Двадцать третья международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
XXIII.B.466
Коррекция занятых различными типами землепользования площадей, получаемых на основе картографических продуктов по данным ДЗЗ низкого пространственного разрешения
Кашницкий А.В. (1), Лупян Е.А. (1), Кобец Д.А. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Регулярная и точная информация о типах землепользования территории и их ежегодных изменениях является ключевой для решения широкого круга задач, включая оценку экологической ситуации, планирование использования, контроль за охраной окружающей среды и мониторинг процессов, связанных с деградацией и восстановлением земель. Среди многочисленных применений таких данных — учёт выбросов и поглощений парниковых газов и формирование отчетности согласно рекомендациям Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК, 2006). Согласно рекомендациям (МГЭИК, 2006) такая отчетность формируется ежегодно для следующих основных классов землепользования: лесные земли, возделываемые земли, пастбища, водно-болотные угодья, поселения и прочие земли. Для территории России и всех ее регионов ежегодно оценивается площадь земель, занятых каждым классом, а также матрица переходов между классами от года к году. На данный момент для этого используются ежегодные карты типов наземного покрова, полученные в результате многолетних работ Института космических исследований РАН (ИКИ РАН) (Барталев и др., 2016) и уточненных в рамках работ консорциума РИТМ Углерода (https://ritm-c.ru/). Однако эти карты созданы на основе спутниковых данных с низким пространственным разрешением (230 м на пиксель), что приводит к наличию шумов и снижению точности в ряде случаев. В результате для некоторых регионов получаемые оценки площадей не достигают требуемого уровня точности и содержат очевидные артефакты.
В связи с этим в данном исследовании была предпринята попытка:
- Получить на основе общедоступных научному сообществу данных более детализированные и точные карты типов землепользования для всех регионов страны в указанных шести классах.
- Оценить масштабы ошибок в определении площадей типов землепользования, получаемых по картам типов наземного покрова ИКИ РАН.
- Разработать скорректированные, более точные оценки площадей типов землепользования для каждого региона, а также схему их перерасчёта на основе исходных карт типов наземного покрова ИКИ РАН.
Для этого были взяты все отвечающие требованиям по охвату и классам доступные на данный момент картографические материалы с пространственным разрешением 10 метров на пиксель: ESA WorldCover (далее ESA WC) (Zanaga et al., 2022), Esri Land Use Land Cover (LULC) (Karra et al., 2021) и Dynamic World (далее DW) (Brown et al., 2022). Карты ESA WorldCover и Esri Land Use Land Cover (далее LULC) были взяты как есть, а данные Dynamic World, поскольку они предоставляются не для ежегодного интервала, а для каждой сцены, были приведены к ежегодным срезам путем расчета медианного значения за период (Кашницкий, Лупян, 2025).
Была проведена работа по оценке сопоставимости этих материалов друг с другом и с картами типов наземного покрова ИКИ РАН. Все материалы были предварительно для каждого региона приведены к одной шести классовой легенде, преобразованы в одну проекцию и размеры. Были составлены карты для 2020-2021 годов, где в оценке сходятся все три источника и где сходятся хотя бы источника. Также была составлена эталонная карта для 2020-2021 годов, где сходятся два источника, а в остальных местах расхождений впечатана карта ESA WorldCover, как предположительно наиболее точная (Venter et al., 2022; Xu et al., 2024). Совместный анализ DW, LULC, ESA WC выявил, что в ряде регионов более 15-20 процентов площади может относиться в разных картах к разным типам землепользования. Основными источниками неопределенности является класс лугов и пастбищ, а также класс возделываемых земель. Особенно значимые расхождения выявляются для засушливых территорий и тундр. Также очень по-разному определяется класс поселения. Отметим, что полученные результаты вполне согласуются с количественными оценками других исследователей, например, (Venter et al., 2022; Xu et al., 2024). Было также проведено сопоставление карты ИКИ РАН с эталонной картой. Выявлено, что в ряде регионов до 50 процентов площади класса может относиться к разным типам землепользования. Основными источниками неопределенности является класс лугов и пастбищ, который может переходить либо в лесную площадь, либо в возделываемые земли, либо в водно-болотные угодья. Особенно значимые расхождения также выявляются для болот и северных территорий (тундр). Неопределенность в оценке площадей в некоторых случаях достигает 30-40 процентов от площади класса (в основном из-за тундр), однако в абсолютном большинстве случаев не превышает 10-15 процентов.
