Удивительные красивые места мира

Картографирование лесов по многоспектральным спутниковым данным высокого пространственного разрешения

Материалы » Разработка методики региональной экологической оценки состояния лесов по данным спутниковых наблюдений » Картографирование лесов по многоспектральным спутниковым данным высокого пространственного разрешения

Страница 3

Рис.3 Влияние яркостной нормализации изображений Landsat-ETM на гистограмму яркости леса в спектральных каналах TM3 (слева) и TM4 (справа). Гистограммы яркостей до и после нормализации показаны соответственно сплошной и пунктирной линиями.

Для классификации совокупности радиометрически нормализованных изображений Landsat-ETM+ были использованы спектральные каналы TM3, TM4, TM5 и ТМ7, как наиболее информативные для изучения растительности. Предварительная оценка возможностей классификации лесов по данным Landsat-ETM+ продемонстрировала достаточно высокую точность распознавания классов темнохвойных, светлохвойных, лиственных и смешанных насаждений. Использование алгоритма неконтролируемой классификации ERDAS ISODATA позволило выделить на первом этапе 200 спектральных кластеров, последующая визуальная интерпретация которых была проведена с привлечением карты растительности Московской области и анализа сигнатур кластеров в пространстве яркостей в каналах TM3 и TM4.

Необходимость повышения точности распознавания темнохвойных лесов, частично перепутываемых с тенями от облаков и участками водной поверхности в прибрежных зонах, потребовала дополнительной тематической обработки спутниковых изображений. Повторная классификация изображений была выполнена только для пикселей отнесенных на предыдущем этапе к указанной совокупности классов с использованием текстурного признака, характеризуемого значениями дисперсии яростей в скользящем окне размером 5х5 пикселей. При этом для участков водной поверхности, как пространственно более однородных, характерны относительно низкие значения признака, что позволило улучшить точность классификации темнохвойных лесов. Дальнейшее улучшение точности выделения темнохвойных лесов было направлено на исключение ошибочно классифицированных участков теней от облаков. Это обеспечивалось процедурой пространственного анализа изображений в окрестности предварительно выявленных участков облачного покрова, детектированных по высоким значениям спектральной яркости во всех используемых спектральных каналах.

Результатом классификации спутниковых изображений Landsat-ETM+ стала карта лесов для части территории Московской области. Сравнительные данные о лесистости ряда лесохозяйственных предприятий области, полученные с использованием полученной карты и материалов Государственного учета лесов (ГУЛ) РФ по состоянию на 1998 год, представлены на рисунке 4.

Рис.4 Связь данных о лесистости для лесхозов Московской области по результатам классификации Landsat ETM+ и материалам ГУЛ (1998 г)

Страницы: 1 2 3 

Это интересно:

Крупные экономические районы
Крупные экономические районы – это четко специализированные и относительно завершенные территориальные хозяйственные комплексы, играющие важную роль в общероссийском разделении труда. Располагая значительной территорией, большой численнос ...

Использование карт и картографический метод исследования. Картографический метод исследования в системе «создание и использование карт»
Географические карты, уменьшенные обобщённые изображения земной поверхности на плоскости, показывающие размещение, сочетания и связи природных и общественных явлений, отбираемых и характеризуемых в соответствии с назначением данной карты. ...

Развитие рекреационной отрасли Уссурийского городского округа
Развитие туризма на территории Уссурийского городского округа — это одна из первоочередных задач в развитии экономики территории. Именно поэтому местные власти приняли решение разработать муниципальную целевую программу комплексного разви ...

Разделы



Copyright © 2008-2021 - All Rights Reserved - www.wonderlook.ru
Чудесные, знаменитые места в мире, самые красивые, известные сооружения.