Landuse map from temporal signature

Một ví dụ bản đồ hiện trạng sử dụng đất từ ảnh lưu trữ Landsat

1. Nhập Import tập hợp ảnh Landsat 5, 7 và 8 ImageCollections.

2. Xác định khoảng thời gian cần quan tâm.

3. Import một fusion table (file vector) của khu vực nghiên cứu mà bạn quan tâm.

4. Lựa chọn ImageCollections dựa trên thời gian và khu vực quan tâm.

5. Bao gồm cả hàm để loại bỏ mây

6. Chạy hàm loại bỏ mây cho tất cả các ảnh trong tập hợp ảnh được lựa chọn

7. Chọn band Red và NIR (cận hồng ngoại).

8. Tính NDVI cho tất cả các ảnh.

9. Gộp tất cả các ảnh vào một bộ sưu tập ảnh.

10. Tính trung bình (Mean) NDVI cho từng tháng.

11. Hiển thị ảnh Mean NDVI của tập hợp ảnh đã chọn  

Bây giờ chúng ta sẽ vẽ các mẫu thời gian (temporal signature)

12. Dùng công cụ vẽ Select the polygon drawing tool.

13. Vẽ một vùng mẫu cho các lớp sử dụng đất cần quan tâm

14. Đặt tên cho vùng mẫu. Lựa chọn tập hợp đối tượng có cùng đặc điểm và đặt cho nó cùng 1 giá trị = 0

.

15. Lặp lại công việc này đối với các lớp khác bằng cách tạo ra new layer. Đảm bảo rằng các lớp khác nhau có giá trị khác nhau

16. Gộp các lớp khác nhau thành 1 tập hợp mẫu

17. Hiển thị mẫu thời gian dưới dạng đồ thị

Bây giờ chúng ta cần đưa thêm vào 12 ảnh (ảnh của mỗi tháng) coi như là một band ảnh của một tập hợp ảnh mới. việc này có thể thực hiện nhờ đoạn code dưới đây.

18. Copy và paste đoạn code này vào Code Editor

19. Sử dụng đoạn code dưới đây để phân loại ảnh.

// set training image collection

varTrainingImage = myCollection;

// define training features

vartrainingFeatures = mergedtable;

// define predicion bands

varpredictionBands = myCollection.bandNames();

// set training classifier

var classifierTraining = TrainingImage.select(predictionBands).sampleRegions({collection: trainingFeatures, properties: [‘class’], scale: 30 });

// set classifier

var classifier = ee.Classifier.svm()

                 .train({features:classifierTraining, classProperty:’class’, inputProperties: predictionBands});

// classify

var classified = TrainingImage.select(predictionBands).classify(classifier);

// add the result to the Map

Map.addLayer(classified.clip(Ca), {min: 0, max: 5,

palette: [‘f0ff00′,’616343′,’2f00ff’,’125610′,’a93e9f’,’b8fbc0′]},’landuse classification’

Mục đích :  Mục đích của bài tập này là giúp bạn biết them về các chỉ số quang phổ, có thể được sử dụng để làm nổi bật đặc tính của các đối tượng mà chúng ta quan tâm trên ảnh viễn thám. Các bạn sẽ được giới thiệu các phương pháp để tạo các chỉ số về thực vật, nước, tuyết, bề mặt trống và bề mặt đã bị đốt cháy.

1. Các chỉ số quang phổ

Các chỉ số quang phổ được xây dựng dựa trên phổ phản xạ khác nhau của các loại lớp phủ bề mặt. Các chỉ số được thiết kế để khai thác những sự khác biệt để làm nổi bật các loại đất cụ thể. Hãy tìm hiểu đồ thị về phản xạ phổ của các đối tượng bề mặt khác nhau trong đồ thị dưới đây.

Quan sát cho thấy các loại lớp phủ phản xạ khác nhau tại một hoặc nhiều bước sóng. Ví dụ đường cong phản xạ của thực vật (xanh) có hệ số phản xạ tương đối cao trong khoảng cận hồng ngoại (NIR), do năng lượng bức xạ tán xạ bởi các tế bào trong lá cây (Bowker et al. 1985). Bên cạnh đó. thực vật có phản xạ thấp trong dải màu đỏ, nơi năng lượng bức xạ được hấp thụ bởi chất diệp lục. Những quan sát này thúc đẩy việc xây dựng các chỉ số thực vật, ví dụ:

1. NDVI.  

Chỉ số chuẩn hóa khác biệt về thực vật – The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) có lịch sử lâu đời trong viễn thám.  Công thức đặc trưng là

NDVI = (NIR – red) / (NIR + red)

Với kênh cận hồng ngoại và đỏ thể hiện phản xạ, tán xạ hoặc giá trị số cụ thể tại mỗi bước sóng cụ thể. Thực hiện chỉ số này trong GEE sẽ sử dụng phương pháp normalizedDifference(). Trước hết lấy một ảnh tại khu vực quan tâm bằng cách vẽ một điểm (Point), đặt tên điểm và nhập từ tập hợp ảnh Landsat8 TOA như là

Được gọi là landsat8 và sắp xếp tập hợp ảnh theo dữ liệu metadata về mây che phủ:

var image = ee.Image(landsat8

    .filterBounds(point)

    .filterDate(‘2015-06-01’, ‘2015-09-01’)

    .sort(‘CLOUD_COVER’)

    .first());

var trueColor = {bands: [‘B4’, ‘B3’, ‘B2’], min: 0, max: 0.3};

Map.addLayer(image, trueColor, ‘image’);

Công thức tính toán NDVI là dòng lệnh dưới đây:

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

Hiển thị ảnh NDVI với bảng màu (có thể thay đổi)

var vegPalette = [‘red’, ‘blue’, ‘yellow’, ‘green’];

Map.addLayer(ndvi, {min: -1, max: 1, palette: vegPalette}, ‘NDVI’);

Sử dụng Inspector để kiểm tra các giá trị pixel trong các khu vực có thực vật và không có thực vật phủ.

1. EVI.  

Chỉ số thực vật tăng cường (EVI) được thiết kế để giảm thiểu hiệu ứng bão hoà và các yếu tố nền của chỉ số NDVI (Huete et al. 2002). Vì nó không phải là một chỉ số khác biệt chuẩn, nó được tính toán theo biểu thức:

var evi = image.expression(

    ‘2.5 * ((NIR – RED) / (NIR + 6 * RED – 7.5 * BLUE + 1))’, {

      ‘NIR’: image.select(‘B5’),

      ‘RED’: image.select(‘B4’),

      ‘BLUE’: image.select(‘B2’)

});

Quan sát các kênh ảnh  được tham chiếu với sự giúp đỡ của một đối tượng sau khi được tính toán theo biểu thức image.expression().  

Hiển thị ảnh EVI:

Map.addLayer(evi, {min: -1, max: 1, palette: vegPalette}, ‘EVI’);

SO sánh kết quả của EVI và  NDVI. Bạn thấy có điểm khác biệt gi?

1. NDWI.  

Chỉ số chuẩn hóa khác biệt về nước (NDWI) được phát triển bởi Gao (1996) là chỉ số về lượng thực vật và nước :

NDWI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Tính chỉ số NDWI trong GEE với công thức:

var ndwi = image.normalizedDifference([‘B5’, ‘B6’]);

Và hiển thị :

var waterPalette = [‘red’, ‘yellow’, ‘green’, ‘blue’];

Map.addLayer(ndwi, {min: -0.5, max: 1, palette: waterPalette}, ‘NDWI’);

Lưu ý rằng đây không phải là việc thực hiện chính xác NDWI, theo OLI spectral response, vì OLI không có kênh ảnh theo bước sóng đúng (1.26 𝛍m).

1. NDWBI.  

Hai chỉ số NDWI khác nhau đã được phát minh một cách độc lập vào năm 1996. Để phân biệt, công thức NDWBI – chuẩn khác biệt về các bề  mặt nước là chỉ số được mô tả trong McFeeters (1996)

NDWBI = (green – NIR) / (green + NIR)

Giống như trên, thực hiện công thức NDWBI theo hàm normalizedDifference() và hiển thị kết quả:

var ndwi = image.normalizedDifference([‘B3’, ‘B5’]);

Map.addLayer(ndwi, {min: -1, max: 0.5, palette: waterPalette}, ‘NDWBI’);

So sánh kết quả NDWIvà NDWBI.  Bạn thấy có khác biệt gì ?

