Комбинирование методов спутниковой радиолокации и спектрального анализа для исследования лесных ресурсов Республики Бурятия

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Биология


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Н. А. Гилева, В. И. Мельникова, Я. Б. Радзиминович, Ц. А. Тубанов // Современная геодинамика Центральной Азии: материалы Всерос. совещания. 2012. Т. 2. С. 22−25.
References
1. Budaev R. Ts., Tatkov G. I., Kolomiets V. L. Izvestija Samarskogo nauchnogo centra RAN, 2012, vol. 14, № 1 (8), рр. 2036−2039.
2. Zamaraev S. M. et al. Sootnoshenie drevnei i kai-nozoiskoi struktur v Baikal'-skoi riftovoi zone (The ratio
of the ancient and Cenozoic structures in the Baikal rift zone). Novosibirsk, Nauka, 1979. 126 p.
3. Geologicheskaja karta SSSR. List N-49-XXV (Geological map of the USSR. Sheet N-49-XXV). The explanatory note. Compiler V.I. Davydov. M., 1983. 95 p.
4. Gileva N. A., Melnikova V. I., Radziminovich Ja. B., Tubanov Ts. A. Materialy Vserossiiskogo soveshanija «Sovremennaja geodinamika Central'-noi Azii…» (Proceedings of All-Russia. Meeting & quot-Modern geodynamics of Central Asia … "-). 2012, vol. 2, рр. 22−25.
© Тубанов Ц. А., Татьков Г. И., Чимитдоржиев Т. Н, 2013
УДК 537. 871.5 530. 1:528. 871. 6
КОМБИНИРОВАНИЕ МЕТОДОВ СПУТНИКОВОЙ РАДИОЛОКАЦИИ И СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЛЕСНЫХ РЕСУРСОВ
РЕСПУБЛИКИ БУРЯТИЯ*
Т. Н. Чимитдоржиев1, А. М. Гармаев2, И. И. Кирбижекова1,
К. С. Емельянов3, М. А. Гусев3, А. В. Базаров1
1Институт физического материаловедения Сибирского отделения Российской академии наук Россия, 670 047, Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 6. Е-mail: tchimit@ipms. bscnet. ruБурятский филиал ФГУП «Рослесинфорг»
Россия, 670 034, Улан-Удэ, ул. Тобольская, 63. Е-mail: kingartur@mail. ru 3Научный центр оперативного мониторинга Земли ОАО «Российские космические системы»
Россия, 127 490, г. Москва, ул. Декабристов, 51/25. Е-mail: gusev_ma@ntsomz. ru
На базе двух тестовых лесничеств Республики Бурятия разработана методика комбинирования мультис-пектральных и радиолокационных данных высокого разрешения для картографирования лесов.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, радарная поляриметрия, мультиспектральный анализ, картография лесов.
COMBINATION OF METHODS OF SATELLITE RADAR AND SPECTRAL ANALYSIS FOR RESEARCH OF FOREST RESOURCES OF REPUBLIC OF BURYATIA
T. N. Chimitdorzhiev1, A. M. Garmaev2, I. I. Kirbizhekova1,
K. S. Emelyanov3, M. A. Gusev3, A. V. Bazarov1
institute of Physics Materials Science of Russian academy of Sciences, Siberian Branch 6 Sakhyanova st., Ulan-Ude, 670 047, Russia. E-mail: tchimit@ipms. bscnet. ru 2Buryat Branch of the Federal State Unitary Enterprise «Roslesinforg»
63 Tobolskaya st., Ulan-Ude, 670 047, Russia. Е-mail: kingartur@mail. ru 3Research Center for Earth Operative Monitoring of JSC «Russian Space Systems»
51/25 Decabristov st., Moscow, 127 490, Russia. Е-mail: gusev_ma@ntsomz. ru
On the basis of two test forestry of Republic of Buryatia it was developed a technique combining high-resolution multispectral and radar data for forests mapping.
Keywords: remote sensing, radar polarimetry, multispectral analysis, forests mapping.
* Исследования выполнены в рамках ОКР «Регион В-Архив».
