Сравнительный анализ информативности спутниковых данных EOS MODIS и RADARSAT-1 в задаче анализа землепользования Северного Казахстана

Мониторинг параметров растениеводства в степной зоне Северного Казахстана с помощью спутниковых данных имеет определенные трудности. Часть проблем возникает в районах испытывающих повышенный дефицит увлажнения. В этой климатической зоне используется пониженная норма высева яровых зерновых культур, что приводит к низким величинам листового покрытия в течение всего вегетационного сезона. В засушливые годы из-за изреженности посевов и их низкой высоты (25-40 см) спектральные различия между посевами, парами и природными травами становятся незначительными, что затрудняет распознавание зерновых культур с помощью оптических спутниковых систем. Поэтому, увеличение возможностей спутниковых данных в анализе состояния растительного покрова за счет использования радарной съемки представляет практический интерес.
Активное зондирование микроволновым излучением со спутников позволяет тестировать поверхность Земли, причем облачный покров не оказывает при этом помех. Интенсивность рассеянного сигнала зависит от величины диэлектрической проницаемости поверхности Земли и от ее пространственной организации на масштабе сопоставимом (большем) с длиной волны зондирования. Диэлектрическая проницаемость сильно вырастает в материалах, содержащих воду, например: влажная почва или зеленая растительность. В рамках задачи разделения пахотных земель, используемых под зерновыми культурами, от природных трав; перспективна средне-летняя радарная съемка (конец июля). В этот период в умеренно-засушливой степной зоне природные травы с выровненной поверхностью почвы отцветают и засыхают (низкая шероховатость поверхности отражения). Культурная растительность (пшеница или ячмень), наоборот, имеет максимум зеленой биомассы, поверхность почвы паровых полей комковата в любой момент времени (высокая шероховатость в обоих случаях).
Таким образом, класс с высокой шероховатостью поверхности (поля с зеленой биомассой и парующиеся поля) должен характеризоваться повышенным уровнем отражения микроволнового сигнала, другой класс (природные травы), с низкой шероховатостью - пониженным уровнем.
Снимок RADARSAT-1 (mode: SCANSAR-WIDE, с разрешением 50 м) за 22 июля 2005 года анализировался совместно с данными мониторинга MODIS (1 канал: 620-670 нм; 2 канал: 841-876 нм; разрешение 250 м) в период: май – июль 2005 года, а также первой половины мая 2006 (в 2005 году снимки за: 2, 5, 14, 15, 25, 31 мая; 2, 3, 6, 8, 10 июня; 19 июля; в 2006 году 7, 9, 10, 11 мая). Временной период накопления снимков MODIS выбирался, как наиболее информативный для решения задачи распознавания двух классов землепользования: природные травы и пашня, использующаяся для выращивания зерновых культур (посевы + пары). В качестве тестового района был выбран отдельный крупный зерновой массив (1356 полей, около 200 тысяч гектар) расположенный в центральной части Костанайской области.
Данные MODIS использовались для экспертного дешифрирования и разделения всех полей сельскохозяйственного массива на два класса: залежь и используемые поля (культура и пары). На снимке RADARSAT-1 (SCANSAR-WIDE), в котором уровнем тональности определялась интенсивность рассеивания микроволнового сигнала, разбивка на два класса осуществлялась с помощью простого порогового алгоритма. Величина порога подбиралась до получения лучшего результата.
Соответствие результатов классификаций данных различных спутниковых систем (оптических и радарных) отражались в матрице ошибок (confusion matrix). Распознавание территории под зерновыми культурами - соответствие около 94 %; залежей – около 82 %. Столь высокий уровень соответствия говорит о перспективности использования радарной съемки в практически значимых прикладных технологиях в области контроля над зерновым производством.