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. 2022. Т. 19. № 4. С. 195-206

Исследование возможностей использования данных ICESat-2 для оценки высоты лесов России

С.А. Барталев 1, 2 , М.А. Богодухов 1, 2 , В.О. Жарко 1, 2 , В.М. Сидоренков 3 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, Россия
3 Всероссийский научно-исследовательский институт лесоводства и механизации лесного хозяйства, Пушкино, Московская обл., Россия
Одобрена к печати: 02.08.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-195-206
Представлен анализ возможностей использования данных ICESat-2 для оценки высоты лесов России и её пространственного распределения. Проведён краткий обзор доступных актуальных и архивных спутниковых лидарных данных и продуктов их обработки. Описаны принцип работы прибора ATLAS и схема формирования продукта ATL08, содержащего информацию о вертикальной структуре растительности. Реализован подход к автоматизированной загрузке и предобработке данных третьей версии продукта ATL08, включая фильтрацию пропущенных/повреждённых данных, преобразование в векторный формат, а также восстановление информации о границах участков земной поверхности, для которых предоставляются характеристики распределения высоты растительности. Были обработаны все доступные на территорию России данные ATL08 за период с 14.10.2018 по 13.05.2020 и сформирован набор данных более 125 млн лидарных измерений вертикальной структуры растительности, в том числе более 50 млн измерений высоты лесов. Исследование выполнялось на локальном и национальном пространственном уровнях. Исследование достоверности продукта ATL08 на локальном уровне (таксационные выделы) включало актуализацию данных наземных обследований на основе моделей хода роста насаждений, а также спутниковую оценку средней высоты леса и показателей её неопределённости с учётом точности исходных лидарных измерений и неоднородности лесного покрова. Представлены результаты локальной оценки достоверности данных ATL08, показавшие согласованность наземных и спутниковых измерений средней высоты лесов на уровне R 2 = 0,67 и RMSE = 3,79 м. Исследования на национальном уровне позволили рассмотреть примеры возможного использования сформированного набора данных в задачах изучения высоты и продуктивности лесов России. Приведены оценки распределения средней высоты лесов на территории страны, в том числе в разрезе различных типов лесного покрова.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, высота леса, ICESat-2, ATL08
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 с.
  2. Богодухов М. А., Барталев С. А., Жарко В. О. Исследование возможностей оценки динамики высоты леса на территории России на основе использования разновременных данных ATL08 спутникового лидара ATLAS/ICESat-2 // Материалы 19-й Международ. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». 15–19 нояб. 2021. М.: ИКИ РАН, 2021. C. 333. DOI: 10.21046/19DZZconf-2021a.
  3. Жарко В. О., Барталев С. А., Богодухов М. А. Разработка карты высот лесного покрова России на основе совместного использования продуктов обработки оптических и лидарных спутниковых данных ДЗЗ // Материалы 19-й Международ. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». 15–19 нояб. 2021. М.: ИКИ РАН, 2021. C. 347. DOI: 10.21046/19DZZconf-2021a.
  4. 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.
  5. Швиденко А. З., Щепащенко Д. Г., Нильссон С., Булуй Ю. И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии. М.: Федеральное агентство лесного хоз-ва, 2008. 886 с.
  6. Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D Stehman S., Goetz S., Loveland T., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C. O., Townshend J. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change // Science. 2013. V. 342(6160). P. 850–853. DOI: 10.1126/science.1244693.
  7. Healey S. P., Hernandez M. W., Edwards D. P., Lefsky M. A., Freeman E., Patterson P. L., Lindquist E. J., Lister A. J. CMS: GLAS LiDAR-derived Global Estimates of Forest Canopy Height, 2004–2008. Oak Ridge, Tennessee, USA: ORNL DAAC, 2015. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1271.
  8. Lang N., Kalischek N., Armston J., Schindler K., Dubayah R., Wegner J. D. Global canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles // Remote Sensing of Environment. 2022. V. 268. Art. No. 112760. 18 p. DOI: 10.1016/j.rse.2021.112760.
  9. Lefsky M. A global forest canopy height map from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer and the Geoscience Laser Altimeter System // Geophysical Research Letters. 2010. V. 37. Iss. 15. Art. No. L15401. 5 p. DOI: 10.1029/2010GL043622.
  10. Liu A., Cheng X., Chen Z. Performance evaluation of GEDI and ICESat-2 laser altimeter data for terrain and canopy height retrievals // Remote Sensing of Environment. 2021. V. 264. Art. No. 112571. 16 p. DOI: 10.1016/j.rse.2021.112571.
  11. Los S. O., Rosette J. A. B., Kljun N., North P. R. J., Chasmer L., Suárez, J. C., Hopkinson C., HillR. A., van Gorsel E., Mahoney C., Berni J. A. J. Vegetation height and cover fraction between 60° S and 60° N from ICESat GLAS data // Geoscientific Model Development. 2012 V. 5. P. 413–432. DOI: 10.5194/gmd-5-413-2012.
  12. Markus T., Neumann T., Martino A., Abdalati W., Brunt K., Csatho B., Farrell S., Fricker H., Gardner A., Harding D., Jasinski M., Kwok R., Magruder L., Lubin D., Luthcke S., Morison J., Nelson R., Neuenschwander A., Palm S., Zwally H. The Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2 (ICESat-2): Science requirements, concept, and implementation // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 190. P. 260–273. DOI: 10.1016/j.rse.2016.12.029.
  13. Neuenschwander A., Magruder L. Canopy and Terrain Height Retrievals with ICESat-2: A First Look // Remote Sensing. 2019. V. 11(4). Art. No. 1721. 13 p. DOI: 10.3390/rs11141721.
  14. Neuenschwander A., Guenther E., White J. C., Duncanson L., Montesano P. (2020a) Validation of ICESat-2 terrain and canopy heights in boreal forests // Remote Sensing of Environment. 2020 V. 251. Art. No. 112110. 15 p. DOI: 10.1016/j.rse.2020.112110.
  15. Neuenschwander A. L., Pitts K. L., Jelley B. P., Robbins J., Klotz B., Popescu S. C., Nelson R. F., Harding D., Pederson D., Sheridan R. (2020b) ATLAS/ICESat-2 L3A Land and Vegetation Height, Version 3. Boulder, Colorado, USA: NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center, 2020. DOI: 10.5067/ATLAS/ATL08.003 (accessed 01.12.2020).
  16. Potapov P., Li X., Hernandez-Serna A., Tyukavina A., Hansen M., Kommareddy A., Pickens A., Turubanova A., Tang H., Silva C. E., Armston J., Dubayah R., Blair J. B., Hofton M. Mapping global forest canopy height through integration of GEDI and Landsat data // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 253. No. 112165. DOI: 10.1016/j.rse.2020.112165.
  17. Simard M., Pinto N., Fisher J. B., Baccini A. Mapping forest canopy height globally with spaceborne lidar // J. Geophysical Research: Biogeosciences. 2011. V. 116. Iss. G4. Art. No. 4021. 12 p. DOI: 10.1029/2011JG001708.
  18. Zharko V., Bartalev S., Bogodukhov M. A method for the assessment of forest regrowth site index based on Earth observations and modelling // EGU General Assembly 2020, Online. 4–8 May 2020. EGU2020-20359. DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-20359.