Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. №3. С. 277-282
Анализ возможности определения запасов древесных пород по спутниковым данным Landsat ETM
Е.Н. Сочилова
, Д.В. Ершов
Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов Российской академии наук, 117997, Москва, ул. Профсоюзная, 84/32
В работе изучается возможность использования данных оптических спутниковых систем Landsat для определения запасов стволовой древесины лиственницы и осины. Анализ проводился методом восстановления регрессионных зависимостей между значениями спектральной яркости в красном канале изображений Landsat и таксационными характеристиками по данным лесоустройства. Уровень взаимосвязи между данными показателями составил, соответственно 0,83 (для лиственницы) и 0,79 (для осины).
Ключевые слова: запасы стволовой древесины, дистанционное зондирование, лесное хозяйство
Полный текстСписок литературы:
- Замолодчиков Д.Г., Уткин А.И., Честных О.В. Коэффициенты конверсии запасов насаждений в фитомассу для основных лесообразующих пород России // Лесная таксация и лесоустройство. Сиб. государ. техн. ун-т. 2003. Вып. 1(32). С. 119 - 127.
- Jakubauskas M.E., Price K.P. Empirical relationships between structural and spectral factors of Yellowstone lodgepole pine forests // Photogr. Eng. Remote Sen. 1997. 63 (12). P. 1375-1381.
- Foody G.M., Boyd D.S., Cutler M.J. Predictive relations of tropical forest biomass from Landsat TM data and their transferability between regions // Remote Sens. Environ. 2003. 85. P. 463-474.
- Franklin J. Thematic mapper analysis of coniferous forest structure and composition // Int. J. Remote Sens. 1986. 7 (10). P. 1287-1301.
- Markham B.L. and Barker J.L. Landsat MSS and TM post-calibration dynamic ranges, exoatmospheric reflectances and at-satellite temperatures // Earth Observation Satellite Co., Lanham, MD Landsat Technical Notes, Volume 1, No. 1, August 1986, P. 3-8.282
- Roy P.S., Ravan S.A. Biomass estimation using satellite remote sensing data: an investigation on possible approaches for natural forest // J. Biosc. 1996. 21 (4). P. 535-561.
- Vohland M., Stoffels J., Hau C., Schüler G. Remote sensing techniques for forest parameter assessment: multispectral classification and linear spectral mixture analysis // Silva Fennica. 2007. 41(3). P. 441-456.