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)

Девятнадцатая международная конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

Участие в Школе молодых 

XIX.F.363

Разработка карты высот лесного покрова России на основе совместного использования продуктов обработки оптических и лидарных спутниковых данных ДЗЗ.

Жарко В.О. (1,2), Барталев С.А. (1,2), Богодухов М.А. (1,2)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
(2) Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, Россия
В последние годы все большее распространение получают спутниковые лидарные данные. Такие приборы, как ATLAS/ICESat-2 и GEDI, позволяют проводить непосредственные измерения высоты объектов земной поверхности, включая получение информации о вертикальной структуре растительности, на больших территориях. В то же время такие данные не обеспечивают непрерывного покрытия рассматриваемой территории. В настоящей работе исследуется возможность совместного использования продуктов обработки оптических данных MODIS и лидарных данных ICESat-2 для разработки карты высот лесов России.
Стандартный продукт ATL08 данных ATLAS/ICESat-2 предоставляет информацию о различных параметрах вертикальной структуры растительности, а также оценки их неопределенности. Эти параметры сравнивались с данными наземных измерений высоты леса на уровне выделов для выбора наиболее информативного параметра и оценки согласованности с наземными данными. Был выбран параметр h_canopy – 98 перцентиль высот крон деревьев на измеряемом участке земной поверхности. Разработан подход к предобработке данных ATL08 для формирования набора данных о средних значениях выбранного параметра на уровне пространственного разрешения MODIS с учетом неопределенность исходных лидарных измерений и неоднородности пикселя. Полученный набор данных использовался в качестве обучающей выборки.
В качестве признаков для оценки высоты использовались зимние композитные изображения отражательной способности покрытой снегом земной поверхности в красном и ближнем ИК диапазонах, а также ряд тематических продуктов (с информацией о типе растительности, преобладающей породе и показателях горизонтальной структуры лесов), разработанные в ИКИ РАН на основе данных MODIS (Барталев и др., 2016). Для моделирования высоты лесов применялась регрессия на основе случайных лесов с использованием локально-адаптивного подхода LAGMA, разработанного в ИКИ РАН (Bartalev et al., 2014).
Использование описанного подхода позволило сформировать экспериментальную карту средней высоты лесного покрова на территории России по состоянию на 2019 год с пространственным разрешением 250 м. Предварительный анализ точности указанной карты на основе сравнения с данными наземных измерений на уровне пробных площадей продемонстрировал значение среднеквадратического отклонения на уровне RMSE = 3,9 м.
Исследование выполнено в рамках проекта РНФ № 19-77-30015. Обработка данных ДЗЗ проводилась с использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2019), развиваемого и поддерживаемого в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 01.20.0.2.00164).

Ключевые слова: ICESat-2, ATL08, MODIS, ДЗЗ, высота леса
Литература:
  1. 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 с.
  2. 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.
  3. Bartalev S., Egorov V., Loupian E., Khvostikov S. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. Vol. 5. Iss. 1. P. 55-64.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов