Региональная экологическая оценка характеристик состояния лесов по многоспектральным спутниковым данным MODIS

Статьи по географии » Разработка методики региональной экологической оценки состояния лесов по данным спутниковых наблюдений » Региональная экологическая оценка характеристик состояния лесов по многоспектральным спутниковым данным MODIS

Для проведения экспериментальных работ был использован набор очищенных от влияния облачного покрова сезонных композитных изображений, полученных по данным прибора Modis со спутника Terra. Полученные данные обеспечивают полное покрытие территории области и включают композитные изображения для летнего (июнь-август) и зимнего (декабрь-февраль) периодов 2002 года. При этом использовались данные наблюдений с пространственным разрешением 250 м в красном (620-670 нм) и ближнем инфракрасном (841-876 нм) спектральных диапазонах и разрешением 500 м в среднем инфракрасном (1628-1652 нм) диапазоне.

На первом этапе была выполнена классификация изображений MODIS для построения карты лесов области с выделением темнохвойных, светлохвойных, лиственных и смешанных лесов. Классификация выполнялась в два последовательных этапа с применением алгоритма кластерного анализа ERDAS ISODATA на основе совместного использования изображений летнего и зимнего периода спутниковых наблюдений. На первом этапе был выполнен кластерный анализ зимнего изображения с последующей тематической интерпретацией спектральных кластеров, позволившей построить бинарную маску покрытия территории области лесами. Последующая более детальная классификация типов лесов проводилась по данным MODIS, полученным в летний период. При этом в рассмотрение принимались только пиксели, включенные в бинарную маску лесов на предыдущем этапе. Такая последовательность использования разносезонных спутниковых изображений позволяет достаточно просто исключить ошибки, связанные с перепутыванием классов, относящихся к покрытым и непокрытым лесом территориям.

Оценка по данным MODIS значений спектральных индексов, отражающих относительное содержание хлорофилла и влагообеспеченность лесной растительности, проводилась согласно следующим выражениям:

NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED) (3)

NDWI = (NIR – SWIR) /(NIR + SWIR) (4)

где NDVI - нормализованный разностный индекс растительности; NDWI - нормализованный разностный индекс влагосодержания; RED, NIR и SWIR – соответственно значения спектральной яркости в каналах 620-670 нм, 841-876 нм и 1628-1652 нм.


Материалы по географии:

Внешнеэкономическая деятельность Ростовской области
экономический географический ростовский область Внешнеторговый оборот Ростовской области в первом полугодии 2010 года составил 3 125 млн. долл. США, в том числе экспорт на сумму 1 449 млн. долл. США, импорт – 1 676 млн. долл. США. Отрицательное сальдо внешнеторгового баланса – 226 млн. долл. США. О ...

Макроэкономика. Финансово-инвестиционный климат
Дания — страна с высокоразвитой экономикой. По производству ВВП на душу населения (более 26 тыс. долл.) Дания занимает четвертое место в Европе (после Швеции, Люксембурга и Норвегии). Ежегодные темпы роста ВВП населения в 1996-97 гг. составили порядка 2%.Основой экономического потенциала страны явл ...

Географо-этнографические характеристики: природа, история, этнография экомузея «Тазгол»
В ста километрах от Таштагола, устье реки Анзас у скалистой горы Айган, приютился древний шорский улус Усть-Анзас. В центре его, находится экомузей «Тазгол». Шорцы - тюркоязычный народ, исторические предки которого в XVII-XVIII веках были больше известны под названием «кузнецкие татары» (по роду од ...

Разделы

Copyright © 2020 - All Rights Reserved - www.briefgeography.ru