Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 47-61
Оценка современного состояния растительных сообществ заповедника «Костомукшский» по спутниковым снимкам системы Landsat
Б.В. Раевский
1 , В.В. Тарасенко
1 , Н.В. Петров
1 1 Карельский научный центр РАН, Петрозаводск, Россия
Одобрена к печати: 03.06.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-47-61
Разработка цифровых векторных карт растительного покрова на основе дешифрирования данных дистанционного зондирования имеет исключительное значение с точки зрения организации мониторинга природной и антропогенной динамики лесных сообществ таёжной зоны Российской Федерации. На примере территории заповедника «Костомукшский» выполнен сравнительный анализ эффективности применения алгоритмов контролируемой классификации: минимального расстояния, дистанции Махаланобиса и максимального правдоподобия. Показано, что все три использованных алгоритма дали результаты, характеризующиеся значительной или хорошей степенью надёжности согласованности данных (по коэффициенту каппа Коэна). Верификация итогов дешифрирования структуры малонарушенного таёжного ландшафта на основе лесоустроительной информации выявила, что метод минимального расстояния оказался способен сформировать более достоверную модель растительного покрова исследуемой территории. Автоматизированное дешифрирование спектрозональных снимков Landsat среднего пространственного разрешения с углублённой постклассификационной обработкой информации позволили создать обновляемую цифровую карту растительности заповедника «Костомукшский», по своей информационной насыщенности близкую к такому ведомственному картографическому продукту, как план лесонасаждений. Однако в отличие от данной картограммы, разрабатываемой традиционным методом, использование технологий дешифрирования снимка Landsat дало возможность отразить скрытый процесс увеличения доли ели в структуре сосняков, происходящий при низкой частоте катастрофических нарушений, например пожаров. Полученные данные свидетельствуют, что лесной массив заповедника, по крайней мере с момента его организации, избежал крупных катастрофических нарушений и в настоящее время находится в состоянии подвижного равновесия.
Ключевые слова: многозональные космические снимки, классификация с обучением, программа Landsat, растительный покров, леса, данные дистанционного зондирования, дешифрирование
Полный текстСписок литературы:
- Антонушкина С. В., Зенин В. А., Егошкин Н. А., Зенин В. А., Князьков П. А., Козлов Е. П., Кузнецов А. Е., Макаренков А. А., Москвитин А. Э., Побаруев В. И., Пошехонов В. И., Пресняков О. А., Светелкин П. Н. Современные технологии обработки данных дистанционного зондирования Земли / ред. Еремеев В. В. М.: Физматлит, 2015. 460 с.
- Балдина Е. А., Лабутина И. А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: учебник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: КДУ, Добросвет, 2021. 269 с. DOI: 10.31453/kdu.ru.978-5-7913-1163-4-2021-269.
- 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.
- Громцев А. Н. Основы ландшафтной экологии Европейских таежных лесов России. Петрозаводск: Карельский науч. центр РАН, 2008. 250 с.
- Громцев А. Н. Леса заповедника «Костомукшский»: структура, динамика, ландшафтные особенности // Тр. Карельского науч. центра РАН. 2009. Вып. 2. С. 71–78.
- Евдокимов С. И., Михалат С. Г. Определение физического смысла комбинации каналов снимков Landsat для мониторинга состояния наземных и водных экосистем // Вестн. Псковского гос. ун та. Сер. «Естественные и математические науки». 2010. № 7. С. 21–32.
- Костикова А. Интерпретация комбинаций каналов данных Landsat TM/ETM+ // GISLAB. Географические информационные системы и дистанционное зондирование. 2016. URL: http://gis-lab.info/qa/landsat-bandcomb.html (дата обращения: 07.03.2019).
- Курбанов Э. А., Воробьев О. Н. Дистанционные методы в лесном хозяйстве: учеб. пособие. Йошкар-Ола: Поволжский гос. технолог. ун-т, 2020. 266 с.
- Лабутина И. А., Балдина Е. А. Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга экосистем ООПТ: метод. пособие. М.: Всемирный фонд дикой природы (WWF России), 2011. 88 с.
- Титов А. Ф., Буторин А. А., Громцев А. Н., Иешко Е. П., Крышень А. М., Савельев Ю. В. Зеленый пояс Фенноскандии: состояние и перспективы развития // Тр. Карельского науч. центра РАН. 2009. № 2. С. 3–11.
- Топаз А. А., Кочуб Е. В. Методы тематической обработки материалов дистанционного зондирования Земли // Вестн. Полоцкого гос. ун-та. 2012. Сер. F. № 16. С. 127–128.
- Шихов А. Н., Герасимов А. П., Пономарчук А. И., Перминова Е. С. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения. Пермь: Пермский гос. нац. исследоват. ун-т, 2020. 191 с.
- Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование: Модели и методы обработки изображений. М.: Техносфера, 2010. 560 с.