авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 ||

Разработка и исследование методов и алгоритмов обработки космических снимков с целью оценки степени повреждения лесов

-- [ Страница 2 ] --

класс 2 – облачность

класс 3 – смешанный класс (облачность, дымы от пожаров, снег/лед)

класс 4 – земная поверхность, без вышеперечисленных классов

Для учета влияния различий в пространственном разрешении используется вспомогательный канал, отражающий значение зенитного угла прибора относительно вертикальной оси. Используя модель экспоненциальной зависимости значения пространственного разрешения от угла наклона сканирующего луча прибора, был определен порог для пикселей композитных изображений, реальное разрешение которых превышает 250 метров не более чем на 20%. В результате формируется тематический слой:

CP2=, (4)

где К9 – канал с зенитными углами наблюдения датчика MODIS продукт MOD13Q1 (250 м);

код 5 – плохое разрешение.

На основе двух маскирующих изображений формируется единая маска «поврежденных» пикселей {CP}=CP1CP2. Полученный продукт используется для обнуления «плохих» пикселей исходного изображения.

В сформированных временных сериях спутниковых изображений в ряду значений яркости данного пикселя могут встречаться однократные аномальные выбросы, обусловленные различиями условий освещения и наблюдения, остаточным влиянием облаков, снега и теней. Для фильтрации таких выбросов производится расчет среднего значения и стандартного отклонения яркостей пикселей временных серий спутниковых изображений. Пиксели, выходящие за границы интервала [-1,5;+1,5], обнуляются. Отсутствующие из-за сбоев значения заполняются линейной аппроксимацией временного ряда.

Блок-схема предварительной обработки изображений MODIS для формирования улучшенных композитных изображений представлена на рис. 1.

Улучшенные 16-ти композитные изображения использовались при сравнительном анализе информативности данных MODIS для тематической обработки с 30-ти дневными продуктами ИКИ РАН (Егоров В.А., Барталев С.А., 2006; Нейштадт И.А., 2006).

Блок 2. Детектирование лесов, поврежденных насекомыми, производится с использованием серии производных продуктов – 30-дневных композитных изображений MODIS (мозаик), очищенных от влияния облачности, снегов, сбойных измерений и других факторов.

Первым этапом рассчитываются коротковолновый вегетационный индекс SWVI и нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI для пикселей спутникового изображения, совпадающих с маской лесов или покрытых лесом территорий.

На втором этапе происходит непосредственно выявление изменений, основанное на построении межгодовых разностей изображения индексов SWVI и NDVI, полученных на основе ежемесячных мозаик за период с мая по сентябрь.

Для устранения низкочастотных изменений, представленных одиночными пикселями, и подчеркивания контраста высокочастотных изменений для индекса SWVI применяется процедура суммирования его значений в скользящем окне 3х3 пикселя. Исследования результатов фильтрации индекса NDVI показали низкую эффективность этого подхода, в связи с чем, эта процедура для изображений NDVI не применяется. В дальнейшем обработка изображений вегетационных индексов проводится по общему алгоритму. Формируются гистограммы распределения разностных изображений индексов SWVI / NDVI и рассчитываются их средние значения и стандартные отклонения.

Для минимизации влияния фенологии растительности, а также изменений случайного характера используется принцип многоступенчатого выявления поврежденных территорий. Для этого при получении очередного композитного изображения индекса SWVI / NDVI проводится его анализ с аналогичным изображением, полученным в предыдущий год в три этапа сравнения данных: относительно предыдущего месяца, текущего месяца и последующего месяца (рис. 2). Пиксель относится к классу повреждений «1», если степень повреждения сильная и повторяемость выявленных изменений превышает два из трех возможных, и к классу повреждений «2», если степень повреждения слабая и повторяемость выявленных изменений составляет три из трех возможных.

Первый и второй классы используются для формирования маски территории с изменениями в растительном покрове, вызванными различными деструктивными факторами. Совпадение масок, полученных по результатам обработки индексов SWVI и NDVI, определяет участки лесов с подозрением на повреждения от насекомых-вредителей.

На третьем этапе производится идентификация выявленных изменений с использованием вспомогательной информации. Применяются данные о наиболее встречаемых в лесах России типах изменений (лесные пожары, насекомые-вредители, вырубки).

Рис. 2. Блок-схема тематической обработки спутниковых изображений MODIS с целью выявления повреждений лесов сибирским шелкопрядом

Для этого формируются продукты по результатам обработки спутниковых временных серий SPOT-Vegetation и Terra-MODIS, такие как пройденные огнем площади, тепловые аномалии и участки свежих вырубок, а также тематические и топографические карты, содержащие картографическую информацию (дорожная сеть, населенные пункты, рельеф и т.п.) и данные по распространению очагов различных насекомых-вредителей.

Выявленные в результате обработки участки повреждения насекомыми близки по спектрально-отражательным свойствам к гарям, свежим вырубкам и болотам, и являются наиболее перепутывающимися классами. Поэтому помимо спектральных свойств в качестве дополнительных признаков для классификации повреждений было решено использовать вспомогательные сведения о рельефе и дорожной сети.

