Посмотреть или загрузить статью (Rus)
Об авторах
Корец М.А.
ул. Академгородок, д. 50/28, 660036, Красноярск, Россия,
E-mail: mik@ksc.krasn.ru
Сибирский федеральный университет,
пр. Свободный, д. 79, 660041, Красноярск, Россия
Скудин В.М.
ул. Крупской, д. 42, 660062, Красноярск, Россия,
E-mail: lespravda@gmail.com
Аннотация
Традиционно картографирование лесотаксационных выделов осуществляется методом ручного контурного дешифрирования спектрозональной аэрофотосъемки. Характеристики выдела присваиваются инженером-таксатором по материалам полевых обследований. Очевидно, что такой ручной подход достаточно трудоемок и субъективен. Широкая доступность в последнее время космической съемки высокого пространственного и спектрального разрешений, цифровых моделей рельефа и программного обеспечения для их тематической обработки позволяет реализовать автоматизированную объектно-ориентированную методику контурного дешифрирования выделов.
Разработка и тестирование предлагаемой методики осуществлялось в процессе лесоустроительных работ, выполняемых для территорий ряда тестовых территорий (заповедников «Кузнецкий Алатау», «Саяно-Шушенский» и арендного участка «Карат»), общей площадью более 800 тыс. га и расположенных в районах Центральной и Южной Сибири. Обработка данных осуществлялась с использованием программных пакетов Trimble eCognition 8, Scanex Image Processor (Thematic Pro) и ESRI ArcGIS 10.
Картографирование лесотаксационных характеристик осуществлялось на основе мультиспектральной спутниковой съемки (ДДЗ-композитов): Rapideye (5 спектральных каналов, пространственное разрешение — 5 м) и WorldView-2 (4 спектральных канала R-GB-NIR с пространственным разрешением 1,8 м, приведенное к панхроматическому каналу 0,5 м). В качестве дополнительной информации использовались векторные карты предыдущего лесоустройства с границами лесотаксационных выделов и кварталов, а также материалы полевых работ 2013–2016 гг.
Для оценки и картографирования лесорастительных условий по топографическим характеристикам была использована растровая цифровая модель рельефа (ЦМР) местности ASTER GDEM2 с пространственным разрешением 20 м в пикселе. На основе ЦМР были рассчитаны двухслойные растровые изображения (ЦМР-композиты): sin(a) и cos(a), где a — величина угла солнечной экспозиции пикселя.
Многоканальные ДДЗ- и ЦМР-композиты были подвергнуты двухуровневой автоматической сегментации с заданными уровнями пространственной детализации. Полученные векторные ДДЗ- и ЦМР-сегменты объединялись в единый слой базовых выделов, которые затем классифицировались методом максимального правдоподобия с использованием обучающих выборок эталонных пробных площадей. Окончательное таксационное описание выделов генерализованного уровня формировалось на основе комбинаций описаний выделов детального уровня. На завершающем этапе генерализованные выделы подвергались пространственной фильтрации, сглаживанию, увязке с границами кварталов и нумерации в соответствии с требованиями и нормативами лесоустроительных работ.
Предлагаемый автоматизированный подход по сравнению с традиционным позволяет значительно повысить производительность работ при контурном дешифрировании лесотаксационных выделов, снизить влияние субъективного фактора при формировании геометрии и характеристик выделов.
Ключ. слова
Список литературы
- Колесников Б.П. Кедровые леса Дальнего Востока. М.; Л: Изд-во АН СССР, 1956. 262 с.
- Корец М.А., Данилова И.В., Черкашин В.П. Дистанционная индикация структуры лесных территорий // Региональные проблемы экосистемного лесоводства. Красноярск: Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2007. С. 52–68.
- Корец М.А. Использование объектно-ориентированного подхода для автоматизированного дешифрирования лесотаксационных выделов по материалам космической съемки и цифровой модели рельефа местности // Материалы Междунар. науч. конф. «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли», 23–36 сентября 2014 г., Красноярск: ИКИТ СФУ, 2014. С. 294–298.
- Минаева Л.Ю. Инструкция по проведению лесоустройства в лесном фонде России. Ч. 1. Организация лесоустройства. М.: Воениздат, 1995. № 6. 274 с.
- Мкртчян А.С. Автоматизированное выделение ландшафтных единиц путем классификации рельефа с применением ГИС // Ландшафтное планирование. Общие основания. Методология. Технология: тр. Междунар. школы-конф. М.: Географический факультет МГУ, 2006. С. 203–208.
- Рыжкова В.А. Восстановительная динамика южнотаежных лесов. // Лесные экосистемы Енисейского меридиана. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002. С. 146–157.
- Рыжкова В.А. Закономерности восстановительной динамики подтаежных и горнотаежных лесов // Региональные проблемы экосистемного лесоводства. Красноярск: Изд-во Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2007. С. 78–90.
- Bock M., Xofis P., Mitchley J., Rossner G., Wissen M. Object-oriented methods for habitat mapping at multiple scales—Case studies from Northern Germany and Wye Downs, UK // Journal for Nature Conservation. 2005. V. 13. P. 75–89. DOI: 10.1016/j.jnc.2004.12.002.
- Korets M., Ryzhkova V., Danilova I., Prokushkin A. Vegetation cover mapping based on remote sensing and digital elevation model data, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., 2016. V. XLI-B8. P. 699–704. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLI-B8-699-2016.
- Richards J., Xiuping J. Remote sensing digital image analysis: an introduction. Birkhäuser, Basel, 2005. Switzerland. 439 р.
- Ryzhkova V., Danilova I. GIS-based classification and mapping of forest site condition and vegetation. BOSQUE, 2012. V. 33(3). P. 293–297.
Для цитирования: Корец М.А., Скудин В.М. АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ДЕШИФРИРОВАНИЕ ЛЕСОТАКСАЦИОННЫХ ВЫДЕЛОВ ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ И ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА МЕСТНОСТИ. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2018;24(2):94–105. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-94-105
For citation: Korets M.A., Skudin V.M. AUTOMATED APPROACH FOR MAPPING OF FOREST INVENTORY POLYGONS ON THE BASE OF SPACE IMAGERY AND DIGITAL ELEVATION MODEL. Proceedings of the International conference “InterCarto. InterGIS”. 2018;24(2):94–105 DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-94-105 (in Russian)