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:

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

XV.F.473

Методика картографирования бонитетов лесов Приморского Края

Сурков Н.В. (1), Сочилова Е.Н. (1), Ершов Д.В. (1)
(1) Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, РФ
Актуальная информация о состоянии лесных ресурсов является важнейшим условием устойчивого и эффективного управления лесами, а современные технологии ее получение предполагают широкое использование дистанционных методов. Сегодня спутниковые изображения с успехом используются для оценки площади лесов, сомкнутости древесного полога, доли погибших насаждений от лесных пожаров, болезней леса, ветровалов и вырубок. В мире активно разрабатываются методы оценки высоты, диаметра, объема стволовой древесины по данным различных спутниковых систем в комбинации с наземными измерениями.
В работе изучается возможность использования данных КА Proba-V, входящего в состав серии спутников Proba Европейского космического агентства, для определения классов бонитетов лесных насаждений Приморского края. В лесной таксации бонитет насаждения характеризует условия роста леса.
В качестве исходных данных используются: картографический полигональный слой с наземными таксационными данными для обучения и контроля классификации; летняя и зимняя мозаики спутниковых изображений Proba-V с пространственным разрешением 100 метров; цифровая модель рельефа; расчет солнечной радиации.
Этапы выполнения работ:
1. подготовка эталонов (полигонов) по бонитетам основных пород в векторном формате для классификации спутниковых изображений;
2. подготовка контрольного набора площадок для оценки результатов классификации;
3. управляемая классификация растительного покрова методом случайных деревьев в программе RStudio с использованием дополнительного пакета RSToolbox.
Подготовка эталонов для обучения и контроля включает анализ высоты и возраста насаждений и исключение ошибочных полигонов или участок, попадающих на гари и вырубки. Классификация изображений предполагает оценку вклада каждого слоя спутниковых исходных данных в результат классификации и ее достоверность.

Ключевые слова: Классификация растительности

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

391