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
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. 2019. Т. 16. № 5. С. 174-182

Обнаружение рубок отдельных деревьев по теням на основе снимков прибора «Геотон» спутника «Ресурс-П»

А.И. Алексанин 1 , В. Ким 1 , М.А. Морозов 1 , Е.В. Фомин 1 
1 Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток, Россия
Одобрена к печати: 05.08.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-174-182
Рассматривается проблема автоматического нахождения рубок отдельных деревьев по изображениям прибора «Геотон» (пространственное разрешение 0,7 м) спутников «Ресурс-П». Вырубка отдельных деревьев в лесу со сплошной кроной сопровождается появлением области тени в месте вырубки. Вырубленные деревья открывают доступ к солнцу для других деревьев, что резко повышает их яркость на изображениях. Такая закономерность изменения яркости в сплошной кроне деревьев используется для определения мест рубок. С помощью процедуры совмещения изображений с пиксельной точностью можно проанализировать аномалии яркости на последовательности снимков, сравнивая их друг с другом. На паре изображений выделяется много аномалий. Сравнение с предшествующими аномалиями оставляет лишь вновь появившиеся, которых относительно немного, и сочетание аномалий повышенной и пониженной яркостей позволяет уверенно выделить места рубок. Рассматривается алгоритм обнаружения рубок отдельных деревьев и разобрана его работа на примере распознавания незаконных рубок при мониторинге лесной зоны, проводившегося по заданию Администрации Приморского края. Разбираются вопросы влияния на результат изменчивости угла съёмки местности и неточностей совмещения изображений. Оцениваются размеры вырубок, которые можно уверенно идентифицировать.
Ключевые слова: «Ресурс-П», «Геотон», выборочные рубки деревьев, анализ теней деревьев
Полный текст

Список литературы:

  1. Алексанин А. И., Краснопеев С. М., Морозов М. А., Фомин Е. В. Совмещение изображений с российских спутников «Ресурс-П» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 1. С. 18–28.
  2. Алексанин А. И., Морозов М. А., Фомин Е. В. Проблемы совмещения изображений с пиксельной точностью // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 1. С. 9–16.
  3. Барталев С. А., Курятникова Т. С., Стибиг Х.-Ю. Методы использования временных серий спутниковых изображений высокого пространственного разрешения для оценки масштабов и динамики вырубок таежных лесов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Т. 2. № 2. С. 217–227.
  4. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
  5. Борзов С. М., Потатуркин О. И. Обнаружение выборочных рубок леса по данным дистанционных измерений высокого пространственного разрешения // Исследование Земли из космоса. 2014. № 4. С. 87–93.
  6. Das S., Aery A. A review: shadow detection and shadow removal from images // Intern. J. Engineering and Technology. 2013. V. 4. No. 5. P. 1764–1767.
  7. Miettinen J., Stibig H.-J., Achard F. Remote sensing of forest degradation in Southeast Asia-Aiminig for a regional view through 5–30 m satellite data // Global Ecology and Conservation. 2014. No. 2. P. 24–36.
  8. Shahtahmassebi A., Ning Ya., Ke W., Moore N., Zhangquan S. Review of shadow detection and de-shadowing methods in remote sensing // Chinese Geographical Science. 2013. V. 23. No. 4. P. 403–420.
  9. Wijaya A. Application of Multi-stage Classification to Detect Illegal Logging with the Use of Multi-source Data: A Case Study in Labanan Forest Management Unit, East Kalimantan, Indonesia. ITC, 2005. 64 p.