1. NDBI.  

Chỉ số Chuẩn khác biệt về bề mặt trống Normalized Difference Bare Index (NDBI) được phát triển bởi  Zha et al. (2003)  để giúp đánh giá sự khác biệt ở khu vực đô thị:

NDBI = (SWIR – NIR) / (SWIR + NIR)

Lưu ý rằng chỉ số NDBI là chỉ số đảo của NDWI. Tính NDBI và hiển thị với bảng màu tùy chọn:

var ndbi = image.normalizedDifference([‘B6’, ‘B5’]);

var barePalette = waterPalette.slice().reverse();

Map.addLayer(ndbi, {min: -1, max: 0.5, palette: barePalette}, ‘NDBI’);

(Check this reference to demystify the palette reversal).

1. BAI.  

Chỉ số cháy (BAI) được phát triển bởi Chuvieco et al. (2002) để hỗ trợ trong việc mô tả những khu vực bị cháy và đánh giá mức độ nghiêm trọng của đám cháy. Nó được dựa trên khoảng cách phản xạ phổ của than. Để kiểm tra chỉ số cháy, tải một hình ảnh từ đám cháy ở Sierra Nevadas năm 2013:

var burnImage = ee.Image(landsat8

    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-120.083, 37.850))

    .filterDate(‘2013-08-17’, ‘2013-09-27’)

    .sort(‘CLOUD_COVER’)

    .first());

Map.addLayer(burnImage, trueColor, ‘burn image’);

Khi kiểm tra kỹ lưỡng theo hiển thị màu thực của bức ảnh này, bạn có thể chỉ ra các vị trí có đám cháy? Nếu không công thức BAI có thể giúp. Giống như EVI, chí số BAI được tính trên GEE như sau

:

var bai = burnImage.expression(

    ‘1.0 / ((0.1 – RED)**2 + (0.06 – NIR)**2)’, {

      ‘NIR’: burnImage.select(‘B5’),

      ‘RED’: burnImage.select(‘B4’),

});

Hiển thị kết quả. Khu vực bị cháy sẽ hiển thị ró ràng hơn trên ảnh kết quả BAI

var burnPalette = [‘green’, ‘blue’, ‘yellow’, ‘red’];

Map.addLayer(bai, {min: 0, max: 400, palette: burnPalette}, ‘BAI’);

1. NBRT.  

Tỉ số chuẩn hóa nhiệt (NBRT) được phát triển dựa trên ý tưởng rằng bế mặt đất bị đốt cháy sẽ phản xạ thấp ở kênh cận hồng ngoại (ít thực vật), phản xạ cao ở kênh SWIR (tro), và độ sáng cao với nhiệt độ (Holden et al. 2005). Không giống như các chỉ số khác, một pixel có chỉ só NBRT thấp hơn có nghĩa là bị cháy nhiều hơn. Thực hiện NBRT với biểu thức:

var nbrt = burnImage.expression(

  ‘(NIR – 0.0001 * SWIR * Temp) / (NIR + 0.0001 * SWIR * Temp)’, {

    ‘NIR’: burnImage.select(‘B5’),

    ‘SWIR’: burnImage.select(‘B7’),

    ‘Temp’: burnImage.select(‘B11’)

});

Hiển thị kết quả và đảo ngược tý lệ :

Map.addLayer(nbrt, {min: 1, max: 0.9, palette: burnPalette}, ‘NBRT’);

Sự khác biệt trong chỉ số này, trước và sau khi cháy có thể được sử dụng để xác định các khu vực cháy nghiêm trọng (see van Wagtendonk et al. 2004).

1. NDSI.  

Chỉ số chuẩn về tuyết (NDSI) được thiết kế để ước lượng số lượng pixel có tuyết phủ

 (Riggs et al. 1994):

NDSI = (green – SWIR) / (green + SWIR)

Trước hết, tìm một cảnh ảnh có tuyết để kiểm tra chí số:

var snowImage = ee.Image(landsat8

    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-120.0421, 39.1002))

    .filterDate(‘2013-11-01’, ‘2014-05-01’)

    .sort(‘CLOUD_COVER’)

    .first());

Map.addLayer(snowImage, trueColor, ‘snow image’);

Tính và hiển thị kết quả NDSI trên GEE:

var ndsi = snowImage.normalizedDifference([‘B3’, ‘B6’]);

var snowPalette = [‘red’, ‘green’, ‘blue’, ‘white’];

Map.addLayer(ndsi, {min: -0.5, max: 0.5, palette: snowPalette}, ‘NDSI’);

1. Chuyển đổi tuyến tính

Phép biến đổi tuyến tính là sự kết hợp tuyến tính của các giá trị pixel đầu vào. Đây có thể là kết quả của một loạt các chiến lược khác nhau, nhưng một chủ đề chung là pixel đang được coi là một dãy các giá trị của các kênh ảnh.

1. Tasseled cap (TC).

Dựa trên những quan sát về đất nông nghiệp phản xạ trong khoảng phổ giữa cận hồng ngoại và đỏ, Kauth và Thomas (1976) đã phát minh ra cách luân chuyển theo form

p₁ = R^Tp₀

 Với p₀ là vector px1 điểm ảnh gốc (một tập hợp các giá trị p được coi như một mảng các giá trị), p1 là pixel xoay và R là một cơ sở trực chuẩn của không gian mới (do đó R^T là nghịch đảo của nó). Kauth và Thomas tìm thấy R bằng cách xác định trục đầu tiên của không gian chuyển đổi để song song với đường phản xạ của đất trong biểu đồ dưới đây, sau đó sử dụng phương pháp Gram-Schmidt để tìm các vectơ cơ sở khác.

Giả sử R là một biến. một chiều để tiến hành xoay trục trong GEE là với các mảng (array) này. Cụ thể, tạo một mảng của hệ số TC

var coefficients = ee.Array([

  [0.3037, 0.2793, 0.4743, 0.5585, 0.5082, 0.1863],

  [-0.2848, -0.2435, -0.5436, 0.7243, 0.0840, -0.1800],

  [0.1509, 0.1973, 0.3279, 0.3406, -0.7112, -0.4572],

  [-0.8242, 0.0849, 0.4392, -0.0580, 0.2012, -0.2768],

  [-0.3280, 0.0549, 0.1075, 0.1855, -0.4357, 0.8085],

  [0.1084, -0.9022, 0.4120, 0.0573, -0.0251, 0.0238]

]);

Các hệ số ở trên là hệ số của vệ tinh ảnh Landsat TM sensor, tìm một ảnh ít mây. Trước hết tìm ‘landsat 5 toa’, sau đó Import ‘USGS Landsat 5 TOA Reflectance (Orthorectified)’.  Đặt tên ảnh mới nhập landsat5, sau đó lọc lựa chọn ảnh và sắp xếp theo mức độ mây che phủ:

var tcImage = ee.Image(landsat5

    .filterBounds(point)

    .filterDate(‘2008-06-01’, ‘2008-09-01’)

    .sort(‘CLOUD_COVER’)

    .first());

Để thực hiện phép nhân ma trận, lầu tiên chuyển đổi ảnh ban đầu từ một ảnh nhiều kênh phổ trở thành ảnh 1 kênh với các dãy giá trị, trong đó mỗi pixel chứa một mảng giá trị số:

var bands = [‘B1’, ‘B2’, ‘B3’, ‘B4’, ‘B5’, ‘B7’];

// Make an Array Image, with a 1-D Array per pixel.

var arrayImage1D = tcImage.select(bands).toArray();

// Make an Array Image with a 2-D Array per pixel, 6×1.

var arrayImage2D = arrayImage1D.toArray(1);

Thực hiện nhân ma trận, và chuyển đổi trở về ảnh đa kênh phổ:

var componentsImage = ee.Image(coefficients)

  .matrixMultiply(arrayImage2D)

  // Get rid of the extra dimensions.

  .arrayProject([0])

  // Get a multi-band image with TC-named bands.

  .arrayFlatten(

    [[‘brightness’, ‘greenness’, ‘wetness’, ‘fourth’, ‘fifth’, ‘sixth’]]);

Cuối cùng, hiển thị kết quả:

var vizParams = {

  bands: [‘brightness’, ‘greenness’, ‘wetness’],

  min: -0.1, max: [0.5, 0.1, 0.1]

};

Map.addLayer(componentsImage, vizParams, ‘TC components’);

Mục đích: Mục đích của bài thực hành này là giới thiệu những khái niệm cơ bản về xử lý ảnh.  Bạn sẽ được tìm hiểu các hàm giúp nâng cao chất lượng ảnh như smoothing/làm mịn, sharpening/làm sắc nét, edge detection/dò biên ảnh, morphological processing/xử lý hình thái học, texture analysis/phân tích kết cấu ảnh, resampling/thay đổi độ phân giải và reprojection/nắn ảnh.  Sau khi hoàn thành bài thực hành, bạn sẽ có thể xác định các công cụ xử lý ảnh phù hợp để trích xuất thông tin bạn cần trong quá trình phân tích ảnh.

