Облік зміни площ лісових угідь у структурі земельного фонду за характеристиками супутникового знімка

Є.Й. Ріпецький

Отже, було отримано додаткові чотири фрагменти з різними площами зон вирубок.Далі для су- путникового знімка й отриманих чотирьох фрагментів визначали гістограмні характеристики за каналами RGB. Для цього використали програму DIPEit, яка призначена для підтримки комп'ютерних технологій ДЗЗ. Приклад гістограмних характеристик RGB за каналом Green для території на супутниковому знімку наведено на рис. 2. Вони відображають частотність розподілу кількості пікселів за яскравістю, яка визначається кодом кольору зі значенням від 0 до 255. Статичними характеристиками будуть середнє значення, середнє квадратичне відхилення (СКВ) і медіана.

Рис. 2. Гістограмні та статистичні характеристики каналу Green зображення території на супутниковому знімку QuickBird за даними програми DIPEdit

Дані гістограмних характеристик як початкового су- путникового знімка, так і змодельованих територій наведено в табл. 1 для каналу Luminosity і ще трьох каналів RGB: Red, Green і Blue.

Найбільш чутливим до зміни динаміки площ з усіх RGB каналів є канал Green з чутливістю 0Д54919-10-3 пікс./м2. Однак усереднені статистичні показники, наприклад значення медіани, через низьку чутливість не дають змогу вирішувати задачі обліку площ вирубок. Для цього необхідно перейти до аналізу самих графіків гістограм (див. рис. 2). Тому в подальших дослідженнях зосередимося лише на каналі Green з метою підняття чутливості до величини, здатної аналізувати зміни площ у структурі угідь.

На рис. 3 зображено зведені гістограмні характеристики за каналом Green для різних випадків у разі зміни величини площі, а саме перенесенням їх від категорії "лісовий покрив" до категорії "вирубки". Початковий стан угідь на графіку відображає крива а, яку назвемо еталонною. Для еталонної кривої функціональну залежність кількості пікселів від величини коду кольору позначимо як F(kod). Інші чотири криві 1-4 (див. рис. 3), які відповідають змодельованим зонам вирубок (від А5'і=12820,5 м2 до ДД4=58095,42 м2), подамо у вигляді f (kod), де і = 1-4.

Всі зміни у структурі угідь будемо порівнювати з еталонною кривою - а. На графіку рис. 3 видно, що зі зменшенням площі лісового покриву й одночасним збільшенням площі вирубки (криві 1-4) спостерігаємо зниження кількості пікселів за яскравістю від 0 до 100 і, навпаки, підвищення їх кількості в діапазоні 120-200.

Для пояснення цього явища на супутниковому знімку було обрано тестові фрагменти окремих ділянок "лісового покриву" та "вирубки" і отримано їхні гістограмні характеристики (рис. 4).

Рис. 4. Гістограмні характеристики за каналом Green тестових фрагментів: а) "лісового покриву"; б) "вирубки"

Табл. 2. Кореляційна залежність між зміною площ вирубок ДS та екстремумами .Уексгр функціоналу Фі графіків 1-4 за рис. 5

На підставі порівнянь характеристик двох гістограм (рис. 4,а,б) видно, що для фрагменту "лісового покриву" основна кількість пікселів зосереджена в лівій частині спектра з кодом кольору від 0 до 100, а для зон вирубок спектр зміщується вправо до діапазону 120-200 з появою чітко вираженого екстремуму-максимуму. Відповідно медіани гістограм будуть для "лісового покриву" - 39; а для "вирубки" - 149.

Різницю в характері гістограмних графіків (див. рис. 4,а,б) пояснюємо тим, що зони вирубок мають більш однорідну текстуру, тому її СКВ розподілу яскравості пікселів у гістограмі буде меншим, що призводить до витягнутого графіка з появою чіткого екстремуму. Натомість текстура лісового покриву більш різноманітна. На знімку можна виділити окремі дерева, їх різне освітлення, зони просік та ін. Тому графік лісового покриву розтягнутий, хоча й екстремум присутній, але він не є таким чітким.

Повертаючись до рис. 3, зрозуміло причини появи піків у діапазоні 100-200 та їхній ріст у разі збільшення площі вирубок. Спробуємо на підставі отриманих піків правої частини графіка, які є характерними для зон вирубок, встановити кореляційну залежність між площею вирубок і характеристиками супутникового знімка за значеннями величин екстремумів.

Для цього на підставі гістограмних характеристик (див. рис. 3) побудуємо нові графіки відхилень кривих 1-4, що відображають різні площі вирубок, від еталонної кривої а (рис. 5). Тобто фунціонал кривих 1-4 буде мати такий вигляд: зондування лісовий угіддя вирубка

Фi kod = F kod ? f i kod ). (1)

Графіки функціонала (1) чотирьох змодельованих територій наведено на рис. 5. На лівій частині графіка в діапазоні від 0 до 100 поведінку кривих 1-4 лімітують характеристики "лісового покриву". Власне вони й переважають у спектральних характеристиках рис. 3. Усі чотири криві знаходяться у зоні від'ємних значень, що свідчить про поступове зменшення площ "лісового покриву". І навпаки - в діапазоні від 100 до 200 криві приймають додатні значення з чітко вираженими піками екстремумів. Це знов-таки узгоджується з гістограмни- ми характеристиками тестової ділянки зони вирубки і дає змогу однозначно зрозуміти, що площі вирубок збільшуються від кривої 1 до кривої 4.

