Российские ученые проанализировали спутниковые изображения лесов Бронницкого лесничества в Московской области, используя мультиспектральные изображения среднего разрешения системы Sentinel-2 и спутниковые карты сверхвысокого разрешения с сервисов Bing Maps и Google Maps. Специалисты сопоставили спектральные и текстурные характеристики с определенными видами деревьев, произрастающих в этом районе, и получили тематические карты видового состава березы, осины, сосны, лиственницы и других деревьев. Также ученые сопоставили данные со спутников с натурными исследованиями: оказалось, что дистанционные оценки доминантных видов совпадают с наземными данными для 87% общей площади изученных лесов. Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса».
Расположение тестового участка на территории Бронницкого лесничества
и соответствующие контуры лесотаксационных выделов (фиолетовые линии)
В последние годы ученые все чаще используют спутниковые данные, полученные при дистанционном зондировании Земли, для оценки состояния растительного покрова. На региональном уровне специалисты, как правило, используют наиболее доступные спутниковые снимки со средним разрешением от 10 до 30 м. Однако в работах последних лет все чаще используются также изображения высокого разрешения (от 0,5 до 2 м), позволяющие получить более детальную информацию об объектах исследования. В России актуальным объектом дистанционного мониторинга являются леса, занимающие почти половину территории страны и выступающие ценным возобновляемым природным ресурсом. Являясь важной составляющей биосферы, леса существенно влияют на глобальный климат, сами меняются под воздействием потепления и служат домом для большого числа живых организмов. Именно поэтому необходимо постоянно совершенствовать методы наблюдения за их состоянием, в том числе создавать новые алгоритмы автоматизированной обработки спутниковых данных с учетом развития современных технологий.
Исследователи из Института вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН, Московского физико-технического института и Московского государственного технического университета имени Н. Э. Баумана под руководством профессора МФТИ Тимофея Кондранина представили технологию совместной обработки спутниковых изображений различного пространственного разрешения с целью получения оценки видового состава смешанных лесов, характерных для центральной части России. Для практического применения технологии достаточно использовать изображения только из открытых источников: мультиспектральные изображения среднего пространственного разрешения спутниковой системы Sentinel-2 и спутниковые карты сверхвысокого разрешения с сервисов Bing Maps и Google Maps. В качестве ключевого района исследования ученые выбрали тестовый участок, занимающий площадь 2500 гектаров на территории Бронницкого лесничества (Московская область). Здесь произрастают основные лесообразующие виды деревьев, характерные для европейской части России (ель европейская, сосна обыкновенная, береза бородавчатая, дуб черешчатый, осина и другие), а также ведутся многолетние эксперименты по определению приживаемости различных видов лиственницы (сибирская, европейская, Сукачева и пр.) в условиях Центрального Нечерноземья.
В ходе работы специалисты провели сегментацию лесного массива с использованием спектральных и текстурных характеристик. Иными словами, они разделяли спутниковые изображения на сегменты, каждый из которых соответствует определенному виду деревьев или району без леса, например луг, пашня или вырубка. Текстурная сегментация, основанная на комбинации статистических и спектральных методов, использовалась для построения маски древостоя. Благодаря использованию алгоритмов предобработки ученые смогли снизить негативное влияние шумов, характерных для спутниковых карт.
«По нашим оценкам, ошибка построения маски древостоя не превышает 3,5 % при естественном уровне ошибок около 0,6 %. Это хороший результат, поскольку, исходя из представленных данных, ошибки возникают в основном за счет граничных пикселей, как правило, в зонах теней. Характерная ширина таких зон на обрабатываемом спутниковом снимке составляет 7–8 метров, или 10–12 пикселей », — рассказывает первый автор публикации, Егор Дмитриев, старший научный сотрудник Института вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН и доцент МФТИ.
Для получения конечных результатов — масок различных видов деревьев (березы, лиственницы или сосны) ученые использовали попиксельную классификацию спектрально-временных характеристик, при построении которой были привлечены данные о наступлении фенологических изменений лесных экосистем. Учитывая, что, в дополнение к стандартным данным лесной таксации на территории Бронницкого лесничества, специалисты под руководством соавтора публикации доцента МФ МГТУ Петра Мельника регулярно проводят дополнительные наземные обследования по уточнению видового состава, ученые смогли повысить достоверность результатов сопоставления данных дистанционного зондирования с наземной информацией. Оказалось, что дистанционные оценки доминантных видов совпадают с наземными данными для 87% от общей площади лесотаксационных выделов тестового участка. Надо отметить, что до сих пор максимальная точность определения состава подобного типа смешанных лесов на основе обработки изображений той же спутниковой системы Sentinel-2 не превышала 80%.
Результаты распознавания видового состава тестовой территории: а — план лесонасаждений
с окраской выделов по преобладающим видам; б — попиксельная классификация; в — карта доминантных видов; г — карта субдоминантных видов