1. Ảnh Số Là Gì?

Ảnh số, còn được gọi là raster, là một tập hợp các pixel (Besag 1986).  Mỗi pixel có một vị trí, được tính trong theo trục của một hệ tọa độ nhất định (coordinate reference system – CRS), cụ thể là một hệ tọa độ địa lý.  Một hệ tọa độ trong Earth Engine gắn liền với một phép chiếu, phép chiếu là cách biểu thị mặt cong của trái đất lên một mặt phẳng bản đồ dựa trên một gốc tọa độ.

Ví dụ:

1. Tạo một điểm/point sử dụng geometry drawing tools (công cụ vẽ đối tượng hình học) để xác định vùng nghiên cứu của bạn. Đặt tên cho điểm/point đó.

1. Đưa ảnh Sentinel vào bằng công cụ tìm kiếm với từ khóa ‘Sentinel’ và chọn tập dữ liệu raster ‘Sentinel 2’. Đặt tên cho ảnh Sentinel vừa được đưa vào.  

1. Chon một ảnh Sentinel gần đây, bao phủ toàn bộ khu vực nghiên cứu của bạn, xem và kiểm tra ảnh.

// Get a single NAIP image over the area of interest.

var image = ee.Image(Sentinel

    .filterBounds(point)

    .sort(‘CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE’, true)

    .first());

//subset by the bands. Here we chose NIR, red and green

var bands = [‘B8′,’B4′,’B3’];

image = image.select(bands);    

// Print the image to the console.

print(‘Inspect the image object:’, image);

// Display the image with the default visualization.

Map.centerObject(point, 14);

Map.addLayer(image, {min:1300, max:3000}, ‘Original image’);

1. Mở rộng phần thông tin về đối tượng ảnh vừa được in trong console.  Mở rộng phần thuộc tính của các band/kênh phổ và một trong các band/kênh phổ (ví dụ band số 0).  Chú ý rằng phép chuyển hệ trục tọa độ được lưu trong thuộc tính của crs_transform và hệ trục tọa độ được lưu trong thuộc tính crs, tham khảo EPSG code. Bạn có thể học thêm về EPSG code tại the spatialreference.org site.  Phép chuyển hệ trục tọa độ được liệt kê như sau: [m00, m01, m02, m10, m11, m12] trong phần chú giải của tài liệu tham khảo này.

1. Truy nhập những dữ liệu này theo thứ tự sử dụng hàm .projection():

// Display the projection of band 0.

print(‘Inspect the projection of band 0:’, image.select(0).projection());

1. Chú ý rằng phép chiếu có thể khác nhau với từng band, do đó việc kiểm tra phép chiếu cho từng band ảnh là rất cần thiết.  (Nếu bạn gọi .projection() cho từng ảnh hoặc cho những đối tượng mà phép chiếu các band khác nhau, bạn sẽ nhận được báo lỗi.)  Tìm hiểu ghi chú của ee.Projection để biết thêm về các hàm thường được dùng cho đối tượng Projection.  (Để tìm hiểu thêm về các phép chiếu, thử công cụ này.)

1. Hiển Thị Ảnh Số

Chúng ta đã học về cách mà mỗi ảnh lưu trữ dữ liệu pixel trong mỗi band/kênh ảnh với các giá trị số (DNs) và các các pixel được sắp xếp theo không gian. Khi bạn đưa ảnh vào cửa sổ hiển thị, Earth Engine thực hiện hiển thị ảnh qua việc nhận diện phép chiếu và đặt tất cả các pixel vào đúng vị trí của nó theo không gian.  Truy nhiên, bạn cần định rõ biên độ của DNs để hiển thị một ảnh 16-bit (ví dụ các thông số hiển thị min và max).  Định rõ min và max áp dụng công thức sau (trong đó DN’ là giá trị hiển thị):

DN’ = (DN – min) * 65536 / (max – min)

1. Để áp dụng hiệu chỉnh gamma (gamma correction) (DN’ = DN^𝛾), sử dụng:

// Display gamma stretches of the input image.

Map.addLayer(image.visualize({gamma: 0.5}), { min:1300, max:3000}, ‘gamma = 0.5’);

Map.addLayer(image.visualize({gamma: 1.5}), { min:1300, max:3000}, ‘gamma = 1.5’);

1. Chú ý rằng gamma được đưa ra như một đối số/argument cho image.visualize() vì vậy bạn có thể click vào ảnh để xem sự khác nhau trong các giá trị pixel (hãy thử!). Bạn cũng có thể định rõ gamma, min và max để đạt được các hiển thị đặc trưng khác.

1. (Không bắt buộc)   Để áp dụng phương pháp  histogram equalization (cân bằng histogram), sử dụng hàm sldStyle() 

// Define a RasterSymbolizer element with ‘_enhance_’ for a placeholder.

var histogram_sld =

  ‘<RasterSymbolizer>’ +

    ‘<ContrastEnhancement><Histogram/></ContrastEnhancement>’ +

    ‘<ChannelSelection>’ +

      ‘<RedChannel>’ +

        ‘<SourceChannelName>B8</SourceChannelName>’ +

      ‘</RedChannel>’ +

      ‘<GreenChannel>’ +

        ‘<SourceChannelName>B4</SourceChannelName>’ +

      ‘</GreenChannel>’ +

      ‘<BlueChannel>’ +

        ‘<SourceChannelName>B3</SourceChannelName>’ +

      ‘</BlueChannel>’ +

    ‘</ChannelSelection>’ +

  ‘</RasterSymbolizer>’;

// Display the image with a histogram equalization stretch.

Map.addLayer(image.sldStyle(histogram_sld), {}, ‘Equalized’);

1. Hàm sldStyle() method yêu cầu các thống kê của ảnh phải được thực hiện trong phạm vi một vùng (để xác định biểu đồ histogram).

1. Lọc Tuyến Tính

Trong ngữ cảnh hiện tại, lọc tuyến tính/linear filtering (hay convolution (tích chập) là sự kết hợp tuyến tính của các giá trị pixel trong một vùng lân cận. Vùng lân cận được xác định bằng một kernel (cửa sổ lọc/ma trận lọc), trong đó các trọng số/weight của cửa sổ lọc/ma trận lọc quyết định các hệ số/coefficient của liên kết tuyến tính.  (Trong bài thực hành này, các thuật ngữ kernel/cửa sổ lọc và filter/lọc là một)  Lọc một ảnh có thể hữu ích cho việc trích xuất thông tin ảnh tại tần số không gian/spatial frequencies khác nhau. Do đó, bộ lọc làm mịn ảnh/smoothing filter được gọi là lọc tần số thấp/low-pass filters (dữ liệu đi qua cửa sổ lọc với tuần số thấp) và lọc edge detection filter/dò biên ảnh được gọi là lọc số suất cao/high-pass filter.  Để dùng các bộ lọc trong Earth Engine sử dụng image.convolve() với đối số/argument ee.Kernel.

1. Smoothing/Làm mịn.  Smoothing/làm mịn có nghĩa là nhân chập ảnh với cửa sổ lọc smoothing.

1. Một phép lọc smoothing đơn giản là một cửa sổ lọc hình vuông có cùng trọng số mà tổng của bằng 1.  Nhân chập với cửa sổ lọc này, mỗi pixel sẽ có một giá trị mới bằng giá trị trung bình của các pixel lân cận nằm trong cửa sổ lọc.  In một cửa sổ lọc hình vuông với cùng một trọng số (đôi khi còn được gọi là “pillbox” hay “boxcar” filter):

// Print a uniform kernel to see its weights.

print(‘A uniform kernel:’, ee.Kernel.square(2));

Mở rộng phần thông tin về đối tượng cửa sổ lọc/kernel tại console để xem các trọng số. Cửa sổ lọc này được định nghĩa bằng số lượng pixel nằm trong cửa sổ lọc (hay nói cách khác kích thước cửa sổ lọc có đơn vị là ‘pixel’).  Một cửa sổ lọc với kích thước theo mét nghĩa là kích thước của cửa sổ lọc đó đã được điều chỉnh từ pixel, do đó bạn không thể thấy được trọng số của nó, nhưng nó lại linh động hơn khi phải làm việc với các ảnh đầu vào ở tỷ lệ khác nhau. Trong phần sau, sử dụng các cửa sổ lọc với kích thước được định nghĩa theo mét (bỏ qua bước kiểm tra trọng số).

1.  Định nghĩa một cửa sổ lọc có kích thước 20 mét (Tương ứng với bao nhiêu pixel của ảnh Sentinel?  Convolve/Nhân chập ảnh với cửa sổ lọc đó và so sánh ảnh đầu vào và ảnh sau khi đã được làm mịn/smooth)

// Define a square, uniform kernel.

var uniformKernel = ee.Kernel.square({

  radius: 20,

  units: ‘meters’,

});

// Filter the image by convolving with the smoothing filter.

var smoothed = image.convolve(uniformKernel);

Map.addLayer(smoothed, { min: 1123, max: 2069}, ‘smoothed image’);

1. Để ảnh được mịn hơn, thử thay đổi kích thước của vùng lân cận bằng cách tăng kích thước pixel.

1. Cửa sổ lọc Gaussian (lọc nhiễu) cũng có thể được sử dụng để làm mịn ảnh.  Lọc với cửa sổ lọc Gaussian bằng cách tính trung bình lượng giá của các pixel lân cận. Ví dụ như:

// Print a Gaussian kernel to see its weights.

print(‘A Gaussian kernel:’, ee.Kernel.gaussian(2));

// Define a square Gaussian kernel:

var gaussianKernel = ee.Kernel.gaussian({

  radius: 20,

  units: ‘meters’,

});

// Filter the image by convolving with the Gaussian filter.

var gaussian = image.convolve(gaussianKernel);

Map.addLayer(gaussian, {min: 1123, max: 2069}, ‘Gaussian smoothed image’);

1. Edge detection/Dò biên ảnh.  Nhân chập với cửa sổ lọc dò biên ảnh/edge-detection kernel để tìm những biến đổi trong DNs, thường được phát hiện ở mép của các đối tượng trong ảnh dữ liệu.

1. Cửa sổ lọc dò biên ảnh cổ điển là ma trận Laplacian.  Xem kỹ trọng số trong của sổ lọc và ảnh kết quả sau khi nhân chập với cửa sổ Laplacian:

// Define a Laplacian filter.

var laplacianKernel = ee.Kernel.laplacian8();

// Print the kernel to see its weights.

print(laplacianKernel);

// Filter the image by convolving with the Laplacian filter.

var edges = image.convolve(laplacianKernel)

                     .reproject(‘EPSG:32647’, null, 10);

Map.addLayer(edges, {min: 1123, max: 2069}, ‘Laplacian filtered image’);

1. (bỏ qua  reproject().  Nó sẽ được giải thích trong phần 6.)
2. Các cửa sổ lọc dò biên ảnh khác gồm có Sobel, Prewitt và Roberts.  Tìm hiểu thêm về các phương pháp dò biên ảnh khác trong Earth Engine.

1. (Không bắt buộc)  Lọc theo đạo hàm Gradients.  Gradient ảnh là sự thay đổi giá trị pixel theo không gian (tương tự như tạo slope/dốc cho DEM).  

1. Trong Earth Engine, dùng image.gradient() để tính gradient/độ dốc của các band/kênh phổ trong ảnh.  Ví dụ, gradient/độ dóc của kênh phổ hồng ngoại NIR chỉ thị sự biến đổi về thực vật:

// Compute the image gradient in the X and Y directions.

var xyGrad = image.select(‘B8’).gradient();

// Compute the magnitude of the gradient.

var gradient = xyGrad.select(‘x’).pow(2)

          .add(xyGrad.select(‘y’).pow(2)).sqrt()

    .reproject(‘EPSG: 32647’, null, 10);

// Compute the direction of the gradient.

var direction = xyGrad.select(‘y’).atan2(xyGrad.select(‘x’))

.reproject(‘EPSG:32647’, null, 10);

// Display the results.

Map.addLayer(direction, {min: -3, max: 3, format: ‘png’}, ‘direction’);

Map.addLayer(gradient, {min: -10, max: 50, format: ‘png’}, ‘gradient’);

1. (Bỏ qua reproject() sẽ được giải thích trong 6.)
2. Để hiểu sâu hơn về gradients/độ dốc trong ảnh đa phổ, đọc Di Zenzo (1986).

1. (Không bắt buộc)  Tăng cường độ sắc nét/Sharpening.  Tăng cường độ sắc nét của ảnh hay edge enhancement (lọc tăng cường biên), có liên quan đến đạo hàm bậc hai của ảnh.  Cụ thể, mô phỏng lại quan điểm về Hiệu ứng ảo ảnh Mach bands trong phản xạ quang học của mắt người bằng cách cộng ảnh với đạo hàm bậc hai của nó.  

1. Môt ứng dụng của ý tưởng này là nhân chập ảnh với một toán tử Laplace của một hàm Gauss (Laplacian-of-a-Gaussian) hoặc lọc Difference-of-Gaussians (Hàm sai khác DoG)  (đọc Schowengerdt 2007 để biết thêm chi tiết), và đưa nó vào ảnh đầu vào:

// Define a “fat” Gaussian kernel.

var fat = ee.Kernel.gaussian({

  radius: 30,

  sigma: 3,

  magnitude: -1,

  units: ‘meters’

});

// Define a “skinny” Gaussian kernel.

var skinny = ee.Kernel.gaussian({

  radius: 30,

  sigma: 0.5,

  units: ‘meters’

});

// Compute a difference-of-Gaussians (DOG) kernel.

var dog = fat.add(skinny);

// Add the DoG filtered image to the original image.

var sharpened = image.add(image.convolve(dog));

Map.addLayer(sharpened, {min: 1123, max: 2069}, ‘Edges enhanced’);

1. Các khái niệm liên quan gồm có spectral inversion (nghịch đảo phổ) từ xử lý ảnh số và unsharp masking (mặt nạ không sắc nét) (Burger and Burge 2008).

1. Xóa Script/Tập Lệnh
2. Tạo một đối tượng dạng Điểm/Point  bằng  geometry drawing tools (công cụ vẽ vật thể hình học) để xác định vùng nghiên cứu của (chú ý, phải nằm trong Hoa Kỳ).  Đặt tên cho điểm/point đó.

1. Đưa ảnh NAIP vào bằng cách thanh công cụ tìm kiếm với từ khóa ‘naip’ và chọn tập dữ liệu raster ‘NAIP: National Agriculture Imagery Program’ raster dataset.  Đặt tên cho ảnh naip.  

1. Lấy một ảnh NAIP gần đây bao phủ toàn bộ khu vực nghiên cứu của bạn và xem kỹ nó:

// Get a single NAIP image over the area of interest.

var image = ee.Image(naip

   .filterBounds(point)

   .sort(‘system:time_start’, false)

   .first());

// Print the image to the console.

print(‘Inspect the image object:’, image);

// Display the image with the default visualization.

Map.centerObject(point, 18);

Map.addLayer(image, {}, ‘Original image’);

// Define a square, uniform kernel.

var uniformKernel = ee.Kernel.square({

  radius: 20,

  units: ‘meters’,

});

1. Lọc Phi Tuyến Tính

Các ví dụ nhân chập/convolution vừa được giới thiệu được thực hiện như những tổ hợp tuyến tính của các giá trị pixel tại một vùng lân cận (lọc theo đạo hàm gradient cần thêm một vài bước, nhưng không đáng bận tâm).  Các hàm phi tuyến tính/Non-linear functions được áp dụng cho vùng lân cận cũng rất hữu ích.  Sử dụng những hàm này cho ảnh trong Earth Engine thông qua reduceNeighborhood().  

1. Median/Lọc Trung vị.  Lọc trung vị/median filter rất hiệu quả để giảm độ nhiễu của ảnh.  Cụ thể, giả dụ rằng các pixel bất kỳ trong ảnh của bạn bị vỡ màu do những giá trị cao hoặc thấp hơn bình thường gây ra nhiễu.  Lọc ảnh với lọc trung bình/mean filter (như trong phần 3.a.i) có thể gây ra các pixel bị ảnh hưởng bởi nhiễu.  Để tránh điều đó, làm mịn ảnh với lọc trung vị  (sử dụng lại cửa sổ lọc đồng nhất 5×5 như ở trên):

var median = image.reduceNeighborhood({

 reducer: ee.Reducer.median(),

 kernel: uniformKernel

});

Map.addLayer(median, {min: 0, max: 255}, ‘Median’);

1. Mode/Lọc mode.   Đối với các bản đồ phân loại, các phương pháp lọc trung vị/median hoặc lọc trung bình/mean thường ít có ý nghĩa để tập hợp dữ liệu định danh (nominal data).  Trong những trường hợp này, sử dụng mode (giá trị xuất hiện nhiều nhất) của vùng lân cận để có được giá trị xuất hiện thường xuyên nhất.

1. Với mục đích giới thiệu, thử tạo một bản đồ phân loại bằng cách đặt ngưỡng giới hạn cho kênh phổ cận hồng ngoại NIR.  Với hai lớp kết quả được gán nhãn là 1 và 0:

// Create and display a simple two-class image.

var veg = image.select(‘N’).gt(200);

// Display the two-class (binary) result.

var binaryVis = {min: 0, max: 1, palette: [‘black’, ‘green’]};

Map.addLayer(veg, binaryVis, ‘veg’);

1. Tính giá trị mode trong cửa sổ lọc kích thước 5×5:

// Compute the mode in each 5×5 neighborhood and display the result.

var mode = veg.reduceNeighborhood({

 reducer: ee.Reducer.mode(),

 kernel: uniformKernel

});

Map.addLayer(mode, binaryVis, ‘mode’);

1. So sánh hình dạng của các patch (khoanh vi, mảng rời rạc) trong ảnh  mode  và ảnh nguyên gốc veg.  Chú ý hình dạng của các patch để thấy hiệu ứng làm mịn mà mode thực hiện.

1. Morphological processing/Xử lý hình thái học.  Ý tưởng về xử lý ảnh theo hình thái học gắn liền với khái niệm về các đối tượng trong ảnh.  Ví dụ, giả định rằng các patch của giá trị 1 trong ảnh veg từ phần thực hành trên trên đại diện cho các patch/mảng rời rạc của lớp thực vật.

1. Phép giãn ảnh/Dilation (max).  Nếu sự phân bố patch thấp hơn thực tế phân bố của thực vật, hoặc có chứa các holes/khe trống, phép lọc max có để được dùng để giãn tăng cường các vùng thực vật

// Dilate by takaing the max in each 5×5 neighborhood.

var max = veg.reduceNeighborhood({

 reducer: ee.Reducer.max(),

 kernel: uniformKernel

});

Map.addLayer(max, binaryVis, ‘max’);

1. Thử tăng độ giãn bằng cách tăng kích thước của cửa sổ lọc (tăng radius) hoặc áp dụng reduceNeighborhood() nhiều lần.

1. Phép co ảnh/Erosion (min).  Trái ngược với phép giãn ảnh là co ảnh, để giảm kích thước của các patch/mảng rời rạc:

// Erode by takaing the min in each 5×5 neighborhood.

var min = veg.reduceNeighborhood({

 reducer: ee.Reducer.min(),

 kernel: uniformKernel

});

Map.addLayer(min, binaryVis, ‘min’);

1. Kiểm tra kết quả và so sánh với ảnh đầu vào. Chú ý rằng hình dạng của cửa sổ lọc có ảnh hưởng đển hình dáng của các patch đã được giảm kích (tương tự với phép giãn ảnh).  Tìm hiểu thêm về những ảnh hưởng này bằng cách thử thay đổi hình dạng của cửa sổ lọc.  Cũng như phép giãn ảnh, chú ý rằng bạn có thể tăng độ co hơn bằng cách tăng kích thước của cửa sổ lọc hoặc lặp quy trình lại nhiều lần.

1. Mở/Opening.  Để “mở” các “khe trống” có thể xuất hiện tại các patch/mảng rời rạc, thực hiện phép co ảnh trước, sau đó là giãn ảnh. Quy trình này được gọi là  Mở/opening.  Thử bằng cách thực hiện phép giãn ảnh từ một ảnh đã qua phép co ảnh:

// Perform an opening by dilating the eroded image.

var opened = min.reduceNeighborhood({

 reducer: ee.Reducer.max(),

 kernel: uniformKernel

});

Map.addLayer(opened, binaryVis, ‘opened’);

1. Đóng/Closing.  Trái ngược với opening là Đóng/cosing, hoặc phép giãn ảnh được thực hiện trước, sau đó là phép giãn ảnh.  Dùng để  “đóng” các “khe trống” có thể xuất hiện trong các patch/mảng rời rạc trong ảnh đầu vào:

// Perform a closing by eroding the dilated image.

var closed = max.reduceNeighborhood({

 reducer: ee.Reducer.min(),

 kernel: uniformKernel

});

Map.addLayer(closed, binaryVis, ‘closed’);

1. Kiểm tra kỹ sự khác biện giữa mỗi phép xử lý hình thái học và đầu vào veg.  Điều chỉnh các toán tử hình thái học/toán tử morphological này bằng cách thay đổi kích thước và hình dạng của cửa sổ lọc (trong trường hợp này còn được gọi là phần tử cấu truc, do tác động của nó đến hình thái đối tượng trong kết quả đầu ra), hoặc lặp đi lặp lại các quy trình.
2. Cấu trúc ảnh/Texture

Kết cấu được định nghĩa như phép đo sự phân tán của DN trong khu vực lân cận. Có nhiều cách để   tính toán kết cẩu trong Earth Engine.

1. Độ Lệch Chuẩn/Standard Deviation (SD).  Độ lệch chuẩn đo độ phân tán của DN trong vùng lân cận. Một vùng lân cận không có kết cấu là vùng chỉ có một giá trị DN, SD=0. Tính độ lệnh chủa trong vùng lân cận cho ảnh NAIP với:

// Define a big neighborhood with a 7-meter radius kernel.

var bigKernel = ee.Kernel.square({

 radius: 7,

 units: ‘meters’

});

// Compute SD in a neighborhood.

var sd = image.reduceNeighborhood({

 reducer: ee.Reducer.stdDev(),

 kernel: bigKernel

});

Map.addLayer(sd, {min: 0, max: 70}, ‘SD’);

1. Entropy.  Cho những ảnh đầu vào rời rạc, bạn có thể tính entropy cho vùng lân cận, trong đó entropy được xem như một chỉ số thể hiện tính đa dạng của DN diversity trong vùng lân cận:

// Compute entropy in a neighborhood.

var entropy = image.entropy(bigKernel);

Map.addLayer(entropy, {min: 1, max: 5}, ‘entropy’);

1. (Không bắt buộc)  Ma trận đồng nhất mức xám độ /Gray-level co-occurrence matrices (GLCM).  GLCM được tính bằng cách tạo một ma trận cỡ MxM cho một ảnh với M các giá trị có thể của DN, sau đó thực hiện nhập i,j bằng tần suất mà DN=i liền kề với DN=j.  Có rất nhiều thông số về kết cấu ảnh có thể thu được từ ma trận đó, trong đó có độ tương phản:

// Use the GLCM to compute a large number of texture measures.

var glcmTexture = image.glcmTexture(7);

// Display the ‘contrast’ results for the red, green and blue bands.

var contrastVis = {

 bands: [‘R_contrast’, ‘G_contrast’, ‘B_contrast’],

 min: 40,

 max: 2000

};

Map.addLayer(glcmTexture, contrastVis, ‘contrast’);

1. (Không bắt buộc)  Thống kê không gian/Spatial statistics.  Hai phương pháp kết cấu sử dụng thống kê không gian bao gồm Local Moran’s I và Local Geary’s C (Anselin 1995).  Tính local Geary’s C với ảnh NAIP đầu vào, sử dụng:

// Create a list of weights for a 9×9 kernel.

var list = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1];

// The center of the kernel is zero.

var centerList = [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1];

// Assemble a list of lists: the 9×9 kernel weights as a 2-D matrix.

var lists = [list, list, list, list, centerList, list, list, list, list];

// Create the kernel from the weights.

