Разработка новых подходов и методов спутникового мониторинга последствий воздействия негативных природных и антропогенных факторов  на наземные экосистемы

Исследования и разработки в рамках данного раздела темы в 2017 году были направлены на развитие метода детектирования изменений в лесах, прежде всего вырубок, по спутниковым данным высокого пространственного разрешения.

Алгоритм выявления вырубок основан на использовании зеленого (525-600 нм), красного (630-680 нм) и ближнего инфракрасного (845-885 нм) спектральных каналов спутниковых систем Landsat-8 или Sentinel-2A. Входными данными для алгоритма является пара разновременных спутниковых изображений, близких по спектральным характеристикам и дате съемки. Кроме того, необходимым параметром алгоритма являются средние значения спектральной яркости леса и подстилающей поверхности, задаваемые пользователем или сгенерированные автоматически на основе имеющихся карт типов растительности.

На первом шаге с помощью заданных значений яркости леса, подстилающей поверхности и линейной модели спектральных смесей для каждого пикселя входного изображения оценивается доля площади пикселя, занимаемая лесом. На втором шаге строится изображение разницы полученных оценок доли леса и применяется пороговое правило. За отчетный период кроме возможности задания порога пользователем (в стандартных отклонениях от среднего значения) введена возможность его автоматического вычисления. Процедура автоматического подбора порога основана на предположении о нормальном распределении случайных шумов на полученном изображении разницы и отсутствии существенных различий в спектральных яркостях входных изображений, вызванных положением облаков и теней, а также фенологическими различиями. Кроме того в алгоритм добавлена процедура пространственной фильтрации остаточных шумов. В результате работы алгоритма строится маска изменений для обрабатываемого участка.

Данный алгоритм был реализован в виде программного модуля в рамках информационной системы "ВЕГА-Приморье" и были проведены работы по тестированию данного модуля. Чтобы выявить изменения, произошедшие в определенный временной период, пользователь информационной системы выбирает спутниковые данные для обработки и запускает автоматическую процедуру детектирования. Построенные изменения векторизуются, заносятся в базу данных информационной системы. В базе данных информационной системы хранится информация о координатах и дате изменения, количестве, типе и датах обработанных данных, а также величине изменения для каждого построенного полигона.

На данный момент алгоритм выявления изменений был протестирован в двух лесничествах Приморского края. На территории лесничеств были выявлены изменения, произошедшие в 2015 и 2016 годах. Так же алгоритм был апробирован на территории Удмуртии, где построены изменения лесов в 2016 году. В настоящее время на территории Хабаровского края ведутся работы по детектированию изменений с помощью данного алгоритма.
Для оценки точности и надежности алгоритма выявления изменений было проведено сравнение между полученными данными и данными официальной статистики о вырубленных площадях. Алгоритм показывает достаточно хорошую точность распознавания изменений. Например, для Рощинского лесничества Приморского края доля детектированных изменений в лесу, связанных с рубками, составляет более 80%. Данный показатель достаточно высокий, так как выборочные рубки составляют 84% от всех вырубленных площадей в данном регионе. При условии, что алгоритм детектирует все сплошные рубки, доля детектируемых выборочных рубок - 78%.

 
Рисунок 2.2.1 - Сравнение выявленных изменений в лесах с данными Forest alerts и Global Forest Change: А – фрагмент разности красных спектральных каналов Landsat8 (630-680 нм) за 17.12.2016 и 31.12.2015, Б – выявленные изменения за 2016 год, С - данные Global Forest Loss за 2016 год, Г- данные Fоrest alerts за 2016 год.

Помимо этого результаты работы алгоритма сравнивались другими данными из открытых источников, а именно Forest alerts и Global Forest Change лаборатории GLAD университета Мэрилэнд (США). К сожалению, точность данных продуктов в регионе сравнения (Приморском крае) не подтверждена наземными исследованиями, а, следовательно, неизвестна. Доля площади изменений согласно данным продуктам от общей площади вырубок по официальным данным составляет менее 23%, что не подтверждает высокую точность продуктов Forest alerts и Global Forest Change в данном регионе. Сравнение построенных изменений с изменениями из данных источников показало низкое пространственное совпадение – до 30%. Низкий уровень совпадения, возможно, вызван наличием горного рельефа, где лежит большее число различий, и проблемами с датировкой изменений в указанных данных, и требует более тщательных исследований.

Кроме того за отчетный период был проведен выборочный анализ имеющихся в информационной системе деклараций об использовании лесов и сопоставление их с построенными полигонами изменений. Сравнение фактического и декларируемого контура вырубки дает возможность детектировать выход за границы отведенных лесосек. Так, при выборочном анализе деклараций Рощинского лесничества Приморского края были обнаружены места, где вырубки выходят за границы декларируемых участков, что является нарушением. Помимо этого на территории Рощинского лесничества были обнаружены место случаи «узаконивания» рубок, когда рубки леса фактически проводятся до момента подачи декларации.
В дальнейшем работы по валидации построенных изменений и оценки точности алгоритма будут продолжены.