. Многие устаревшие планы покрывают основные преимущества для здоровья, но от них этого не требуется. Чтобы убедиться в этом, обратитесь к своему работодателю или в страховой план.

      Узнайте больше об унаследованных планах медицинского обслуживания.

      .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.