// Non-zero weights represent the spatial neighborhood.

var kernel = ee.Kernel.fixed(9, 9, lists, -4, -4, false);

// Use the max among bands as the input.

var maxBands = image.reduce(ee.Reducer.max());

// Convert the neighborhood into multiple bands.

var neighs = maxBands.neighborhoodToBands(kernel);

// Compute local Geary’s C, a measure of spatial association.

var gearys = maxBands.subtract(neighs).pow(2).reduce(ee.Reducer.sum())

            .divide(Math.pow(9, 2));

Map.addLayer(gearys, {min: 20, max: 2500}, “Geary’s C”);

1. Thay Đổi Độ Phân Giải và Nắn Ảnh

Earth Engine đã nỗ lực để có thể thực hiện toàn bộ các chức năng liên quan đến lưới chiếu và tỷ lệ do vậy mà bạn không cần phải thực hiện chúng. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp mà việc hiểu về lưới chiếu là rất quan trọng để có được kết quả bạn muốn. Đây là lúc để làm tìm hiểu về hàm reproject() trong các ví dụ trước.  Earth Engine yêu cầu thông tin đầu vào cho việc thực hiện lưới chiếu và tỷ lệ trong kết quả đầu ra.  Bản đồ được sử dụng trong phần thực hành có lưới chiếu Mercator .  Tỷ lệ/Scale được xác định từ độ phóng của cửa sổ bản đồ.  Khi bạn thêm dữ liệu vào cửa sổ bản đồ, Earth Engine sẽ nắn lại các dữ liệu đầu vào này theo lưới chiếu Mercator, thay đổi độ phân giải (sử dụng nearest neighbor) để điều chỉnh độ phân giải pixel phù hợp với mức độ phóng to thu nhỏ của cửa sổ bản đồ, sau đó thực hiện các thao tác với ảnh đã được nắn chỉnh và thay đổi độ phân giải. Trong những ví dụ trước, khi chúng ta gọi reproject() nghĩa là đã ra lệnh cho thao tác trên được thực hiện các tính toán tại độ phân giải của ảnh đầu vào là: 1 meter.

1. Chạy lại code edge detection/dò biên ảnh cùng với nắn ảnh và không cùng với nắn ảnh (Tạo chú giải/comment lên toàn bộ phần gọi  Map.addLayer() trừ phần nguyên gốc ban đầu):

// Zoom all the way in.

Map.centerObject(point, 21);

// Display edges computed on a reprojected image.

Map.addLayer(image.convolve(laplacianKernel), {min: 0, max: 255},

   ‘Edges with little screen pixels’);

// Display edges computed on the image at native resolution.

Map.addLayer(edges, {min: 0, max: 255},

   ‘Edges with 1 meter pixels’);

1. Điều xảy ra ở đây đó là phép chiếu được xác định trong reproject() được đẩy lùi lại gần với đầu vào, bắt tất cả các quá trình tính toán thực hiện trên phép chiếu đó.  Nếu bạn không định rõ, các tính toán sẽ được thực hiện theo lưới chiếu và tỷ lệ của bản đồ (Mercator) theo độ phân giải màn hình.

1. Bạn có thể điều khiển thay đổi độ phân giải của Earth Engine tại đầu vào với resample().  Theo mặc định, tất cả thay đổi độ phân giải được thực hiện với nearest neighbor.  Để thay đổi, gọi resample() cho đầu vào.  So sánh ảnh đầu vào, được thay đổi theo độ phân giải màn hình và với phương pháp resampling  bilinear và bicubic:

// Resample the image with bilinear instead of nearest neighbor.

var bilinearResampled = image.resample(‘bilinear’);

Map.addLayer(bilinearResampled, {}, ‘input image, bilinear resampling’);

// Resample the image with bicubic instead of nearest neighbor.

var bicubicResampled = image.resample(‘bicubic’);

Map.addLayer(bicubicResampled, {}, ‘input image, bicubic resampling’);

1. Thử phóng to thu nhỏ, so sánh với ảnh đầu vào được resample với nearest neighbor (ví dụ không goi resample() cho đầu vào).

1. Bạn ít khi phải dùng  reproject() và resample().  Không nên dùng reproject() hoặc resample() nếu không cần thiết.  Chúng được đưa ra trong bài học này chỉ với mục đích giới thiệu.

Mục Lục

Phần 1: Tải ảnh bạn muốn xuất thông tin        2

Phần 2: (không bắt buộc) Tạo biểu đồ/histogram        2

Phần 3: Xuất Dữ Liệu        2

Phần 4: Truy Xuất Video        6

Phần 5: (không bắt buộc) Các Đối Tượng và Hàm khác        7

Phần 1: Tải ảnh bạn muốn xuất thông tin

Trong bài tập về xuất dữ liệu này, chúng ta sẽ sử dụng tập dữ liệu: Độ Cao Tán Cây (Canopy Height) 2005 trích xuất từ dữ liệu lidar đo trên máy bay/airborn lidar – Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) và dữ liệu không gian địa lý.

1. Copy và paste những dòng lệnh sau vào cửa sổ code editor. Click Run để tìm hiểu tập dữ liệu.

var CanopyHeight = ee.Image(“NASA/JPL/global_forest_canopy_height_2005”);

Map.addLayer(CanopyHeight, 

  {min: 0, max: 36, palette: [‘FFFFFF’, ’00FF00′]},

  ‘canopy height’);

Map.setCenter(100.096435546875, 13.966054081318301, 8);

1. Tiếp theo, sử dụng công cụ draw để vẽ một vùng/polygon nhỏ đại diện cho vùng mà bạn muốn trích xuất thông tin về độ cao tán cây. Tham khảo bài tập 3, Phần 2 nếu bạn cần ôn lại cách số hóa một đối tượng hình học/geometry. Hãy nhớ rằng: vùng càng nhỏ thì thời gian tải càng nhanh.

Phần 2: (không bắt buộc) Tạo biểu đồ/histogram

1. Script/tập lệnh dưới đây giúp tạo một biểu đồ độ cao tán cây cho toàn bộ khu vực nghiên cứu mà bạn vừa số hóa. Copy và paste tập lệnh này vào cửa sổ code editor để biết được/investigate khoảng độ cao của tán cây trong khu vực nghiên cứu của mình.

// Generate the histogram data.  

var CanopyHeightHistogram = Chart.image.histogram(CanopyHeight, geometry);

CanopyHeightHistogram = CanopyHeightHistogram.setOptions({

  title: ‘Histogram of Canopy Height’

});

print(CanopyHeightHistogram);

Phần 3: Xuất Dữ Liệu

Xuất dữ liệu được thực hiện với Code Editor thông qua các hàm export/xuất, những hàm này gồm nhiều lựa chọn để xuất các dữ liệu dạng ảnh/image, bảng/table, và video. Bạn sẽ tập trung vào hàm  Export.image.toDrive() để tải tập dữ liệu ảnh. Bạn cũng có thể xuất tập ảnh của mình về máy tính cá nhân hoặc lưu tại Google Cloud.

Các hàm export gồm các đối số/argument tùy chọn giúp bạn có thể kiểm soát một số đặc tính quan trọng trong kết quả xuất dữ liệu cuối cùng của mình, ví dụ như độ phân giải/resolution và lưới chiếu/projection.

1. Xem Chỉ Dẫn Về Hàm Export.image.toDrive()
2. Dưới tab Docs, tìm đến và mở chỉ dẫn của hàm Export.image.toDrive(), nằm trong nhóm Export. Đọc kỹ những chỉ dẫn này.
3. Tạo một tác vụ xuất dữ liệu/export task
4. Thêm những dòng lệnh sau đây xuống dưới cùng phần script/tập lệnh bạn đang làm việc. Những dòng lệnh này sẽ tạo ra một tác vụ/task trong tab task mà bạn có thể sử dụng để xuất ảnh mình muốn. Xuất các ảnh và lưu tại Google Drive của bạn. Tham khảo hộp ghi chú phía dưới đây để hiểu thêm về các tham số cần được xác định.

//Export the image

Export.image(CanopyHeight, “MyFirstExport”,

      {maxPixels: 1e13,

        region: geometry,

        crs:  ‘EPSG:32647’,

        scale: 1000});

Ghi chú – Trong ví dụ này, bạn đã xác định một vài đối số tùy chọn được nhận diện bởi Export.image(). Mặc dù hàm này bao gồm các tham số tùy chọn (không bắt buộc), nhưng làm quen với những tham số này rất hữu ích cho bạn:

 maxPixels – Tham số này giới hạn số lượng pixels trong ảnh được truy xuất. Theo mặc định/default, giá trị này là 100,000,000 pixel. Bạn có thể gán cho thông số này một giá trị lớn hơn hoặc nhỏ hơn giới hạn mặc định/defaul. “1e13” hay 10 mũ 13 (10¹³) và là số lượng pixel lớn nhât mà bạn có thể xuất trong GEE.

region – Theo mặc định, dữ liệu được xuất có phạm vi bằng độ rộng cửa sổ view của Code Editor tuy nhiên bạn cũng có thể dùng một đối tượng hình học để thay đổi phạm vi xuất kết quả.

crs – Là hệ tọa độ của ảnh kết quả. Tham số này được xác định bằng code EPSG. Bạn có thể tra cứu các code EPSG code cho hệ tọa độ mà bạn muốn sử dụng tại http://spatialreference.org.

scale – Là độ phân giải tính theo mét (m) của mỗi pixel. Độ phân giải của dữ liệu độ cao tán cây là 30 arc-seconds/giây góc hoặc tương đương với 1 kilomet (km)

1. Xuất ảnh vào Google Drive với export task

Ghi chú về Google Drive: Google Drive là nơi lưu trữ tạm thời cho bất kỳ dữ liệu nào mà bạn tải về. Để chia sẻ với những người khác, bạn nên sử dụng các giải pháp liên kết/corporate solutions, như email hoặc CloudVault

1. Chạy/Run tập lệnh mà chúng ta vừa copy vào GEE. Sau đó, tab Tasks phía trên bên phải của Code Editor sẽ được được tô đậm.

