XVIII.A.337
Повышение информативности дистанционного определения параметров древостоев на основе совместной обработки многоспектральных и панхроматических спутниковых изображений высокого разрешения
Кондранин Т.В. (1), Дмитриев ЕВ (2,1), Зотов С.А. (1), Мельник ПГ (3), Донской СА (3)
(1) Московский физико-технический институт (государственный университет), Московская область, г. Долгопрудный, Россия
(2) Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука Российской академии наук, Москва, Россия
(3) Институт лесоведения РАН, Мытищи Моск. обл., Россия
Современные мультиспектральные спутниковые системы с высоким и сверхвысоким пространственным разрешением являются перспективным инструментом дистанционного обследования лесных территорий. На сегодняшний день такого рода данные активно используются в рамках реализации различных государственных программ, направленных на повышение эффективности управления лесным хозяйством на территории Российской Федерации. Одной из таких программ, реализуемых в настоящее время, является Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ), одной из основных задач которых является актуализация данных лесотаксации. В ходе проведения инвентаризации выделяются участки лесных территорий, объединяемых по трем лесотаксационным параметрам: группа пород, группа возраста и группа бонитета, называемых лесными стратами. Проведение соответствующих наземных обследований связано с созданием сети постоянных круговых пробных площадей, в границах которых проводятся детальные измерения параметров деревьев выше установленного порогового значения, а также описываются подрост, подлесок и живой напочвенный покров.
В ходе проведения ГИЛ, при использовании мультиспектральных изображений с разрешением ≤ 5 м для актуализации лесотаксационной информации, речь идёт, как правило, о контурном дешифрировании и оценке изменения жизненного состояния растительности. Переход к спутниковым изображениям более высокого пространственного разрешения (≤ 1 м) с одновременным использованием данных с высоким спектральным разрешением обеспечивает решение новых, более сложных задач, например, определение изменений структурных параметров лесного полога, которые могут происходить как вследствие естественных причин трансформации древостоев, так и в результате приисковых рубок. Следует кроме того отметить, что задача дистанционного распознавания доминантных и субдоминантных пород, для решения которой используется предлагаемый подход в работе подход, также имеет важное значение для успешного проведения лесовосстановительных работ.
В данном исследовании предлагается комплексный метод дистанционного определения породного состава, возрастных классов и структурных особенностей смешанных древостоев на основе совместной обработки многоспектральных и панхроматических спутниковых изображений высокого разрешения. В процессе обработки используются спектральные и текстурные признаки распознаваемых классов. Результаты предшествующих исследований показали, что для распознавания различных групп природных и антропогенных объектов выделяются различные наборы информативных признаков. Таким образом, было принято решение о целесообразности поэтапного проведения совместной обработки. На первом этапе производится текстурная тематическая обработка панхроматических изображений сверхвысокого пространственного разрешения. Мы использовали изображения WorldView-2 с разрешением 0.46 м. Для извлечения текстурных признаков использовались статистики Харалика. Проведены тестовые расчеты для выбранных территорий Савватьевского и Бронницкого лесничеств, по результатам которых были выделены наборы наиболее информативных текстурных признаков для различных задач классификации, связанных как с классификацией природно-техногенных объектов, так и с распознаванием структурных особенностей естественных и культурных лесных насаждений. Исследованы зависимости точности распознавания от размера скользящего окна. Проведено сравнение эффективности ряда традиционных и ансамблевых алгоритмов классификации. Показано значимое увеличение точности при использовании ансамблевого подхода. Наилучшие результаты на большинстве рассмотренных примеров показал метод декодирования. Основным недостатком данного подхода является низкая скорость расчетов, однако данный недостаток не имеет решающего значения при использовании параллельных вычислений.
На втором этапе производится спектральная классификация, с учетом результатов текстурного анализа. Для расчетов привлекались мультиспектральные спутниковые изображения среднего и высокого пространственного разрешения (Landsat 8, Sentinel 2 и WorldView-2). При использовании изображений WorldView-2 для классификации породного состава смешанных древостоев принималась во внимание неоднородность освещения лесного полога. Из расчета исключались межкроновые промежутки, которые в свою очередь разделяются на подклассы, в зависимости от типа подстилающей поверхности. По результатам анализа построены тематические карты. Сравнение с наземными данными показало, что большая часть несоответствий вызвана естественными факторами, связанными с локальными изменениями лесистости, изменением плановых работ по возобновлению лесов и относительно низким содержанием доминантной породы.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научных проектов № 19-01-00215 и № 20-07-00370.
Ключевые слова: спутниковые изображения, распознавание образов, совместная тематическая обработка, спектрально-текстурная классификация, информативность признаков, лесная растительность, дистанционная лесотаксация, мониторинг почвенно-растительного покрова.Презентация доклада
Ссылка для цитирования: Кондранин Т.В., Дмитриев Е.В., Зотов С.А., Мельник П.Г., Донской С.А. Повышение информативности дистанционного определения параметров древостоев на основе совместной обработки многоспектральных и панхроматических спутниковых изображений высокого разрешения // Материалы 18-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2020. C. 27. DOI 10.21046/18DZZconf-2020aМетоды и алгоритмы обработки спутниковых данных
27