В настоящее время для эффективного решения самого широкого круга задач в сфере лесного хозяйства необходима достоверная информация о распределении, состоянии и динамике лесных ресурсов. Для инвентаризации лесного фонда, планирования развития лесного хозяйства и использования лесных ресурсов необходимы лесные карты [1]. В 2010 г. в России инициирована Государственная программа инвентаризации лесов (ГИЛ) на основе внедрения современных методов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Использование космических снимков позволяет оперативно обновлять картографические материалы различных масштабов и значительно сократить стоимость их обновления. В настоящее время в ДЗЗ возрастает роль аэрокосмических информационных технологий, основанных на применении радиоволно-вых систем [2- 3].
В 2012 ИФМ СО РАН, Бурятский филиал ФГУП «Рослесинфорг» и НЦ ОМЗ ОАО «Российские космические системы» провели совместные работы по созданию и верификации базовых продуктов ДЗЗ межведомственного использования. В том числе, решалась задача разработки методики комплексирования оптических мультиспектральных и радиолокационных данных дистанционного зондирования в целях картографирования лесов. Верификация данной методики производилась с использованием наземных данных. В данной статье приведены некоторые результаты упомянутых работ.
Характеристика лесов Республики Бурятия. Республика Бурятия расположена в центре Азиатского континента. Практически на всей территории преобладают сильно расчлененные горы, равнинные поверхности встречаются лишь в тектонических впадинах и долинах крупных рек. Площадь гор более чем в 4 раза превышает площадь, занимаемую низменностями. Для Р Б характерна значительная приподнятость над уровнем моря от 456 до 3 491 м. Площадь земель, на которых расположены леса, по состоянию на 1 января 2012 г. составляет 29 638,11 тыс. га. Общая площадь лесов на землях лесного фонда 27 010,40 тыс. га, в том числе: защитных — 34,4%, эксплуатационных — 33,9%, резервных лесов — 31,5%. Фонд лесовосстановления насчитывает 1,5% от общей площади. В фонде лесовосстановления наибольшую площадь занимают гари — 64,3%, вырубки -23,8%, пустыри и прогалины — 9,7%, погибшие дре-востои — 2,1%. В организационном плане лесной фонд РБ разделен на 37 лесничеств и 88 участковых лесничеств. Расчетная лесосека (ежегодный допустимый объем изъятия древесины) по всем категориям рубок (ликвидная древесина) составляет 10 203,0 тыс. м3, фактическое использование — 25,5%.
Согласно данным таксации по тестовым лесничествам (Мухоршибирскому и Куналейскому) породный состав отдельных участков леса варьируется от чисто лиственных березово-осиновых (Б-Ос) до хвойных, сосново-лиственничных (С-Лц). В основном на территории РБ произрастают смешанные леса с преобладанием одной из пород: сосны, лиственницы,
березы, осины. Кедр, пихта и др. обычно составляют не более 40% или отсутствуют. Полнота изменяется от 0,15 до 1. Запасы древесины — от 20 до 330 м3/га.
Распределение лесов по породному составу на основе мультиспектральных данных. Для классификации лесных массивов Мухоршибирского и Куналейского лесничеств были привлечены муль-тиспектральные и панхроматические снимки с разрешением 10 и 2,5 м, полученных с французского спутника 8РОТ5 в сентябре 2011 г. На рисунке представлен фрагмент панхроматического изображения для квартала 151 Мухоршибирского лесничества. Наиболее эффективные методы классификации отбирались по совокупности критериев: сходимость процесса кластеризации, контроль совпадения границ лесных кварталов и выделов с границами полученных кластеров, соответствие данным таксации отдельных лесных кварталов и панхроматическому снимку. При классификации использовались от 2 до 30 итераций. Наиболее эффективным оказалось комбинирование неконтролируемых методов с привлечением элементов спектрального анализа. Первоначально по каждому снимку было выделено 25 кластеров, но затем произведено слияние 2−3-х групп кластеров близких по спектральным характеристикам, так что общее количество уменьшилось до 13−15 для разных территорий.
В дополнение к классификационной карте методом субпиксельного спектрального анализа были составлены карты распределения некоторых пород лесной растительности. Метод линейного смешивания предполагает, что спектральный профиль каждого пикселя мультиспектрального изображения формируется за счет суммирования вкладов нескольких объектов пропорционально своему присутствию на земной поверхности. Метод очень чувствителен к набору эталонных спектров отдельных компонент. Основной критерий при составлении такого комплекса — малые значения ошибок гшб. Результаты оказались чувствительны к методу трансформации изображений при геопривязке. Меньше всего искажений привносит метод «ближайшего соседа». Каждая порода или вид определялся по нескольким компонентам: древесине, коре, листьям, шишкам, иголкам. распределение сосны и березы-осины по кварталу 151 представлено на рисунке (б, в). Яркость пикселей пропорциональна вкладу каждой породы в общий спектр.
