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.441
Оценка влияния повышения пространственного разрешения данных спутниковых наблюдений (Proba-V vs SPOT-Vegetation) на точность картографирования лесов России
Егоров В.А. (1), Ашард Ф. (2), Барталев С.А. (1), Барталев С.С. (2)
(1) Институт космических исследований РАН
(2) Объединенный исследовательский центр Европейской комиссии
Разрабатываемая в настоящее время и планируемая к запуску в 2012 году спутниковая система дистанционного зондирования Proba-V призвана обеспечить преемственность по отношению к активно используемой в настоящее время для мониторинга окружающей среды системе SPOT-Vegetation. При близости ряда ключевых характеристик (таких как спектральные диапазоны и частота наблюдения) вышеуказанных систем ДЗЗ, к ожидаемым преимуществам Proba-V следует отнести возрастающее почти в четыре раза (по сравнению со SPOT-Vegetation) пространственное разрешение, которое должно составить величину около 300 метров. Выполняемый в рамках международной научной программы подготовки к запуску системы Proba-V исследовательский проект направлен на оценку влияния повышения пространственного разрешения данных спутниковых наблюдений на точность картографирования земного покрова, и прежде всего лесов, России. Указанный проект выполняется в рамках тесной кооперации Института космических исследований РАН и Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии.
Для проведения исследований использовались данные наблюдений спутниковыми системами SPOT-Vegetation за период 2001-2010 годов (стандартные продукты S10) и Terra-MODIS (стандартные продукты MOD09) 2010 года. Использование в рамках проекта данных MODIS в качестве прототипа данных перспективной системы Proba-V обусловлено близостью ряда ключевых характеристик указанных приборов, определяющих потенциальную точность картографирования растительного покрова.
Предварительная обработка обоих наборов спутниковых данных позволила получить очищенные от влияния мешающих факторов разносезонные композитные изображения Северной Евразии. Использование алгоритма локально адаптивной классификации LAGMA на основе единой обучающей выборки позволило выполнить распознавание типов лесного покрова. Сравнительная оценка результатов картографирования лесного покрова по обоим наборам спутниковых данных была выполнена с использованием опорного набора данных, полученного на основе репрезентативной выборки изображений Landsat-ТМ.
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов
349