СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ЛЕСНЫХ МАССИВОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕГМЕНТАЦИИ И КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА СНИМКОВ LANDSAT

Для целей мониторинга состояния лесных экосистем наиболее эффективно использование возможностей дистанционных методов. На мультиспектральных космических снимках Landsat территории государственного природного заповедника «Олекминский» выделены фрагменты площадью 990 2 км (масштаб 1:10000) . Затем были сохранены полигоны по четырем уровням детализации-4, 16, 64, 256 с масштабами 1:5000, 1:2500, 1:1250, 1:675. При дешифрировании проводилась неуправляемая классификации полигонов методом ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technigue) на 2,10 классов. Были построены кривые распределения значений индекса лесистости для полигонов 4 уровня сегментации (детализации). Характер кривых близок к нормальному распределению, но кривая для полигона Север более пологая, что говорит о более равномерном распределении индекса лесистости по всем диапазонам значений. По результатам классификации на 10 классов была проведена статобработка с расчетом показателей разности и подобия полигонов - дисперсии генеральной совокупности и теста Фишера (F-тест). Выделены наиболее похожие пары полигонов на разных уровнях сегментации. Рассмотрены результаты изменения дисперсии генеральной совокупности и F-теста на разных уровнях сегментации. Описаны правила перехода между четырьмя уровнями самоподобия (скейлинг) мультифрактальных структур. Было показано, что дисперсия тетрады каждого уровня изменяется на постоянную величину при переходе между уровнями детализации независимо от значений дисперсии в пределах тетрады. Величина переходных коэффициентов при переходе между уровнями сегментации (детализации) является разностью между средними значениями дисперсий каждого из уровней. Величина переходных коэффициентов при переходе между уровнями сегментации определяется разностью между дисперсиями текущего и предыдущего уровня сегментации.

дешифрирование космических снимков, сегментация изображений, классификация Isodata, индекс лесистости, уровни самоподобия (скейлинга), мультифрактальные структуры, дисперсия

1. Мониторинг биологического разнообразия лесов России: методология и методы / под ред. А.С. Исаева. - М.: Наука, 2008. - 453 с.

2. Исаев А.С. Использование спутниковых данных для мониторинга биоразнообразия лесов / А.С. Исаев, С.В. Князева, М.Ю. Пузаченко и др. // Исследование Земли из космоса.- 2009. - № 2. - С. 1-12.

3. Толкач И.В. Методы основных таксационно-дешифровочных показателей на цифровых снимках / И.В. Толкач // Труды БГТУ. -2012. - №1. - С-63-65.

4. Исаев А.С. Моделирование лесоообразовательного процесса: Феноменологический подход / А.С. Исаев, В.Г. Суховольский, Р.Г. Хлеборос и др. // Лесоведение. - 2005. - №1. - С 3-11.

5. Козодеров В.В., Кондранин Т.В. Методы оценки состояния почвенно-растительного покрова по данным оптических систем дистанционного аэрокосмического зондирования.- М: МФТИ, 2008.- 222 с.

6. Методика лесного стереоскопического дешифрирования аэро- и космических снимков. - Санкт-Петербург: Леспроект, 2015. - 23 с.

7. Малышева Н.В. Дешифрирование древесной растительности на сверх детальных изображений. - М.: ФГБОУ ВПО МГУЛ, 2014. - 40 с.

8. Терехин Э.А. Сезонная динамика проективного покрытия растительности агроэкосистем на основе спектральной спутниковой информации / Э.А. Терехин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2019. - том 16, № 4. - С. 111-123.

9. Иванов Е.С. Некоторые приложения сегментации снимков ДЗЗ / Е.С. Иванов // Cовременные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2016. - том 13, № 1. - С. 105-116.

10. Макаренко Н.Г., Мультифрактальная сегментация данных дистанционного зондирования / Н.Г. Макаренко, О.А. Круглун, И.Н. Макаренко и др. // Исследование Земли из космоса. - 2008. - № 3. - С. 18-26.

11. Бутусов О.Б. Мультифрактальная сегментация ландшафтов на космическом изображении / О.Б. Бутусов, Н.И. Редикульцева, О.П. Никифорова // Международный научно-исследовательский журнал. - 2017. - № 12 (66). Ч. 2. - C. 196-203. doi: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.66.216/

12. Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. - М/: Техносфера, 2010. - 560 с.

13. Шумаков Ф.Т., Классификация космических снимков с использованием методов кластерного анализа / Ф.Т. Шумаков, В.А. Толстохатько, А.Ю. Малец // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2011. - Вып. 3/4(51). - С. 58-62.

14. Рожков Ю.Ф. Оценка возможности использования показателя симметрии распределения пикселей в мониторинге состояния лесов при дешифрировании космических снимков среднего и высокого разрешения / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова // Nature Conservation Research. Заповедная наука. - 2016. - Вып. 1(1). - С. 98-107. doi: 10.24189/ncr.2016.008

15. Fu G., Zhao H., Li C., Shi L. Segmentation for High-Resolution Optical Remote Sensing Imagery Using Improved Quadtree and Region Adjacency Graph Technique // Remote Sens. - 2013. - No. 5. - P. 3259-3279. doi:10.3390/rs5073259.

16. Рожков Ю.Ф. Мониторинг состояния лесных экосистем с использованием космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения / Ю.Ф. Рожков // Вестник СВФУ. Серия «Науки о Земле». - 2019. № 4(16). С.71-81. doi: 10.25587/SVFU.2020.16.49741

17. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. Аэрокосмические методы географических исследований. - М.: Академия, 2004. - 336 с.

18. Рожков Ю.Ф. Оценка нарушенности лесных экосистем и их восстановления после пожаров в Олекминском заповеднике (Россия) по космическим снимкам Landsat / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. - 2021. - том 26, № 2. - С. 94-107.

19. Рожков Ю.Ф. Оценка структурных характеристик лесных экосистем с использованием дешифрирования космических снимков высокого и сверхвысокого разрешений / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова // Вестник СВФУ.- 2018. - № 1(63). - С. 38-51. doi: 10.25587/ SVFU.2018.63.10539.

20. Мандельброт Б.Б. Фрактальная геометрия природы. - М: Институт компьютерных исследований, 2002. - 656 с.

21. Mandelbrot B.B. The fractal geometry of trees and other natural phenomena / Buffon Bicentenary Symposium on Geometrical Probability, ed. R.Miles&J.Serra. Lecture Notes in Biomathematics. - 1978. - Vol. 23. - P. 235-249.