Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ) является новым видом лесоучетных работ на территории РФ, целью которых является актуализация имеющихся данных и получение новой информации о лесных насаждениях. Использование материалов государственной инвентаризации лесов при разработке документов среднесрочного и долгосрочного планирования будет способствовать принятию обоснованных решений по лесоуправлению. Для определения количественных и качественных характеристик лесов, систематического контроля изменения их состояния создается сеть постоянных пробных площадей постоянного радиуса. С целью размещения сети постоянных пробных площадей используются материалы лесоустройства, актуализированные на ход роста лесных насаждений и по данным дистанционного зондирования Земли.
Наземные методы инвентаризации лесных территорий связаны с существенными временными и финансовыми затратами. Кроме того, на сегодняшний день значительные площади лесов Российской Федерации не охвачены сетью пробных площадей. Дистанционные методы инвентаризации позволяют существенно повысить эффективность проведения ГИЛ.
В данной работе рассматриваются возможности использования спутниковых изображений высокого разрешения для дистанционного определения некоторых стандартных лесотаксационных параметров древостоев средней полосы Европейской части России. В качестве основного определяемого параметра рассматривается породный состав лесных выделов. Также рассматриваются задачи определения возрастных классов и полноты доминантной породы. Для определения указанных параметров на тестовой территории используются как авиационные гиперспектральные изображения АВ-ВД, так и космические мультиспектральные и панхроматические изображения WorldView-2.
Методику составляют этапы предварительной обработки, обучаемой классификации и постобработки. На этапе предварительной обработки производится радиометрическая коррекция мультиспектральных и гиперспектральных изображений, выравнивание контрастности и приведение к заданному количеству градаций серого соответствующих панхроматических изображений. Для проведения обучаемой классификации разработан эффективный алгоритм, основанный на методе декодирования. Для проведения постобработки результатов классификации применяются алгоритмы на основе методов математической морфологии.
Предлагаемая методика способствует автоматизации определения породного состава и возрастных классов древостоев. Получены оценки точности дистанционного определения лесотаксационных параметров с использованием наземных данных. Проведено сравнение результатов обработки мультиспектральных и гиперспектральных данных для выбранной тестовой территории. Точность восстановления породного состава смешанных древостоев с использованием изображений высокого разрешения сопоставима с точностью представления соответствующих данных наземных обследований.

Исследования проводятся в рамках проектов РНФ №16-11-00007 «Автоматизация распознавания природно-техногенных объектов на аэрокосмических изображениях высокого спектрального и пространственного разрешения» и РФФИ №16-01-00107 «Повышение информационного содержания вычислительных процедур распознавания природно-техногенных объектов по данным аэрокосмического гиперспектрального зондирования».