Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 195-207
Особенности спектрально-отражательных характеристик и возможности распознавания естественных ландшафтов лесостепи на основе спутниковых данных Sentinel-2
1 Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород, Россия
Одобрена к печати: 13.11.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-195-207
Количественный анализ спектрально-отражательных характеристик ландшафтов необходим для развития подходов к их распознаванию и анализу на основе данных дистанционного зондирования Земли. В статье проанализированы особенности отражательной способности элементов природных ландшафтов, типичных для лесостепной зоны и юга Среднерусской возвышенности, по данным Sentinel-2: овражно-балочных систем с разной величиной покрытия древесной растительностью, участков пойм, разновозрастных широколиственных лесов. Установлено, что каналы Sentinel-2 можно разделить на 2 группы по особенностям спектрально-отражательных характеристик наиболее типичных элементов ландшафтов региона. Безлесные участки, участки овражно-балочных систем с различной лесистостью, участки пойм и широколиственные леса различного возраста характеризуются наиболее высокими, статистически значимыми различиями в каналах синего, красного и коротковолнового инфракрасного диапазонов. С использованием пошагового дискриминантного анализа изучены возможности автоматизированного распознавания элементов ландшафтов на основе спектрально-отражательных характеристик каналов Sentinel-2. Установлено, что коэффициенты спектральной яркости коротковолновых инфракрасных диапазонов вносят наибольший вклад в разделение элементов ландшафтов региона. Рассчитаны и верифицированы функции классификации, позволяющие в автоматизированном режиме разделять элементы ландшафтов лесостепи с суммарной точностью до 85,6%.
Ключевые слова: ландшафты лесостепи, Среднерусская возвышенность, спектрально-отражательные характеристики, дискриминантный анализ, Sentinel-2
Полный текстСписок литературы:
- Базилевич Н.И. Биологическая продуктивность экосистем Северной Евразии. М.: Наука. 1993. 293 с.
- Буряк Ж.А. Терехин Э.А. Геоинформационное моделирование пространственно-временной изменчивости агроклиматических условий // Региональные геосистемы. 2020. Т. 44. № 3. С. 333-342.
- Дегтярь А.В., Григорьева О.И., Татаринцев Р.Ю. Экология Белогорья в цифрах. Белгород: Константа, 2016. 122 c.
- Королева Н.В., Тихонова Е.В., Ершов Д.В., Салтыков А.Н., Гаврилюк Е.А., Пугачевский А.В. Оценка масштабов зарастания нелесных земель в национальном парке «Смоленское поозерье» за 25 лет по спутниковым данным Landsat // Лесоведение. 2018. № 2. С. 83–96. DOI: 10.7868/S0024114818020018.
- Липка О.Н., Корзухин М.Д., Замолодчиков Д.Г., Добролюбов Н.Ю., Крыленко С.В., Богданович А.Ю., Семенов С.М. Роль лесов в адаптации природных систем к изменениям климата // Лесоведение. 2021. № 5. С. 531–546. DOI: 10.31857/S0024114821050077.
- Ольчев А.В., Розинкина И.А., Кузьмина Е.В., Никитин М.А., Ривин Г.С. Оценка влияния изменения лесистости центрального региона Восточно-Европейской равнины на летние погодные условия // Фундаментальная и прикладная климатология. 2017. Т. 4. С.83–105. DOI: 10.21513/2410-8758-2017-4-83-105.
- Рыжова И.М., Ерохова А.А., Подвезенная М.А. Изменение запасов углерода в постагрогенных экосистемах в результате естественного восстановления лесов в Костромской области // Лесоведение. 2015. № 4. С.307–317.
- Терехин Э.А., Чендев Ю.Г. Анализ пространственно-временных изменений лесистости на юге лесостепи Среднерусской возвышенности по спутниковым данным // Лесоведение. 2019. № 4. С. 257–265. DOI: 10.1134/S0024114819030094.
- Терехин Э.А. Пространственно-временная оценка лесистости овражно-балочных систем Среднерусской лесостепи с применением спектрально-отражательных признаков // Исследование Земли из космоса. 2021. № 4. С. 84–96. DOI: 10.21513/2410-8758-2017-4-83-105.
- Шинкаренко С.С., Барталев С.А. Анализ влияния видового состава, проективного покрытия и фитомассы растительности аридных пастбищных ландшафтов на их спектрально-отражательные свойства по данным наземных измерений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 3. С. 176–192. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-3-176-192.
- Bonan G.B. Forests and climate change: forcings, feedbacks, and the climate benefits of forests // Science. 2008. V. 320. No. 5882. P. 1444–1449. DOI: 10.1126/science.1155121.
