По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 528.88

Исследование лесного покрова с использованием мультиспектральных космических снимков

Мунзер Н. А. аспирантка кафедры Аэрофотогеодезии Государственный университет по землеустройству, г. Москва, Е-mail: n.mounzer@hotmail.com

Многие задачи лесного хозяйства могут эффективно решаться на основе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ): инвентаризация и мониторинг лесного фонда, мониторинг лесопользования, охрана, обнаружение незаконных рубок и др. Для этого необходимы специализированные методики обработки данных ДЗЗ, а также программное обеспечение, позволяющее реализовать данные методики [4]. Индексные изображения достаточно известный способ получения информации о растительном и почвенном покровах. Они широко используются для выявления состояния посевов, прогнозирования урожайности, определения заболеваний растений и др. [5]

Литература:

1. Антонина С. Г. Применение индексных изображений при выявлении изменений по разновременным космическим снимкам // Интерэкспо Гео-Сибирь. — 2015. — № 1. — С. 67–70.

2. Барталев С.А., Исаев А.С., Лупян Е.А. Современные приоритеты развития мониторинга бореальных экосистем по данным спутниковых наблюдений // Сибирский экологический журнал. — 2005. — Т. 12. — № 6. — С. 1039–1054.

3. Лимонов А.Н., Гаврилова Л.А. Дистанционное зондирование и кадастровое картографирование. — М., 2012. — 109 c.

4. Мячина К.В. Анализ космических изображений с расчетом NDVI для изучения динамики ландшафтного покрова территории нефтяного месторождения в Оренбургской области // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. — 2013. — № 4. — С. 206–209.

5. Сахарова Е.Ю. Спутниковый мониторинг состояния посевов и прогнозирование урожайности зерновых культур на юге западной Сибири // Интерэкспо Гео-Сибирь. — 2014. — № 1. — С. 1–7.

Основной целью данной работы является исследование методики использования вегетационного индекса NDVI при тематической обработки космических снимков для изучения лесных массивов на территории области Латакия в Сирии. Указанная провинция выбрана для исследований, поскольку она имеет наибольшую площадь лесных массивов в стране: около 30% всех лесных площадей Сирии, при том, что леса в стране занимают всего 3% ее территории.

При выполнении данного исследования в качестве исходных данных использовались три комплекта космических снимков:

— IKONOS (снимки высокого пространственного разрешения: 1 м в панхроническом канале и 4 м в 3 и 4 спектральных каналах);

— LANDSAT (снимки среднего пространственного разрешения — 30 м и 15 м для 4 и 5 каналов);

— MODIS (снимки, полученные в 1 и 2 спектральных зонах с пространственным разрешением от 250 м до 1 км). Тематическая обработка выполнена в ПО ScanЕx Image Processor и ArcGIS.

В настоящее время существует большое количество различных методик и технологий выявления изменений состояния объектов земной поверхности по разновременным аэрокосмическим снимкам. Они основаны на использовании спектральных, структурных, геометрических и комплексных дешифровочных признаков [1].

Как отмечено ранее, в данном исследовании использован способ на основе расчета вегетационного индекса NDVI, вычисляемого по формуле

NDVI = DNIR – DRED/DNIR + DRED,

где

DNIR — величина сигнала соответственного пиксела изображения, полученного в ближней инфракрасной области спектра;

DRED — величина сигнала соответственного пиксела изображения, полученного в красной зоне спектра.

Для проверки достоверности выбранного способа определения границ лесных массивов выполнена их классификация с помощью алгоритма ISODATA и нейронных сетей с последующей векторизацией выходных данных.

Сравнение результатов векторизации трех тематических растров позволил определить степень их совпадения и соответствия реальным объектам на местности. Как видно из рис. 1 на большей части исследуемой территории полигоны совпадают. Это позволяет использовать полученное множество полигонов для создания карты лесных массивов и сравнения исходных данных по растрам NDVI.

Для Цитирования:
Мунзер Н. А., Исследование лесного покрова с использованием мультиспектральных космических снимков. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2017;12.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: