Создание альбома дешифровочных признаков лесообразующих пород Беларуси на основе результатов интерактивного визуального дешифрирования по мультиспектральным спутниковым снимкам Sentinel-2

Использование данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в географических исследованиях и тематическом картографировании основывается главным образом на чтении и толковании содержащейся в них информации в процессе тематической обработки данных. Центральное место в схеме реализации тематической обработки данных ДЗЗ занимает дешифрирование – комплекс мероприятий, направленных на получение информации об объектах местности и явлениях географической среды по их изображению на данных ДЗЗ. Процесс дешифрирования носит целенаправленный и последовательный характер, предусматривающий обнаружение, распознавание, интерпретацию объектов, определение их качественных и количественных характеристик, а также представление результатов дешифрирования в графической, цифровой или текстовой форме [1, 2].
Современные методы дешифрирования основываются на знании закономерностей воспроизведения оптических, геометрических, спектральных свойств изображаемых объектов и явлений на материалах дистанционных съёмок, а также их пространственного размещения [3]. Дешифрирование лесной растительности, как и любых других объектов земной поверхности, основывается на использовании дешифровочных признаков – наиболее характерных свойств объектов или их взаимосвязей, нашедших своё отражение на материалах ДЗЗ и позволяющих интерпретировать (распознавать) исследуемый объект [1, 2].
Одним из двух основных методов дешифрирования является визуальное дешифрирование, основанное на получении информации посредством визуального восприятия и анализа изображения аэрокосмоснимка [1]. При этом визуальное дешифрирование может выступать как самостоятельный способ извлечения тематической информации с одной стороны и выполняться в качестве подготовительного этапа перед проведением автоматизированного дешифрирования – с другой.
По результатам дешифрирования составляются карты и схемы дешифрирования, формируются наборы эталонных изображений (фотоэталонов) исследуемых объектов с описаниями их основных дешифровочных признаков. Одним из популярных и актуальных направлений практического применения результатов дешифрирования является создание альбомов (атласов), включающих в себя: комплексную информацию о территории и объектах исследования; сведения об используемых данных ДЗЗ; характеристики аэрокосмических аппаратов и их съёмочных систем; наборы фотоэталонов объектов в различных спектральных зонах съёмки; графики, содержащие кривые спектральной яркости объектов; подробные текстовые описания дешифровочных признаков объектов; картографический материал, составленный по результатам дешифрирования. Подобные альбомы и атласы служат наглядными учебно-методическими пособиями для студентов и специалистов, чья учебная и производственная деятельность связана непосредственно с обработкой данных ДЗЗ.
В качестве примера изданных альбомов (атласов) дешифрирования можно отметить Атлас «Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков. Сканирующая система «Фрагмент». Методика и результаты» (Москва–Берлин), 1988 года [4]. Альбом содержит иллюстрации с зональными и многозональными изображениями природных и антропогенных объектов (геологические структуры, рельеф, водные объекты, лесная и сельскохозяйственная растительность, населённые пункты), а также связанных с ними явлений и процессов, полученными по результатам съёмок сканирующей системы «МКФ-6» с космического корабля «Союз-22», проводимых в конце ХХ века на территорию Евразии (преимущественно СССР). Иллюстрации сопровождаются подробным описанием дешифровочных признаков (прямых и косвенных) объектов, картографическим материалом, сведениями об условиях синтеза зональных и многозональных изображений.
На основе современных отечественных и зарубежных многозональных (мульти- и гиперспектральных) данных ДЗЗ (MODIS, Landsat, Sentinel-2, БКА, Канопус-В и др.) составляются и издаются новые пособия по дешифрированию [5]. Современные цифровые технологии позволяют создавать сложные комплексные информационные продукты наряду с печатными изданиями.
Актуальность разработки новых продуктов и методических пособий по дешифрированию связана с растущим запросом на подготовку специалистов в области ГИС и ДЗЗ, а также расширением областей практического применения методов и данных ДЗЗ.
В данной работе представлены результаты визуального интерактивного дешифрирования породного состава древесной лесной растительности Беларуси (на примере территории ландшафтного заказника «Озёры») по мультиспектральным спутниковым снимкам Sentinel-2, оформленные в виде альбома дешифровочных признаков.
Цель работы заключается в установлении основных дешифровочных признаков лесообразующих пород, подготовке их эталонных изображений, полученных в различных вариантах синтеза спектральных каналов Sentinel-2 за разные даты исследования, и оформлении в виде альбома дешифровочных признаков (АДП).
Объектом исследования выступает лесная растительность территории заказника «Озёры». Предмет исследования – дешифровочные признаки лесообразующих пород.
В качестве исходных данных ДЗЗ выбраны мультиспектральные спутниковые снимки космических аппаратов Sentinel-2A и Sentinel-2B, полученные за 2021–2022 годы на территорию исследования, с пространственным разрешением 10 м/пиксель. Выполнение интерактивного (экранного) визуального дешифрования лесной растительности осуществлялось средствами визуализации цифровых спутниковых изображений Sentinel-2 в программном комплексе ENVI (версия 5.6) [6]. Контроль результатов визуального дешифрирования производился по материалам лесоустройства (данные за 2015, 2018, 2021 годы), интегрированным в геоинформационную среду ENVI в виде векторных слоёв, содержащих контуры границ выделов и таксационные показатели насаждений (в таблице атрибутов каждого слоя).
Выходным продуктом и результатом работы стал Альбом дешифровочных признаков лесообразующих пород ландшафтного заказника «Озёры», составленный по мультиспектральным спутниковым данным Sentinel-2 за 2021–2022 годы. АДП состоит из 19 таблиц, содержащих эталонные изображения (космофотоэталоны) насаждений 6 лесообразующих пород заказника «Озёры» (сосна, ель, берёза, ольха, осина, дуб) за 10 месяцев наблюдений (с февраля по ноябрь в 2021 и 2022 годах).
Таблицы располагаются в альбоме в хронологическом порядке (с февраля по ноябрь) с разделением каждого календарного месяца на 3 декады, т. е. 10–11 дней (при условии наличия безоблачных снимков на каждую декаду месяца). Каждая таблица содержит общие сведения об исходных данных ДЗЗ (название космического аппарат, дата съёмки) и лесообразующей породе (название, класс возраста), эталонное изображение насаждений на снимке Sentinel-2 в трёх вариантах синтеза:
1 – Red-Green-Blue (3-4-2), т. е. комбинация красного (λ = 0,67 мкм), зелёного (λ = 0,56 мкм) и синего (λ = 0,49 мкм) каналов, или комбинация «стандартные естественные цвета»;
2 – NIR-Red-Green (8-4-3), т. е. комбинация ближнего инфракрасного (λ = 0,84 мкм), красного (λ = 0,67 мкм) и зелёного (λ = 0,56 мкм) каналов, или комбинация «стандартные искусственные цвета»;
3 – NIR (8), т. е. ближний инфракрасный канал (λ = 0,84 мкм), зональное изображение;
а также изображение нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).
Приведённые в таблицах изображения космофотоэталонов сопровождаются текстовым описанием основных геометрических (форма, размер, тень), яркостных (цвет и тон изображения) и структурных (рисунок, структура, текстура) дешифровочных признаков.
Организованная структура АДП позволяет анализировать возможности идентификации и дифференциации лесообразующих пород на основе применения дешифровочных признаков по следующим направлениям:
1 – сравнительный анализ изображения одной и той же породы в различных вариантах синтеза спектральных каналов (оценка информативности спектральных зон);
2 – сравнительный анализ изображения одной и той же породы на различные даты исследования (анализ фенологических изменений растений в течение года);
3 – сравнительный анализ изображения разных пород в одной зоне спектра на одну и ту же дату исследования (оценка разделимости пород при одинаковых условиях наблюдения).
Оформление альбома дешифровочных признаков лесообразующих пород выполнялось при помощи средств ArcGIS (ArcMap) (версия 10.7) и программы векторной графики Adobe Illustrator (версия 2019).
Составленный альбом внедрён в образовательный процесс кафедры геодезии и космоаэрокартографии факультета географии и геоинформатики Белорусского государственного университета (акт от 04.09.2024 №2.4/263) в рамках учебной дисциплины «Тематическое дешифрирование» для специальности 1-31 02 03 «Космоаэрокартография».