 |
| ГЛАВНАЯ |
|
| О ПРОЕКТЕ |
|
| ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ |
|
| ТЕСТОВЫЕ РЕГИОНЫ |
|
| БАЗЫ ДАННЫХ |
|
| РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ |
|
| ОТЧЕТЫ |
|
| КОНТАКТЫ |
|
Рис 1
Логическая схема формирования эталонных участков для анализа спектральной разделимости различных классов лесных и нелесных земель
Логическая схема формирования эталонных участков для анализа спектральной разделимости различных классов лесных и нелесных земель
Рис 2
Пример процедуры уточнения эталонной выборки спектральных яркостей тематического класса
Пример процедуры уточнения эталонной выборки спектральных яркостей тематического класса
Рис 3
Фрагмент синтезированного изображения МСУ-СК. На изображении указаны характерные участки различных категорий лесных земель и преобладающих пород
Фрагмент синтезированного изображения МСУ-СК. На изображении указаны характерные участки различных категорий лесных земель и преобладающих пород
Рис 4
Диаграмма рассеяния яркостей основных категорий лесных земель в пространстве спектральных признаков каналов2 и 4 изображения МСУ-СК
Диаграмма рассеяния яркостей основных категорий лесных земель в пространстве спектральных признаков каналов2 и 4 изображения МСУ-СК
Рис 5
. Диаграммы рассеяния яркостей изображений в пространстве спектральных каналов 2 и 4 изображения МСУ-СК для лесных насаждений, различающихся преобладающей породой
. Диаграммы рассеяния яркостей изображений в пространстве спектральных каналов 2 и 4 изображения МСУ-СК для лесных насаждений, различающихся преобладающей породой
Рис 6
Диаграммы рассеяния яркостей изображений в пространстве спектральных каналов 2 и 4 изображения МСУ-СК для лесных насаждений, различающихся преобладающей породой и возрастом
Диаграммы рассеяния яркостей изображений в пространстве спектральных каналов 2 и 4 изображения МСУ-СК для лесных насаждений, различающихся преобладающей породой и возрастом
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ
Одним из важных этапов исследования возможностей распознавания и картографирования лесов по спутниковым изображениям являлось изучение спектральных различий между классами лесных объектов. Подготовка спектральных сигнатур различных классов лесных и нелесных земель осуществлялась поэтапно. Последовательность этапов отражена в блок-схеме на рисунке 1. Первоначально проводился анализ информативности 3-го и 4-го спектральных каналов изображения МСУ-СК. Причиной этому послужила близость диапазонов длин волн для этих каналов, и как следствие сильный уровень коррелированности, соответствующих им изображений. Для этого использовался метод главных компонент, позволяющий не только сократить пространство или размерность спектральных каналов, но и оценить долю энергии, приходящейся на каждый из каналов.
В результате было получено, что доля энергии первой главной компоненты составляет 87% по сравнению с долей второй компоненты - 13%. Это свидетельствует о том, вся полезная информации с точки зрения вариабельности (дисперсии) приходится на первую главную компоненту. Анализ энергетического вклада 3-го и 4-го каналов при формировании первой главной компоненты показал некоторое преимущество четвертого канала (52% энергии) над третьим (48%). Это и послужило основанием для включения 4 канала в состав основных при анализе разделимости различных классов покрытых и непокрытых лесом земель. Для выбранных каналов были построены изображения двумерных гистограмм, позволившие на последующих этапах визуально оценить однородность спектральных сигнатур классов при выборе эталонных участков.
Исходя из задач проекта, структуры и содержания базы лесотаксационных данных Усольского лесхоза, а также априорных представлений о факторах, оказывающих наибольшее влияние на вид спектральных сигнатур были выбраны следующие направления исследований:
- изучение спектральных сигнатур основных категорий лесных и нелесных земель;
- изучение спектральных сигнатур лесных насаждений, различающихся преобладающей породой и классом возраста.
Для минимизации влияния указанных факторов проводилось уточнение эталонной выборки проецированием на двумерные гистограммы спектральных каналов масок значений яркостей эталонных участков, и отбором визуально компактной группы, расположенной вблизи среднего значения класса (рисунок 2).
При оценке спектральных сигнатур для каждой однородной совокупности лесных объектов рассчитывались средние значения и дисперсии яркостей в каждом из четырех зональных изображениях МСУ-СК, матрицы корреляций между зональными яркостями, а также значения дивергенции, позволяющие оценить степень разделимости между парными сочетаниями анализируемых классов.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Для изучения спектральных сигнатур на данном этапе работ были отобраны следующие классы покрытых и непокрытых лесом земель: высоко-сомкнутые насаждения, вырубки, гари, погибшие насаждения от насекомых вредителей, сенокосы, пастбища, застроенные территории, прогалины, болота и водные объекты.
Таблица 1
Средние значения и стандартные отклонения яркости основных категорий нелесных, покрытых и непокрытых лесом земель на изображениях МСУ-СК/Ресурс-О1
|
Категория земель |
Объем выборки |
Канал 1 |
Канал 2 |
Канал 3 |
Канал 4 |
||||
|
M(x)* |
D(x)* |
M(x) |
D(x) |
M(x) |
D(x) |
M(x) |
D(x) |
||
| Высоко-сомкнутые насаждения |
7271 |
35.425 |
2.086 |
27.984 |
1.099 |
51.366 |
7.334 |
55.989 |
8.022 |
| Вырубки |
597 |
37.243 |
2.059 |
31.345 |
1.749 |
63.663 |
6.074 |
69.911 |
6.338 |
| Гари |
90 |
35.000 |
1.635 |
28.533 |
0.950 |
37.400 |
4.829 |
40.422 |
5.262 |
|
Погибшие насаждения от насекомых |
487 |
34.772 |
1.735 |
27.844 |
1.068 |
40.162 |
4.363 |
44.037 |
4.633 |
|
Сенокосы |
198 |
36.320 |
2.265 |
29.475 |
1.349 |
61.330 |
3.850 |
67.396 |
3.100 |
|
Пастбища |
117 |
36.129 |
2.126 |
29.080 |
1.130 |
52.921 |
3.377 |
57.829 |
2.525 |
|
Застроенные территории |
125 |
39.072 |
2.290 |
33.032 |
2.335 |
53.336 |
8.572 |
58.008 |
8.875 |
|
Прогалины |
137 |
38.438 |
2.284 |
31.787 |
1.569 |
70.912 |
4.108 |
77.968 |
2.378 |
|
Болота |
288 |
36.768 |
2.191 |
30.017 |
1.207 |
52.795 |
3.938 |
57.617 |
3.423 |
|
Вода |
2492 |
35.904 |
2.035 |
26.694 |
1.613 |
26.521 |
5.257 |
26.805 |
5.833 |
· M(x) - среднее значение и D(x) - стандартное отклонение класса.
На рисунке 3 представлен фрагмент синтезированного изображения МСУ-СК с указанием участков с различными категориями покрытых и непокрытых лесом земель.
Данные о средних значениях и стандартных отклонениях яркостей категорий лесных земель в каждом из четырех зональных изображениях МСУ-СК приведены в таблице 1.
В класс высоко-сомкнутых насаждений были включены все произрастающие на тестовом участке породы различного возраста с преобладанием ее в составе более 70% и полнотой более 0.7.
В таблице 2 приведены значения критерия дивергенции, а на рисунке 4 диаграммы рассеяния яркостей основных категорий лесных земель, позволяющие количественно оценить разделимость категорий лесных земель по совокупности каналов на основе расстояний между ними в пространстве спектральных признаков и уровня дисперсии.
Из анализа двумерных диаграмм и значений критерия дивергенции можно сделать следующие выводы о разделимости классов лесных объектов по величинам спектральной яркости изображений МСУ-СК:
- высоко-сомкнутые насаждения и вырубки на изображении являются достаточно хорошо различимыми объектами, несмотря на существенную неоднородность насаждений по породному составу, возрасту и условиям произрастания, а также различную давность вырубок;
- отмечается значительное перепутывание болот и пастбищ, а также сенокосов и вырубок;
- вопреки ожиданиям, замечена низкая разделимость таких категорий лесных земель, как гари и погибшие насаждения от шелкопряда. Вероятно, это связано с недостаточно точной идентификацией на изображении участков гарей.
