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. 2021. Т. 18. № 2. С. 156-170

Валидация оценки индекса листовой поверхности по данным MODIS для редкостойных лесов Кольского полуострова с использованием материалов съёмок беспилотных летательных аппаратов

Н.В. Шабанов 1 , Н.В. Михайлов 2 , Д.Н. Тихонов 2 , О.В. Тутубалина 2 , А.А. Медведев 3 , Н.О. Тельнова 3 , С.А. Барталев 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
3 Институт географии РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 09.04.2021
DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-2-156-170
В настоящей работе представлены результаты валидации информационного продукта индекс листовой поверхности LAI (англ. Leaf Area Index) по данным MODIS (англ. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), разработанного Институтом космических исследований РАН (ИКИ MODIS LAI продукт). Валидация проведена по участку разрежённого смешанного берёзово-елового леса площадью ~6,7 км2, расположенного на южных склонах Хибинского горного массива в центральной части Кольского п-ова (Россия). Полевые работы были проведены в июне 2019 г. Валидация выполнена в соответствии с методологией масштабирования локальных точечных измерений к низкому пространственному разрешению данных MODIS (230 м) посредством промежуточного звена — изображения Sentinel-2 MSI (англ. Multispectral Instrument) высокого разрешения (10 м). Особенность данной работы заключается в том, что локальные измерения параметров древесного полога были проведены с использованием сьёмки с беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Этот подход эффективен в плане количественной оценки пространственной вариабельности структуры растительного покрова (РП) на больших участках. С использованием оценки сомкнутости крон по данным БПЛА и изображения Sentinel NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index — нормализованный разностный вегетационный индекс) на основе статистических и полуэмпирических методов была создана карта Sentinel LAI, которая рассматривалась как базовая при сравнении с продуктом ИКИ MODIS LAI. Рассчитанное среднее значение продукта на данном участке — LAI = 1,4, точность составляет 7,1 % (среднеквадратичная ошибка RMSE = 43,1 %). В настоящей работе установлено, что ИКИ MODIS LAI продукт может иметь низкое покрытие данными на Крайнем Севере России: в 2019 г. на территории участка оно составляло ~40 %. Основная причина — (потенциально) избыточная фильтрация теней от облаков при низком зенитном угле Солнца в северных широтах. Также в ходе работы отмечено, что разрежённый лес имеет чётко выраженную двухъярусную структуру (1 — деревья и 2 — объединённые нижние ярусы, включающие подлесок, травяно-кустарничковый и мохово-лишайниковый ярусы), что необходимо учитывать при дальнейшей оптимизации LAI-алгоритма и валидации LAI-продукта.
Ключевые слова: индекс листовой поверхности, LAI, MODIS, валидация, 3D-модель древесного полога, двухъярусный полог леса, сомкнутость крон
Полный текст

Список литературы:

  1. 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 c.
  2. Лупян Е. А., Савин И. Ю., Барталев С. А., Толпин В. А., Балашов И. В., Плотников Д. Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («Вега») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 190–198.
  3. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Кашницкий А. В., Балашов И. В., Барталев С. А., Константинова А. М., Кобец Д. А., Мазуров А. А., Марченков В. В., Матвеев А. М., Радченко М. В., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
  4. Медведев А. А., Тельнова Н. О., Кудиков А. В., Алексеенко Н. А. Анализ и картографирование структурных параметров редкостойных северотаёжных лесов на основе фотограмметрических облаков точек // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. C. 150–163. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-150-163.
  5. 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.
  6. Шабанов Н. В., Барталев С. А., Ерошенко Ф. В., Плотников Д. Е. Развитие возможностей дистанционной оценки индекса листовой поверхности по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 166–178. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-166-178.
  7. Baret F., Morisette J. T., Fernandes R. A., Champeaux J. L., Myneni R. B., Chen J., Plummer S., Weiss M., Bacour C., Garriguess S., Nickeson J. Evaluation of the representativeness of networks of sites for the global validation and inter-comparison of land biophysical products: Proposition of the CEOS-BELMANIP // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2006. V. 44(7). 1794–1803. DOI: 10.1109/TGRS.2006.876030.
  8. Bréda N. J. J. Ground-based measurements of leaf area index: a review of methods, instruments and current controversies // J. Experimental Botany. 2003. V. 54(392). P. 2403–2417. DOI: 10.1093/jxb/erg263.
  9. Cohen B. W., Maiersperger T. K., Yang Z., Gower S. T., Turner D. P., Ritts W. D., Berterretche M., Running S. W. Comparisons of land cover and LAI estimates derived from ETM+ and MODIS for four sites in North America: A quality assessment of 2000/2001 provisional MODIS products // Remote Sensing of Environment. 2003. V. 88. P. 233–255.
  10. Dickinson R. E., Henderson-Sellers A., Kennedy P. J., Wilson M. F. Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS) for the NCAR CCM: technical report. NCAR. Boulder, CO, 1986. No. NCAR/TN-275-STR. 69 p. DOI: 10.5065/D6668B58.
  11. Eriksson H. M., Ekludh L., Kuusk A., Nilson T. Impact of understory vegetation on forest canopy reflectance and remotely sensed LAI estimates // Remote Sensing of Environment. 2006. V. 103. P. 408–418. DOI: 10.1016/j.rse.2006.04.005.
  12. Garrigues S., Lacaze R., Baret F., Morisette J. T., Weiss M., Nickeson J., Fernandes R., Plummer S., Shabanov N. V., Myneni R., Yang W. Validation and intercomparison of global Leaf Area Index products derived from remote sensing data //J. Geophysical Research. 2007. V. 113. G02028. DOI: 10.1029/2007JG000635.
  13. Gonsamo A., Pellikka P. A new look at the top-of-canopy gap fraction measurements from high-resolution airborne imagery // EARSel eProceedings 2009. V. 8. P. 64–74.
  14. Knyazikhin Y., Martonchik J. V., Myneni R. B., Diner D. J., Runing S. Synergistic algorithm for estimating vegetation canopy leaf area index and fraction of absorbed photosynthetically active radiation from MODIS and MISR data // J. Geophysical Research. 1998. V. 103. P. 32257–32275. DOI: 10.1029/98JD02462.
  15. Lendzioch T., Langhammer J., Jenicek M. Estimating Snow Depth and Leaf Area Index Based on UAV Digital Photogrammetry // Sensors. 2019. V. 19(5). Art. No. 1027. DOI: 10.3390/s19051027.
  16. Li X., Huang H., Shabanov N. V., Chen L., Yan K., Shi J. Extending the stochastic radiative transfer theory to simulate BRF over forests with heterogeneous distribution of damaged foliage inside of tree crowns // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 250. Art. No. 112040. DOI: 10.1016/j.rse.2020.112040.
  17. Morisette J. T. Baret F., Privette J. L., Myneni R. B., Nickeson J. E., Garrigues S., Shabanov N. V., Weiss M., Fernandes R. A., Leblanc S. G., Kalacska M., Sánchez-Azofeifa G. A., Chubey M., Rivard B., Stenberg P., Rautiainen M., Voipio P., Manninen T., Pilant A. N., Lewis T. E., Iiames J. S., Colombo R., Meroni M., Busetto L., Cohen W. B., Turner D. P., Warner E. D., Petersen G. W., Seufert G., Cook R. Validation of Global Moderate-Resolution LAI Products: A Framework Proposed within the CEOS Land Product Validation Subgroup // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2006. V. 44(7). P. 1804–1817. DOI: 10.1109/TGRS.2006.872529.
  18. Nilson T. Theoretical analysis of frequency of gaps in plant stands // Agricultural and Forest Meteorology. 1971. V. 8(1). P. 25–38.
  19. Potter C. S., Randerson J. T., Field C. B., Matson P. A., Vitousek P. M., Mooney H. A., Klooster S. A. Terrestrial ecosystem production: A process model based on global satellite and surface data // Global Biogeochemical Cycles. 1993. V. 7(4). P. 811–841. DOI: 10.1029/93GB02725.
  20. Running S. W., Coughlan J. C. A general model of forest ecosystem processes for regional applications // Ecological Modeling. 1988. V. 42. P. 124–154. DOI: 10.1016/0304-3800(88)90112-3.
  21. Shabanov N. V., Gastellu-Etchegorry J.-P. The stochastic Beer – Lambert – Bouguer law for discontinuous vegetation canopies // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2018. V. 214. P. 18–32. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2018.04.021.
  22. Shabanov N. V., Knyazikhin Y., Baret F., Myneni R. B. Stochastic modeling of radiation regime in discontinuous vegetation canopies // Remote Sensing of Environment. 2000. V. 74(1). P. 125–144. DOI: 10.1016/S0034-4257(00)00128-0.
  23. Tan B., Woodcock C. E., Hu J., Zhang P., Ozdogan M., Huang D., Yang W., Knyazikhin Y., Myneni R. B. The impact of gridding artifacts on the local spatial properties of MODIS data: Implications for validation, compositing, and band-to-band registration across resolutions // Remote Sensing of Environment. 2006. V. 105. P. 98–114. DOI: 10.1016/j.rse.2006.06.008.
  24. Tian J., Wang L., Li X., Gong H., Shi C., Zhong R., Liu X. Comparison of UAV and WorldView-2 Imagery for Mapping Leaf Area Index of Mangrove Forest // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2017. V. 61. P. 22–31. DOI: 10.1016/j.jag.2017.05.002.
  25. Vermote E., El Saleous N., Justice C. O. Atmospheric correction of MODIS data in the visible to middle infrared: First results // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 83. P. 97–111. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00089-5.
  26. Wang Y., Woodcock C. E., Buermann W., Stenberg P., Voipio P., Smolander H., Hame T., Tian Y., Hu J., Knyazikhin Y., Myneni R. B. Evaluation of the MODIS LAI algorithm at a coniferous forest site in Finland //Remote Sensing of Environment. 2004. V. 91. P. 114–127. DOI: 10.1016/j.rse.2004.02.007.
  27. Yan K., Zou D., Yan G., Fang H., Weiss M., Rautiainen M., Knyazikhin Y., Myneni R. A Bibliometric Visualization Review of the MODIS LAI/FPAR Products from 1995 to 2020 // J. Remote Sensing. 2020. V. 2021. Art. ID 7410921. DOI: 10.34133/2021/7410921.
  28. Yang W., Tan B., Huang D., Rautiainen M., Shabanov N. V., Wang Y., Privette J. L., Huemmrich K. F., Fensholt R., Sandholt I., Weiss M., Ahl D. E., Gower S. T., Nemani R. R., Knyazikhin Y., Myneni R. B. MODIS Leaf Area Index Products: From Validation to Algorithm Improvement //IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2006. V.44(7). P. 1885–1898. DOI: 10.1109/TGRS.2006.871215.
  29. Zhang D., Liu J., Ni W., Sun G., Zhang Z., Liu Q., Wang Q. Estimation of Forest Leaf Area Index Using Height and Canopy Cover Information Extracted from Unmanned Aerial Vehicle Stereo Imagery // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2019. V. 12. P. 471–481. DOI: 10.1109/JSTARS.2019.2891519.