Проведенный анализ между наиболее перепутывающимися классами выявил следующие закономерности: диапазон высот на гарях и повреждениях насекомыми довольно широк, от 100 до 2500 м у гарей, и от 300 до 1000 м у повреждений насекомыми, с максимумами на высоте 500-600 м, что не позволяет однозначно отделять их друг от друга.

Преобладающее число вырубок располагается на высотах 400-500 м, также перемешиваясь с повреждениями от насекомых. В то же время болотные комплексы имеют достаточно низкое расположение относительно уровня моря, находясь преимущественно на высотах 100-200 м, что дает возможность отделять их от других типов изменений.

Также хорошую разделимость повреждений насекомых от болот дает информация об уровне склона. Заболоченные и низинные территории, покрытые водой, имеют угол склона преимущественно меньше 1 градуса, в то время как остальные типы повреждений значительно больший перепад высот. Таким образом, информация о характере рельефа может быть использована для устранения выявленных аномалий, вызванных изменениями растительного покрова в речных долинах и низинных территориях.

Анализ удаленности выявленных категорий изменений от дорожной сети показал следующую закономерность: природные объекты, такие как болота и участки лесов, поврежденные насекомыми, располагаются главным образом на значительном расстоянии от дорог, превышающем 20 км. Объекты же преимущественно антропогенного происхождения, такие как вырубки и гари, находятся в непосредственной близости к дорогам, в пределах 3-5 км зоны, в местах активного лесопользования. Следовательно, применение информации о дорожной сети позволяет отделить вырубки и гари от повреждений, вызванных насекомыми.

Блок 3. В основе метода обработки спутниковых изображений с целью определения степени повреждения (дефолиации) деревьев используется предположение о формировании в двумерном пространстве признаков (красного и ближнего ИК каналов) линии почвы, являющейся началом отсчета для определения количества растительности в пикселе спутникового изображения. Точки, максимально удаленные от линии почв и находящиеся в области низкого отражения в красной области спектра и высокого отражения в ближней инфракрасной области, соответствуют плотной растительности. Таким образом, угловое расстояние между измеряемой яркостью и линией почвы гипотетически связано с сомкнутостью полога. Оценки сомкнутости полога, полученные за разные годы, могут использоваться для определения состояния растительности, и в частности степени дефолиации зеленых фракций крон деревьев (или величины объедания хвои насекомыми).

В качестве исходных экспериментальных данных для определения степени повреждения используются летние композитные изображения MODIS i-1 и i годов. Для каждого года рассчитывается уравнение линии почвы:

(5)

Местоположение пикселя спутникового изображения относительно линии почвы в двумерном пространстве красного и ближнего ИК каналов определяется через угловое расстояние (рис. 3):

, (6)

где

(7)

Процент проективного покрытия растительности в пикселе изображения (или сомкнутость полога) определяется через отношение угловых расстояний:

(8)

Нижний член уравнения описывает расстояние соответствующее максимально плотной растительности.

Рис. 3. Двумерное пространство красного и ближнего ИК каналов

Отличие в сомкнутости полога между годами используется для определения величины отпада или степени дефолиации. В результате обработки данных формируется карта, содержащая классы распределения деревьев по категориям состояния: 1) до 20% - здоровые; 2) 20-40% - ослабленные; 3) 40-60% - сильноослабленные; 3) 60-80% - усыхающие; 5) 80% - 90% и более 90% - свежий и старый сухостой.

Блок-схема метода определения степени повреждения (дефолиации) лесов представлена на рис. 4.

В четвертой главе «Проведение экспериментальных работ» приводятся результаты апробации методики оценки степени повреждения темнохвойных лесов сибирским шелкопрядом в междуречье Кана и Бирюсы на границе Красноярского края и Иркутской области. Проведен сравнительный анализ полученных результатов с данными наземных обследований и спутниковых изображений высокого пространственного разрешения Landsat-TM.

Рис. 4. Блок-схема метода обработки спутниковых изображений с целью определения степени повреждения лесов

На основе разработанных методов и алгоритмов получены фактические данные о вероятных очагах повреждений, их пространственном размещении, и степени дефолиации на выявленных территориях поражения темнохвойных лесов (рис. 5).

Для оценки точности определения площадей проводился сравнительный анализ с данными съемки высокого пространственного разрешения Landsat-5 (30 м). Исходя из сравнения площадей 11 тестовых участков повреждений, можно сделать вывод о хорошем уровне согласованности оценок из двух независимых источников данных, т.к. коэффициент корреляции в регрессионном уравнении равен 0,97. При малых площадях (< 50 га) алгоритм дает заниженную оценку. При размерах очагов повреждений более 200 га измерение площадей осуществляется с завышением. Предельный порог значений выявляемых площадей рассмотренным методом с применением вышеперечисленных спутниковых данных составляет 25,07 га. Достоверность правильного определения участков леса, поврежденных сибирским шелкопрядом, составила 96,03%. Ошибки пропуска цели и ложных тревог составляют 3,97% и 0,87% соответственно.