Значения критерия дивергенции для попарных сочетаний основных категорий лесных земель
|
Название класса |
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
Высоко-сомкнутые насаждения |
1 |
0.00 |
|||||||||
|
Вырубки |
2 |
0.87 |
0.00 |
||||||||
|
Гари |
3 |
0.99 |
1.00 |
0.00 |
|||||||
|
Погибшие насаждения от насекомых |
4 |
0.75 |
1.00 |
0.36 |
0.00 |
||||||
|
Сенокосы |
5 |
0.98 |
0.41 |
1.00 |
1.00 |
0.00 |
|
|
|
|
|
|
Пастбища |
6 |
0.95 |
0.98 |
1.00 |
0.99 |
0.93 |
0.00 |
|
|
|
|
|
Застроенные территории |
7 |
0.99 |
0.82 |
1.00 |
0.99 |
0.94 |
0.86 |
0.00 |
|||
|
Прогалины |
8 |
0.99 |
0.83 |
1.00 |
1.00 |
0.96 |
1.00 |
1.00 |
0.00 |
||
|
Болота |
9 |
0.93 |
0.95 |
1.00 |
0.99 |
0.93 |
0.12 |
0.72 |
1.00 |
0.00 |
|
|
Вода |
10 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
0.99 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
0.00 |
Для исследования спектральных сигнатур естественных лесных насаждений, различающихся преобладающей породой и возрастом, были отобраны участки насаждений естественного происхождения, представленные такими преобладающими породами, как сосна, пихта, береза и осина. Насаждения ели, кедра и лиственницы были исключены из исследований из-за статистически не репрезентативной выборки. Существовала также проблема с идентификацией здоровых насаждений пихты из-за массовой их гибели на территории тестового участка в период размножения сибирского шелкопряда в 1994-97 гг. Для устранения этого недостатка были привлечены сведения из других лесхозов о местах произрастания здоровых насаждений пихты на территории Приангарья.
Абсолютные значения возрастов насаждений были сгруппированы в 5 классов с учетом принятой в России стандартной шкалы возрастов (таблица 3). На рисунке 5 приведены диаграммы рассеяния яркостей изображений в каналах 2 и 4 для классов насаждений, принадлежащих различным породам.
На Рисунке 6 приведены диаграммы рассеяния яркостей изображений в каналах 2 и 4 для классов насаждений, принадлежащих к различным возрастным группам и имеющих в своем составе различные преобладающие породы. Из рисунка видно, что достаточно уверенно различаются хвойные с преобладанием сосны и пихты, а также древостои лиственных и хвойных пород. Для разделения березы и осины необходимо привлечение спектральных признаков, отражающих фенологические изменения насаждений лиственных пород.
Таблица 3
Распределение возрастов хвойных и лиственных пород по классам
|
Насаждения |
Подрост и молодняки |
Молодняки |
Средне- |
Приспевающие |
Спелые и перестойные |
|
1 класс |
2 класс |
3 класс |
4 класс |
5 класс |
|
|
Лиственные |
До 10 лет |
11 - 20 |
21 - 50 |
51 - 80 |
Более 81 |
|
Хвойные |
До 20 лет |
21 - 40 |
41 - 90 |
91 - 140 |
Более 140 |
Из представленных графиков видно наличие зависимости указанных спектральных признаков от возраста насаждений для таких пород, как сосна и береза. Отсутствие столь же заметной зависимости для насаждений осины и пихты может быть объяснено существенно меньшей представленностью насаждений этих породы на тестовом участке, и, как следствие, выборкой меньшей репрезентативности. Данные об объеме выборки, а также средних значениях и стандартных отклонениях яркостей изображений указанных классов насаждений в каналах спутника Ресурс-О1/МСУ-СК приведены в таблице 4.
Таблица 4
Средние значения и стандартные отклонения яркости изображений лесных насаждений различных преобладающих пород и возраста по данным МСУ-СК.
|
Категория земель |
Объем выборки |
Канал 1 |
Канал 2 |
Канал 3 |
Канал 4 |
||||
|
M(x) |
D(x) |
M(x) |
D(x) |
M(x) |
D(x) |
M(x) |
D(x) |
||
|
Береза 3 класс |
1461 |
35.322 |
1.981 |
27.871 |
0.918 |
60.697 |
3.095 |
66.778 |
2.203 |
|
Береза 4 класс |
1845 |
35.587 |
2.046 |
28.346 |
1.009 |
59.010 |
3.553 |
64.767 |
2.684 |
|
Береза 5 класс |
1549 |
35.572 |
2.034 |
28.308 |
0.970 |
57.554 |
3.644 |
63.093 |
2.690 |
|
Осина 2 класс |
168 |
35.473 |
2.014 |
28.106 |
0.859 |
60.222 |
4.087 |
66.291 |
3.796 |
|
Осина 3 класс |
199 |
35.636 |
2.047 |
28.478 |
0.862 |
61.188 |
3.557 |
67.438 |
3.016 |
|
Осина 4 класс |
120 |
35.389 |
1.990 |
27.977 |
0.894 |
59.964 |
3.773 |
66.017 |
3.383 |
|
Осина 5 класс |
107 |
35.494 |
1.990 |
28.241 |
0.736 |
58.073 |
3.863 |
63.693 |
3.133 |
|
Пихта 5 класс |
1648 |
34.163 |
2.034 |
26.235 |
1.040 |
40.555 |
2.443 |
43.522 |
1.780 |
|
Сосна 1 класс |
1463 |
35.667 |
2.042 |
28.271 |
0.923 |
51.460 |
3.920 |
56.117 |
3.510 |
|
Сосна 2 класс |
1410 |
35.734 |
2.049 |
28.340 |
0.921 |
48.810 |
3.659 |
53.000 |
3.268 |
|
Сосна 3 класс |
2421 |
35.536 |
2.018 |
28.061 |
0.759 |
49.494 |
3.988 |
53.834 |
3.690 |
|
Сосна 4 класс |
954 |
35.222 |
2.144 |
27.649 |
1.205 |
44.823 |
3.279 |
48.420 |
2.755 |
|
Сосна 5 класс |
1526 |
35.314 |
2.156 |
27.780 |
1.247 |
44.791 |
3.186 |
48.362 |
2.650 |
В таблице 5 приведены значения критерия дивергенции, позволяющие оценить возможность разделения по спектральным признакам насаждений сосны, березы и осины различных возрастных классов.
