Крупномаштабное картографирование наземного покрова Гегамского хребта с использованием инструментов машинного обучения для классификации вулканических отложений

Гегамское вулканическое нагорье имеет высокую плотность моногенных вулканов, разнообразием лавовых полей, шлаковых конусов, кратеров и обломочных поверхностей. Пространственная неоднородность вулканических отложений, различия в степени их выветривания и окисления, а также неравномерное развитие растительного покрова затрудняют визуальное дешифрирование космических снимков. Глобальные карты наземного покрова объединяют большинство таких поверхностей в обобщенные категории открытых или слабо покрытых растительностью территорий и не отражают их геолого-геоморфологического строения. Цель исследования — разработка и тестирование подхода крупномасштабного картографирования наземного покрова и вулканических отложений Гегамского нагорья на основе совместного использования спутниковых изображений, цифровых моделей рельефа и методов машинного обучения.
Основным источником данных были 23 мультиспектральных снимка PlanetScope SuperDove с пространственным разрешением 3 м. Дополнительно использованы мультиспектральные изображения Sentinel-2 MSI, панхроматические снимки Ресурс-П с разрешением 0,7 м и цифровая модель рельефа AW3D. Данные PlanetScope давали высокую пространственную детализацию классификации, Sentinel-2 применялись для анализа спектральных различий вулканических материалов, а изображения Ресурс-П использовались для уточнения морфологических границ. По цифровой модели рельефа рассчитаны крутизна и экспозиция склонов, а также показатель расчлененности рельефа. Спектральные признаки включали вегетационные индексы NDVI и SAVI, водный индекс NDWI, индекс горных пород и индекс оксидов железа.
Классификация выполнялась с использованием алгоритмов Random Forest и CatBoost. Обучающая выборка формировалась по полевым материалам, результатам детального картографирования Армагана и Аждаака, спутниковым изображениям и геологическим картам. Для каждого класса подготовлено не менее десяти эталонных полигонов, а объем обучающей выборки составлял до 20 000 пикселей на класс. Разработанная классификационная схема включала десять типов поверхности: слабо выветрелые вулканические породы; окисленные вулканические поверхности; делювиально-аллювиальные отложения; глыбовые лавы, осыпи и каменные россыпи; разреженную и сомкнутую травянисто-кустарниковую растительность; водные объекты; снежный покров и снежники; обнаженные коренные породы и смешанные скальные поверхности; смешанные коллювиальные отложения.
В результате получена детализированная карта наземного покрова Гегамского нагорья. Качество классификации оценивалось по точности, полноте и F1-мере. Значения F1-меры для отдельных классов составили 0,72–0,99; для пяти классов они превышали 0,90. Наиболее высокие показатели получены для сомкнутой растительности — 0,99, делювиально-аллювиальных отложений — 0,98, снежного покрова — 0,97, водных объектов — 0,94 и смешанных коллювиальных отложений — 0,92. Наибольшие сложности возникли при выделении слабо выветрелых вулканических поверхностей: при точности 0,99 полнота составила 0,57, а F1-мера — 0,72.
Дополнительный анализ Sentinel-2 выявил особенности сочетаний ближнего и коротковолнового инфракрасных каналов для разграничения лавовых, обломочных и растительных поверхностей. Наиболее полезными оказались комбинации B12–B8A–B4, B11–B12–B8A и B12–B11–B7. Сопоставление итоговой карты с глобальными продуктами ESA CCI Land Cover, GLC_FCS30D и GLanCE выявило более высокую пространственную и тематическую детализацию разработанной классификации. В отличие от глобальных наборов данных, предложенная схема позволяет отдельно отображать вулканические поверхности различной степени выветривания и окисления, глыбовые лавы, каменные россыпи и склоновые отложения, а не только наличие или отсутствие травянистой растительности на поверхности.
Разработка методов геоинформационного анализа, картографирования и дистанционного мониторинга компонентов природной среды и антропогенных объектов - FMWS-2024-0009.