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)

Пятая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2007 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

V.F.303

Метод глобального картографирования растительного покрова по данным спутниковых наблюдений на основе контекстно-зависимой обучаемой классификации

Уваров И.А., Барталев С.А.
Институт космических исследований РАН
Наземные экосистемы Северной Евразии играют важную роль в глобальных экологических процессах Земли и являются объектом исследования множества ученых и специалистов. Исследование этого непрерывно изменяющегося природного объекта сопряжено с необходимостью получения регулярно обновляемых данных. Созданная в рамках проекта Global Land Cover 2000 карта наземных экосистем Северной Евразии получена по данным прибора SPOT-Vegetation 2000 г. c пространственным разрешением 1 км.
В настоящее время в ИКИ РАН и ЦЭПЛ РАН ведутся исследования, направленные на создание на основе данных прибора Terra-MODIS с пространственным разрешением 250 м новой карты наземных экосистем Северной Евразии, и разработки автоматической технологии её ежегодного обновления. Разработанный метод построения по данным MODIS композитных изображений, очищенных от влияния облачности, теней и других нежелательных факторов, позволяет подготовить необходимые для картографирования наземных экосистем входные данные.
Для решения поставленной задачи разработан метод, позволяющий минимизировать участие человека в процессах принятии решений при классификации спутниковых изображений благодаря использованию для обучения ранее созданной карты наземных экосистем Северной Евразии. Метод состоит из нескольких этапов:
- фильтрация ошибок в исходных тематических продуктах и построение обучающей выборки;
- вычисление локальных априорных вероятностей;
- построение локальных спектральных сигнатур классов;
- моделирование спектральных характеристик смешаных классов;
- подготовка вспомогательных тематических продуктов;
- контекстно-зависимая классификация спутниковых данных.
Для реализации описанного метода был создан комплекс программ, позволивших выполнить эксперименты по автоматическому картографированию по данным MODIS наземных экосистем ряда тестовых участков на территории России.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

277