К настоящему времени создана технология получения ежегодно обновляемых карт растительности, основанная на классификации композитных изображений (Барталев и др., 2016, Егоров и др., 2009). Поскольку классификация, используемая при создании данных карт, требует в качестве одного из входных параметров опорную выборку, важным аспектом является методика её ежегодной актуализации. До настоящего времени перенос опорной выборки производился с применением статистической фильтрации, которая исключала часть пикселей, имеющих отклонения яркостей, а также фильтровались пройденные огнем территорий, детектированных по спутниковым данным. Такой подход приводил к постепенному уменьшению объема обучающей выборки, что могло приводить к постепенному уменьшению репрезентативности выборки. В работах (Сайгин и др., 2020) разработан новый метод ежегодного создания опорной выборки, при котором в качестве опорных данных использовалась карта, полученная по спутниковым данным предыдущего года. В рамках работы построен временной ряд в период с 2001 по 2020 г.г. карт растительности на основе динамической актуализации обучающей выборки. Новый временной ряд, основанный на динамической актуализации обучающей выборки и свободного от эффекта ее нарастающей деградации, позволила получить более устойчивые спектральные характеристики различных классов растительности. Полученные данные позволяют также сделать вывод о более стабильных результатах, как по сравнению с исходной версией метода, так и с предыдущей реализацией.
Исследования проводились с использованием инфраструктуры хранения и обработки спутниковых данных Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2019).
Исследование выполнено в рамках проекта РНФ № 19-77-30015 "Разработка методов и технологии комплексного использования данных дистанционного зондирования Земли из космоса для развития системы национального мониторинга бюджета углерода лесов России в условиях глобальных изменений климата".

Ключевые слова: дистанционное зондирование, многоспектральные спутниковые изображения, спектральные вегетационные индексы, растительный покров, обучающая выборка

Литература:

Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России // М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
Егоров В.А., Барталев С.А., Хвостиков С.А., Колбудаев П.А., Карта растительного покрова России по данным Proba-V 2009.
Сайгин И.А., Барталев С.А., Стыценко Ф.В. Методика динамической актуализации опорной выборки для классификации растительности на основе спутниковых данных // Материалы Восемнадцатой Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 16-20 ноября 2020. ИКИ РАН, 2020.
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

Видео доклада

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

378