Картографирование лесных насаждений Волгоградской области по данным ДЗЗ с использованием индексов BSFI и NDWI

Дистанционное зондирование Земли
УДК: 
528.854.2
DOI: 
10.22389/0016-7126-2023-1000-10-39-49
1 Васильченко А.А.
2 Выприцкий А.А.
Год: 
2023
№: 
10
1000
Страницы: 
39-49

Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения РАН

1, 
2, 
Аннотация:
Представлены возможности корректировки результатов картографирования лесных насаждений на основе бисезонного индекса леса (BSFI) по данным Sentinel-2 и расчетных сезонных композитных изображений максимальных значений индекса NDWI. Установлено, что при использовании сезонного композитного изображения максимальных значений индекса NDWI, рассчитанного с использованием диапазонов NIR и SWIR2, точность производителя при перекрестной проверке растров увеличивается с 82,5 до 92,8 %. При этом начальные площади лесных насаждений уменьшились на 7%, а площади ложных определений сократились на 67 %. Сравнение результатов картографирования со статистическими данными показало небольшие различия площадей в районах с большим количеством естественных лесных насаждений (18 из 33 районов имеют различия, не превышающие 15 % проектных). При этом в районах с большим количеством защитных лесных насаждений различия могут достигать до 210 % проектных. Показано, что значительные различия в проектных и фактических материалах картографирования могут быть связаны с низкой сохранностью, пожарами, незаконными рубками, а также с проблемами учета защитных лесных насаждений. Предложен достаточно точный способ корректировки BSFI (точность производителя возросла с 82,5 до 92,8 %) на основе максимального композитного изображения NDWI, рассчитанного с использованием диапазонов NIR и SWIR2 спутников Sentilel-2A и Sentilel-2B на тестовой территории в пределах Волгоградской области
Работа выполнена в рамках Госзадания ФНЦ Агроэкологии РАН. Госрегистрация № 122020100406-6 «Теоретические основы и математико-картографические модели функционирования агролесомелиоративных систем в защите почв от дефляции».