Рис. 5. Г рафіки відхилення розподілу яскравості пікселів (Ф,) від початкової еталонної кривої зі збільшенням зони вирубок (та зменшенням лісового покриву)

Оскільки зміна площі угідь відбувалася переходом площі ДДг від категорії "лісовий покрив" до категорії "вирубка", а інші угіддя були незмінними за умовою моделювання, тому для всіх кривих графіка рис. 5 справедлива рівність

На підставі графіків (див. рис. 5) отримано таблицю кореляційної залежності між зміною площ та екстремумами яскравостей зони 100-200 для кривих 1-4.

На рис. 6 зображено графік такої кореляційної залежності та встановлено аналітичний запис функціонального зв'язку між динамікою зміни площ ДД на границі "лісовий покрив - вирубка" і кількості пікселів їїекст, що припадає на екстремум графіків (1-4):

АД = 2,7593 Мекст - 4133,5.

Рис. 6. Г рафік кореляційної залежності між зміною площ лісових угідь AS по лінії "лісовий покрив - вирубка" та екстремальної кількості пікселів NeKcm функціоналу Фі

Отже, отримана функціональна залежність (3) свідчить про наявність у супутникових знімках інформативних ознак про динаміку зміни площ AS на границі "лісовий покрив - вирубка" і кількості пікселів, що припадає на екстремум функціоналу Фі. Досягнута висока чутливість сигналів дає змогу вирішувати задачі обліку зміни площ лісових угідь у структурі земельного фонду за характеристиками супутникового знімка.

Висновки

1. Гістограмні характеристики супутникового знімка Qu- ickBird реагують на динаміку зміни площ лісових угідь по лінії "лісовий покрив - вирубка", про що свідчить зміна показника медіани для всіх каналів RGB. Найкращі показники надає канал Green. Однак отримана чутливість за статистичними показниками досить низька, що не дає змоги здійснювати облік земельних угідь лише за значенням медіани.

2. Гісторгамні характеристики окремих тестових фрагментів "лісовий покрив" та "вирубка" завдяки різній текстурі відрізняються зонами розміщення пікселів за яскравістю. У фрагменті "лісовий покрив" основна частина пікселів зосереджена в зоні 0-100, а для фрагмента "вирубка" - 100-200. Більш однорідна текстура вирубок зі СКВ 23,86 створює графіки з чітко виразним екстремумом.

3. Отримано аналітичну залежність (3) між динамікою зміни площ AS на границі "лісовий покрив - вирубка" і кількістю пікселів NeKcm, що припадає на екстремум запропонованого функціоналу, яка має достатню високу чутливість і дає змогу вирішувати задачі обліку зміни площ лісових угідь у структурі земельного фонду за характеристиками супутникового знімка.

Перелік використаних джерел

1. Barladin, O., & Yaroshchuk, P. (2006). Vykorystannia kosmichnykh znimkiv QuickBird dlia stvorennia i onovlennia fotokarty velykoho mista (na prykladi Kyiv). Suchasni dosiahnennia heodezychnoi na- uky ta vyrobnytstva, 7(11), 48-52. [In Ukrainian].

2. Burak, K. O., & Dorosh, L. (2015). Doslidzhennia mozhlyvostei vykorystannia materialiv kosmoznimannia dlia vyznachennia ploshch. Suchasni dosiahnennia heodezychnoi nauky ta vyrobnytstva, 2(30), 48-52. [In Ukrainian].

3. Burshtynska, Kh., V., & Stankevych, S. A. (2013). Aerokosmichni znimalni systemy. Lviv: Vyd-vo Lviv. Politekhniky, 315 p. [In Ukrainian].

4. Horshenyn, O. Ye., Puleko, I. V., & Chumakevych, V. O. (2013). Os- novy obroblennia ta deshyfruvannia znimkiv z kosmichnoho apara- ta "Sich-2" dlia rozviazannia tematychnykh zadach lisovoho hospo- darstva. Scientific Bulletin of UNFU, 23(15), 300-308. [In Ukrainian].

5. Kokhan, S. S. (2012). Zastosuvannia vehetatsiinykh indeksiv normali- zovanoi riznytsi ta zvazhenoi riznytsi pry vyznachenni stanu silsko- hospodarskykh kultur. Dop. NAN Ukrainy, 2, 135-140.

6. Myklush, S. I., & Havryliuk, S. A. (2006). Informatyvnist kanaliv kosmichnykh znimkiv Landsat-7 ETM+ dlia deshyfruvannia roslynnosti. Scientific Bulletin of UNFU, 16(7), 8-13. [In Ukrainian].

7. Myroniuk, V. V., & Bilous, A. M. (2017). Uzhodzhenist otsinok ploshchi lisiv za danymy hlobalnoi karty zmin lisovoho pokryvu i multyspektralnykh suputnykovykh znimkiv. Scientific Bulletin of UNFU, 27(5), 38-42. [In Ukrainian].