1. Click vào tab Tasks. Sau đó click vào nút Run màu xanh biển (như hình dưới) để dữ liệu được xuất tại Google Drive của bạn.

1. Đọc kỹ thông tin tại cửa sổ Initiate export vừa xuất hiện (dưới đây). Sau đó click Run để bắt đầu.

Ghi chú: Chức năng/Task này sẽ được xuất kết quả đến Google Drive trong Google Account của bạn. Đó là ảnh GeoTiff có độ phân giải 1000 mét với tên là  MyFirstExport.

1. Sau khi click Run ở phía dưới cùng cửa sổ Initiate export để bắt đầu xuất dữ liệu, màn hình của bạn sẽ báo hiệu quá trình xuất dữ liệu đang được thực hiện. Task/tác vụ phía dưới tab Task của Code Editor có biểu tượng GEE quay tròn ngay bên cạnh. Sẽ mất một khoảng thời gian nhất định để task này được thực hiện. Khi quy trình hoàn thành, biểu tượng quay tròn sẽ biến mất và tên của task sẽ chuyển thành màu xanh lục. Kiểm tra xem task trên màn hình của bạn đã chuyển sang xanh.

Ghi chú: Nếu bạn thử xuất cảnh ảnh Landsat mà không giới hạn/sub-set ảnh trước để có các band/phổ ảnh mà mình muốn, bạn sẽ nhận được thông báo lỗi.

Đó là bởi vì các band/kênh phổ của ảnh Lansdat không đều được lưu dưới cùng một dạng dữ liệu. Phần lớn các band/kênh phổ ở dạng 32 bit float (float 32), nhưng BQA lại ở dạng unsigned 16 bit integer (UInt16). Bạn có thể tra cứu dạng dữ liệu của mỗi band/kênh phổ bằng hàm print (như hình dưới đây). Bạn có thể truy xuất 10 band/kênh phổ ảnh đầu tiên trước hoặc chuyển band không cùng định dạng, BQA, về cùng dạng dữ liệu với các band khác (UInt16 thành float32).

1. Đọc kết quả
2. Khi quá trình xuất/export hoàn thành, mở Google Drive của bạn sử dụng link dưới đây:

1. Locate/Lưu những ảnh mới, có thể gọi tên tương tự như MyFirstExport-0000000000-0000000000.tif, tại Google Drive của bạn.
2. Không bắt buộc – Tải một trong những ảnh và xem ảnh bằng phần mềm GIS mà bạn muốn (ví dụ, ArcMap hoặc QGIS).

Ghi chú – Một khi cả hai tổ hợp ảnh Landsat của bạn được lưu xuất thành công vào Google Drive, bạn có thể tải và xem lại chúng bằng các phần mềm GIS mà bạn muốn. Thời gian lưu xuất có thể thay đổi tùy thuộc vào độ lớn dữ liệu của bạn cũng như thời gian trong ngày và những gì mà những người dùng khác đang thực hiện trên Google Earth Engine.

Ghi Chú Về Quản Lý Dữ Liệu Trong Google Drive – Sau khi bạn đã tải dữ liệu từ Google Drive, bạn có thể nghĩ tới việc xóa chúng khỏi Google Drive để tiết kiệm bộ nhớ (phụ thuộc vào sức chứa của tài khoản của bạn).

Sau khi bạn chuyển dữ liệu đến thùng rác của Google Drive, bạn hãy vào thùng rác và làm trống để bộ nhớ được xóa hoàn toàn.

1. Lưu sript/tập lệnh đã hoàn thành vào tài khoản GEE của bạn

1. Click vào nút Save trong cửa sổ Code editor.
2. Nhập một tên mới hoặc giữ nguyên tên mặc định và click nút okay.

Ghi chú – Ví dụ trên tập trung vào một task/tác vụ mà sẽ được lưu xuất vào Google Drive trong tài khoản Google của bạn. Mỗi lần tải sẽ có một ảnh GeoTiff có độ phân giải 30 mét. Với Palawan, mỗi vùng tổ hợp được truy xuất có độ lớn khoảng 370 MB. Đảm bảo rằng bạn có khoảng trống trong Google Drive! Nếu cần có thể xóa và làm trống thùng rác để có thêm bộ nới

Phần 4: Xuất Video

1. Tập chỉnh sửa một script/tập lệnh

1. Đọc kỹ dòng code dưới đây và chạy để xem dòng code này thực hiện gì. Sử dụng những gì bạn đã học cho tới bây giờ.
2. Chỉnh sửa nó để lưu xuất một video của những ảnh Landsat cho khu vực nghiên cứu của bạn tại vùng Mekong

// Video demo

var geometry = /* color: d63000 */ee.Geometry.Polygon(

        [[[-112.07496643066406, 40.91892834534881],

          [-111.83326721191406, 40.918409488474005],

          [-111.83326721191406, 41.06767190734072],

          [-112.07290649414062, 41.06818959082366]]]);

// load Landsat 5 imagery

var collection = ee.ImageCollection(‘LT5_L1T_TOA’)

  // Wasatch Front

  .filterMetadata(‘WRS_PATH’, ‘equals’, 38)

  .filterMetadata(‘WRS_ROW’, ‘equals’, 32)

  // filter cloudy scenes

  .filterMetadata(‘CLOUD_COVER’, ‘less_than’, 10)

  // 20 years

  .filterDate(‘1984-01-01’,‘2012-12-30’)

  // need to have 3-band imagery

  .select([‘B7’, ‘B4’, ‘B3’])

  // need to make it 8-bit

  .map(function(image) {

    return image.multiply(512).uint8();

  });

Map.centerObject(geometry, 10);

Map.addLayer(ee.Image(collection.first()));

// Export (change dimensions or scale for higher quality)

Export.video(collection, ‘example_video’, {

  dimensions: ‘720’,

  framesPerSecond: 12,

  region: JSON.stringify(geometry.getInfo())});

Phần 5: (không bắt buộc) Các Đối Tượng và Hàm khác

1. Những đối tượng Phía máy khách/Client side (đối tượng trong JavaScrips) và phía máy chủ/server side (đối tượng trong Earth Engine)

Những cấu trúc dữ liệu cơ bản khác của Earth Engine bao gồm ee.Dictionary, ee.List, ee.Array, ee.Date, ee.Number và ee.String. Rất nhiều trong số chúng có một bản sao tương tự trong JavaScript. Tuy nhiên, nếu bạn tạo một đối tượng JavaScript thay cho một đối tượng Earth Engine, bất kỳ một thao tác nào với đối tượng này đều sẽ được thực hiện tại máy khách/client side, trình duyệt web của bạn, sử dụng CPU máy tính của bạn. Tốt hơn là (trong phần lớn các trường hợp) sử dụng các đối tượng Earth Engine như vậy chúng sẽ được thực hiện trên máy chủ/server side (ví dụ, trên CPU của Google cloud). Các đối tượng Earth Engine (ví dụ ee.List) cũng tương tác một cách hiệu quả hơn với các đối tượng Earth Engine khác (ví dụ ee.ImageCollection). Trình duyệt của bạn, ví dụ, Chrome, không hiểu gì về các đối tượng Earth Engine trong script của bạn nếu bạn không yêu cầu thông tin cụ thể về chúng. Hàm print() hoặc Map.addLayer() yêu cầu khởi động (các mạch khởi động của máy tính) chuyển thông tin từ  máy chủ của Google đến Code Editor rồi trình duyệt web của bạn.

1. Đối tượng ee.Number và một số hàm hữu ích

ee.Number là một đối tượng số học trong Earth Engine, đi kèm với một tập hợp các hàm liên quan, ví dụ hàm tính toán/arithmetic. Bạn sẽ tìm hiểu một phần của các hàm này, chúng rất hữu ích cho bạn trong tương lai khi làm việc với Earth Engine.

