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)

Шестая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 10-14 ноября 2008 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

VI.F.316

Возможности картографирования наземных экосистем Северной Евразии на основе данных MODIS с использованием метода локально-адаптивной обучаемой классификации

Уваров И.А., С.А. Барталев, В.А. Егоров, М.А. Медведева
ИКИ РАН
Бореальные экосистемы Северной Евразии, включающие в себя широкий спектр зональных природных комплексов, занимают ключевое место в глобальных экологических процессах. Исследование этого непрерывно изменяющегося природного комплекса требует получения регулярно обновляемых данных. Созданная ранее и широко используемая в мире карта наземных экосистем Северной Евразии получена по данным прибора SPOT-Vegetation 2000 года и имеет пространственное разрешение 1 км.

Разработанная в ИКИ РАН методика предварительной обработки данных позволяет получать на основе данных прибора MODIS с пространственным разрешением 250 м очищенные от влияния облачности, теней и других нежелательных факторов композитные изображения, необходимые для картографирования наземных экосистем.

Для создания новой карты наземных экосистем был разработан метод, позволяющий сократить участие человека в процессах принятии решений при классификации спутниковых изображений благодаря использованию для обучения существующих тематических данных. Метод включает в себя ряд функциональных частей:
1. подготовка обучающей выборки, в том числе:
1.1. фильтрация ошибок в исходных тематических данных;
1.2. ГИС-анализ;
1.3. экспертный анализ;
2. моделирование спектральных характеристик смешанных классов;
3. вычисление локальных априорных вероятностей;
4. построение локальных спектральных сигнатур классов;
5. контекстно-зависимая классификация методом максимального правдоподобия;
6. подготовка вспомогательных тематических продуктов;

Для реализации разработанного метода создан комплекс программ, с помощью которого была выполнена классификация данных MODIS 2005 г. на территорию Северной Евразии. В настоящее время осуществляется оценка достоверности полученных результатов и устранение ошибок классификации.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

274