Материалы 18-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 16–20 ноября 2020 г.

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

XVIII.F.389

Метод определения коэффициентов спектральной яркости природных объектов с борта авианосителя и результаты классификации по типам подстилающей поверхности

Гуляева С.И. (1,2), Литвинович Г. С. (1)
(1) Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко Белорусского государственного университета, Минск, Беларусь
(2) Национальный научно-исследовательский центр мониторинга озоносферы
В последнее время в РБ стала особенно острой проблема поражения хвойных деревьев жуком-короедом. Типичным его проявлением является внезапное образование в лесу групп усыхающих деревьев сосны с ярко-рыжей окраской хвои. Пораженная хвоя, как правило, имеет следующие симптомы: изменение окраски хвои, потеря блеска хвойных иголок, поредение кроны с постепенным превращением дерева в сухостой. В этой связи представляет интерес оперативный мониторинг состояния лесных насаждений и определение участков усыхающих территорий леса, что зачастую осуществляется с помощью данных дистанционного зондирования земли.
Летом 2020 г. вблизи деревни Новосады Пуховичского района Минской области проводилась серия летных экспериментов с целью получения спектральных характеристик объектов подстилающей поверхности. В экспериментах участвовали спектрометры ФСР-02 и ССП-600, способные регистрировать непрерывный спектр в диапазоне длин волн 400-900 нм. Спектрометр ФСР-02 был установлен на борту самолета Diamond DA40NG. Для преобразования получаемых спектральных данных в единицах СПЭЯ (спектральной плотности энергетической яркости) в коэффициент спектральной яркости (КСЯ) проводились синхронные с авиационными наземные измерения диффузной пластины спектрометром ССП-600 с частотой 2 раза в секунду. Непрерывность измерения диффузной пластины обусловлена различными условиями освещенности подстилающей поверхности в течение всего времени летного эксперимента. За время экспедиции были получены спектры с авианосителя общим количеством более 10000 шт. Спектральные данные подвергались процедурам радиометрической калибровки и калибровки по длинам волн, а для спектров ССП-600 проводилась коррекция второго порядка дифракции [1]. Все получаемые с авианосителя данные имели геопривязку и соответствующие RGB-изображения, зарегистрированные в процессе летного эксперимента.
По результатам анализа изображений и спектров подстилающей поверхности была составлена обучающая выборка спектров КСЯ интересующих классов объектов: здоровая хвойная растительность, хвоя с признаками усыхания, сухостой, почвы, лиственные деревья, трава и подлесок. Каждый класс в обучающей выборке насчитывал от 10 до 20 спектров. Используя значения вегетативных индексов спектров обучающей выборки, был составлен автоматический классификатор на основе линейного дискриминантного анализа, позволяющий отнести к тому или иному классу поверхности любой полученный с борта авианосителя спектр КСЯ.
В работе представлен метод определения коэффициентов спектральной яркости природных объектов с борта авианосителя, а также результаты классификации массива полученных спектральных данных для выбранного участка земной поверхности на основе сформированного классификатора.

Ключевые слова: спектральная классификация, коэффициент спектральной яркости, дистанционное зондирование, усыхание хвои, короедное усыхание
Литература:
  1. С.И. Бручковская, Г.С. Литвинович, И.И Бручковский, Л.В. Катковский. Алгоритм коррекции дифракции второго порядка дифракции в спектрометре с вогнутой дифракционной решеткой // Журнал прикладной спектроскопии – 2019.– т.86, №4 – С. 620–626.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Гуляева С.И., Литвинович Г.С. Метод определения коэффициентов спектральной яркости природных объектов с борта авианосителя и результаты классификации по типам подстилающей поверхности // Материалы 18-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2020. C. 312. DOI 10.21046/18DZZconf-2020a

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

312