1. Xóa script/tập lệnh của bạn. 

1. Tạo một đối tượng số học trong Earth Engine. Copy và paste những dòng lệnh dưới đây vào trình duyệt của bạn. Chạy những dòng lệnh này và kiểm tra kết quả.

var myNum = ee.Number(10.4) ;

print(myNum);

1. Bạn có thể làm tròn giá trị số học thành một số nguyên dương/whole number, một số nguyên/integer, bằng cách gõ .round ngay sau tên của biến chứa số này. Thêm dòng code dưới đây và chạy nó. Kiểm tra kết quả.

var round_myNum = myNum.round();

print(round_myNum);

1. Tham khảo bảng dưới đây để tìm hiểu một số hàm được dựng sẵn mà bạn có thể dùng cho đối tượng ee.Number. Tham khảo cột Cú Pháp Ví Dụ nếu cần thiết. Chú ý: Các biến, a và b, là một biến có giá trị số học trong Earth Engine.

1. Đối tượng ee.String và một số hàm hữu ích

Chuỗi là một tập hợp các kí tự, và một ví dụ của string là từ “blue band”. Bạn sẽ tìm hiểu một phần các hàm thường được sử dụng và thuộc tính string trong Earth Engine.

1. Xóa script của bạn. 

1. Tạo một đối tượng string Earth Engine. Copy và paste tập lệnh dưới đây vào trình duyệt của bạn. Chạy/Execute các dòng lệnh này và kiểm tra kết quả.

var StringVar = ee.String(“NDVI is a vegetation index”);
print(StringVar); 

1. Bạn có thể tìm độ dài của string bằng cách gõ .length() ngay sau tên của biến string. Đưa vào và chạy dòng code dưới đây. Kiểm tra kết quả.

print(StringVar.length()); 

// returns how many characters the string contains

1. Tham khảo bảng dưới đây để tìm hiểu một số hàm được dựng sẵn mà bạn có thể sử dụng với đối tượng ee.String. Tham khảo cột Cú Pháp ví dụ nếu cần thiết. Chú ý: biến, StringVar, là một biến chứa chuỗi ký tự/string trong Earth Engine.

1. Đối tượng ee.Date và một số hàm hữu ích

Cũng giống như chuỗi ký tự/strings and số học/numbers, JavaScript cũng có các đối tượng ngày/date, Date(); tuy nhiên GEE lại có đối tượng date/ngày riêng, ee.Date(), nó được thiết kế cho môi trường làm việc của GEE. Tốt hơn là sử dụng đối tượng ee.Date() khi tương tác với ảnh và tập ảnh. GEE cũng có các đối tượng liên quan, ee.DateRange(), giúp làm việc với các tập hợp. Các đối tượng date/ngày của GEE thể hiện một thời điểm nhất định về thời gian và lưu trữ như một giá trị thời gian, độ chính xác tới một phần nghìn giây bắt đầu từ 1 tháng 1, 1970 UTC.

Tại sao là 1 tháng 1, 1970? Đó là ‘thời gian tham chiếu’. Trong JavaScript, đối tượng ngày/Date được lưu trữ chính xác đến một phần nghin giây từ ngày này. Đó là một cách chung để biểu diễn ngày trong giới lập trình.

1.  Xóa script của bạn. 

1. Đưa vào/Insert và chạy/execute dòng code dưới đây để thiết lập hai biến, startYear và startJulian (ngày của năm).

var startYear = 2015;

print (startYear);

var startJulian= 31;

print(startJulian);

1. Bây giờ thêm dòng code dưới đây và chạy/execute. Dòng đầu tiên tạo ra ngày 1 Tháng 1, 2015, năm 2015 được khai báo cho biến startYear, tiếp theo, từ ngày đó tiến thêm 31 ngày bạn sẽ có startJulian day là 1 tháng 2, 2015. Xem kết quả từ câu lệnh print trong console. startDate được in dưới dạng yy-mm-dd hh:mm:ss (năm-tháng-ngày giờ-phút-giây). Nếu bạn mở rộng “Date” trong cửa sổ console bạn sẽ thấy giá trị của nó trong tham chiếu thời gian (1422748800000) mặc dù console hiển thị chúng dưới định dạng chúng ta có thể đọc được.

var startDate = ee.Date.fromYMD(ee.Number(startYear),1,1)

                       .advance(startJulian,‘day’);

print(startDate);

1. Bây giờ thêm và chạy code dưới đây. Dòng đầu tiên thiết lập một biến collection (tập hợp) mới. Dòng thứ 2 tạo một danh sách (list) từ khoảng ngày (date range) của tập hợp (collection’s date range). Dòng thứ 3 chuyển khoảng ngày (date range) thành một đối tượng ee.DateRange. Xem kết quả trong cửa sổ console sau khi lệnh print được thực hiện.

var collection = ee.ImageCollection(‘COPERNICUS/S1_GRD’);

var dates = ee.List(collection.get(‘date_range’));

var dateRange = ee.DateRange(dates.get(0), dates.get(1));

print(‘Date range: ‘, dateRange);

1. Các đối tượng ee.List và một số hàm hữu ích

Một danh sách theo thứ tự của các giá trị, chúng có thể là các đối tượng số học/numeric hoặc chuỗi/string. Đối tượng danh sách/list của Earth Engine có các thuộc tính và hàm riêng. Bạn sẽ tìm hiểu một phần của những hàm này, chúng sẽ rất hữu dụng khi bạn làm việc với ảnh trong Earth Engine.

1. Trước tiên Xóa script của bạn. 

1. Tạo một ee.List, và bạn có thể tìm hiểu một số hàm ee.List. Thêm/Insert vày chạy/ execute dòng code dưới đây. Kiểm tra kết quả.

var myList = ee.List([10, 20, 50, 40, 130]);

print(myList);

1. Bạn có thể tìm được độ dài của danh sách/list bằng cách gõ .length() ngay sau tên của list. Thêm và chạy/execute dòng code dưới đây. Kiểm tra kết quả đã được in.

print(myList.length());

1. Tham khảo bảng dưới đây để tìm hiểu một số hàm dựng sẵn mà bạn có thể sử dụng cho đối tượng ee.List. Tham khảo cột Cú Pháp Mẫu nếu cần thiết. Chú ý: biến, myList, đại diện cho các biến chứa danh sách/list trong Earth Engine.

1. ee.Dictionaries

Nhiều giá trị tham số tùy chọn sử dụng trong các hàm làm việc với ảnh mà bạn đã được học được lưu trữ tại đối tượng dictionary của Earth Engine, ví dụ như các thông số hiển thị cho Map.addLayer(). Metadata/Siêu dữ liệu cũng được lưu trong một Earth Engine dictionary. Cú pháp được sử dụng để tạo ra một dictionary là: một khóa, theo sau là giá trị, ngăn cách bởi dấu hai chấm, và đóng bằng dấu ngoặc cong }.

1. Xóa script của bạn. 

1. Tạo một ee.Dictionary. Thêm và chạy dòng code dưới đây. Tìm hiểu đầu ra với ba lệnh in khác nhau:

1. In đối tượng sampleDict,
2. In với get.Info(), và
3. In sau khi chuyển chúng thành một chuỗi/string).

var optionalparams = {

vis_param1: [1, 2, 3],

vis_param2: [‘B1’, ‘B4’, ‘B2’]};

var sampleDict = ee.Dictionary(optionalparams);

print(sampleDict);

print(sampleDict.getInfo());

print(sampleDict.toString());

1. Bạn có thể tra cứu những khóa/key bạn dã sử dụng hàm .keys(). Thêm code dưới đây, ngay phía dưới dòng lệnh dictionary. Click Run và kiểm tra kết quả.

print(sampleDict.keys());

1. Bạn cũng có thể loại ra các giá trị của một khóa/key, dựa vào một chỉ số/index. Thêm dòng code dưới đây vào phần cuối cùng của script/tập lệnh của bạn và chạy. Sau đó kiểm tra kết quả.

print(sampleDict.keys().get(0));

1. Bạn cũng có thể tra cứu các giá trị trong các khóa/key. Thêm dòng code dưới đây vào phần cuối cùng trong script của bạn và chạy. Sau đó kiểm tra kết quả.

print(sampleDict.values());

1. Cuối cùng, gọi các giá trị cho một khóa/key sử dụng hàm .get(). Thêm/Add code dưới đây vào phía cuối script của bạn và chạy. Sau đó kiểm tra kết quả. Chú ý, bạn có thấy sự khác biệt giữa .get() và .getInfo() từ bước 1 của phần này?

print(sampleDict.get(‘vis_param1’));