Картографирование лесов по многоспектральным спутниковым данным высокого пространственного разрешения

Таблица 2

Оценка влияния взаимной нормализации изображений на величину стандартного отклонения спектральной яркости классов лесного покрова

Табликца 3

Влияние взаимной нормализации изображений на значения трансформированной дивергенции между классами лесного покрова (до нормализации / после нормализации)

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.

Материалы по географии:

Городское население
Территориальная организация населения характеризует его размещение по регионам страны, группировку по формам расселения (городам, поселкам, сельским поселениям) и определяет структуру его подсистем, обеспечивающих необходимые условия его жизнедеятельности и воспроизводства. Население – это совокупн ...

Теория центральных мест В. Кристаллера
Общая концепция центральных мест создана в Германии в период 20-30-х годов трудами В. Кристаллера (1933) и А. Лёша (1940), работавших в рамках немецкой школы пространственного анализа. Однако первоначальное ядро этой концепции параллельно возникло в Великобритании (1932) в связи с политикой развити ...

Географическое разделение труда и экономическая интеграция
Система международного разделения труда. Интеграционные процессы в современном мире Международное географическое разделение труда (МРТ) – это специализация отдельных стран на производстве определенных видов продукции и услуг и последующем обмене ими. Основу МРТ составляет конкурентная борьба между ...