Loading
Пропустить Навигационные Ссылки.

Авторизоваться
Для зарегистрированных пользователей

4.2.7. Развитие методов оценки деструктивных воздействий на леса на основе комплексного использования спутниковых данных различного пространственного разрешения и объектно-ориентированного распознавания

Развитие методов оценки изменений, происходящих в лесах на территории России, осуществлялось в рамках Программы ФАО ООН по глобальной оценке лесных ресурсов 2010 года. Дистанционная оценка площадей, покрытых лесом, основана на использовании глобальной сети регулярно расположенных тестовых участков. Для каждого тестового участка размером 10х10 км из архива спутниковых данных Landsat (30 м), были выбраны три изображения, полученные за даты близкие к 1990, 2000 и 2005 годам. Фрагмент каждого изображения, покрывающий тестовый участок, автоматически классифицировался с выделением пяти базовых классов: леса, смесь лесов с другими типами земного покрова, кустарники и другие типы земного покрова, водные объекты. Вследствие различий фенологического состояния растительности, условий спутниковой съемки и несовершенства алгоритма автоматического распознавания результаты классификации спутниковых изображений содержали ошибки и нуждались в дополнительной проверке. Проводимая коррекция результатов классификации спутниковых изображений для территории была выполнена Институтом космических исследований РАН совместно с ФАО ООН.

В рамках данной работы была предложена и реализована статистически обоснованная стратегия формирования выборки, включающей 300 тестовых участков  на территории России. Целью разработки данной стратегии было получение оценок площадей лесов на территории России для заданного уровня статистической ошибки при уменьшении количества обрабатываемых тестовых участков.  Процедура отбора тестовых участков включает два этапа: статистическую стратификацию участков и специальную процедуру пространственного выбора тестовых участков из страты. В качестве характеристик тестового участка для статистической стратификации были выбраны индикаторы характеризующих состояние растительности и чувствительные к изменениям ее состояния. Данные характеристики были построены на основе зимних и летних композитных изображений среднего пространственного разрешения MODIS (250м) и карты TerraNorte RLC.
Процедура пространственной селекции тестовых участков проводилась с помощью весовых функций и имела своей целью выбор тестовых участков наиболее удаленных друг от друга.

Для построенной выборки тестовых участков выполнена коррекция результатов автоматической классификации земного покрова и проведен анализ ошибок (Рис. 4.2.7.1.). Результаты классификации также валидировались на основе изображений QuickBird. По результатам проведенного анализа выработаны рекомендаций по улучшению качества автоматической классификации спутниковых данных. Полученную базу тестовых участков с результатами их экспертной классификации планируется использовать в качестве обучающей выборки для построения алгоритма оценки изменений по данным высокого разрешения Landsat на больших территориях.

Рис.4.2.7.1. Пространственное распределение величины ошибки автоматической классификации земного покрова по данным Landsat-TM