Научные сотрудники ФГБУ «Заповедники Таймыра» приняли участие в мастер-классе по работе на облачной платформе Google Earth Engine, которая создана для геопространственного анализа. Елена САДОВАЯ, старший научный сотрудник ФГБУ «Заповедники Таймыра» рассказала, как проходило обучение в период всеобщего дистанционного общения:
Платформа позволяет с помощью огромных вычислительных мощностей Google изучать самые разнообразные проблемы – от изменения климата до охраны окружающей среды. Так, ученые, занимающиеся дистанционным зондированием, а также другие специалисты могут решать поставленные задачи, даже если эти задачи требуют больших технических возможностей при обработке результатов.
Данная платформа открыта и бесплатна для некоммерческого использования. Управление осуществляется через интерфейс программирования с помощью редактора кода JavaScript. Выполнение написанного пользователем кода обеспечивает выполнение операций и визуализацию полученного результата «на лету». Основные вычисления выполняются на серверах Google. Сегодня каталог Google Earth Engine содержит колоссальное количество наборов геопространственной информации: космо- и аэрофотоснимки; модели прогзноза погоды и параметры климата; карты земного покрова; топографические и социально-экономические наборы данных; различные параметры окружающей среды (например, влажность почвы или исходящее тепловое излучение Земли).
Можно использовать и свои данные (растровые и векторные изображения
Можно использовать и свои данные (растровые и векторные изображения, наборы данных). А также каталог скриптов для выполнения поставленных задач. Все результаты хранятся в личном аккаунте Google, который создаётся путём привязки учётной записи Google.
Хотя сервис существует уже 10 лет, наиболее широкую известность данная облачная платформа начала приобретать с 2017 года. Если раньше для того, чтобы посчитать временное изменение вегетационного индекса NDVI, требовалось подготовить и скачать космоснимки за несколько лет, использовать стороннее ПО для обработки комоснимков и некоторые другие операции, то сейчас это требует написания лишь нескольких строчек программного кода.
Во время мастер-класса, который проводился в онлайн-режиме аспирантом географического факультета МГУ им. Ломоносова, мы ознакомились с принципом работы на данной платформе, с интерфейсом прикладного программирования JavaScript. Также выполнили несколько базовых обработок космоснимков на одну из подведомственных территорий. Появился навык использования имеющихся скриптов для расчёта вегетационного индекса NDVI. Я произвела автоматическое дешифрирование космического снимка для создания геоботанической карты выбранного участка на основе обучающей выборки, классификацию спектральных каналов (по отражательной способности различных поверхностей). Также овладела способом экспорта/импорта параметров данных и сохранения поученных результатов для дальнейшей обработки.
Временное изменение вегетационного индекса NDVI
Полученные навыки возможно применять, например, для отслеживания изменений в растительном, почвенном покрове и оценки оленеёмкости пастбищ, общей оценки воздействия на окружающую среду.