- Emmert L., Negrón-Juárez R.I., Chambers J.Q., Santos J. dos, Lima A.J.N., Trumbore S., Marra D.M. Sensitivity of optical satellites to estimate windthrow tree-mortality in a Central Amazon forest // Remote Sensing. 2023. V. 15. No. 16. Article 4027. DOI: 10.3390/rs15164027.
- Ershov D.V., Gavrilyuk E.A., Koroleva N.V., Belova E.I., Tikhonova E.V., Shopina O.V., Titovets A.V., Tikhonov G.N. Natural afforestation on abandoned agricultural lands during post-soviet period: a comparative landsat data analysis of bordering regions in Russia and Belarus // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 2. Article 322. DOI: 10.3390/rs14020322.
- Fan C., Myint S.W., Rey S.J., Li W. Time series evaluation of landscape dynamics using annual Landsat imagery and spatial statistical modeling: Evidence from the Phoenix metropolitan region // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2017. V. 58. P. 12–25. DOI: 10.1016/j.jag.2017.01.009.
- Feng M., Sexton J.O., Huang C., Anand A., Channan S., Song X.-P., Song D.-X., Kim D.-H., Noojipady P., Townshend J.R. Earth science data records of global forest cover and change: Assessment of accuracy in 1990, 2000, and 2005 epochs // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 184. P. 73–85. DOI: 10.1016/j.rse.2016.06.012.
- Kim D.-H., Sexton J.O., Noojipady P., Huang C., Anand A., Channan S., Feng M., Townshend J.R. Global, Landsat-based forest-cover change from 1990 to 2000 // Remote Sensing of Environment. 2014. V. 155. P. 178–193. DOI: 10.1016/j.rse.2014.08.017.
- Lisetskii F.N., Buryak Z.A. Runoff of water and its quality under the combined impact of agricultural activities and urban development in a small river basin // Water. 2023. V. 13 No. 15. Article 2443. DOI: 10.3390/w15132443
- Lisetskii F.N., Buryak Z.A., Marinina O.A., Ukrainskiy P.A., Goleusov P.V. Features of soil organic carbon transformations in the southern area of the East European Plain // Geosciences. 2023. V. 13. No. 9. Article 278. DOI: 10.3390/geosciences13090278
- Meng Y., Liu X., Wu L., Liu M., Zhang B., Zhao S. Spatio-temporal variation indicators for landscape structure dynamics monitoring using dense normalized difference vegetation index time series // Ecological Indicators. 2019. V. 107. Article 105607. DOI: 10.1016/j.ecolind.2019.105607.
- Mulverhill C., Coops N.C., Achim A. Continuous monitoring and sub-annual change detection in high-latitude forests using harmonized Landsat Sentinel-2 data // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2023. V. 197. P. 309–319. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2023.02.002.
- Potapov P.V., Turubanova S.A., Tyukavina A., Krylov A.M., McCarty J.L., Radeloff V.C., Hansen M.C. Eastern Europe’s forest cover dynamics from 1985 to 2012 quantified from the full Landsat archive // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 159. P. 28–43. DOI: 10.1016/j.rse.2014.11.027.
- Uniyal S., Purohit S., Chaurasia K., Rao S.S., Amminedu E. Quantification of carbon sequestration by urban forest using Landsat 8 OLI and machine learning algorithms in Jodhpur, India // Urban Forestry & Urban Greening. 2022. V. 67. Article 127445. DOI: 10.1016/j.ufug.2021.127445.
- White J.C., Wulder M.A., Hermosilla T., Coops N.C., Hobart G.W. A nationwide annual characterization of 25years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 194. P. 303–321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035.
- Yang X., Qiu S., Zhu Z., Rittenhouse C., Riordan D., Cullerton M. Mapping understory plant communities in deciduous forests from Sentinel-2 time series // Remote Sensing of Environment. 2023. V. 293. Article 113601. DOI: 10.1016/j.rse.2023.113601.
- Zhang J., Pham T.-T.-H., Kalacska M., Turner S. Using Landsat Thematic Mapper records to map land cover change and the impacts of reforestation programmes in the borderlands of southeast Yunnan, China: 1990–2010 // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2014. V. 31. P. 25–36. DOI: 10.1016/j.jag.2014.01.006.
- Zhao F., Huang C., Goward S.N., Schleeweis K., Rishmawi K., Lindsey M.A., Denning E., Keddell L., Cohen W.B., Yang Z., Dungan J.L., Michaelis A. Development of Landsat-based annual US forest disturbance history maps (1986–2010) in support of the North American Carbon Program (NACP) // Remote Sensing of Environment. 2018. V. 209. P. 312–326. DOI: 10.1016/j.rse.2018.02.035.