Материалы 17-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, ИКИ РАН, 2019 год

(http://conf.rse.geosmis.ru)

Исследование лесной растительности с использованием радиолокационных снимков, на примере центральной части Кольского полуострова

Созонтова А.А. (1), Тутубалина О.В. (1)
(1) Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
Лес является одним из значимых природных ресурсов нашей страны, важнейшей составляющей круговорота углерода и индикатором изменения климата, в связи с чем его исследование в научных и практических целях никогда не переставало быть актуальным. Одной из проблем при исследовании леса с использованием данных космической съемки традиционными методами является наличие плотного облачного покрова, характерного для залесенных территорий. Способом устранения этой проблемы может служить использование радиолокационных данных, на получение которых не влияют облачность и наличие освещения. Кроме того, радиолокационные данные в принципе могут быть информативны при исследовании растительности, так как чувствительны к биофизическим и диэлектрическим свойствам растений.
Появление данных Sentinel-1 SAR, единственных радиолокационных данных в открытом доступе, позволило по-новому взглянуть на изучение лесного покрова планеты. Эта работа посвящена возможностям исследования лесной растительности с использованием многовременных радиолокационных данных Sentinel-1 SAR за период одного года (с октября 2017 по ноябрь 2018 г.) на примере территории в пределах Кольского полуострова. Набор данных на годовой период позволяет исследовать динамику изменения сигналов обратного рассеяния в согласованной вертикальной и перекрестной поляризациях от лесов различного породного состава. Благодаря этому возможно отслеживание изменения в фенологии различных пород деревьев и определение индивидуального хода сигналов для каждой породы, а также выделение периодов схода и становления снежного покрова. В результате анализа многовременных графиков сигналов для ключевых участков полевых работ и кластеризации снимков для всей территории были выделены типы леса по преобладающему породному составу с относительно высоким уровнем достоверности.
Также исследование показало, что для радиолокационных данных коротковолнового диапазона (С-диапазона, как данные Sentinel-1 SAR) использование только летних снимков не может быть эффективным из-за насыщения сигнала, в то время как весенние и осенние дают больше всего информации. Помимо насыщения сигналов остается проблема чувствительности к выпадению влажных осадков (дождь, сырой снег), поскольку влага изменяет диэлектрические свойства поверхности, что ограничивает использование данных, полученных при облачности.
Работа выполнена по российско-британскому проекту «Мультиплатформенный дистанционный мониторинг воздействия изменения климата на северные леса России». Проект финансируют Британский Совет (грант Institutional Links № 352397111) и Министерство науки и высшего образования РФ (уникальный идентификатор проекта RFMEFI61618X0099).

Ключевые слова: Дистанционное зондирование, радиолокационные данные, кластеризация снимков, многовременные снимки, лес, породы леса, Кольский полуостров, Sentinel-1 SAR

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

449