Авторы
Сайгин И.А.(1), Стыценко Ф.В.(1)
Организации
(1) Институт космических исследований РАН
Сессия
Дистанционное зондирование Земли
Подсекция
Лес
Форма представления
Устный
Научный руководитель
Стыценко Федор Викторович
Место работы научного руководителя
Институт космических исследований РАН
Текст тезисов
Активное развитие в последние годы получают методы автоматизированной обработки данных высокого пространственного разрешения (10-30м), что в перспективе может значительно повысить пространственную детальность результатов картографирования растительного покрова на национальном уровне. Ранее были получены композитные изображения, полученные в летний и зимний периоды 2020г. для всей территории России с пространственным разрешением 30м, основанные на данных Sentinel-2, которые имеют существенные преимущества, выраженные, прежде всего в значительном улучшении пространственной детальности по сравнению с данными среднего пространственного разрешения (Барталев и др., 2022).
В рамках работы был предложен метод картографирования покрытых лесом территорий на основе данных ДЗЗ высокого пространственного разрешения. Метод картографирования включает в себя классификацию опорной выборки с применением алгоритма LAGMA (Барталев и др., 2016). В качестве опорной выборки, использовалась ранее полученная выборка для построения карты наземных экосистем с пространственным разрешением 230 м по данным MODIS (Барталев и др., 2016, Стыценко и др., 2021). Для формирования карты также использовались сторонние продукты: карта изменений в лесах на основе продукта Global Forest Change (Hansen et al, 2013), карта пахотных земель (Плотников и др., 2018) и карта городской инфраструктуры на основе карты GlobeLand30 (Chen Jun, 2015).
Была построена карта покрытых лесом территорий за 2020 год. Сравнение с маской лесных классов, полученной на основе карты наземных экосистем за 2020 г по данным MODIS, демонстрирует более детальное выделение лесных территорий, в частности значительное повышение точности выделения границ, а также возможность выявления относительно небольших участков леса, занимающих незначительные доли в рамках пиксела с разрешением 230м. К недостаткам полученных результатов можно отнести ошибки, возникающие на территориях с непродолжительным периодом наличия снежного покрова или его полным отсутствием, что требует дальнейшего развития методики получения зимних композитных изображений, либо отдельного выявления таких территорий с последующим применением специализированной методики картографирования покрытых лесом территорий.
Работа выполнена в рамках государственного задания Федерального государственного бюджетного учреждения науки Институт космических исследований Российской академии наук (Регистрационный номер 122100700008-5) в соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации № 2515-р от 2 сентября 2022 г. в целях реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения, направленного на создание единой национальной системы мониторинга климатически активных веществ. Исследования проводились с использованием инфраструктуры хранения и обработки спутниковых данных Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2015).
Литература
1) 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.
2) Барталев С.А., Ворушилов И.И., Егоров В.А. Построение и радиометрическая нормализация безоблачных композитных спутниковых изображений покрытой снегом земной поверхности для мониторинга лесов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 57-69.
3) Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Балашов И.В., Барталев С.А., Ефремов В.Ю., Кашницкий А.В., Мазуров А.А., Матвеев А.М., Суднева О.А., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263-284.
4) Плотников Д.Е., Колбудаев П.А., Лупян Е.А., Барталев С.А. Автоматическое распознавание используемых пахотных земель на основе сезонных временных серий восстановленных изображений Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. С. 112–127.
5) Стыценко Ф.В., Сайгин И.А., Барталев С.А. Создание временной серии карт растительности, на основе динамической актуализации обучающей выборки // Материалы Девятнадцатой Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 15-19 ноября 2021. ИКИ РАН, 2021.
6) Chen Jun, Chen Jin, Liao A., Cao X., Chen L., Chen X., He C., Han G., Peng S., Lu M., Zhang W., Tong X., Mills J. (2015) Global land cover mapping at 30 m resolution: A POK-based operational approach // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2015. Vol. 103. pp. 7–27
7) Hansen M.C., Potapov P.V., Moore R., Hancher M., Turubanova S.A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S.V., Goetz S.J., Loveland T.R., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C.O., Townshend J.R.G. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change // Science. – 2013. – Vol. 342. No. 6160. P. 850–853.
В рамках работы был предложен метод картографирования покрытых лесом территорий на основе данных ДЗЗ высокого пространственного разрешения. Метод картографирования включает в себя классификацию опорной выборки с применением алгоритма LAGMA (Барталев и др., 2016). В качестве опорной выборки, использовалась ранее полученная выборка для построения карты наземных экосистем с пространственным разрешением 230 м по данным MODIS (Барталев и др., 2016, Стыценко и др., 2021). Для формирования карты также использовались сторонние продукты: карта изменений в лесах на основе продукта Global Forest Change (Hansen et al, 2013), карта пахотных земель (Плотников и др., 2018) и карта городской инфраструктуры на основе карты GlobeLand30 (Chen Jun, 2015).
Была построена карта покрытых лесом территорий за 2020 год. Сравнение с маской лесных классов, полученной на основе карты наземных экосистем за 2020 г по данным MODIS, демонстрирует более детальное выделение лесных территорий, в частности значительное повышение точности выделения границ, а также возможность выявления относительно небольших участков леса, занимающих незначительные доли в рамках пиксела с разрешением 230м. К недостаткам полученных результатов можно отнести ошибки, возникающие на территориях с непродолжительным периодом наличия снежного покрова или его полным отсутствием, что требует дальнейшего развития методики получения зимних композитных изображений, либо отдельного выявления таких территорий с последующим применением специализированной методики картографирования покрытых лесом территорий.
Работа выполнена в рамках государственного задания Федерального государственного бюджетного учреждения науки Институт космических исследований Российской академии наук (Регистрационный номер 122100700008-5) в соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации № 2515-р от 2 сентября 2022 г. в целях реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения, направленного на создание единой национальной системы мониторинга климатически активных веществ. Исследования проводились с использованием инфраструктуры хранения и обработки спутниковых данных Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2015).
Литература
1) 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.
2) Барталев С.А., Ворушилов И.И., Егоров В.А. Построение и радиометрическая нормализация безоблачных композитных спутниковых изображений покрытой снегом земной поверхности для мониторинга лесов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 57-69.
3) Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Балашов И.В., Барталев С.А., Ефремов В.Ю., Кашницкий А.В., Мазуров А.А., Матвеев А.М., Суднева О.А., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263-284.
4) Плотников Д.Е., Колбудаев П.А., Лупян Е.А., Барталев С.А. Автоматическое распознавание используемых пахотных земель на основе сезонных временных серий восстановленных изображений Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. С. 112–127.
5) Стыценко Ф.В., Сайгин И.А., Барталев С.А. Создание временной серии карт растительности, на основе динамической актуализации обучающей выборки // Материалы Девятнадцатой Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 15-19 ноября 2021. ИКИ РАН, 2021.
6) Chen Jun, Chen Jin, Liao A., Cao X., Chen L., Chen X., He C., Han G., Peng S., Lu M., Zhang W., Tong X., Mills J. (2015) Global land cover mapping at 30 m resolution: A POK-based operational approach // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2015. Vol. 103. pp. 7–27
7) Hansen M.C., Potapov P.V., Moore R., Hancher M., Turubanova S.A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S.V., Goetz S.J., Loveland T.R., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C.O., Townshend J.R.G. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change // Science. – 2013. – Vol. 342. No. 6160. P. 850–853.