グローバルフォレストウォッチのハンセン分類の方法論？

http://www.globalforestwatch.org/で入手可能な、Science、2013年に発行されたhttp://www.globalforestwatch.org/で、ハンセン、MC、ポタポフ、P。V、ムーア、Rとして ハンセンの驚くべき分類を発見しました。。、Hancher、M.、Turubanova、SA、およびTyukavina、A。（2013）。21世紀の森林被覆変化の高解像度グローバルマップ。サイエンス、342（6160）（11月15日）、850–854。doi：DOI：10.1126 / science.1244693。

しかし、私はこの記事/ウェブサイトで、どのような分類をハンセンが使用したので、そのようなマップを再現する正確な方法論を見つけることができませんか？

私が見つけることができる唯一のことは、教師あり学習アルゴリズムが木のカバーを識別するために使用されたことですが、それはかなり広い用語です。

可能であれば、同じ方法論を使用したいと思います（ただし、90年目に適用します）ので、選択した領域でのハンセンの分類の前に。

マットハンセンのチームは、1985年に遡る東ヨーロッパの森林被覆変化に関する論文を発表しています。ランドサットアーカイブhttp://www.sciencedirect.com/science/article/から定量化された1985年から2012年までの東ヨーロッパの森林被覆動態をご覧ください。 pii / S0034425714004817

また、Matt HansenのアルゴリズムがGoogle Earth Engineで使用できるかどうかについても同僚と確認しています。

それまでの間、2月にGlobal Forest Watchのハンセンデータセットを更新し、2013年までのデータを含めます。

科学論文の補足資料（SM）は、方法論のさまざまな部分を概説するさまざまなジャーナル記事への参照を提供します。

SMはここにあります

時系列を拡張してLandsat-5（および潜在的にLandsat-8を使用して方法論を「簡単に」再実行できるものにする）データを含めることは困難な作業であり、画像の正規化の広範なテストが必要になります。一致するMODISカバレッジがないため、画像の正規化はさらに困難になる可能性があります。-代わりに、あなたは、コストの組み合わせとして、異なる正規化アプローチを適用する必要があり、物品やMAD - 記事を、この中で概説として記事。

全体として、これは簡単な作業ではありません。うまくいけば幸いです。

SMからの最も関連性の高い記事は次のとおりです。

P. Potapov、SA Turubanova、MC Hansen、B. Adusei、M. Broich、A. Altstatt、L. Mane、CO Justice、Quantifying Forest Cover Loss in the Congo、2000- 2010. Remote Sens。Environ。122、106–116（2012）。論文

M. Broich、MC Hansen、P。Potapov、B。Adusei、E。Lindquist、SV Stehman、インドネシアのスマトラ島とカリマンタンの森林被覆損失を定量化するためのマルチ解像度光学画像の時系列分析。Int。J. Appl。Earth Obs 13、277–291（2011）。 論文

M. Hansen、A。Egorov、DP Roy、P。Potapov、J。Ju、S。Turubanova、I。Kommareddy、TR Loveland、Landsatデータを使用した、隣接する米国の土地被覆の連続フィールド：Webからの最初の結果- Landsat Data（WELD）プロジェクトを有効にしました。Remote Sens。Letters 2、279–288（2011）。論文

M. Hansen、RS DeFries、JRG Townshend、M。Carroll、C。Dimiceli、RA Sohlberg、500メートルの空間分解能でのグローバルパーセントツリーカバー：MODIS植生連続フィールドアルゴリズムの最初の結果。地球の相互作用。7、1–15（2003）。論文

L.ブライマン、J。フリードマン、R。オルセン、C。ストーン、分類および回帰ツリーワズワースおよびブルックス/コール、カリフォルニア州モントレー（1984）。