Использование материалов детальной спутниковой съемки для таксации лиственницы сибирской в Архангельской области

Сохранение и восстановление лиственницы является важной задачей лесопромышленного комплекса Архангельской области в виду особых качеств древесины. Учитывая сложность таксации и высокую стоимость полевых исследований, в статье проанализирован опыт исследовательской работы по определению лиственницы с использованием данных детальной спутниковой съемки на базе алгоритма бинарной классификации. Для этого в геоинформационной среде QuantumGIS с помощью информации, собранной в полевых условиях, были выделены кроны деревьев, относящихся к лиственнице си-бирской. В качестве исходных данных использовали снимки сверхвысокого разрешения GeoEye-1 (пространственное разрешение – до 0,5 м на пиксель; спектральное разреше-ние – 3 видимых диапазона, ближний – инфракрасный). На снимке было выделено не-сколько крон деревьев, отмеченных в полевых условиях с использованием приборов глобального позиционирования. На основе выделенных эталонов крон был применен алгоритм бинарной классификации. Несомненным достоинством работы является клас-сификация дешифровочных признаков лиственницы: крона лиственницы окрашена в светло-фиолетовый цвет при комбинации каналов ближний инфракрасный спектр–красный–зеленый; в сомкнутых насаждениях отраженный солнечный свет несет ин-формацию не только о разреженной кроне лиственницы, но и о нижних ярусах растительности, зачастую меняя тон в зависимости от его состава и структуры напочвенного покрова. Результат работы алгоритма – сетка растра, ячейками которого является веро-ятность принадлежности пикселя к искомому классу. Далее проводилась экспериментальная оценка порогового значения в целях отсечения пикселей, для которых мала вероятность принадлежности к классу «лиственница», при этом достаточный порог достоверности – 0,5. Установлено, что эталонные значения контуров лиственницы в большинстве своем совпадают с полученными классифицированными пикселями изображения. Отмечается высокая достоверность полученных данных при сравнении с полевыми исследованиями. Полученная методика автоматизированного дешифрирования лиственницы может быть применена для других пород при инвентаризации лесного фонда Архангельской области

• Богданов А.П.
• Алешко Р.А.
• Демиденко С.А.
• Шошина К.В.

• Естественные науки
• Социальные (общественные) науки
• Сельское хозяйство. Лесоводство
• Технические науки. Промышленность