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)»

XIX.F.366

Картографирование пахотных земель России на основе сезонных серий MODIS высокого временного разрешения

Плотников Д.Е. (1), Трошко К.А. (1), Щербенко Е.В. (1), Толпин В.А. (1), Денисов П.В. (1), Кобец Д.А. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Ежегодная оценка используемых в течение сельскохозяйственного сезона пахотных земель необходима для инвентаризации посевных площадей, датировки изменений землепользования, обнаружения вновь распаханных земель и выявления залежей. В ИКИ РАН ранее была разработана и в настоящее время используется технология ежегодного обновления карт используемых пахотных земель по данным шестилетнего периода спутниковых наблюдений прибором MODIS (Барталев и др., 2011, Егоров и др., 2018). В основе технологии лежит использование построенных на основе многолетних временных рядов недельных композитных изображений спектрально-динамических признаков распознавания пашни (Плотников и др., 2010, Плотников и др., 2018а), параметрического метода классификации и подхода к автоматической актуализации обучающей выборки (Bartalev et al., 2016). Получаемые таким образом карты пашни используются для решения задач автоматического оперативного картографирования и оценки состояния сельскохозяйственных культур (Лупян и др., 2018, Барталев и др., 2017, Плотников и др., 2018б, Плотников и др., 2017), однако своевременная оценка динамики землепользования на основе этих карт может быть затруднена.
Разработка в ИКИ РАН унифицированной технологии построения временных серий высокого временного разрешения для различных зарубежных и российских спутниковых систем (Плотников и др., 2021) предоставляет возможность использования сезонных спектрально-временных признаков для распознавания пахотных земель текущего сельскохозяйственного сезона. Технология опирается на весовую реализацию метода локальной взвешенной регрессии полиномами LOESS (Cleveland, 1979) для восстановления временных рядов безоблачных спутниковых наблюдений без необходимости использования масок облачности и теней. Указанный метод использует сезонную серию всех доступных значений восстанавливаемого индикатора (вегетационного индекса или измерений в отдельном канале), а в качестве метрики весов используются преобразованные значения нормализованного разностного индекса снега и облачности NDSI, который чувствителен к наличию мешающих факторов, в том числе, облачности и теней от неё. На основе восстановленных сезонных временных серий ежедневных безоблачных наблюдений прибором MODIS были построены и исследованы 25 различных спектрально-временных и морфологических признаков для сельскохозяйственного сезона 2020 года.
Для исследования информативности построенных признаков и решения задач распознавания используемой пашни была создана пространственно-распределенная выборка, полностью покрывающая 105 различных административных районов агропояса России и содержащая информацию о классе приблизительно 200 тысяч объектов земель сельскохозяйственного назначения, включая класс пашни, залежей, сенокосов и пастбищ. Кроме этого, независимо была создана выборка объектов класса "используемая пашня", включающая более 5000 используемых полей в более чем 1000 районах агропояса России. Выборки создавались экспертами путем фотоинтерпретации серий спутниковых снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения с использованием дополнительных картографических материалов и привлечением данных районной статистики по площадям категорий земель.
Для распознавания используемой пашни для всей территории России использовался подход, предусматривающий итеративное расширение (экспансию) исходной обучающей выборки на прилегающие административные районы при выполнении ряда критериев. Непосредственно распознавание, а также оценка информативности новых признаков осуществлялись на основе метода Random Forest (Breiman, 2001), реализованного в программной среде R. Оценка полученных результатов с использованием опорных данных указывает на повышение достоверности распознавания и уточнение границ используемой пашни на основе сезонных временных рядов высокого временного разрешения. В частности, для полученной в этом исследовании карты используемой пашни ошибка omission уменьшилась более чем в два раза (до 6.6%) по сравнению со значением этой ошибки для карты, полученной на основе шестилетних временных интервалов. Сравнение с данными сельскохозяйственной переписи 2021 года о площадях используемой пашни указывает на улучшение совпадения спутниковой и наземной оценки практически по всех федеральных округах России.
Работа выполнена в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 01.20.0.2.00164) с использованием ресурсов ЦКП "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2019).

Ключевые слова: пахотные земли, спутниковый мониторинг, экспансия обучающей выборки, весовой подход, Random Forest, LOESS, MODIS
Литература:
  1. Bartalev S.A., Plotnikov D.E., Loupian E.A. Mapping of arable land in Russia using multiyear time series of MODIS data and the LAGMA classification technique // Remote Sensing Letters. 2016. Vol. 7. No. 3. P. 269-278. DOI: 10.1080/2150704X.2015.1130874.
  2. Breiman L., Random forests, Machine Learning, 2001, Vol. 45, Issue 1, pp. 5–32, DOI:10.1023/A:1010933404324.
  3. Cleveland W.S. Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots // Journal of the American Statistical Association, 1979, 74 (368): 829–836. doi:10.2307/2286407.
  4. Барталев С.А., Егоров В.А., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Распознавание пахотных земель на основе многолетних спутниковых данных спектрорадиометра MODIS и локально-адаптивной классификации - Компьютерная оптика. Самара. ИСОИ РАН. 2011. Т.35. № 1. С. 103-116.
  5. Барталев С.А., Ёлкина Е.С., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Толпин В.А. Дистанционная оценка озимых культур урожая 2017 года в Российской Федерации // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 4. С. 275-280. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-4-275-280.
  6. Егоров В.А., Барталев С.А., Колбудаев П.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А. Карта растительного покрова России, полученная по данным спутниковой системы Proba-V // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 2. С. 282-286. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-282-286.
  7. Лупян Е.А., Барталев С.А., Крашенинникова Ю.С., Плотников Д.Е., Толпин В.А., Уваров И.А. Анализ развития озимых культур в южных регионах европейской части России весной 2018 года на основе данных дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 2. С. 275-281. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-272-276.
  8. 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.
  9. Плотников Д.Е., Барталев С.А., Лупян Е.А. Признаки распознавания пахотных земель на основе многолетних рядов данных спутникового спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т.7. № 1. С. 330-341.
  10. Плотников Д.Е., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А. Оценка точности выявления посевов озимых культур в весенне-летний период вегетации по данным прибора MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 4. С. 132-145. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-4-132-145.
  11. Плотников Д.Е., Колбудаев П.А., Барталев С.А., Лупян Е.А. Автоматическое распознавание используемых пахотных земель на основе сезонных временных серий восстановленных изображений Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018а. Т. 15. № 2. С. 112-127. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-112-127.
  12. Плотников Д.Е., Колбудаев П.А., Матвеев А.М., Прошин А.А, Егоров В.А. Методы и технологии восстановления ежедневных безоблачных измерений земной поверхности для мониторинга растительного покрова по данным с зарубежных и российских спутниковых систем // Материалы VIII Международной научной конференции «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли». Красноярск. 14 – 17 сентября, 2021.
  13. Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Барталев С.А. Метод автоматического распознавания сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных и имитационной модели развития растений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018б. Т. 15. № 4. С. 131-141. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-131-141.

Презентация доклада

Видео доклада

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

375