Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 13–17 ноября 2023 г.

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

XXI.F.502

Исследование возможностей повышения точности распознавания преобладающих пород леса на основе данных Sentinel-2 и материалов пробных площадей

Богодухов М.А. (1), Жарко В.О. (1), Барталев С.А. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Для построения по спутниковым данным ДЗЗ карт характеристик лесов, в том числе необходимых для оценки их запасов углерода, в национальном масштабе, как правило, используются данные ДЗЗ среднего пространственного разрешения (~250 м на пиксель). При этом наиболее актуальные материалы наземных обследований лесов, доступные для их валидации, характеризуют лесной покров на уровне пробных площадей (ПП) диаметром 30-50 м, что затрудняет их прямое сравнение. Таким образом, актуальной является задача формирования на основе материалов ПП и данных ДЗЗ с размером пикселя 10-30 м карт характеристик лесов высокого разрешения для валидации продуктов обработки данных ДЗЗ среднего пространственного разрешения.

В докладе описана серия экспериментов по определению преобладающей древесной породы лесов на основе временного ряда данных Sentinel-2, характеризующих сезонную и фенологическую динамику спектрально-отражательных характеристик лесного покрова, и материалов ПП с использованием классификации методом случайных лесов. Рассмотрены следующие варианты определения спектрально-временных признаков, соответствующих преобладающей породе на ПП: 1) значения пикселя данных ДЗЗ, в который попадает центр ПП; 2) интегральные значения спектрально-отражательных характеристик в заданной окрестности центра ПП; 3) выбор наиболее репрезентативного пикселя данных ДЗЗ в заданной окрестности центра ПП.

Также проведены исследования возможностей повышения точности распознавания преобладающих пород на основе следующих подходов:
- добавление промежуточного этапа классификации на вечнозеленые/хвойные и листопадные/лиственные группы пород;
- расширение обучающей выборки на основе кластеризации данных ДЗЗ и совместного использования материалов наземного обследования на уровне ПП и таксационных выделов;
- регрессионная оценка доли участия каждой породы в насаждении по запасу для определения породного состава и преобладающей породы лесов.
Общая точность распознавания преобладающих пород, определенная по матрице перепутывания, оказалась в диапазоне 50-85%, в зависимости от используемого подхода и ограничения на коэффициент главной породы в смешанных лесах.

Работа выполнена в рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения «Разработка системы наземного и дистанционного мониторинга пулов углерода и потоков парниковых газов на территории Российской Федерации, обеспечение создания системы учета данных о потоках климатически активных веществ и бюджете углерода в лесах и других наземных экологических системах» (рег. № 123030300031-6). Обработка данных ДЗЗ проводилась с использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг», включая УНУ «Вега -Science» (Лупян и др., 2019), развиваемого и поддерживаемого в рамках темы «Мониторинг» (№ 122042500031-8).

Ключевые слова: Sentinel-2, ДЗЗ, преобладающая порода
Литература:
  1. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Радченко М.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С.151-170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Богодухов М.А., Жарко В.О., Барталев С.А. Исследование возможностей повышения точности распознавания преобладающих пород леса на основе данных Sentinel-2 и материалов пробных площадей // Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2023. C. 353. DOI 10.21046/21DZZconf-2023a

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

353