លំហាត់ទី៣៖ Composite ឥតពពកនៃកម្ពុជា

ព័ត៌មានលំហាត់

មេរៀនពាក់ព័ន្ធ៖ មេរៀនទី៣៖ Image Collection ការត្រង ការលុបពពក និង Composite ការអនុវត្តដោយខ្លួនឯង · Earth Engine Code Editor · ប្រហែល ១១០ នាទី

ស្ថានភាព

អ្នកនឹងបង្កើតរូបភាពមូលដ្ឋានឥតពពកសម្រាប់ខេត្តរបស់អ្នក ក្នុងរដូវប្រាំង និងរដូវវស្សា ប្រៀបធៀបការលុបពពកពីរវិធី និង reducer ពីរ រួចនាំចេញលទ្ធផលទៅ Google Drive ដើម្បីប្រើក្នុង QGIS។

គោលបំណង

• ត្រង collection ជាជំហាន ហើយពិនិត្យចំនួននៅជំហាននីមួយៗ។
• លុបពពកដោយ SCL និងដោយ Cloud Score+។
• បង្កើត composite median និង qualityMosaic ហើយស្រទាប់ចំនួនការសង្កេតស្អាត។
• នាំចេញ composite ជា GeoTIFF ដែលមានក្រឡា ១០ ម និង CRS UTM 48N។

លំដាប់ការងារនៃលំហាត់ទី៣ និងពេលវេលាប្រហាក់ប្រហែល។

ឯកសារដែលប្រើ

• COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED · GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED · FAO/GAUL/2015/level1។

ពិសោធន៍មុនចាប់ផ្ដើម · ១៥ នាទី

សកម្មភាពទី១៖ ត្រងជាជំហាន · ១៥ នាទី

var prov = ee.FeatureCollection('FAO/GAUL/2015/level1')
  .filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Kampong Chhnang'));
var all = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED');
var a = all.filterBounds(prov);
var b = a.filterDate('2023-11-01', '2024-05-01');
var c = b.filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 40));
print('bounds', a.size(), 'date', b.size(), 'cloud<40', c.size());

សកម្មភាពទី២៖ លុបពពកពីរវិធី · ២៥ នាទី

function maskSCL(img) {
  var scl = img.select('SCL');
  var ok = scl.neq(3).and(scl.neq(8)).and(scl.neq(9)).and(scl.neq(10));
  return img.updateMask(ok).divide(10000).copyProperties(img, ['system:time_start']);
}
var csp = ee.ImageCollection('GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED');
function maskCSP(img) {
  return img.updateMask(img.select('cs_cdf').gte(0.6)).divide(10000)
            .copyProperties(img, ['system:time_start']);
}
var sclC = c.map(maskSCL).median().clip(prov);
var cspC = c.linkCollection(csp, ['cs_cdf']).map(maskCSP).median().clip(prov);
var vis = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3};
Map.centerObject(prov, 9);
Map.addLayer(sclC, vis, 'SCL median');
Map.addLayer(cspC, vis, 'Cloud Score+ median');

ប្រៀបធៀបតំបន់ភ្នំ និងគែមទន្លេ៖ វិធីណាទុកពពកស្ដើង ឬស្រមោលតិចជាង?

សកម្មភាពទី៣៖ median ធៀបនឹង qualityMosaic · ២០ នាទី

var green = c.linkCollection(csp, ['cs_cdf']).map(maskCSP).map(function(img) {
  return img.addBands(img.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'));
}).qualityMosaic('NDVI').clip(prov);
Map.addLayer(green, {bands: ['B8', 'B4', 'B3'], min: 0, max: 0.4}, 'greenest pixel');
var n = c.linkCollection(csp, ['cs_cdf']).map(maskCSP).select('B4').count().clip(prov);
Map.addLayer(n, {min: 0, max: 30, palette: ['red', 'yellow', 'green']}, 'ចំនួនការសង្កេតស្អាត');

សកម្មភាពទី៤៖ រដូវវស្សា · ២០ នាទី

ធ្វើសកម្មភាពទី២ ម្ដងទៀតសម្រាប់ 2024-06-01 ដល់ 2024-10-31។ ប្រៀបធៀបស្រទាប់ចំនួនការសង្កេតស្អាតនៃរដូវទាំងពីរ ហើយកត់ត្រាតំបន់ដែលគ្មានទិន្នន័យ។