Рис. 5. Степень дефолиации древостоев, %

Для определения точности оценки степени повреждения был проведен сравнительный анализ с данными наземных наблюдений. Для сравнения использовались данные о средневзвешенной категории состояния, полученной из распределения деревьев по категориям состояния усреднением в выделе, и значения степени повреждения, полученные по данным MODIS, также усредненные на выдел. Проведенный анализ показал сходимость данных с коэффициентом корреляции 0,81. Достоверность правильного определения слабой степени повреждения соответствует 80%, средней степени повреждения – 88% и сильной степени повреждения – 91%.

В заключении приведены основные результаты и выводы:

  • Разработан автоматизированный алгоритм предварительной обработки данных спектрорадиометра MODIS, который позволяет формировать очищенные от влияния облачности и снежного покрова спутниковые изображения;
  • Разработан автоматизированный метод обработки многолетних разновременных серий спутниковых изображений MODIS, позволяющий выявлять изменения в лесных массивах, связанные с массовым размножением сибирского шелкопряда. Разработанный метод при малых площадях (< 50 га) дает заниженную оценку. При размерах очагов повреждений более 200 га измерение площадей осуществляется с завышением. Достоверность правильного определения участков леса, поврежденных сибирским шелкопрядом, составляет 96,03%. Ошибки пропуска цели и ложных тревог составляют 3,97% и 0,87% соответственно;
  • Разработан метод обработки спутниковых изображений среднего пространственного разрешения MODIS для оценки степени повреждения лесов сибирским шелкопрядом, позволяющий выявлять не менее 5 классов распределения деревьев по категории состояния. Достоверность правильного определения слабой степени повреждения соответствует 80%, средней степени повреждения – 88% и сильной степени повреждения – 91%.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ СОИСКАТЕЛЯ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ

ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи

  1. Девятова Н.В., Ершов Д.В. Применение данных спутниковой съемки при мониторинге массового размножения сибирского шелкопряда // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – М., 2008. №2 – С. 161-167.
  2. Девятова Н.В., Ершов Д.В. Методика выявления очагов массового размножения насекомых-вредителей леса по данным MODIS-TERRA // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – М., 2008. №5 – С. 27-33.
  3. Девятова Н.В., Ершов Д.В. Съемка MODIS/TERRA в мониторинге вспышек массового размножения очагов насекомых-вредителей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Сборник научных статей. Выпуск 2. Том II – М.: «GRANP polygraph», 2005, С. 262-266.
  4. Девятова Н.В., Ершов Д.В., Лямцев Н.И., Денисов Б.С. Оценка повреждений лесов сибирским шелкопрядом в Центральной Якутии по данным спектрорадиометра MODIS-TERRA // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Сборник научных статей. Выпуск 3. Том II. – М.: ООО «Азбука-2000», 2006. С 306-314.
  5. Девятова Н.В., Ершов Д.В., Лямцев Н.И., Денисов Б.С. Определение масштабов усыхания хвойных лесов Европейского Севера России по данным спутниковых наблюдений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Сборник научных статей. Выпуск 4. Том II. – М.: ООО «Азбука-2000», 2007. С 204-211.
  6. Ершов Д.В., Королева Н.В. Мониторинг крупномасштабного усыхания темнохвойных лесов Архангельской области по спутниковым данным // Усыхающие ельники Архангельской области, проблемы и пути их решения. Сборник – Архангельск: департамент лесного комплекса Архангельской области; Центр защиты леса Архангельской области, 2007. – С. 31-37.

Тезисы

  1. Девятова Н.В., Ершов Д.В. Съемка MODIS/TERRA в мониторинге вспышек очагов насекомых-вредителей // Вторая всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 16-18 ноября 2004 г. Сборник тезисов конференции.
  2. Девятова Н.В., Ершов Д.В. Оценка состояния и динамики лесов, поврежденных насекомыми-вредителями по данным спектрорадиометра MODIS // Третья всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 14-17 ноября 2005 г. Сборник тезисов конференции.
  3. Девятова Н.В., Ершов Д.В. Определение масштабов усыхания хвойных лесов Европейского Севера России по данным спутниковых наблюдений // Четвёртая всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 13-17 ноября 2006 г. Сборник тезисов конференции.
  4. Девятова Н.В., Ершов Д.В., Лямцев Н.И., Денисов Б.С. Мониторинг усыхания хвойных лесов Европейского севера России по данным спектрорадиометра MODIS // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве: доклады IV Международной конференции (Москва, 17 –19 апреля 2007 г.) – М.: ГОУ ВПО МГУЛ, 2007 – C. 106-107.
  5. Королева Н.В., Ершов Д.В. Исследование возможности оценки степени повреждения лесов насекомыми-вредителями по данным спектрорадиометра MODIS // Шестая всероссийская открытая ежегодная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 10-14 ноября 2008 г. Сборник тезисов конференции.


Pages:     | 1 ||
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.