Классификация данных авиационных измерений хвойных лесов для обнаружения стрессовых состояний

В работе представлена методика классификации полетных спектральных измерений хвойных лесов (основной вид – Ель Обыкновенная, Pícea ábies) по трем классам состояния хвои: здоровое дерево, дерево в состоянии стресса, больное дерево.
Методика заключается в расчете наиболее информативных вегетационных индексов, которые были отобраны в результате лабораторных измерений выборки образцов хвои. К наиболее информативным относятся индексы: TVI, NDVI, SR800/500, SR800/635, ND790/670, SR800/675, SR800/650, ND800/675, ND800/650, ND800/500, SR800/470, ND800/635, ND800/470 (обозначения: SR-spectral ratio, ND – normalized difference, затем длины волн в нм). Были выявлены диапазоны значений найденных информативных индексов для трех выделяемых классов состояния образцов хвои. Классификатор, построенный по диапазонам значений данных индексов, является более надежным в сравнении с результатом визуальной оценки состояния образцов хвои.
Для коэффициентов спектральных яркостей (КСЯ) поверхности, измеренных в процессе полетного эксперимента, рассчитываются названные вегетационные индексы, а затем проводится их классификация по диапазонам значений индексов, соответствующим одному из трех выделяемых классов. Такой метод классификации позволяет также отделить поверхности, не являющиеся хвойными деревьями. Погрешность, рассчитываемая как процент от общего числа спектров, отнесенных к разным классам по разработанному методу и по методу классификации без обучения, составляет 10,1%.
Таким образом, разработанный метод классификации хвои Ели обыкновенной позволяет детектировать усыхание хвои на самых ранних этапах и может применяться для анализа дистанционных спектральных измерений с высоким спектральным разрешением отдельных хвойных деревьев, когда хвоя дерева является преимущественным объектом в поле зрения спектрометра.