Архив
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. 2012. Т. 9. №1. С. 122-130

Эмпирическая оценка и картографирование таксационно-биометрических характеристик лесных насаждений по материалам космической съемки LANDSAT TM*

Э.А. Терехин 
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Федерально-региональный центр аэрокосмического и наземного мониторинга объектов и природных ресурсов, 308015 Белгород, Победы 85
Изложены результаты анализа эмпирических связей между таксационно-биометрическими показателями лесных насаждений (возрастом, высотой и диаметром стволов) и их спектральными отражательными свойствами. Объект исследования - лесные массивы Белгородской области, характеризующиеся преобладанием дуба черешчатого в качестве основной лесообразующей породы. В основе результатов исследования - информация с 1500 лесотаксационных выделов, на которых изучены таксационно-биометрические параметры насаждений и их спектральные свойства. Отражательные свойства насаждений оценены по материалам многозональной космической съемки со спутника LANDSAT TM и выражены коэффициентами спектральной яркости (коэффициентами отражения), либо спектральными вегетационными индексами. Установленные эмпирические связи имеют форму, близкую к линейной. Приведены результаты картографирования таксационных показателей насаждений на основе их спектральных отражательных свойств.
Ключевые слова: таксационно-биометрические показатели лесных насаждений, дистанционное зондирование, спектральные вегетационные индексы, регрессионный анализ
Полный текст

Список литературы:

  1. Авраменко П.М., Акулов П.Г., Анисимов А. И. и др. Состояние окружающей среды и использование природных ресурсов Белгородской области в 2007 году: справочное пособие; под. ред. С.В. Лукина. - Белгород: Константа, 2008. - 276 с.
  2. Барталев С.А., Беляев А.И., Егоров В.А, Ершов Д.В., Коровин Г.Н., Коршунов Н.А., Котельников Р.В., Лупян Е.А. Валидация результатов выявления и оценки площадей, поврежденных пожарами лесов по данным спутникового мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2005. - Т. 2, №2 - С. 343 - 353.
  3. Барталев С.А. Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений: автореф. дис. докт. технич. наук - М., Институт косм. исслед. РАН, 2007. - 48 с.
  4. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984. - 321 с.
  5. Данилин И.М. Морфологическая структура, продуктивность и дистанционные методы таксации древостоев Сибири: автореф. дис. докт. сельхоз. наук. - Красноярск: Институт леса им. Сукачева СО РАН, 2003. - 48 с.
  6. Колесниченко М.В. Лесомелиорация с основами лесоводства. М.: Колос, 1981. 335.
  7. Кринов Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований. М.: Изд-то АН СССР, 1947. - 273 с.
  8. Черепанов А.С. Технология выявления медленных изменений в лесах по мультиспектральным космическим снимкам (на примере вымокания лесов) Черепанов // Геоматика. - 2009. - №3. - С. 66-75.
  9. Chander G., Markham B., Helder D. L. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors // Remote Sensing of Environment. 2009. V. 113. P. 893-903.
  10. Chander G., Markham B. Revised landsat-5 tm radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges // Transactions on geosciences and remote sensing. 2003. V. 41. № 11. P. 2674-2677.
  11. Crist E.P., Cicone R.C. A physically-based transformation of Thematic Mapper data - the TM Tasselled Cap // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1984. V. 22. P. 256-263.
  12. Eklundh L., Harrie L., Kuusk. A Investigating relationships between Landsat ETM+ sensor data and leaf area index in a boreal conifer forest // Remote Sensing of Environment. - 2001. - V. 78, №3. - P. 239-251.
  13. Kajisa T., Murakami T., Mizoue N., Top N., Yoshida S. Object-based forest biomass estimation using Landsat ETM+ in Kampong Thom Province, Cambodia // Journal of Forest Research. V. 14. 2009. P. 203-211.
  14. Lu D., Mausel P., Brondzio E., Moran E. Relationships between forest stand parameters and Landsat TM Spectral responses in the Brazilian Amazon Basin // Forest Ecology and Management. - 2004. - V. 198, №1-3. - P. 149-167.
  15. Lutz D.A., Washington-Allen R.A., Shugart H.H. Remote sensing of boreal forest biophysical and inventory parameters: a review // Can. J. Remote Sensing, V.34 №2, 2008. P. 286-313.
  16. Phua M., Saito H. Estimation of biomass of a mountainous tropical forest using Landsat TM data // Can. J. Remote Sensing. - 2003. - V. 29, № 4. - P. 429-440.
  17. Propastin P. Relations between Landsat ETM+ imagery and forest structure parameters in tropical rainforests: a case study from lore-lindu national park in sulawesi, Indonesia // EARSeL eProceedings. - 2009. - V. 8, №2. - P. 96-106.