|
Результаты подробнее можно посмотреть в разделе: СПИСОК ПРОДУКТОВ |
|
ЗАДАЧА 2 |
|
2. Совершенствование дистанционных методов картографирования лесных и других экосистем в лесах Смоленской и Витебской областей с использованием временной серии спутниковых изображений LANDSAT (30 м)
Оригинальность наших подходов в работе заключается в следующем: - с помощью статистического алгоритма «простого скользящего среднего» (Грешилов и др., 1997) в окне размером 1х15 пикселей (сглаживающий интервал) проводилась обработка 200 изображений (сцен Ландсат) с целью заполнения пропусков в измерениях спектральных яркостей из-за облачного покрова. Алгоритм использует семь более ранних и семь более поздних снимков от центрального пиксела в сглаживающем интервале для процедуры осреднения. - использовалась комплексная методика картографирования, сочетавшая объектно-ориентированный подход к анализу безоблачных спутниковых изображений (алгоритм сегментации Full Lambda Schedule ERDAS Imagine (Redding et al., 1999; Crisp et al., 2003)) и алгоритм классификации с обучением на основе ансамбля решающих деревьев «Random Forest» (Breiman, 2001). Сегментация используется для разделения спутникового изображения на спектрально однородные участки наземных экосистем. Обучающая выборка формировалась из однородных участков площадью не менее 2 га на основе регулярной сети с шагом 6 км. Регулярность подхода позволяет охватить локальные условия всего региона. Тематические классы определялись из открытых материалов спутниковой съемки сверхвысокого разрешения (Google Earth и др.) и карты растительности (Ершов и др., 2015). Применение методов позволило выполнить картографирование: - современного состояния лесных и других наземных экосистем Смоленской и Витебской областей, включая территории Национального парка «Смоленское Поозерье» и Березинского биосферного заповедника; - динамики лесов приграничных районов России и Республики Беларусь за 1990, 1995, 2000, 2005, 2010 и 2015 годы; - стадий восстановительных сукцессий на нелесных землях приграничных районов России и Республики Беларусь за 1990, 1995, 2000, 2005, 2010 и 2015 годы. В результате были созданы растровые картографические продукты 2016 год - карты современного состояния растительности наземных экосистем Смоленской и Витебской области по спутниковым изображениям 2016 года - серия карт стадий восстановительных сукцессий нелесных территорий национального парка «Смоленское Поозерье» 2017 год - серия карт хвойных, лиственных лесов, с/х земель с растительностью и пашней, травяно-кустарниковой растительности и других типов непокрытых лесом территорий Руднянского и Лиозненского административных районов - маска нелесных и непокрытых лесом земель (преимущественно с/х назначения), созданная на основе контурного визуального дешифрирования исторических топографических материалов и спутниковых изображений детального разрешения 1970 и 1980-х годов - серия карт стадий восстановительных сукцессий нелесных и непокрытых лесом территорий (выделенных на основе маски) приграничных районов
На основе результатов картографирования: - выполнен анализ и количественные оценки площадей долгосрочных изменений лесов и стадий восстановительных сукцессий на с/х землях модельных территорий за период с 1990 по 2015 годы; - исследована динамика фрагментарности лесов на основе оригинального индекса фрагментарности (отношение количества лесных участков к лесистости административного района); - выбраны места проведения наземных геоботанических обследований 2016 и 2017 гг. в Национальном парке «Смоленское Поозерье» для изучения сукцессионных процессов лесных сообществ на с/х землях и вырубках; - проведена оценка сукцессионных процессов лесных сообществ в границах заповедных территорий на основе результатов наземных геоботанических и дистанционных исследований; - разработаны феноменологические модели смен растительности при изменении характера землепользования.
Ссылки на публикации Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь, 1997. 112 с. Ершов Д.В., Гаврилюк Е.А., Карпухина Д.А., Ковганко К.А. Новая карта растительности центральной части Европейской России по спутниковым данным высокой детальности // Доклады академии наук. 2015. Т. 464, №5. С. 639-641. Ссылка на Google Earth (Планета Земля) URL: https://www.google.com/earth/ Breiman L. Random forests // Machine Learning. 2001. V. 45. №1. P. 5–32 Crisp D.J., Perry P., Redding N.J. Fast Segmentation of Large Images // Twenty-Sixth Australasian Computer Science Conference (ACSC2003), Adelaide, Australia. 2003. P. 87–93. Redding N.J., Crisp D.J., Tang D., Newsam G.N. An efficient algorithm for Mumford-Shah segmentation and its application to SAR imagery // Digital Image Computing: Techniques & Applications (DICTA’99), Perth, Australia. 1999. P. 35-41 |