Опыт разработки алгоритма выделения лесных просек под линиями электропередач в лесных ландшафтах на основе данных Sentinel-2

Регулярный мониторинг состояния линий электропередач (ЛЭП) востребован для обеспечения бесперебойного электроснабжения населенных пунктов и объектов инфраструктуры регионов России. Однако на лесных территориях с низкой плотностью населения и дорог задача постоянного мониторинга затруднена. К таким регионам относится Восточная Сибирь, в частности, Кежемский и Богучанский районы Красноярского края. Для дистанционного мониторинга просек под линиями электропередач в труднодоступных лесных территориях настоящим исследованием предлагается алгоритм, который позволяет выделить лесные просеки на космических снимках Sentinel 2. Такой алгоритм может рассматриваться в качестве первого шага автоматизации дистанционного мониторинга состояния ЛЭП и, в частности, детектирования изменений (прокладки, зарастания, расчистки просек под ЛЭП и т.д.). Логика работы алгоритма имеет наглядную интерпретацию и основана на поиске объектов интереса в пространстве дешифровочных признаков. На основе спектральных характеристик модель логистической регрессии отделяет участки, потенциально относящиеся к просекам (класс низкорослой растительности на летних изображениях, однородный снежный покров на зимних изображениях), затем вероятностное преобразование Хафа находит линейные структуры на бинарной маске выделенных участков. В качестве базового пространства признаков для модели рассмотрены многоканальные летние и зимние изображения в видимом и ИК диапазонах, а также рассчитанные на их основе спектральные индексы, такие как SAVI (индекс растительности с поправкой на почву), NDWI (нормализованный разностный водный индекс), NDBI (нормализованный разностный индекс городской застройки). Перечисленные признаки использованы для классификации подстилающей поверхности и отделения зон лесов, водных объектов, застройки и автомобильных дорог. Получившийся алгоритм носит автоматический характер, поскольку для достижения наилучшего результата он не требует индивидуальной настройки параметров для каждого снимка. Тем не менее работа алгоритма локально устойчива. Показано, что алгоритм корректно определяет области расположения просек под ЛЭП на всех использованных спутниковых изображениях как в пределах тестовых участков, так и в их окрестности при расширении границ области анализа.

Работа выполнена в рамках государственного задания ЦЭПЛ РАН по теме "Биоразнообразие и экосистемные функции лесов" (Регистрационный номер НИОКТР 124013000750-1).