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. 2018. Т. 15. № 2. С. 100-111

Исследование трёхмерной структуры растительного покрова ерниковых тундр с применением фотографической съёмки и методов автоматизированной обработки изображений

И.В. Мателенок 1 , В.В. Мелентьев 1 
1 Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 31.12.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-100-111
Моделирование распространения радиоволн в многослойных природных средах с использованием современных электродинамических моделей требует максимально полной информации о свойствах растительного покрова, в том числе о его трёхмерной структуре. В работе предложен подход к определению ориентации и взаимного расположения фитоэлементов в покрове, образованном кустарниками, по данным фотографической съёмки его фрагментов. Подход реализован в новой версии программно-аппаратного комплекса для исследования структуры растительного покрова. В рамках двухэтапных тестовых испытаний выполнены эксперименты по автоматизированному определению пространственного положения фито­элементов в контролируемых условиях. В ходе полевых изысканий на участках южных тундр в границах Ненецкого автономного округа и Мурманской области и последующих камеральных работ получены данные об ориентации и взаимном расположении листовых пластинок ерника. При проведении сопоставительного анализа было продемонстрировано согласие результатов оценки параметров структуры, полученных с помощью предложенного и альтернативного подходов. Распределение фитоэлементов по углам наклона имеет черты, приближающие его к сферическому и плагиофильному, и наилучшим образом аппроксимируется эллипсоидной функцией. Региональные различия в угловом распределении листовых пластинок растительного покрова исследуемого типа не выявлены. По данным о расположении и ориентации фитоэлементов построены трёхмерные графические модели фрагментов покрова. Форма представления этих данных позволяет использовать их как для моделирования распространения радиоволн, так и для оценки накопления биомассы и выполнения теплофизических расчётов.
Ключевые слова: ерниковые тундры, обработка изображений, распределение листьев по углам наклона, структура растительного покрова, угол наклона листовой пластинки, цифровая фотосъёмка, электродинамические модели
Полный текст

Список литературы:

  1. Катулин М. С., Перевощиков Л. Л., Шумков С. Г. Создание аппаратно-программного комплекса для подводной навигации с использованием машинного зрения // Известия ТулГУ. Техн. науки. 2015. № 11-2. С. 90–100.
  2. Мателенок И. В., Мелентьев В. В. Программно-аппаратный комплекс для исследования пространственной структуры напочвенного покрова лесов // Доклады 6-й Всерос. конф. «Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении, лесном хозяйстве и экологии». Москва, 20–22 апреля 2016. М.: ЦЭПЛ РАН, 2016. С. 138–143. URL: http://cepl.rssi.ru/wp-content/uploads/2016/04/АКС_ГИС_Сборник_2016.pdf.
  3. Campbell G. S. Derivation of an angle density function for canopies with ellipsoidal leaf angle distributions // Agricultural and forest meteorology. 1990. V. 49. No. 3. P. 173–176.
  4. Chiu T., Sarabandi K. Electromagnetic scattering from short branching vegetation // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2000. V. 38. No. 2. P. 911–925.
  5. Duursma R. LeafAngle v1.2-1. 2014. URL: https://CRAN.R-project.org/package=LeafAngle.
  6. Huang H., Liao T. H., Tsang L., Njoku E. G., Colliander A., Jackson T., Yueh S. Combined active and passive microwave remote sensing of soil moisture for vegetated surfaces at L-band // Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE Intern. 2016. P. 1626–1629.
  7. Hutter M., Brewer N. Matching 2-D ellipses to 3-D circles with application to vehicle pose identification // Image and Vision Computing New Zealand: Proceedings of 24th Intern. Conf. 2009. P. 153–158.
  8. Juszak I., Erb A. M., Maximov T. C., Schaepman-Strub G. Arctic shrub effects on NDVI, summer albedo and soil shading // Remote Sensing of Environment. 2014. V. 153. P. 79–89.
  9. Juszak I., Iturrate-Garcia M., Gastellu-Etchegorry J. P., Schaepman M. E., Maximov T. C., Schaepman-Strub G. Drivers of shortwave radiation fluxes in Arctic tundra across scales // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 193. P. 86–102.
  10. Macelloni G., Paloscia S., Pampaloni P., Marliani F., Gai M. The relationship between the backscattering coefficient and the biomass of narrow and broad leaf crops // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2001. V. 39. No. 4. P. 873–884.
  11. Nistér D., Stewénius H. Linear time maximally stable extremal regions // Computer Vision — ECCV 2008: 10th European Conf. Computer Vision: Proc. Pt. 2. Marseille, France, Oct. 12–18, 2008. 2008. P. 183–196.
  12. Pearcy R. W., Duursma R. A., Falster D. S. Studying plant architecture with Y-plant and 3D digitising. PrometheusWiki. 2011. URL: http://prometheuswiki.publish.csiro.au/tiki-index.php?page=Studying+plant+architecture+with+Y-plant+and+3D+digitising.
  13. Pisek J., Ryu Y., Alikas K. Estimating leaf inclination and G-function from leveled digital camera photography in broadleaf canopies // Trees. 2011. V. 25. Iss. 5. P. 919–924.
  14. Zhang Y., Liu X., Su S., Wang C. Retrieving canopy height and density of paddy rice from Radarsat-2 images with a canopy scattering model // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2014. V. 28. P. 170–180.