Проверка результатов классификации осуществлена в два этапа — во время обработки снимков посредством сверки с данными таксации и завершающая проверка проведена в полевых условиях совместно представителями Бурятского филиала ФГУП «Рослесинфорг», ИФМ СО РАН, лесничеств и арендаторов в сентябре — октябре 2012 г. В результате проверки установлены две характерные для оптического диапазона ошибки: при многоярусной структуре лесного полога на полученной карте отобразился только верхний ярус, а 4−5-летние гари, поросшие густым молодняком, классифицировались как полноценные участки леса.
Панхроматическое изображение БРОТ5 (а) — распределение сосны по данным БРОТ5 (б) — распределение березы/осины (в) — биомасса по данным ЛЬОБ РЛЬБЛЯ (более плотная штриховка соответствует большей биомассе) (г) для 151-го квартала Мухоршибирского лесничества
Оценка биомассы по радиолокационным данным.
Радиоволны сантиметрового и дециметрового диапазона обладают большой проникающей способностью, благодаря которой можно изучать скелетную структуру лесного полога (стволы, крупные ветви и т. п.) [4, 5]. При недостаточно густом лесном покрове (для лесов РБ средняя сомкнутость 0,6) радарный сигнал проникает вплоть до почвенного покрова. Исследование перспектив использования спутниковой радиолокационной информации на примере радарных данных Ь-диапазона ЛЬО8 РЛЬ8ЛЯ 2006−2010 гг. и С-диапазона Radarsat-2 2012 г. показало, что большинство поляриметрических характеристик могут служить индикаторами лесной и нелесной территорий, но многие из них коррелируют с гористым рельефом местности и зависят от геометрии радиолокации.
В результате качественного анализа выделены поляриметрические характеристики, мало зависящие от топографии, такие как радарный вегетационный индекс, поляризационное отношение, отношение интенсивностей радарного отражения на кросс и согласованной поляризации. Все они в определенной степени зависят от «плотности» рассеивающей среды или биомассы лесной растительности и были применены для предварительной оценки распределения биомассы, запасов древесины и уточнения классификационных карт, полученных на основе оптических данных. На рисунке (г) представлено распределение биомассы лесной растительности, полученное на основе данных ЛЬО8 PALSAR. Большей биомассе соответствует более густая штриховка.
Очевидно, что для определения точных количественных биометрических показателей лесной среды необходимы фундаментальные исследования закономерностей процессов отражения и рассеяния радиолокационного сигнала в сложных условиях гористой местности.
На примере Куналейского и Мухоршибирского лесничеств Республики Бурятия разработана, верифицирована и апробирована методика комплексирова-
ния оптических мультиспектральных и радиолокационных данных ДЗЗ высокого разрешения для картирования леса. Отобраны наиболее эффективные для решения поставленных задач методы обработки данных ДЗЗ- определена структура картографической продукции, которую можно получить при использовании радиолокационных и мультиспектральных данных. Для тестовых лесничеств составлены карты топографических особенностей местностей, лесных и нелесных территорий, оценочного распределения запасов древесины и биомассы, классификационные карты кластеров в соответствии со спектральными характеристиками и карты распределения хвойного и лиственного леса.
Библиографические ссылки
1. Сухих В. И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве: учебник. Йошкар-Ола: МарГТУ. 2005.
2. О возможностях совместной обработки радиолокационных изображений Ь-диапазона и спектрозональных снимков оптического диапазона для классификации лесных массивов / Н. А. Арманд, Т. Н. Чи-митдоржиев, В. В. Ефременко [и др.] // Радиотехника и Электроника. 1998. Т. 43, № 9. С. 1070−1075.
3. Бондур В. Г., Чимитдоржиев Т. Н. Дистанционное зондирование растительности оптико-микроволновыми методами // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2008. № 6. С. 64−73.
4. Кирбижекова И. И., Батуева Е. В., Дарижапов Д. Д. Поляриметрические свойства природных объектов на радарных изображениях Байкальского региона // Журнал радиоэлектроники. 2010. № 10. С. 85−94.
5. Чимитдоржиев Т. Н., Архинчеев В. Е., Дмитриев А. В. Поляриметрическая оценка пространственных флуктуаций радарных изображений для восстановления структуры лесного полога // Исследование Земли из космоса. 2007. № 5. С. 80−82.
