Оценка процесса восстановления лесов после пожара 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 (временная серия летних снимков за 1995, 2000, 2004, 2008, 2013, 2016 гг.) территории государственного природного заповедника «Олекминский» выделены фрагменты площадью 250 км2 (масштаб 1:5000). Затем были сохранены полигоны по трем уровням сегментации- 4, 16, 64 с масштабами, 1:2500, 1:1250, 1:625. При дешифрировании проводилась неуправляемая классификации полигонов методом ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technigue) на 2,4,10 классов. Были построены кривые распределения значений индекса лесистости для полигонов 3 уровня сегментации. Результаты классификации на 4 класса использовались при расчете тематической разности пикселов. По результатам классификации на 4,10 классов была проведена статобработка с расчетом показателей разности и подобия полигонов – дисперсии генеральной совокупности и теста Фишера (F-тест). Описан способ определения нарушенности экосистем и их восстановления по кривым распределения индекса лесистости. Рассмотрены результаты изменения дисперсии генеральной совокупности и F-теста на разных уровнях сегментации и на разных этапах восстановления лесов. Определены особенности перехода между тремя уровнями самоподобия (скейлинг) мультифрактальных структур по мере восстановления лесов.

1. Мониторинг биологического разнообразия лесов России: методология и методы / под редакцией А. С. Исаева. – Текст: непосредственный // Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН. – 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.]. – Текст: непосредственный // Исследование Земли из космоса. – 2009. № 2. – С. 1-12.

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

4. Малышева, Н.В. Дешифрирование древесной растительности на сверх детальных изображений: методическое пособие: учебное электронное издание / Н.В. Малышева. – Текст: электронный // ФГБОУ ВПО МГУЛ: Москва, 2014. – 40 с.

5. Терехин, Э. А. Сезонная динамика проективного покрытия растительности агроэкосистем на основе спектральной спутниковой информации / Э.А. Терехин. – Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2019. т. 16. № 4. – С. 111–123.

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

7. Исаев, А.С. Моделирование лесоообразовательного процесса: Феноменологический подход / А.С. Исаев, В.Г. Суховольский, Р.Г. Хлеборос [и др.]. – Текст: непосредственный // Лесоведение. 2005. № 1. – С 3-11.

8. Козодеров, В.В. Методы оценки состояния почвенно-растительного покрова по данным оптических систем дистанционного аэрокосмического зондирования / Козодеров В.В., Кондранин Т.В. – Текст: непосредственный // Москва: МФТИ, 2008. – 222 с.

9. Иванов, Е.С. Некоторые приложения сегментации снимков ДЗЗ / Е.С. Иванов // Cовременные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2016. Т. 13. № 1. – С. 105–116. – Текст: непосредственный.

10. Барталев, С.А. Анализ возможностей применения методов сегментации спутниковых изображений для выявления изменений в лесах / С.А. Барталев, Т.С. Ховратович. – Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2011. – Т. 8. – № 1. – С. 44-62.

11. Рылов, С.А. Методы и алгоритмы сегментации мультиспектральных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения: 05.13.18: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Рылов Сергей Александрович. – Новосибирск. – 2016. – 135 с. – Текст: непосредственный.

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

13. Макаренко, Н. Г. Мультифрактальная сегментация данных дистанционного зондирования / Н.Г.Макаренко, О. А. Круглун, И. Н. Макаренко [и др.]. – Текст: непосредственный // Исследование Земли из космоса. – 2008. – № 3. – С. 18–26

14. Шовенгердт, Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений / Р.А. Шовенгердт. – Москва: Техносфера, 2010. – 560 с. – Текст: непосредственный.

15. 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.- Текст: непосредственный.

16. Fu, G., Segmentation for High-Resolution Optical Remote Sensing Imagery Using Improved Quadtree and Region Adjacency Graph Technique / G. Fu, H. Zhao, C. Li, L. Shi // Remote Sensing Journal. – 2 013. – No. 5. – P. 3259–3279. doi:10.3390/rs5073259. URL: www.mdpi.com/2072-4292/5/7/3259/pdf

17. Рожков, Ю.Ф. Сравнительная характеристика лесных массивов с использованием сегментации и кластерного анализа снимков Landsat / Ю.Ф. Рожков. – Текст: непосредственный //Вестник СВФУ. Серия Науки о Земле. – 2021. № 4 (24). – C. 33-43.

18. Рожков, Ю.Ф. Оценка динамики восстановления лесов после пожаров в Олекминском заповеднике (Россия) по космическим снимкам Landsat / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова. – Текст: непосредственный // Nature Conservation Research. Заповедная наука. – 2019. 4 (Suppl.1). – С. 1-10. https://dx.doi.org/10.24189/ncr.2019.014

19. 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. – Текст: непосредственный // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. – 2021, Т. 26, № 2. – С. 94–107. – https://doi.org/10.31242/2618-9712-2021-26-2-6

20. Книжников, Ю.Ф., Аэрокосмические методы географических исследований / Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова, О.В. Тутубалина. – Текст: непосредственный // Москва: Академия, 2004. – 336 с

21. Мандельброт, Б.Б. Фрактальная геометрия природы/ Б.Б.Мандельброт. – Москва: Институт компьютерных исследований. -2002. – 656 с. – Текст: непосредственный.

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

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