工作康州大学的一个研究小组的自然资源和环境(大学农业、健康和自然资源)提出了一个新的框架,强调土地的多方面的性质改变通过遥感的镜头。许多科学家正在研究土地利用遥感卫星数据变化。但是,鉴于土地变化科学仍然相对较新,有经常困惑什么语言用来描述什么,确切地说,人们观察。
哲朱,助理教授,全球环境遥感实验室的主任(蒙古包),也是编辑多个遥感期刊。在这个职位上,他注意到许多作者使用术语交换有不同的含义,他注意到这样的东西在自己的实验室成员。
“我认为最重要的问题是土地变化是一个极其复杂的术语“,朱说。
土地变化不是一个二进制过程中改变或不。它是一个多方面的和动态的过程,这意味着科学家们需要一个一致的和系统化的框架来准确地描述他们的观察。
“如果你看看土地变化的各个方面,所以,你可以看到不同方面的变化”,朱说。
有五个主要方面的土地改变作者定义:位置、时间、目标、指标和代理。的位置会发生变化。时间是当改变发生。目标是改变;这可以等因素如何使用土地和土地覆盖的样子。度规描述土地变化;这方面考虑等因素,如果是突然或逐渐变化,微妙的或戏剧性的,变化的持续时间。代理,或者司机,解释了为什么土地变化;这可以直接像自然灾害,人类建筑或昆虫侵扰。也有远端司机,不直接力量像人类或土地管理政策的变化。
邱的工作是解决最后这方面项目使用集团之前开发的算法映射土地位置和时间的变化,并结合机器学习算法,可以定义土地相接的变化我们的司机。工作强调科学家发表在这个领域应该首先清楚地识别哪些变化方面他们正在谈论,然后考虑土地的多方面的性质变化,第三,多源数据融合。合并来自多个数据源的数据,甚至其他领域是至关重要的建立一个准确的土地变化的图片。
研究人员回顾了当前可用的全球和北美遥感土地变化的数据集。他们发现这些数据集获取土地变化的一个或两个方面。社会和环境科学的数据可以提供重要的辅助数据。例如,人口密度和贫困水平的数据可以提供洞察土地变化的司机不会在卫星数据捕获。
科学家们甚至可以使用社交媒体来捕获近实时图像的土地条件。例如,在自然灾害,来自社会媒体的数据可以结合卫星数据来确定图像拍摄和收集重要的信息对当地的情况而定。
“这是一个方向我们认为在未来将会非常重要”,朱说。
他们解决另一个问题是,当使用卫星数据,科学家们获得一个巨大的财富的信息和土地是怎样变化的。但这些数据还包括噪声,科学家需要理清。你们正在开发一个模型,可以分离出微妙的土地变化,通常与噪声相混淆。
“通常,微妙的变化和数据噪声很容易混淆,所以我们需要一些示例数据直接模型”,你们说。
朱说,他的研究小组计划来实现这个框架前进调查土地变化的各个方面从多方面的角度看,他说一个框架将有助于这一领域的其他专家。
