Информация о публикации

Просмотр записей

Инд. авторы:	Дубровская О.А., Завьялова Д.Ю., Новикова О.Г., Пестунов И.А., Синявский Ю.Н.
Заглавие:	Анализ динамики восстановления лесных гарей по результатам сегментации спутниковых изображений
Библ. ссылка:	Дубровская О.А., Завьялова Д.Ю., Новикова О.Г., Пестунов И.А., Синявский Ю.Н. Анализ динамики восстановления лесных гарей по результатам сегментации спутниковых изображений [Электронный ресурс] // Тезисы докладов четырнадцатой открытой всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». - 2016. - Москва. - ISBN: 978-5-00015-007-8. - http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page=133&thesis=5790
Внешние системы:	РИНЦ: 28175699;
Реферат:	rus: Лесные пожары являются наиболее часто встречаемым и разрушительным эколого-эволюционным фактором в лесах всей бореальной зоны России [1]. Наличие территорий со слаборазвитой инфраструктурой исключает возможность корректного и оперативного учета лесных пожаров и их последствий без использования данных дистанционного зондирования. Они позволяют решить целый ряд практических задач [2]: регистрация крупных лесных пожаров и определение пройденных ими площадей; выявление структуры гарей и степени повреждения лесной растительности; оценка последствий лесных пожаров и хода лесовосстановительного процесса. В настоящей работе продемонстрирована возможность применения современных алгоритмов сегментации для оперативного обнаружения и анализа динамики восстановления лесных гарей на примере лесного пожара, произошедшего в июле 2014 года на территории республики Саха (Якутия). Для анализа использовались снимки со спутника Landsat-8, полученные 3 июля 2014 г. (до пожара), 14 сентября 2014 г. (через месяц после пожара), 30 августа 2015 г. (через год после пожара) и 7 июля 2016 г. (через два года после пожара). Для обработки снимков использовались разработанные авторами эффективные ансамблевые алгоритмы кластеризации HECA [3] и EMeanSC [4]. Состояние растительного покрова оценивалось по значению нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI с использованием 4-го (0.63-0.68 мкм) и 5-го (0.845-0.885 мкм) каналов. Значения NDVI можно использовать для мониторинга послепожарного увеличения наземной биомассы и получения картины крупномасштабного распределения и фенологических изменений растительности: для неповрежденной растительности на исследуемом полигоне оно попадает в интервал [0.35;0.45], а для поврежденной – в интервал [0;0.3], поэтому значение вегетационного индекса позволяет оценить степень поврежденности исследуемого участка [5]. Таким образом, его можно использовать для качественного анализа гарей и изучения восстановительного процесса внутри поврежденной территории. В ходе работы выполнен анализ двухлетней динамики изменения площадей с различной степенью повреждений растительности после пожара по данным, полученным со спутника Landsat-8. Результаты сегментации хорошо согласуются с результатами визуально-инструментального дешифрирования, выполненного сотрудниками Сибирского центра ФГБУ «НИЦ «Планета».
Ключевые слова:	кластеризация; гари; Ndvi; данные дистанционного зондирования; Landsat-8;
Издано:	2016
Ссылка:	http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page=133&thesis=5790
Конференция:	Название: Четырнадцатая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Город: Москва Страна: Россия Даты проведения: 2016-11-14 - 2016-11-18 Ссылка: http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf/default.aspx?page=126
Цитирование:	1. Габышева Л.П. Роль пожаров в возобновлении лесов Центральной Якутии // Вест. Томского гос. ун-та. Биология. 2014. № 1 (25). С. 154-166. 2. Панова О.В., Ершов Д.В. Использование данных спектрорадиометра MODIS для регистрации и учета лесных гарей // Сб. науч. статей Второй всерос. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: Полиграф Сервис, 2005. С. 388-392. 3. Пестунов И.А., Рылов С.А., Бериков В.Б. Иерархические алгоритмы кластеризации для сегментации мультиспектральных изображений // Автометрия. 2015. Т. 51, № 4. С. 12-22. 4. Пестунов И.А., Бериков В.Б., Синявский Ю.Н. Сегментация многоспектральных изображений на основе ансамбля непараметрических алгоритмов кластеризации // Вест. СибГАУ. 2010. Вып. 5 (31). С. 56-64. 5. Юрикова Е.А., Сухинин А.И. Сравнительный анализ нарушения пожарами лесов приангарья по данным спутников TERRA, DMCII // Вест. СибГАУ. 2007. Вып. 2. С. 4-8.