Оценка сезонных изменений лесов с использованием сегментации и кластерного анализа космических снимков Landsat

Для целей мониторинга состояния лесных экосистем наиболее эффективно использование возможностей дистанционных методов. На мультиспектральных космических снимках Landsat (временная серия летних и осенних снимков за 2000, 2001, 2013, 2014 гг.) территории государственного природного заповедника «Олекминский» выделены фрагменты лесных массивов с доминированием лиственницы Гмелина (Larix gmelinii Rupr.)  площадью 250 км² (масштаб 1:5000). Затем были сохранены полигоны по трем уровням сегментации (скейлинга) - 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. Классификация на два класса использовалась для расчета индекса лесистости. Сезонные изменения определялись по разности значений индекса лесистости полигонов летом и осенью. Показано, что чем больше разность, тем больше доля лиственницы в смешанных древостоях. Были построены кривые распределения значений индекса лесистости для полигонов 3 уровня скейлинга. 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). Рассмотрены результаты изменения дисперсии генеральной совокупности и F-теста на разных уровнях сегментации и в разные годы. 

1. Жирин, В.М. Эколого-динамическое исследование лесообразовательного процесса по космическим снимкам/ В.М. Жирин, С. В. Князева, С. П. Эйдлина.- Текст: непосредственный // Лесоведение, 2013, № 5, с. 76-85.

2. 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.- Текст: непосредственный // Лесоведение, 2014, № 5, с. 3-12

3. Василевич, М.И. Применение спутниковых методов исследований в мониторинге состояния лесных фитоценозов в зоне выбросов промышленного предприятия/ М.И. Василевич, В.В. Елсаков, В.М. Щанов.- Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса .- 2014.- т.11, № 1.-С. 30-42.

4. Токарева, О.С. Оценка динамики состояния растений- биоиндикаторов атмосферного загрязнения на основе данных дистанционного зондирования / О.С. Токарева , И.В. Касьянов.- Текст: непосредственный // Вестник науки Сибири. 2011. № 1 (1), С. 268-272

5. Крылов, А.М. Дистанционный мониторинг состояния лесов по данным космической съемки/ А.М. Крылов, Н.А. Владимирова.- Текст: непосредственный // Геоматика .- 2011, №3,- С. 53-57

6. Маркс, А. Мониторинг лесов с помощью группировки спутников Rapid Eye / А. Маркс.- Текст: непосредственный // Геоматика .- 2011, №3,- С. 58-66

7. Ялдыгина, Н.Б. Использование программного комплекса ENVI для решения задач лесного хозяйства / Н.Б. Ялдыгина.- Текст : непосредственный // Геоматика .- 2011, №3,- С. 34-39

8. Лабутина, И.А. Практикум по курсу «Дешифрирование аэрокосмических снимков»/ И.А. Лабутина , Е.А. Балдина .- Текст: непосредственный : Учебное пособие. - М.: Географический факультет МГУ.- 2013, 168 с.

9. Плотников, Д.Е. Выделение сезонно-однородных областей на основе анализа временных серий спутниковых изображений / Д.Е. Плотников, П.А. Колбудаев, С.А. Барталёв.- Текст: непосредственный // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 3. – С. 447-456. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-3-447-456.

10. Лащинский, Н. Н. Оценка структуры растительного покрова и его антропогенной трансформации на основе обработки космоснимков QUICKBIRD (Новосибирский Академгородок) / Н. Н. Лащинский, И. Д. Зольников, Н. В. Глушкова // Исследование Земли из космоса.- 2013.- № 1.- С. 71–78.-Текст : непосредственный.

11. Князева, С. В. Методические подходы к оценке характеристик лесов по данным спутниковой съемки сверхвысокого пространственного разрешения в оптическом диапазоне / С. В. Князева, А. Д. Никитина , Е. И. Белова, А. С. Плотникова, Е. С. Подольская, К. А. Ковганко.-Текст: непосредственный // Лесоведение.- 2021.- № 6.- С. 645–672.

12. Hossain M.D., Chen D. Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2019. V.150. P. 115–134.

13. 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. URL: www.mdpi.com/2072-4292/5/7/3259/pdf

14. 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.

15. 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

16. 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

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

18. 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.

19. 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.

20. 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.

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 // Buffon 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 процесса восстановления лесов после пожара с использованием сегментации и кластерного анализа снимков Landsat / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова. - Текст: непосредственный //Вестник СВФУ. Серия Науки о Земле. -2023 .№ 2 (30) .- C. 72-87.