Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2016. Т. 13. № 1. С. 25-35

Опыт создания геоботанической карты методом дискриминантного анализа полевых и дистанционных данных

С.Ю. Попов 1 
1 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия

Одобрена к печати: 26.11.2015
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-1-25-35 

В статье описан цикл работ по составлению геоботанической карты путем совмещения данных ДЗ, морфометрических характеристик рельефа и данных полевых описаний. В качестве основного инструмента для классификации совмещенных пространственных данных можно использовать пошаговый дискриминантный анализ (ПДА). Детально описываются и приводятся в виде блок-схемы этапы применяемого подхода. Метод применялся для создания геоботанической карты ключевого участка исследований растительности в юго-западном Подмосковье. Достоверность ПДА оценивалась по критерию лямбда, значения которого показывают его высокую достоверность. Качество ПДА составило 97,2%, что является очень высоким показателем для снимков Landsat. Показано, что с помощью ПДА возможно создавать достоверные карты наземного покрова, а оценка качества классификации не требует сравнения с другими тематическими картами. В сочетании с простотой технического получения таблиц для ПДА и самого анализа это говорит о перспективности использования этого метода для создания карт земной поверхности.
Ключевые слова: геоботаническая карта, дискриминантный анализ, данные дистанционного зондирования, цифровые модели рельефа, Landsat
Полный текст

Список литературы:

  1. Анненская Г.Н., Жучкова В.К., Калинина В.Р., Мамай И.И., Низовцев В.А., Хрусталева М.А., Цесельчук Ю.Н. Ландшафты Московской области и их современное состояние. Смоленск: Изд-во Смоленского гуманитарного университета, 1997. 296 с.
  2. Беляева Н.Г., Попов С.Ю. Изменение лесистости западной части Наро-Фоминского района Московской области за последние 200 лет // Лесоведение. 2016. № 1. С. 44–54.
  3. Василевич М.И., Елсаков В.В., Щанов В.М. Применение спутниковых методов исследований в мониторинге состояния лесных фитоценозов в зоне выбросов промышленного предприятия // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 1. С. 30–42.
  4. Воробьева А.А. Дистанционное зондирование Земли. СПБ.: СПбУ ИТМО, 2012. 168 с.
  5. Гаврилюк Е.А, Ершов Д.В. Методика совместной обработки разносезонных изображений Landsat-TM и создания на их основе карты наземных экосистем Московской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 4. С. 15–23.
  6. Головина Л.А., Дубовик Д.С. Топографическое дешифрирование снимков. Новосибирск: СГГА, 2011. 60 с.
  7. Елсаков В.В., Поликарпова Н.В. Спутниковые методы в анализе изменений запаса лишайников в фитоценозах заповедника «Пасвик» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 3. С. 87–97.
  8. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г. Отображение пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа // Известия РАН. Сер. Географическая. 2008. № 4. С. 112–124.
  9. Кренке А.Н. Отображение факторов формирования компонентов ландшафта на основе тематических карт, дистанционной информации и трехмерной модели рельефа. Дисс… канд.биол.наук. 25.00.23. М.: ИГ РАН, 2011. 128 с.
  10. Кренке А.Н., Пузаченко Ю.Г. Построение карты ландшафтного покрова на основе дистанционной информации // Экологическое планирование и управление. 2008. Т. 2. № 7. С. 10–25.
  11. Лисовский А.А., Оболенская Е.В. Исследование ареалов мелких млекопитающих Юго-Восточного Забайкалья методом моделирования экологической ниши // Журн. общ. биологии. 2014. Т. 75. №5. С. 353–371.
  12. Попов С.Ю. Геоинформационные системы и пространственный анализ данных в науках о лесе. СПб.: ИЦ Интермедия, 2013. 400 c.
  13. Попов С.Ю., Беляева Н.Г., Басова Е.В., Тихонова Е.В., Кадетов Н.Г., Морозова О.В., Пузаченко М.Ю., Черненькова Т.В. База данных FORDIV // Св. о госрегистрации базы данных № 2014620979. М.: Роспатент. 08.07.2014.
  14. Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях. М.: ACADEMA, 2004. 416 с.
  15. Сабуров Д.Н. Леса Пинеги. Л.: Наука, 1972. 173 с.
  16. Сандлерский Р.Б. Термодинамические характеристики южно-таежных биогеоценозов на основе дистанционной информации (юг Валдайской возвышенности, Центрально-лесной заповедник). Дисс. канд. биол. наук.: 03.02.08. М.: ИПЭЭ РАН, 2013. 269 с.
  17. Смирнов В.Э., Ханина Л.Г. Методы анализа состояния растительного покрова // Восточноевропейские леса. История в голоцене и современность. М.: Наука, 2004. Т. 1. С. 290–313.
  18. Халафян А.А. Математическая статистика с элементами теории вероятностей. М.: Бином, 2010. 491 с.
  19. Imagine E. Практическое руководство Tour Guide. Norcross, Georgia: Leica Geosystems, 2005. 707 c.
  20. Moreno J.F., Maria-Carmen G., Luis A. Analysis, Investigation and Monitoring of Water resources, for the management of multi-purpose reservoirs // Survey of Remote Sensing Data Analysis Methods. Contract № ENV4-CT98-0740 Version 1.0, WP 3100 - EO Signal Analysis Methods. URL: http://dataserv.cetp.ipsl.fr/AIMWATER/reports/EOsurvey_report.pdf, 1999.
  21. USGS science for a changing world. URL: http://earthexplorer.usgs.gov.