ОТРАБОТКА МЕТОДИКИ ДЕШИФРИРОВАНИЯ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КАРТ ЛЕСНОГО ПОКРОВА КАРЕЛЬСКОЙ ЧАСТИ ПРИБЕЛОМОРЬЯ

Виктор Владимирович Тарасенко, Борис Владимирович Раевский, Viktor Tarasenko, Boris Raevsky

Аннотация


Рассмотрены вопросы использования комбинации неконтролируемой и контролируемой классификации данных дистанционного зондирования (ДЗ) среднего разрешения в зимний период (данные съемочного прибора OLI спутника LandSat 8) для создания цифровой тематической карты хвойной растительности (на примере карельской части побережья Белого моря). В качестве эталонов для классификации использовалась цифровая повыдельная база данных (ЦПБД) лесоустройства на часть (7,6 %) указанной территории. Учитывая отсутствие полного покрытия исследуемой территории ЦПБД лесоустройства, особый интерес представляет определение возможности применения эталонной таксационной информации небольшого объема для формирования цифровых векторных слоев хвойных насаждений на основе контролируемой классификации данных ДЗ среднего разрешения. Для создания обучающих выборок/сигнатур контролируемой классификации были сформированы растровые слои, выделенные из цветного RGB-композита исходного мультиспектрального космического снимка по наборам выделов каждой породы хвойных насаждений. Выполнена неконтролируемая классификация методом K-means («метод средних») по каждой преобладающей породе с выделением 5/8/10 кластеров. Анализ полученных данных выявил, что оптимальное количество кластеров соответствует 5 группам. Осуществлен расчет средневзвешенных таксационных показателей эталонных выделов для выявления корреляции с обучающими выборками. В результате отработки методики дешифрирования данных ДЗ сформирован комплект тематических цифровых векторных слоев в ГИС-формате, каждый из которых содержит полигональные объекты хвойных насаждений, достоверно идентифицированные по преобладающей породе и запасу. Набор цифровых слоев хвойных насаждений, созданный с использованием данных ДЗ среднего разрешения, может быть использован для решения задач экологического мониторинга и прогнозирования антропогенного воздействия на природную среду северо-восточной части Республики Карелия.


Ключевые слова


данные дистанционного зондирования; неконтролируемая классификация; классификация с обучением; цифровая тематическая карта; повыдельная база данных лесоустройства

Полный текст:

PDF

Литература


Данилова И. В., Рыжкова В. А., Корец М. А. Алгоритм автоматизированного картографирования современного состояния и динамики лесов на основе ГИС // Вестник НГУ. Сер. Информ. технологии. 2010. Т. 8, вып. 4. С. 15-24.

Комарова А. Ф., Журавлева И. В., Яблоков В. М. Открытые мультиспектральные данные и основные методы дистанционного зондирования в изучении растительного покрова // Принципы экологии. 2016. № 1. С. 40-74. doi: 10.15393/j1.art.2016.4922

Костикова А. Интерпретация комбинаций каналов данных Landsat TM / ETM+ // GISLAB. Географические информационные системы и дистанционное зондирование. М., 2016 [Электронный ресурс]. URL: http://gis-lab.info/qa/landsat-bandcomb.html (дата обращения: 07.03.2019).

Михеева А. И. Пространственная изменчивость положения верхней границы леса в Хибинах (по материалам дистанционного зондирования) // Вестник Московского университета. Сер. 5. География. 2010. № 4. С. 18-22.

Никитина Ю. В., Никитин В. Н. Разработка методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков среднего разрешения для определения породного состава лесных насаждений / «Запсиблеспроект» - филиал ФГУП «Рослесинфорг», СГГА. Новосибирск: СГУГиТ, 2011. Т. 3, № 2. С. 187-190.

Сочилова Е. Н., Ершов Д. В. Анализ возможности определения запасов древесных пород по спутниковым данным Landsat ETM+ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. T. 9, № 3. С. 277-282. URL: http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2012t3/277-282. pdf (дата обращения: 07.03.2019).

Токарева О. С. Обработка и интерпретация данных дистанционного зондирования Земли. Учебное пособие. Томск: Изд-во ТПУ, 2010. 148 с. URL: http://window.edu.ru/resource/028/76028/files/PosobieERS.pdf (дата обращения: 07.03.2019).

Хабарова И. А., Хабаров Д. А., Чугунов В. А. Разработка методики лесотаксационного дешифрирования с использованием ГИС технологий по космическим снимкам // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». 2018. № 1. URL: https://e-integral.ru/rubriki/tehnicheskie-nauki/integral-1 -2018-28.html (дата обращения: 07.03.2019).

Цыдыпова М. В. Использование данных дистанционного зондирования Земли и цифровой модели рельефа для картографирования лесов особо охраняемых природных территорий (на примере Забайкальского национального парка) // Известия Иркутского государственного университета. Сер. Науки о Земле. 2011. Т. 4, № 1. С. 205-212.

Чащин А. Н. Основы обработки спутниковых снимков в QGIS: учеб.-метод. пособие. Пермь: Прокростъ, 2018. 47 с.

References

Chashchin A. N. Osnovy obrabotki sputnikovykh snimkov v QGIS [Fundamentals of processing satellite imagery in QGIS]. Perm': Prokrost", 2018. 47 p.

Danilova I. V., Ryzhkova V. A., Korets M. A. Algoritm avtomatizirovannogo kartografirovaniya sovremennogo sostoyaniya i dinamiki lesov na osnove GIS [A GIS-aided algorithm for mapping the current forest state and dynamics]. Vestnik NGU. Ser. Inform. tekh. [NSU Bull. Series: Information Tech.]. 2010. Vol. 8, iss. 4. P. 15-24.

Khabarova I. A., Khabarov D. A., Chugunov V. A. Razrabotka metodiki lesotaksatsionnogo deshifrirovaniya s ispol'zovaniem GIS tekhnologii po kosmicheskim snimkam [Development of methodology for forest taxation decoding with the use of GIS technologies for satellite imagery]. Mezhdunar. zhurn. priklad. nauk i tekh. "Integral" [Int. J. Appl. Sci. Tech. Integral]. 2018. No. 1. URL: https://e-integral.ru/rubriki/tehnicheskie-nauki/ integral-1-2018-28.html (accessed: 07.03.2019).

Komarova A. F., Zhuravleva I. V., Yablokov V. M. Otkrytye mul'tispektral'nye dannye i osnovnye metody distantsionnogo zondirovaniya v izuchenii rastitel'nogo pokrova [Open multispectral data and basic methods of remote sensing in the study of vegetation]. Printsipy ekol. [Principles of Ecol.]. 2016. No. 1. P. 40-74. doi: 10.15393/j1.art.2016.4922

Kostikova A. Interpretatsiya kombinatsii kanalov dannykh Landsat TM / ETM+ [Interpretation of channels combinations for LANDSAT TM / ETM+]. GISLAB Geograficheskie informatsionnye sistemy i distantsionnoe zondirovanie [Geographical information systems and remote sensing]. Moscow, 2016. URL: http://gis-lab.info/qa/landsat-bandcomb.html (accessed: 07.03.2019).

Mikheeva A. I. Prostranstvennaya izmenchivost' polozheniya verkhnei granitsy lesa v Khibinakh (po materialam distantsionnogo zondirovaniya) [Spatial variability of the forest line in the Khibiny Mountains (based on remote sensing materials)]. Vestnik Moskovskogo univ. Ser. 5. Geografiya [Moscow Univ. Herald. Ser. 5. Geography]. 2010. No. 4. P. 18-22.

Nikitina Yu. V., Nikitin V. N. Razrabotka metodiki avtomatizirovannogo deshifrirovaniya mnogozonal'nykh kosmicheskikh snimkov srednego razresheniya dlya opredeleniya porodnogo sostava lesnykh nasazhdenii [Development of a technique for automated interpretation of medium-resolution multizone satellite imagery for determining the species composition of forest stands]. Novosibirsk: SGUGiT, 2011. Vol. 3, no. 2. P. 187-190.

Sochilova E. N., Ershov D. V. Analiz vozmozhnosti opredeleniya zapasov drevesnykh porod po sputnikovym dannym Landsat ETM+ [Possibility analysis of stem volume of forests assessment using Landsat ETM data]. Sovr. probl. distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa [Current Probl. in Remote Sensing of the Earth from Space]. 2012. Vol. 9, no. 3. P. 277-282. URL: http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2012t3/277-282. pdf (accessed: 07.03.2019).

Tokareva O. S. Obrabotka i interpretatsiya dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli [Processing and interpretation of data of remote sensing of the Earth]. Tomsk: Izd-vo TPU, 2010. 148 p. URL: http://window.edu.ru/resource/028/76028/files/PosobieERS.pdf (accessed: 07.03.2019).

Tsydypova M. V. Ispol'zovanie dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli i tsifrovoi modeli rel'efa dlya kartografirovaniya lesov osobo okhranyaemykh prirodnykh territorii (na primere Zabaikal'skogo natsional'nogo parka) [Using remote sensing data and digital terrain model for mapping of forest protected areas (on example of the Zabaikalsky National Park)]. Izv. Irkutskogo gos. univ. Ser. Nauki o Zemle [The Bull. of Irkutsk St. Univ. Series Earth Sci.]. 2011. Vol. 4, no. 1. P. 205-212.




DOI: http://dx.doi.org/10.17076/bg1067

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Bookmark and Share


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

© Труды КарНЦ РАН, 2014-2019