8. Ripetskyi, Ye. Y., & Heredzhuk, I. I. (2017). Vykorystannia HIS- tekhnolohii pry otsintsi antropohennoho tysku na ahrolandshafty v upravlinniakh mistsevoho rivnia. Tezy konferentsii Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii "Ekoheoforum. Aktualni prob- lemy ta innovatsii". Mart 22-25, 2017, (pp. 359-360). Ivano-Fran- kivsk. [In Ukrainian].

9. Sulymko, R. T., & Shuvar, R. Ya. (2012). Vykorystannia danykh DZZ vysokoi rozdilnoi zdatnosti v heoinformatsiinykh systemakh. Naukovyi visnyk KUEITUNovi tekhnolohii, 4(38), 49-54. [In Ukrainian].

10. Truskavetskyi, R. S., Fedorak, V. I. (Eds.), Ripetskyi, Ye. Y., et al. (2013). Stratehiia zbalansovanoho zemlekorystuvannia na Prykar- patti. Chernivtsi: DrukArt, 240 p. [In Ukrainian].

11. Vyshniakov, V. Yu., & Hrushyn, O. V. (2017). Monitorynh lisona- sadzhen terytorii Ukrainy z vykorystanniam danykh DZZ. Aktualni problemy ta innovatsii: Materialy mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii "Ekoheoforum", (pp. 267-268). Ivano-Frankivsk. [In Ukrainian].

Анотація

На прикладі гірського агроландшафтного середовища показано застосування технології дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) до контролю зміни площ лісових угідь через їх вирубування. На підставі супутникового знімка QuickBird здійснено моделювання вирубок лісових угідь і отримано зображення територій з різними зонами вирубок. Зміни у структурі площ лісових угідь відбувається способом переміщення лінії розмежування "лісовий покрив - вирубка", за якого площі з лісового покриву переходять до зони вирубок.

Доведено, що гістограмні характеристики RGB супутникового знімка QuickBird мають інформативність про зміни площ у структурі "лісовий покрив - вирубка". Показано, що величини медіан усіх RGB-ка- налів однозначно реагують на зміни площ лісового покрову. Найбільш чутливим до динаміки зміни площ з усіх RGB-кана- лів є канал Green. Фізичне пояснення цього процесу здійснено на підставі тестових фрагментів "лісовий покрив" і "вирубка". Встановлено, що завдяки різній текстурі "лісового покрову" і "вирубки" їхні гістограмні характеристики відрізняються зонами розміщення пікселів за яскравістю.

Для фрагменту "лісовий покрив" основна частина пікселів у гістограмі зосереджена в діапазоні з кодом 0-100, тоді як для фрагменту "вирубка" вона зміщується вправо до діапазону 100-200. Більш однорідна текстура вирубок дає СКВ 24, що створює графік із чітко виразним екстремумом, який стає дедалі помітнішим із поширенням площі вирубок. Отримано аналітичну залежність між динамікою зміни площ AS на границі "лісовий покрив - вирубка" і кількості пікселів іїекстр, що припадає на екстремум за кількістю пікселів у діапазоні гістограми 100-200. Показано її достатньо високу чутливість, що дає змогу вирішувати задачі обліку зміни площ лісових угідь у структурі земельного фонду за характеристиками супутникового знімка.

Ключові слова: супутниковий знімок; агроландшафт; площа лісового покриву; гістограмні характеристики; RGB-канали.

Using the example of a mountainous cultivated land environment, we have shown the use of Earth Remote Sensing Data (ERS) technology to control the change of forest land area due to their being cut down. The footage of the Quick Bird satellite image has been used for a simulation of the change in the forest area structure from "forest land" to "deforestation" in which the forest land area shifts into the cut down (deforested) area. It is proved that the histogram characteristics of the RGB Quick Bird satellite image contain information on changes in forest land are structure from "forest land" to "deforestation".

It is shown that the median size of the RGB histogram responds to the change in the area of the forest land. The most sensitive out of all RGB channels to changing area dynamics is the channel Green. Physical explanation of this process is carried out using the test fragments "forest land" and "deforestation". We have found out that due to the different texture of the "forest land" and "deforestation" images, their histogram characteristics, the zones of pixel placement, differ in brightness.

In the fragment "forest land" the majority of pixels in the histogram is concentrated in the range of 0-100, while for the fragment "deforestation" it shifts to the right to a range of 100-200. Mean square deviation (MSD) - 24 gives a more homogeneous texture of the deforestation, as it creates a graph with a clearly expressive extremum that becomes more and more visible as the cutting down spreads. An analytical dependence between the dynamics of the areas AS change at the boundary between "forest land" and "deforestation" and the number of pixels AN per the extremum, is obtained. Its considerably high sensitivity has been shown which allows solving the problems of recording the change of forest land areas in the land resource structure using the characteristics of satellite imagery.

Keywords: satellite imagery; cultivated land; forest land area; histogram characteristics; RGB-channels.

Размещено на Allbest.ru