Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
XXII.F.238
Восстановление объема биомассы лесной растительности
по спутниковым данным высокого пространственного разрешения.
Развитие подхода.
Егоров ВД (1)
(1) Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука Российской академии наук, Москва, Россия
В настоящей работе осуществлено применение разработанного ранее подхода для определения объема биомассы подстилающей лесной поверхности по современным спутниковым данным высокого пространственного разрешения. За основу взята модель определения объема биомассы по дистанционным данным с использованием разработанной схемы расчета (В.В. Козодеров, В.С. Косолапов, 2005) для данных спутника Landsat 7.
Осуществлена адаптация этой схемы для расчета объема биомассы по спутниковым данным WorldView2 для района Савватьевского лесничества Тверской области. Расчетная часть этой схемы состоит из двух этапов. Сперва решается прямая задача: рассчитываются параметры уходящего (отраженного солнечного) излучения от подстилающей (лесной) поверхности для целого ряда значений атмосферных параметров и подстилающей поверхности. Затем решается обратная задача восстановления объема биомассы для каждого элемента спутникового изображения исходя из спектральных свойств этого элемента, полученного спутником, и на основе предварительно записанной базы данных решения прямой задачи. Для решения прямой задачи необходимо задать типовые спектральные свойства изучаемой лесной поверхности: спектральные отражательные свойства разных типов лиственных и хвойных пород.
В настоящей работ изучаются разные способы задания этих спектральных свойств подстилающей поверхности: как на основе литературных данных, так и на основе введенных ранее 40 эталонных участков для спутника WorldView2 по разным типам лесной поверхности (В.В. Козодеров, В.Д. Егоров, 2019). Участки эти введены пересчетом на спутниковую систему координат эталонных участков для самолетных гиперспектральных измерений (В.Д. Егоров, В.В. Козодеров, 2016). Осуществлены расчеты объема биомассы лесной поверхности для отдельных фрагментов таких спутниковых многоканальных изображений при разных способах задания типовых спектральных свойств поверхности в модели. Проведено предварительное сопоставление результатов этих расчетов.
Дальнейшее повышение точности распознавания типов лесной растительности и восстановления объема биомассы лесной растительности по дистанционным самолетным и спутниковым данным связано с улучшением разработанных ранее баз данных обучения системы распознавания типов лесной поверхности по самолетным и спутниковым данным.
Ключевые слова: определение объема биомассы по дистанционным данным спутниковых измерений, спутниковые многоканальные данные высокого пространственного разрешения, распознавание типов лесной растительности
Литература:
- Козодеров В.В., Косолапов В.С. Определение биомассы лесной растительности по радиолокационным измерениям со спутников: результаты модельных расчетов // Исслед. Земли из космоса. 2005. № 3. C. 56–67.
- Козодеров В.В., Кондранин Т.В., Косолапов В.С., Головко В.А., Дмитриев Е.В. Восстановление объема фитомассы и других параметров состояния почвенно-растительного покрова по результатам обработки многоспектральных спутниковых изображений // Исслед. Земли из космоса. 2007. № 1. C. 57–65.
- Козодеров В.В., Егоров В.Д. Автоматизация обработки гиперспектральных данных самолетного зондирования. Исследование Земли из космоса, 2013, №6, с.65-80.
- Егоров В.Д., Козодеров В.В. Распознавание лесной растительности по самолетным гиперспектральным данным. Исследование Земли из космоса, 2016, №3, с. 47 -58.
- Козодеров В.В., Егоров В.Д. Распознавание типов лесной растительности по гиперспектральным самолетным и многоканальным спутниковым данным высокого пространственного разрешения. Сравнение результатов и оценка их точности // Исслед. Земли из космоса. 2019. № 6. С. 89-102.
- Egorov V.D. and Kozoderov V.V., Identification of Forest Vegetation Using Airborne Hyperspectral Data, Izvestiya Russian Academy of Sciences, Atmospheric and Oceanic Physics, Pleiades Publishing, Ltd., 2021, Vol. 57, No. 12, pp. 1538–1548.
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов