Количественный подход при картографировании лесов на основе данных зондирования Земли

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ ПОДХОД ПРИ КАРТОГРАФИРОВАНИИ ЛЕСОВ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ

В.Н. Жердев

доктор сельскохозяйственных наук, профессор,

Д.А. Баранович

аспирант кафедры экологического образования

Воронежский государственный педагогический университет,

А.Ю. Черемисинов

доктор сельскохозяйственных наук, профессор

Воронежский государственный аграрный университет

имени императора Петра I

Для своевременного выявления и прогнозирования процессов, оказывающих негативное влияние на геоэкологическое состояние качества лесного фонда, Федеральное агентство лесного хозяйства с 2005 года организует работы по непрерывному контролю ситуаций в области состояния и изменения лесного фонда Российской Федерации, которая обладает четвертью всех лесов мира. Осуществлять тщательный контроль и мониторинг таксационных или контурных изменений в составе лесного фонда на сегодняшний момент без использования современных методов и последних достижений в области дистанционного зондирования Земли практически невозможно. Данные дистанционного зондирования Земли являются носителем регистрированной информации о качественном состоянии земель лесного фонда. Картографирование лесов связано с получением и обработкой большого массива данных ввиду наличия обширных площадей и необходимости их качественной характеристикой. Для этих целей широко используется дистанционное зондирование земли, позволяющее автоматизировать процесс съемки и постобработки данных. Съемка может осуществляться в различных диапазонах спектра в зависимости от исходных условий измерений и требуемых результатов, что непосредственно влияет и на камеральную обработку полученных материалов. В статье рассматриваются некоторые особенности методического подхода к интерпретированию данных аэро- и космических методов исследования земель лесного фонда для последующего их тематического картографирования. В настоящее время принцип количественного подхода является самым перспективным, развитие которого обеспечит повышение эффективности для целей и задач тематического картографирования, и находит широкое применение в прикладном картографировании для изучения мировых лесных ресурсов.

Ключевые слова: дистанционный метод исследования Земли, космический снимок, тематическое дешифрирование, количественный подход.

V.N. Zherdev, D.A. Baranovich, Voronezh State Pedagogical University, Voronezh, Russian Federation, A.Y. Cheremisinov, Voronezh State Agricultural University

QUANTITATIVE APPROACH FOR FOREST MAPPING ON THE BASE OF REMOTE SENSING DATA

To reveal and predict the processes having negative impact on geo-ecological state of forest fund quality, since 2005 Federal Agency of Forestry organized works on continuous control on state and changes of the forest fund of Russian Federation which possesses the quarter of all forests in the world. Now it is practically impossible to control and monitor taxation and contour changes in the composition of forest fund without using up-to-date methods and latest achievements in remote sensing of the Earth. The data of remote sensing are the carrier for registered information of the qualitative state of forest fund. Forest mapping is connected with great data arrays due to vast areas and necessity for their qualitative characteristics. For such purposes the remote sensing is wide used which allows automating the process of survey and data processing. The survey may be done in different spectrum bands depending on original conditions for measuring and required results, which have a direct influence on cameral processing of obtained materials. The article considers some specifics of methodical approach for interpreting the data of aero- and cosmic techniques for studying the lands of forest fund for further thematic mapping. At the present time the principle of quantitative approach is considered as the most promising. The development of this principle will provide the increasing of efficiency for aims and objectives of thematic mapping and find a wide use in applied mapping for studying of world forest resources.

Keywords: remote sensing of the Earth, space image, thematic decoding, quantitative approach.

Дистанционные методы ведения съемки земной поверхности можно разделить на два вида: аэрометоды и космические методы. К аэрометодам относятся все виды съемок или наблюдений, производящихся из атмосферы. К космическим методам относят виды съемок поверхности Земли, выполненных с космических летательных аппаратов [1]. До середины второй половины прошлого века распространенным видом исходной информации для ведения лесоустроительных и лесоинвентаризационных работ по составлению тематических карт была крупномасштабная аэрофотосъемка, производившаяся с борта самолета.

По полученным контактным отпечаткам составлялись фотосхемы, фотопланы, топографические планы и карты, которые использовались как для таксации лесов, так и при наземных съемочных работах с целью сокращения объема работ при одновременном повышении их качества. С началом массовых производственных аэрофотосъемочных работ возникли новые методы определения таксационных и дешифровочных показателей насаждений по аэрофотосъемочному материалу. Это дало развитие новому прикладному направлению в науке, получившему название лесотаксационного дешифрирования [2]. Лесное дешифрирование можно разделить на два вида:

- контурное;

- таксационное.

Одной из важных задач лесоинвентаризации и лесоустройства является разделения лесного фонда на однородные в таксационном отношении участки. Поэтому внедрение в производственный процесс лесоинвентаризации и лесоустройства цветных спектрозональных аэрофотоснимков позволило в значительной степени повысить точность установления контуров выделов. Считается, что аэрофотоснимок является носителем регистрированной информации очень большой емкости, обладающей измерительными свойствами, а основной вопрос всегда заключался в проблеме подхода к действенным методам извлечения информации и последующей верной ее интерпретации. Аэрофотоснимок стал рассматриваться как техническая основа любых лесоинвентаризационных и лесоустроительных работ. Первоначально процесс чтения информации на изображении назывался толкованием, но позднее прочно вошел в практику аэрофотосъемки и получил широкое распространение такой термин, как дешифрирование. Лесотаксационное дешифрирование является одним из наиболее сложных отраслевых видов дешифрирования аэрофотоснимков, включающего в себя элементы как общетопографического, так и лесохозяйственного и инженерного дешифрирования.

В настоящее время лесной фонд Российской Федерации изучен недостаточно и площадь, описанная методом наземной таксации в сочетании с камеральным дешифрированием аэрофотоснимков и организацией территории в натуре, составляет чуть более 64 % от общей площади лесных земель лесного фонда, покрытой лесами. Для своевременного выявления и прогнозирования процессов, оказывающих негативное влияние на геоэкологическое состояние качества лесного фонда, Федеральное агентство лесного хозяйства (ФАЛХ) начиная с 2005 года организует работы по непрерывному контролю ситуаций в области состояния и изменения лесного фонда с использованием данных дистанционного зондирования Земли [3]. Российская Федерация обладает четвертью всех лесов мира, поэтому осуществлять тщательный контроль и мониторинг таксационных или контурных изменений в составе лесного фонда на сегодняшний момент без использования современных методов и последних достижений в области дистанционного зондирования Земли практически невозможно.

При выборе космического средства получения информации и соответствующего метода ее считывания, обработки и интерпретации решается основная практическая задача - получение максимально качественных, достоверных и свежевременных данных дистанционного зондирования Земли. Подбирается существенно короткий интервал времени при значительно минимальной и менее трудоемкой затрате объема камеральных исполнительских работ для обработки и обсчета основного массива информации.

К основным характеристикам получаемого космического снимка относятся:

- величина временного разрешения;

- величина спектрального разрешения;

- величина радиометрического разрешения;

- величина пространственного разрешения.

Вся информация, представленная на космическом снимке в виде пространственных данных, может быть подвергнута тематической обработке и представлена в виде системы, позволяющей производить сбор, анализ, хранение и визуализацию данных пространственно распределенного исследуемого объекта лесного фонда.

Основная цель дешифрирования космического снимка - извлечение из него максимальной информации для последующего тематического интерпретирования. Для выполнения качественных работ и максимально приближенных к реальным результатам при лесотаксационном дешифрировании используют космические снимки высокого разрешения. В настоящее время сверхвысокое пространственное разрешение в панхроматическом режиме, получаемое с борта коммерческого искусственного спутника Земли GeoEye-1 (США), соответствует 0,41 м в пикселе.

В силу того факта, что данные зондирования Земли представляют собой огромный массив необработанных данных цифрового характера, перед тематическим дешифрированием космических снимков открылись новые возможности получения информации с использованием методов автоматизированной классификации космического снимка. Под классификацией понимается процесс присваивания объекту растрового цифрового изображения одного из классов из заранее утвержденных и определившихся тематических классов. В основе процесса классификации лежит теория распознавания образов, основанная на извлечении и анализе статистических данных по яркостным, спектральным, текстурным и геометрическим свойствам изображенных объектов, формирующая виртуальное пространство признаков, которые разделяются на определенные замкнутые полигональные области и соотносятся с уже определенными и существующими базовыми классами или группами. Результатом процесса классификации является последующая сегментация космического снимка, которая формирует новое цифровое изображение в виде карты пространственного распределения участков лесного фонда. В связи с чем подбирается классификатор анализируемых классов. Как правило, при классификации космического снимка в целях лесоустроительных или лесоучетных инвентаризационных работ тематическими классами выступают лесные земли, имеющие насаждения с преобладанием различных древесных пород, групп возраста, классов бонитета, полноты и запаса. В результате обработки цифрового космического снимка с использованием определенной методической классификации дешифровщик в камеральных условиях с применением ГИС-технологии получает тематические карты категорий лесных земель как покрытых лесом, так и непокрытых лесом.

