Распознавание нарушенных лесных экосистем лесостепи на основе спектрально-отражательных характеристик

Распознавание нарушенных лесных экосистем лесостепи на основе спектрально-отражательных характеристик

Автор: Терехин Эдгар Аркадьевич

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов

Статья в выпуске: 3 т.43, 2019 года.

Бесплатный доступ

В статье представлены результаты оценки возможностей дискриминантного анализа для распознавания нарушенных лесных экосистем лесостепной зоны на основе спектрально-отражательных свойств. Предложен новый способ автоматизированного выявления участков нарушенных лесов среди покрытых лесом земель, основанный на дискриминантом анализе величины изменения коэффициентов спектральной яркости в различных зонах спектра. На основе данных с 1836 лесных участков, типичных для лесостепной зоны, вычислены и верифицированы математические зависимости, позволяющие в автоматизированном режиме относить конкретный лесной участок к категории нарушенных лесов или лесов без признаков нарушений. Точность распознавания нарушенных лесных участков составила около 90 %. Установлено, что величина изменения коэффициентов спектральной яркости в средней инфракрасной зоне вносит наибольший вклад в распознавание нарушенных лесных массивов среди величин изменения коэффициентов отражения в каналах сенсоров серии Landsat.

Еще

Нарушенные лесные экосистемы, пошаговый дискриминантный анализ, дистанционное зондирование, коэффициенты спектральной яркости

Короткий адрес: https://sciup.org/140246469

IDR: 140246469   |   DOI: 10.18287/0134-2452-2019-43-3-412-418

Список литературы Распознавание нарушенных лесных экосистем лесостепи на основе спектрально-отражательных характеристик

  • Барталев, С.А. Методы использования временных серий спутниковых изображений высокого пространственного разрешения для оценки масштабов и динамики вырубок таёжных лесов / С.А. Барталев, Т.С. Курятникова, Х.Ю. Стибиг // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса - 2005. - Т. 2, № 2. - С. 217-227.
  • Kennedy, R.E. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. L and Trendr - Temporal segmentation algorithms / R.E. Kennedy, Z. Yang, W.B. Cohen // Remote Sensing of Environment. - 2010. - Vol. 114, Issue 12. - P. 2897-2910. - DOI: 10.1016/j.rse.2010.07.008
  • Hermosilla, T. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics / T. Hermosilla, M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart // Remote Sensing of Environment. - 2015. - Vol. 170. - P. 121-132. - DOI: 10.1016/j.rse.2015.09.004
  • Елсаков, В.В. Спектрозональные спутниковые изображения в выявлении трендов климатических изменений лесных фитоценозов западных склонов Приполярного Урала / В.В. Елсаков, И.О. Марущак // Компьютерная оптика. - 2011. - Т. 35, № 2. - С. 281-286.
  • Жирин, В.М. Динамика спектральной яркости породно-возрастной структуры групп типов леса на космических снимках Landsat / В.М. Жирин, С.В. Князева, С.П. Эйдлина // Лесоведение. - 2014. - № 5. - С. 3-12.
  • Senf, C. Using Landsat time series for characterizing forest disturbance dynamics in the coupled human and natural systems of Central Europe / C. Senf, D. Pflugmacher, P. Hostert, R. Seidl // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - 2017. - Vol. 130. - P. 453-463. -
  • DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2017.07.004
  • Терехин, Э.А. Оценка нарушенности лесных экосистем юго-запада Среднерусской возвышенности с применением материалов космических съемок / Э.А. Терехин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса - 2017. - Т. 14, № 4 - С. 112-124. -
  • DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-4-112-124
  • Исаев, А.С. Крупномасштабные изменения в бореальных лесах Евразии и методы их оценки с использованием космической информации / А.С. Исаев, Г.Н. Коровин // Лесоведение. - 2003. - № 2. - С. 3-9.
  • Hussain, M. Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches / M. Hussain, D. Chen, A. Cheng, H. Wei, D. Stanley // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - 2013. - Vol. 80. - P. 91-106. -
  • DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2013.03.006
  • Zhu, Z. Change detection using landsat time series: A review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications / Z. Zhu // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - 2017. - Vol. 130. - P. 370-384. -
  • DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2017.06.013
  • Терехин, Э.А. Геоинформационный анализ нарушенности лесных экосистем с применением разновременных спутниковых данных / Э.А. Терехин // Геоинформатика. - 2017. - № 3. - С. 56-65.
  • Cohen, W.B. How similar are forest disturbance maps derived from different Landsat time series algorithms? / W.B. Cohen, S.P. Healey, Z. Yang, S.V. Stehman, C.K. Brewer, E.B. Brooks, N. Gorelick, C. Huang, M.J. Hughes, R.E. Kennedy, T.R. Loveland, G.G. Moisen, T.A. Schroeder, J.E. Vogelmann, C.E. Woodcock, L. Yang, Z. Zhu // Forests. - 2017. - Vol. 8, Issue 4. - 98. -
  • DOI: 10.3390/f8040098
  • Hislop, S. A fusion approach to forest disturbance mapping using time series ensemble techniques / S. Hislop, S. Jones, M. Soto-Berelov, A. Skidmore, A. Haywood, T.H. Nguyen // Remote Sensing of Environment. - 2019. - Vol. 221. - P. 188-197. -
  • DOI: 10.1016/j.rse.2018.11.025
  • Haywood, A. Mapping disturbance dynamics in wet sclerophyll forests using time series Landsat / A. Haywood, J. Verbesselt, P.J. Baker // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives. - 2016. - Vol. 41. - P. 633-641.
  • Wulder, M.A. The global Landsat archive: Status, consolidation, and direction / M.A. Wulder, J.C. White, T.R. Loveland, C.E. Woodcock, A.S. Belward, W.B. Cohen, E.A. Fosnight, J. Shaw, J.G. Masek, D.P. Roy // Remote Sensing of Environment. - 2016. - Vol. 185. - P. 271-283. -
  • DOI: 10.1016/j.rse.2015.11.032
  • Li, P. Cross-comparison of vegetation indices derived from Landsat-7 enhanced thematic mapper plus (ETM ) and Landsat-8 operational land imager (OLI) sensors / P. Li, L. Jiang, Z. Feng // Remote Sensing. - 2014. - Vol. 6, Issue 1. - P. 310-329. -
  • DOI: 10.3390/rs6010310
  • Халафян, А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных / А.А. Халафян. - Москва: Бином-Пресс, 2007.- 512 c.
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©