Оценка точности типизации земного покрова, выполненной методом максимального правдоподобия

В настоящее время накоплен значительный массив инструментов для выполнения классификации и оценки отдельных видов земного и растительного покрова (Плотников и др., 2010; Mas et al., 2014; Bartalev et al., 2016; Zhao et al., 2024). Но использование сведений, полученных в результате типизации земного и растительного покрова, зависит от точности её проведения. Целью настоящего исследования было определение оценки точности типизации земного покрова, выполненная методом максимального правдоподобия.
Для исследования информативности построенных типов земного покрова была создана пространственно-распределенная выборка, полностью покрывающая территорию двух соседних административных районов Белгородской области и содержащая информацию о 700 объектах различных категорий земель, включая такие типы землепользования, как: пашня без растительности, пашня с растительностью, пастбища, леса и древесно-кустарниковая растительность, вода, застроенные и нарушенные земли. Выборки создавались путем визуальной интерпретации спутниковых снимков высокого пространственного разрешения на основе рассчитанных индексов NDVI, RNDWI, NDBI и RGB-композиций с использованием дополнительных картографических материалов.
Далее, для классификации изображений земного покрова, охватывающего всю территорию исследования, был использован метод максимального правдоподобия. Выбор данного метода обоснован тем, что его применение является предпочтительным для мониторинга и анализа землепользования и растительного покрова (Patil et al., 2012). Оценка точности типизации земного покрова, выполненная с использованием коэффициента согласия Каппа, как самого информативного в своем сегменте (Zhao et al., 2024), показала значение, равное 0.94.
При этом отмечены некорректная идентификация спектральных характеристик при выводе классификаторами итоговых значений таких типов земель, как застроенная территория, леса, естественно-кормовая растительность. Распространённый вид несоответствия данных – когда по информации управления Росреестра по Белгородской области земельный участок документально относится к одной категории земель, а на местности он представляет другой тип угодий, например, по документам земельный участок числится как лес, а по факту – это обезлесенная территория. Машиной такие необлесенные территории идентифицируются как пастбище, а по статистическим данным управления Росреестра по Белгородской области эти земли отнесены к Государственному лесному фонду. Дополнительно следует отметить, что данные государственной статистики также не могут рассматриваться в качестве абсолютно достоверных, однако в настоящее время они представляют собой единственный доступный источник официальных данных о количественном состоянии земель на уровне субъектов РФ. Поэтому, исходя из целей классификации, необходимо оценивать сложившуюся ситуацию и, при необходимости, дополнительно применять картографический материал, содержащий границы землепользования статистических данных.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Государственного задания № FZWG-2025-0006.