Наиболее высокую оценку можно дать концептуальной разработке методики проведения камерального дешифрирования космического снимка для целей тематического картографирования, разработанной зарубежными учеными Шерли М. Дэйвисом и Джоном С. Линденбаумом во второй половине 20 века. Американские исследователи дали концепцию и логическое обоснование своему комплексному направлению в дистанционном зондировании Земли. В основе их теоретического исследования лежит количественный подход к оценке анализа изменений структуры исследуемого участка земной поверхности, учитывающий все влияющие на него задействованные факторы - от электромагнитного излучения и техники измерений до сбора аналоговых и цифровых данных системами датчиков, установленных на борту космических спутников. Под количественным подходом подразумевается направление в камеральном дешифрировании, делающее основной упор не на изобразительный аспект космического снимка и метод анализа, основанный на процессе образования изображения, а на число и количественную природу данных. Этот подход развивается благодаря появлению цифрового способа формирования космического изображения и быстрому прогрессу в области развития аппаратного, программного и информационного обеспечения. Исследователи Шерли М. Дэйвис и Джон С. Линденбаум рассматривают все автоматические системы и методы, связанные с обработкой данных зондирования Земли, как условные. Человеческий фактор участия в них сводится к функциям контроля и эксплуатации, а интерактивное взаимодействие в процессах предварительной подготовки и контроля является во многом необходимым моментом для удовлетворения точности и экспертной оценки качества выходных данных.

Эти исследователи провели камеральные работы по картографированию лесов горной местности Сан-Хуан (она расположена в юго-западной части штата Колорадо США) с использованием широкого спектрального диапазона многоспектральных сканированных данных, собранных космическим спутником Скайлэб (Skylab) 5 июня 1973 года. Была впервые разработана эффективная методика картографирования типов лесного покрытия в топографически сложной области методами машинного анализа. В качестве справочных данных для проведения обучения классификации использовались инфракрасные каналы космического снимка и подробные данные об исследуемом лесном районе, собранные при натурном подготовительном обследовании лесов исследуемой территории. Разработанная методика является подходящей для анализа спектрально сложных исследуемых областей и основывается на комплексном методе анализа, как контролируемого подхода, так и неконтролируемого. Для более эффективного взаимодействия с данными разработанный метод основан на пошаговых этапах и получил название «метод модифицированного кластерного анализа». Метод включает:

- локализацию и определение предполагаемых обучающих областей в виде блоков данных, рассредоточенных по всему исследуемому участку;

- проведение кластерного анализа каждой предполагаемой обучающей области с сопоставлением справочных данных на корреляцию спектральных классов с исследуемыми информационными классами;

- объединение результатов кластерного анализа всех обучающих областей для получения единого множества обучающих статистик;

- классификацию обучающих областей с применением статистик и классификатора для предварительной проверки правдоподобности и адекватности обучающих статистик при сравнении данных со справочными данными для выявления ошибок;

- классификацию всей исследуемой области изучаемого лесного района.

При правильном использовании меры раздельности, которая была подвергнута преобразованной дивергенции, позволившей объединить спектрально одинаковые классы и, таким образом, уменьшить их число до минимума, а так же при использовании справочных данных число кластерных спектральных классов сводится к минимуму и позволяет получить доступную классификацию. При качественной и количественной оценке результатов всей области карта классификации подверглась сравнению с картой лесного покрытия, выполненной мануальным способом. Таким образом, было выявлено, что при относительно больших исследуемых лесных районах точных областей типов лесного покрытия можно достигнуть путем полуавтоматизированной обработки и компьютерного анализа многоспектрального космического снимка.

Полученные посредством примененного количественного подхода данные, представленные новыми основными цифровыми типами лесной классификации в виде вырубок, болот, пастбищ, водных объектов, покрытых лесом земель с преобладающими породами или территорий распределения насаждений по классам состояния, можно интерпретировать как цифровые тематические лесные карты. Количественный подход в настоящее время является самым эффективным и перспективным для целей и задач тематического картографирования и широко применяется в прикладном картографировании для изучения мировых лесных ресурсов.

картографирование зондирование лесной

Список использованных источников

1. Сухих, В. И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве / В. И. Сухих. - Йошкар-Ола: Изд-во «МарГТУ», 2005. - 392 с.

2. Сухих, В. И. Основные направления совершенствования методологии инвентаризации лесов на основе дешифрирования материалов аэрокосмических съемок / В. И. Сухих, М. Д. Гиряев, Е. М. Атаманкин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2007. - Вып. 4. - Т. 2. - С. 332-339.

3. Дейвис, Ш. М. Дистанционное зондирование: количественный подход / Ш. М. Дейвис. - М.: Изд-во «Недра», 1983. - 415 с.

Размещено на Allbest.ru