References
1. Sukhikh V. I. Aerokosmicheskie metody v lesnom khozystve I landshaftnom stroitelstve (Aerospace methods in forestry and landscape construction). Yoshkar-Ola, MarGTU, 2005, 392 р.
2. Armand N. A., Chimitdorzhiev T. N., Efremenko V. V. [etc.] Radiotekhinika I Elektronika. 1998, vol. 43, no. 9, pp. 1070−1075.
3. Bondur V. G., Chimitdorzhiev T. N. Izvestia visschih uchebnih zavedeniy. Geodeziya I aerofotos’emka. 2008, no. 6, pp. 64−73.
4. Kirbizhekova I. I., Batueva E. V., Darizhapov D. D. Journal Radioelektroniki. 2010, no. 10, pp. 85−94.
5. Chimitdorzhiev T. N., Arkhincheev V. V., Dmitriev A. V. Isledovaniya zemli iz kosmosa. 2007, no. 5, pp. 80−82.
© Чимитдоржиев Т. Н., Гармаев А. М., Кирбижекова И. И., Емельянов К. С., Гусев М. А., Базаров А. В., 2013
УДК 537. 871.5 530. 1:528. 871. 6
КАРТИРОВАНИЕ И МОНИТОРИНГ ЛЕСНЫХ СРЕД НА ОСНОВЕ ПОЛЯРИМЕТРИЧЕСКИХ РАДАРНЫХ ДАННЫХ ПО БАЙКАЛЬСКОМУ РЕГИОНУ*
И. И. Кирбижекова, Е. В. Батуева
Институт физического материаловедения Сибирского отделения Российской академии наук 670 047, Россия, Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 6. Е-mail: kirbizhekova@bk. ru
Для исследования состояния и мониторинга динамики лесных сред актуально развитие и применение методов радарной поляриметрии. Проведен статистический анализ сезонных изменений объемной компоненты разложения Клода-Поттье по Улан-Удэ и его окрестностям на основе данных ALOS PALSAR 2007−2009 гг. Результаты могут быть использованы для картирования лесных массивов.
Ключевые слова: радарная поляриметрия, декомпозиционные методы, лесная среда.
MAPPING AND MONITORING OF FOREST ENVIRONMENTS ON THE BASIS OF POLARIMETRIC RADAR DATA ON BAIKAL REGION
I. I. Kirbizhekova, E. V. Batueva
Institute of Physical Materials Science of Russian Academy of Science, Siberian Branch 6 Sakhyanova st., Ulan-Ude, 670 047, Russia. Е-mail: kirbizhekova@bk. ru
For study and monitoring of the state and changes offorest environment it is actual to develope and apply radar po-larimetry. We performed a statistical analysis of seasonal changes in the volume components of the Claude-Pottier decomposition for the city Ulan-Ude and its surroundings on the basis of ALOS PALSAR 2007−2009. Results can be used for forest mapping.
Keywords: radar polarimetry, decomposition methods, forest medium.
Благодаря уникальной проникающей способности методы решения многочисленных прикладных задач
электромагнитных волн сантиметрового и дециметрово- хорошо известны. В настоящее время наиболее распро-
го диапазона радиолокационные методы обладают оп- странены методы классификации природных и искусст-
ределенными преимуществами и возможностями иссле- венных объектов основанные на поляриметрической
дования физических свойств и состояния объектов ис- декомпозиции разделяющей объекты по типам меха-
следования [1]. При отражении и рассеянии радиолока- низмов рассеяния [4−6]. Декомпозиция методом Клода-
ционных волн происходит преобразование их поляриза- Поттье и визуальное сравнение разносезонных изобра-
ции в зависимости от физических свойств среды, таких жений ALOS PALSAR по территории дельта реки Се-
как диэлектрическая проницаемость, проводимость, ленга выявило значительные изменения процессов рас-
температура, влажность и т. п., а также от геометриче- сеяния по исследуемой территории, причем наиболее
ских свойств рельефа, шероховатости поверхности и др. сильные изменения связаны с зимним периодом с отри-
[2- 3]. Базовые аспекты теории и поляриметрические цательными температурами [7].
Исследования выполнены при частичной поддержке гранта РФФИ 13−08−1 132 «Создание системы дистанционного мониторинга состояния и изменений объектов биосферы на основе данных радарной поляриметрической интерферометрии».

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой