Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Четырнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

XIV.F.309

Анализ динамики восстановления лесных гарей по результатам сегментации спутниковых изображений

Дубровская О.А. (1), Завьялова Д.Ю. (2), Новикова О.Г. (2), Пестунов И.А. (1), Синявский Ю.Н. (1)
(1) Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск, Россия
(2) Сибирский центр ФГБУ «НИЦ «Планета», Новосибирск, Россия
Лесные пожары являются наиболее часто встречаемым и разрушительным эколого-эволюционным фактором в лесах всей бореальной зоны России [1]. Наличие территорий со слаборазвитой инфраструктурой исключает возможность корректного и оперативного учета лесных пожаров и их последствий без использования данных дистанционного зондирования. Они позволяют решить целый ряд практических задач [2]: регистрация крупных лесных пожаров и определение пройденных ими площадей; выявление структуры гарей и степени повреждения лесной растительности; оценка последствий лесных пожаров и хода лесовосстановительного процесса.
В настоящей работе продемонстрирована возможность применения современных алгоритмов сегментации для оперативного обнаружения и анализа динамики восстановления лесных гарей на примере лесного пожара, произошедшего в июле 2014 года на территории республики Саха (Якутия).
Для анализа использовались снимки со спутника Landsat-8, полученные 3 июля 2014 г. (до пожара), 14 сентября 2014 г. (через месяц после пожара), 30 августа 2015 г. (через год после пожара) и 7 июля 2016 г. (через два года после пожара). Для обработки снимков использовались разработанные авторами эффективные ансамблевые алгоритмы кластеризации HECA [3] и EMeanSC [4].
Состояние растительного покрова оценивалось по значению нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI с использованием 4-го (0.63-0.68 мкм) и 5-го (0.845-0.885 мкм) каналов. Значения NDVI можно использовать для мониторинга послепожарного увеличения наземной биомассы и получения картины крупномасштабного распределения и фенологических изменений растительности: для неповрежденной растительности на исследуемом полигоне оно попадает в интервал [0.35;0.45], а для поврежденной – в интервал [0;0.3], поэтому значение вегетационного индекса позволяет оценить степень поврежденности исследуемого участка [5]. Таким образом, его можно использовать для качественного анализа гарей и изучения восстановительного процесса внутри поврежденной территории.
В ходе работы выполнен анализ двухлетней динамики изменения площадей с различной степенью повреждений растительности после пожара по данным, полученным со спутника Landsat-8. Результаты сегментации хорошо согласуются с результатами визуально-инструментального дешифрирования, выполненного сотрудниками Сибирского центра ФГБУ «НИЦ «Планета».

Ключевые слова: Данные дистанционного зондирования, NDVI, гари, кластеризация, Landsat-8
Литература:
  1. Габышева Л.П. Роль пожаров в возобновлении лесов Центральной Якутии // Вест. Томского гос. ун-та. Биология. 2014. № 1 (25). С. 154-166.
  2. Панова О.В., Ершов Д.В. Использование данных спектрорадиометра MODIS для регистрации и учета лесных гарей // Сб. науч. статей Второй всерос. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: Полиграф Сервис, 2005. С. 388-392.
  3. Пестунов И.А., Рылов С.А., Бериков В.Б. Иерархические алгоритмы кластеризации для сегментации мультиспектральных изображений // Автометрия. 2015. Т. 51, № 4. С. 12-22.
  4. Пестунов И.А., Бериков В.Б., Синявский Ю.Н. Сегментация многоспектральных изображений на основе ансамбля непараметрических алгоритмов кластеризации // Вест. СибГАУ. 2010. Вып. 5 (31). С. 56-64.
  5. Юрикова Е.А., Сухинин А.И. Сравнительный анализ нарушения пожарами лесов приангарья по данным спутников TERRA, DMCII // Вест. СибГАУ. 2007. Вып. 2. С. 4-8.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

344