សកម្មភាពទី៥៖ នាំចេញ · ១៥ នាទី

Export.image.toDrive({
  image: cspC.select(['B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'B11', 'B12']).toFloat(),
  description: 'KCH_S2_dry_2024',
  folder: 'applied_gis',
  region: prov.geometry(),
  scale: 10,
  crs: 'EPSG:32648',
  maxPixels: 1e10
});

ចុច Run ក្នុងផ្ទាំង Tasks។ នៅពេលបញ្ចប់ ទាញយក GeoTIFF ពី Google Drive ហើយបើកក្នុង QGIS។

លទ្ធផលដែលរំពឹងទុក

ប្រៀបធៀបលទ្ធផលរបស់អ្នកជាមួយរូបខាងក្រោម។ លេខ និងពណ៌មិនចាំបាច់ដូចបេះបិទទេ ប៉ុន្តែលំនាំគួរតែស្រដៀងគ្នា។

លទ្ធផលគំរូ ១៖ ជ្រើស reducer សម្រាប់ composite។

អ្វីដែលត្រូវពិនិត្យ

• first() យករូបភាពមួយ ដូច្នេះពពករបស់វានៅដដែល។
• max() ជ្រើសពពក ព្រោះពពកភ្លឺជាងដី។
• median() + mask ផ្ដល់លទ្ធផលស្អាតបំផុតសម្រាប់តំបន់ត្រូពិច។

លទ្ធផលគំរូ ២៖ ក្រុមរលកគុណភាពប្រាប់ពពក។

អ្វីដែលត្រូវពិនិត្យ

• Sentinel-2 L2A មានក្រុមរលក SCL ដែលចាត់ថ្នាក់ក្រឡានីមួយៗ។
• Landsat Collection 2 ប្រើប៊ីតក្នុង QA_PIXEL៖ ត្រូវប្រើ bitwiseAnd()។
• updateMask() ធ្វើឱ្យក្រឡាពពកក្លាយជា «គ្មានទិន្នន័យ» មុនធ្វើ composite។

កំហុសទូទៅ និងដំណោះស្រាយ

បញ្ហាដែលឃើញ	មូលហេតុទូទៅ	ដំណោះស្រាយ
Composite នៅមានស្នាមពពក	SCL ខកពពកស្ដើង	ប្រើ Cloud Score+ (cs_cdf ≥ ០,៦)
ចន្លោះគ្មានទិន្នន័យ (ខ្មៅ)	រដូវវស្សា ឬតម្រងតឹងពេក	ពង្រីករយៈពេល · CLOUDY < ៤០–៦០%
Export បរាជ័យ maxPixels	តំបន់ធំ × ក្រឡា ១០ ម	maxPixels: 1e10 · ឬ scale 20
ពណ៌ខុសក្នុង QGIS	ប្រភេទទិន្នន័យ ឬ stretch	toFloat() · stretch ២–៩៨%

លទ្ធផលត្រូវប្រគល់

• តំណស្គ្រីប។
• រូបអេក្រង់ composite រដូវប្រាំង និងរដូវវស្សា ព្រមស្រទាប់ចំនួនការសង្កេតស្អាត។
• ឯកសារ GeoTIFF ដែលបាននាំចេញ (បើកក្នុង QGIS)។
• តារាងចំនួនរូបភាពនៅជំហានត្រងនីមួយៗ និងកថាខណ្ឌប្រៀបធៀបវិធីលុបពពកទាំងពីរ។

ពិនិត្យលទ្ធផលដោយខ្លួនឯង

១. តម្លៃ SCL សម្រាប់ «ពពកប្រូបាប៊ីលីតេខ្ពស់»?

២. Reducer លំនាំដើមសម្រាប់រូបភាពមូលដ្ឋានពណ៌ពិត?

៣. Reducer ណាបង្ហាញចំនួនការសង្កេតស្អាតក្នុងក្រឡានីមួយៗ?

៤. CRS UTM 48N (WGS 84) សម្រាប់កម្ពុជា?