Из анализа приведенных в таблице данных, а также из диаграмм на рисунке 5 можно сделать вывод о достаточно высокой степени разделимости насаждений сосны на возрастные группы - молодые и взрослые. Наиболее высокий уровень перепутывания наблюдается между изображениями насаждений в группах возраста "средневозрастные" и "приспевающие".
Вполне логичным представляется рост значения дивергенции по мере увеличения возрастной дистанции между насаждениями.
Таблица 5
Значения критерия дивергенции для насаждений основных пород различных возрастных классов
|
Порода, класс возраста |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
|
сосна 1 класса |
1 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
сосна 2 класса |
2 |
0.22 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
сосна 3 класса |
3 |
0.25 |
0.05 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
сосна 4 класса |
4 |
0.84 |
0.51 |
0.61 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
сосна 5 класса |
5 |
0.85 |
0.52 |
0.63 |
0.01 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
береза 3 класса |
6 |
0.97 |
1.00 |
0.99 |
1.00 |
1.00 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
береза 4 класса |
7 |
0.88 |
0.98 |
0.96 |
1.00 |
1.00 |
0.16 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
береза 5 класса |
8 |
0.75 |
0.95 |
0.91 |
1.00 |
1.00 |
0.40 |
0.08 |
0 |
|
|
|
|
|
|
осина 2 класса |
9 |
0.91 |
0.99 |
0.97 |
1.00 |
1.00 |
0.09 |
0.11 |
0.28 |
0 |
|
|
|
|
|
осина 3 класса |
10 |
0.96 |
1.00 |
0.99 |
1.00 |
1.00 |
0.10 |
0.19 |
0.42 |
0.07 |
0 |
|
|
|
|
осина 4 класса |
11 |
0.90 |
0.98 |
0.97 |
1.00 |
1.00 |
0.07 |
0.08 |
0.24 |
0.02 |
0.02 |
0 |
|
|
|
осина 5 класса |
12 |
0.77 |
0.95 |
0.92 |
1.00 |
1.00 |
0.31 |
0.06 |
0.04 |
0.18 |
0.18 |
1.14 |
0 |
|
|
пихта 5 класса |
13 |
1.00 |
0.99 |
0.99 |
0.74 |
0.75 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
0 |
Малый объем выборки при получении данных о спектральных сигнатурах изображений осиновых насаждений не позволяет сделать выводы о возможности распознавания их возрастных групп по космическим изображениям.
Наблюдается также высокий уровень разделимости между спелыми пихтовыми насаждениями и разновозрастными насаждениями сосны, березы и осины.
Таким образом, в ходе проведенных исследований за отчетный период можно сделать предварительные выводы о спектральной разделимости различных классов лесных земель.
- Исследования спектральных сигнатур основных категорий лесных и нелесных земель показали хорошую разделимость по спектральным признакам изображений участков сомкнутого леса с изображениями болот, вырубок, сенокосов, пастбищ, гарей, лесов погибших от насекомых вредителей.
- Наблюдается значительное перепутывание таких категорий непокрытых лесом земель, как гари и погибшие от шелкопряда насаждения.
- Имеет место перепутывание вырубок с сенокосами.
- Исследования влияния возраста насаждений на спектральные сигнатуры их изображений со спутника Ресурс-О1/МСУ-СК показали наличие достаточно устойчивых трендов изменений значений яркости в зависимости от возраста насаждений сосны и березы. Однако надежно различать можно только две группы - молодые и спелые насаждения.
- Отсутствие достаточного набора данных на тестовом участке по таким породам, как ель, пихта, лиственница требует привлечения дополнительной информации по другим лесхозам и продолжения изучения разделимости этих классов насаждений.