Далее была взята полученная эталонная карта за 2020-й год, соответствующая ей карта ИКИ РАН и на основе пересчета площадей для каждого региона получены коэффициенты коррекции площади каждого класса. После применения этих коэффициентов к площадям каждого класса, полученным по картам ИКИ РАН, получаются площади, занятые соответствующим классом в эталонной карте. Таким образом, разработана схема получения площадей классов в каждом регионе на основе карт ИКИ РАН путем их пересчета с помощью коэффициентов коррекции, полученных из сопоставления с эталонной картой 2020 года, и без необходимости получения эталонной карты на другие годы. Проверка пересчета площадей классов для 2021 года и сравнения их с площадями из соответствующей эталонной карты года показала применимость подхода.
Получение и обработка спутниковых данных были выполнены с помощью возможностей Центра коллективного пользования ИКИ-Мониторинг (Лупян и др., 2019). Исследование выполнено в рамках темы ИКИ РАН «Мониторинг» (госрегистрация № 122042500031-8).
Ключевые слова: ДЗЗ, типы землепользования, картографирование, спутниковые данные, карты типов землепользования, коррекция площадей, климатическая отчетность
Литература:
- Руководящие принципы национальных инвентаризаций парниковых газов МГЭИК, 2006 г. Том 4. Сельское хозяйство, лесное хозяйство и другие виды землепользования. https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/russian/vol4.html.
- Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России // М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
- Zanaga D., Van De Kerchove R., Daems D., De Keersmaecker W., Brockmann C., Kirches G., Wevers J., Cartus O., Santoro M., Fritz S., Lesiv M., Herold M., Tsendbazar N.-E., Xu P., Ramoino F., Arino O. ESA WorldCover 10 m 2021 v200. 2022. DOI: 10.5281/zenodo.7254221.
- Karra K., Kontgis C., Statman-Weil Z., Mazzariello J.C., Mathis M., Brumby S.P. Global land use / land cover with Sentinel 2 and deep learning // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2021. P. 4704-4707. DOI: 10.1109/IGARSS47720.2021.9553499.
- Brown C.F., Brumby S.P., Guzder-Williams B., Birch T., Hyde S.B., Mazzariello J., Czerwinski W., Pasquarella V.J., Haertel R., Ilyushchenko S. Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping // Scientific data. 2022. V. 9. No. 1. P. 251. DOI: 10.1038/s41597-022-01307-4.
- Кашницкий А.В., Лупян Е.А. Архив информационных продуктов о частоте наблюдения типов поверхности на основе данных спутников Sentinel-2 и возможности его применения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 2. С. 335-342. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-2-335-342.
- Venter Z.S., Barton D.N., Chakraborty T., Simensen T., Singh G. Global 10 m Land Use Land Cover Datasets: A Comparison of Dynamic World, World Cover and Esri Land Cover // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 16. P. 4101. DOI: 10.3390/rs14164101.
- Xu P., Tsendbazar N.-E., Herold M., De Bruin S., Koopmans M., Birch T., Carter S., Fritz S., Lesiv M., Mazur E., Pickens A., Potapov P., Stolle F., Tyukavina A., Van De Kerchove R., Zanaga D. Comparative validation of recent 10 m-resolution global land cover maps // Remote Sensing of Environment. 2024. V. 311. P. 114316. DOI: 10.1016/j.rse.2024.114316.
- Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Радченко М.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151-170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
Презентация доклада
Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга
93