ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДРЕВЕСНЫХ ПОРОД НА ТЕСТОВОМ ПОЛИГОНЕ «ЛЯЛЬСКИЙ» (РЕСПУБЛИКА КОМИ) ПО МАТЕРИАЛАМ БПЛА-СЪЕМОК

На основании обработки разносезонных съемок с беспилотного летательного аппарата (БПЛА) проведено построение базы данных (БД) пространственного распределения крон древесных пород лесного полигона «Ляльский» с привязанными атрибутивными характеристиками. Выделение границ крон проведено на основании объектно-ориентированной сегментации изображений по текстурно- и яркостно- однородным участкам (модуль ENVI FX), выбора локальных максимумов в пределе контуров, соответствующих освещенным верхушкам деревьев, выращиванию участков крон по методу водоразделов. Сравнение сходимости суммарных площадей крон выделенных классов деревьев, полученных автоматизированным и экспертным методами демонстрирует высокий класс сходимости по двум независимым участкам (85,8 и 90,33%). Критерии статистической разделимости (R) и межклассовой преобразованной дивергенции (DTij) демонстрируют наличие возможностей для выделения сухостоя (высокий уровень), крон лиственных пород (береза, осина) (средний уровень), темнохвойных пород (ель, пихта) и сосны (низкий) по спектральным величинам. Ординационная диаграмма многомерного неметрического шкалирования по величинам мультиспектральных летних и осенних съемок модельных деревьев выделяет ядра классов, характеризующих эти породы. Разделение выделенных участков крон по классам породного состава показало высокий уровень сходимости с экспертной оценкой (общая сходимость 86,8%, Каппа (ќ) 73,4 при n = 470 деревьев). Наибольшей точность определения обладали темнохвойные породы, и сухостой. Наименьшую точность определения имела сосна. Полученные материалы оформлены в виде базы данных «База данных о пространственном распределении древесных пород на тестовом полигоне «Ляльский» (средняя тайга, северо-восток Восточно-Европейской равнины)» (регистрационный №: 2024623720). Данные планируется использовать для построения пространственных моделей с привлечением спектрозональных спутниковых снимков (построение моделей методом разложения спектральных смесей и их верификации), и получения таксономических показателей древостоев.