ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. №3. С. 159-170

Оценка распознаваемости древесных пород леса на основе спутниковых данных о сезонных изменениях их спектрально-отражательных характеристик

В.О. Жарко1 , С.А. Барталев1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Преобладающая древесная порода является важной характеристикой лесов России, в то время как существующие методы их инвентаризации и мониторинга не позволяют регулярно получать информацию о данном показателе в масштабах страны. Это обуславливает актуальность разработки методов дистанционной оценки породной структуры лесов на основе спутниковых данных, обеспечивающих возможность получения необходимой информации на больших территориях. В работе приводятся результаты экспериментальной оценки распознаваемости преобладающих пород лесов двух тестовых регионов, выбранных таким образом, чтобы обеспечить высокий уровень видового разнообразия хвойных и лиственных насаждений. При этом в основу анализа распознаваемости преобладающих пород лесов были положены особенности фенологической динамики их спектрально-отражательных характеристик, измеряемых спутниковым спектрорадиометром MODIS. Выполнена сравнительная оценка распознаваемости древесных пород на основе недельных и сезонных композитных изображений коэффициентов спектральной яркости земной поверхности. Рассчитаны вероятности ошибочного распознавания различных древесных пород в лесах тестовых регионов. Полученные результаты позволяют придти к выводу о целесообразности использования получаемых с высокой периодичностью спутниковых данных о фенологической динамике спектрально-отражательных характеристик лесов для распознавания основных преобладающих пород.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, спектрально-отражательные характеристики, временные ряды спутниковых данных, распознавание древесных пород леса
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С.А., Ершов Д.В., Исаев А.С., Лупян Е.А. Основные задачи и перспективы создания системы глобального спутникового мониторинга лесов // Лесоведение. 2011а. № 6. С. 3-15.
  2. Барталев С.А., Егоров В.А., Ершов Д.В., Исаев А.С., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011б. Т. 8. № 4. С. 285-302.
  3. Барталев С.А., Егоров В.А., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Распознавание пахотных земель на основе многолетних спутниковых данных спектрорадиометра MODIS и локально-адаптивной классификации // Компьютерная оптика. 2011в. Т. 35. № 1. С. 103-116.
  4. Барталев С.А., Жирин В.М., Ершов Д.В. Сравнительный анализ данных спутниковых систем Космос-1939, SPOT и Landsat-TM при изучении бореальных лесов // Исследование Земли из космоса. 1995. № 1. С .101-114.
  5. Бурцев М.А., Мазуров А.А., Нейштадт И.А., Прошин А.А. Построение архива спутниковых данных для анализа динамики растительности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2006. Вып. 3. Т. 1. С. 170-174.
  6. Гаврилюк Е.А., Ершов Д.В. Тематическое картографирование породной структуры лесов на основе спутниковых изображений Landsat-TM/ETM+ // Пятая Всероссийская конференция с международным участием «Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве». Москва, ЦЭПЛ РАН, 22-24 апреля 2013 г. Сборник трудов конференции. С. 112-115.
  7. Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филлипс Т.Л., Свейн Ф.X., Хоффер Р.М., Ланденлауб Д.С., Ле Р.Ф. Сиева Дистанционное зондирование: количественный подход: Пер. с англ. М.: Недра, 1983. 415 с.
  8. Елагин И. Времена года в лесах России. Новосибирск: ВО «Наука». Сибирская издательская фирма, 1994. 272 с.
  9. Плотников Д.Е., Барталев С.А., Жарко В.О., Михайлов В.В., Просянникова О.И. Экспериментальная оценка распознаваемости агрокультур по данным сезонных спутниковых измерений спектральной яркости // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 199-208.
  10. Плотников Д.Е., Миклашевич Т.С., Барталев С.А. Восстановление временных рядов данных дистанционных измерений методом полиномиальной аппроксимации в скользящем окне переменного размера // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 2. С. 103-110.
  11. Bartalev S.A., Belward A., Ershov D.V., Isaev A.S. A New SPOT4-VEGETATION Derived Land Cover Map of Northern Eurasia // International Journal of Remote Sensing. 2003. Vol. 24. № 9. P. 1977-1982.
  12. Colgan M.S., Baldeck C.A., Féret J.-B., Asner, G.P. Mapping Savanna Tree Species at Ecosystem Scales Using Support Vector Machine Classification and BRDF Correction on Airborne Hyperspectral and LiDAR Data // Remote Sens. 2012. Vol. 4. P. 3462-3480.
  13. Engler R., Waser L., Zimmermann N., Schaub M., Berdos S., Ginzler C., Psomas A. Combining ensemble modeling and remote sensing for mapping individual tree species at high spatial resolution // Forest Ecology and Management. 2013. Vol. 310. P. 64–73.
  14. Jensen J. R. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. 2d ed. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1996.
  15. Zhang C., Qiu F. Mapping Individual Tree Species in an Urban Forest Using Airborne Lidar Data and Hyperspectral Imagery // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2012. Vol. 78. № 10. P. 1079-1087.