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)

Девятая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 14-18 ноября 2011 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

IX.F.239

Оценка погрешности определения площадей ветровалов по космическим изображениям высокого пространственного разрешения Landsat-TM

Королева Н.В., Ершов Д.В.
Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН
В работе представлены результаты исследования предельных возможностей съемочной системы Landsat-TM по выявлению ветровалов и оценки их фактической площади, а также оценка предельных возможностей методов выявления ветровалов по разновременным космическим изображениям Landsat-TM.
В качестве опорных данных использовались ветровалы, образовавшиеся в результате урагана в лесах Московской области в 2009 году. Для исследования предельных возможностей съемочной системы проведен сравнительный анализ участков ветровалов, визуально дешифрированных на цифровых снимках Landsat-TM (30м) и GeoEye (1,65м).
Чтобы оценить уровень ошибки определения площади ветровала по снимкам Landsat была построена зависимость относительной средней ошибки оценки площади ветровала от его фактической площади. Полученная зависимость показывает, что при малых значениях площадей ветровала, не превышающих площадные размеры пространственного разрешения Landsat-TM, а именно 0,09 га и меньше ошибка составляет 170% или превышение площади в 1,7 раз. Ветровал площадью 0,5 га (~ 6 пикселей) переоценивается на 49,4%, 1 га (~11 пикселей) - на 29,9%, 5 га (~56 пикселей) - 9,4%.
Для оценки предельных возможностей методов обнаружения ветровалов по космическим снимкам Landsat-TM были выявлены изменения в лесном покрове с использованием разностных изображений. Для этого определялась разница между изображениями до и после ветровала, рассчитывались значения глобального среднего и среднеквадратического отклонения (СКО) для разностного изображения в пределах маски леса. Факт нарушения устанавливался в случае, если значения в пикселе выходили за пределы 2-х СКО относительно среднего значения. В качестве признаков использовались изображения главных компонент, нормализованного вегетационного индекса NDVI и коротковолнового вегетационного индекса SWVI.
На опорные участки ветровалов, выявленные по данным GeoEye, была получена локальная статистическая информация о среднем и СКО значениях для разностных изображений первых двух главных компонент и индексов NDVI и SWVI. Проведенное сравнение данных локальных участков ветровалов с данными по общей глобальной статистике обнаружило, что использование индекса SWVI, позволяет выделять ветровалы площадью более 2,3 га. Анализ главных компонент показал, что выявление ветровалов при использовании 1-ой главной компоненты возможно с площади в 3,7 га. Вторая главная компонента и индекс NDVI не реагируют на изменения в лесном покрове, вызванные ураганными ветрами с последующим вывалом леса, рассматриваемых размеров.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

360