Список литературы: 
1.   Агролесомелиорация / Под ред. А. Л. Иванова, К. Н. Кулика. – Изд. 5-е, перераб. и доп.. – Волгоград: ВНИАЛМИ, – 2006. – 746 c.
2.   Али М. С., Воробьев О. Н., Курбанов Э. А. Алгоритм «дерево решений» для классификации лесов Сирийской Арабской Республики по снимку Sentinel-2 // Вестник Поволжского гос. технологич. ун-та. Сер. «Лес. Экология. Природопользование». – 2020. – № 1 (45). – С. 5–30. DOI: 10.25686/2306-2827.2020.1.5.
3.   Антонов С. А. Анализ пространственного положения защитных лесных насаждений на основе геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования Земли // ИнтерКарто. ИнтерГИС. – 2020. – Т. 26. – С. 408–420. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-408-420.
4.   Барталев С. А., Богодухов М. А., Жарко В. О., Сидоренков В. М. Исследование возможностей использования данных ICESat-2 для оценки высоты лесов России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2022. – Т. 19. – № 4. – С. 195–206. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-195-206.
5.   Владимиров И.Н. Геоинформационное моделирование лесной растительности Северо-Западного Прибайкалья (опыт применения алгоритмов классификации геоизображений) // Геодезия и картография. – 2012. – № 9. – С. 30-35.
6.   Выприцкий А. А. Сравнительный анализ сохранности водораздельных государственных защитных лесных полос Волгоградской области по данным Sentinel-2 NDVI и информационных продуктов типов земного покрова // ИнтерКарто. ИнтерГИС. – 2022. – Т. 28. – № 1. – С. 458–470. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-458-470.
7.   Выприцкий А. А., Шинкаренко С. С. Анализ влияния почвенно-климатических условий на сохранность государственных защитных лесных полос на основе данных Sentinel-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2022. – Т. 19. – № 5. – С. 147–163. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-147-163.
8.   Курбанов Э. А., Боробьев О. Н., Меньшиков С. А., Смирнова Л. Н. Распознавание лесных насаждений и доминирующих древесных пород Пензенской области по данным спутника Sentinel-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2018. – Т. 15. – № 5. – С. 154–166. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-154-166.
9.   Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Балашов И. В., Барталев С. А., Ефремов В. Ю., Кашницкий А. В., Мазуров А. А., Матвеев А. М., Суднева О. А., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2015. – Т. 12. – № 5. – С. 263–284.
10.   Мабиала И. Ж., Малинников В. А. Методика выявления и картографирования изменений состояния лесных массивов территории Lac Télé (Республика Конго) по материалам многозональных космических съемок // Мониторинг. Наука и технологии. – 2022. – № 3 (53). – С. 22–33. DOI: 10.25714/MNT.2022.53.002.
11.   Рулев А. С., Юферев В. Г., Анопин В. Н., Рулев Г. А. Геоинформационный анализ состояния придорожных лесных насаждений // Известия Оренбургского гос. аграрного ун-та. – 2014. – № 3 (47). – С. 42–45.
12.   Тарасова Л. В., Курбанов Э. А., Воробьев О. Н. Лежнин С. А., Дергунов Д. М. Использование разносезонных изображений Sentinel-2 для картографирования водоохранных лесов Марийского Заволжья // Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг. – 2022. – № 8. – С. 76-94. DOI: 10.25686/2022.79.42.008.
13.   Ткаченко Н. А., Кошелев А. В. Картографирование защитной лесистости агроландшафтов Волгоградского Заволжья // Вестник АПК Ставрополья. – 2017. – № 2 (26). – С. 137–143.
14.   Чеплянский И. Я., Турчин Т. Я., Ермолова А. С. Дистанционный мониторинг государственных защитных лесных полос степной зоны европейской части России // Изв. вузов «Лесной журнал». – 2022. – № 3. – С. 44–59. DOI: 10.37482/0536-1036-2022-3-44-59.
15.   Чимитдоржиев Т. Н., Дмитриев А. В., Кирбижекова И. И., Шерхоева А. А., Балтухаев А. К., Дагуров П. Н. Дистанционные оптико-микроволновые измерения параметров леса: современное состояние исследований и экспериментальная оценка возможностей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2018. – Т. 15. – № 4. – С. 9–24. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-9-24.
16.   Шинкаренко С. С., Барталев С. А., Васильченко А. А. Метод картографирования защитных лесных насаждений на основе разновременных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения и бисезонного индекса леса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2022. – Т. 19. – № 4. – С. 207–222. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-207-222.
17.   Шинкаренко С. С., Берденгалиева А. Н. Анализ многолетней динамики степных пожаров в Волгоградской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2019. – Т. 16. – № 2. – С. 98–110. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-98-110.
18.   Шинкаренко С. С., Дорошенко В. В., Берденгалиева А. Н. Динамика площади гарей в зональных ландшафтах юго-востока европейской части России // Известия РАН. Сер. Географическая. – 2022. – Т. 86. – № 1. – С. 1–12. DOI: 10.31857/S2587556622010113.
19.   Gao B. C. (1996) NDWI – a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. 58, 3, pp. 257–266. DOI: 10.1016/S0034-4257(96)00067-3.
20.   Koshelev A. V., Tkachenko N. A., Shatrovskaya M. O. (2021) Decoding of forest belts using satellite images // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 875, 1, pp. 12–65. DOI: 10.1088/1755-1315/875/1/012065.
21.   Loupian E. A., Bourtsev M. A., Proshin A. A., Kashnitskii A. V., Balashov I. V., Bartalev S. A., Konstantinova A. M., Kobets D. A., Radchenko M. V., Tolpin V. A., Uvarov I. A. (2022) Usage experience and capabilities of the VEGA-science system // Remote Sensing. 14, 1, pp. 77–96. DOI: 10.3390/rs14010077.
22.   McFeeters S. K. (1996) The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // Int. J. Remote Sens. 17, 7, pp. 1425-1432.
23.   Özelkan E. (2020) Water body detection analysis using NDWI indices derived from Landsat-8 OLI // Polish Journal of Environmental Studies. 29, 2, pp. 1759–1769. DOI: 10.15244/pjoes/110447.
24.   Rulev A. S., Pugacheva A. M. (2019) Formation of a new agroforestry paradigm // Herald of the Russian Academy of Sciences. 89, 5, pp. 495–501. DOI: 10.1134/S1019331619050071.
25.   Smirnov V. O., Zelentsova M. G., Krainyuk E. S. (2021) Practical application peculiarities of geo-information technologies while planning the protective forest belts // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 666, 042005, DOI: 10.1088/1755-1315/666/4/042005.
26.   Vassilev K. V., Assenov A. I., Velev N. I., Grigorov B. G., Borissova B. B. (2019) Distribution, characteristics and ecological role of protective forest belts in Silistra municipality. Northeastern Bulgaria // Ecologia Balcanica. 11, 1, pp. 191–204.
Образец цитирования:
Васильченко А.А., 
Выприцкий А.А., 
Картографирование лесных насаждений Волгоградской области по данным ДЗЗ с использованием индексов BSFI и NDWI // Геодезия и картография. – 2023. – № 10. – С. 39-49. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-1000-10-39-49
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 23.08.2023
Принята к публикации: 16.10.2023
Опубликована: 20.11.2023

Содержание номера

2023 октябрь DOI:
10.22389/0016-7126-2023-1000-10