Выработка требований к мультиспектральным данным дистанционного зондирования Земли в задаче экспертизы зарастания пахотных земель древесно-кустарниковой растительностью

Abstract

В статье рассматривается вопрос формирования требований к мультиспектральным данным дистанционного зондирования Земли при экспертизе зарастания пахотных земель древесно-кустарниковой растительностью с применением авторской технологии анализа состава растительных сообществ, основанной на суперпиксельной сегментации. Исследование производится по двум наземным контрольно-измерительным площадкам с использованием доступных данных дистанционного зондирования Земли высокого разрешения. В статье рассматривается влияние пространственного разрешения, комбинаций спектральных каналов, а также сезонов съёмки на качество оценки элементарных классов растительности, составляющих основу растительного сообщества – залежь, по мультиспектральным данным дистанционного зондирования Земли. В ходе исследований было показано, что для определения древесно-кустарниковой растительности эффективнее использовать данные дистанционного зондирования Земли, полученные в осенний период, а именно во второй половине сентября. Наилучшими спектральными каналами для анализа древесно-кустарниковой растительности на фоне травянистых растительных сообществ оказались красный и синий спектральные каналы, а для разделения на классы различных травянистых растительных сообществ в составе спектра необходимо наличие ближнего инфракрасного канала. Данные дистанционного зондирования Земли с пространственным разрешением 2,5 м позволяют устойчиво выделять древесно-кустарниковые растительные сообщества с высокой сомкнутостью крон (90 % и более), но не могут быть использованы для классификации отдельно стоящих экземпляров деревьев. Отдельно стоящие высокие деревья и кустарники (с высотой 8 м) могут быть классифицированы на изображениях с пространственным разрешением 0,8 м, однако увеличение пространственного разрешения не повышает качества классификации. Наивысшая достигнутая с помощью использованной технологии точность определения элементарных классов растительности на исследуемых площадках составила 90 % и 83 %, что показывает высокий потенциал её применения в рассматриваемом виде экспертизы пахотных земель.