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:

Этническое происхождение, язык, религия
Для доколумбовой Мексики было характерно большое этническое разнообразие. Один из ученых выделял на момент начала конкисты более 700 племенных групп. Эти народы разговаривали почти на 100 различных языках и диалектах двенадцати лингвистических семей. В 1990 почти один миллион индейцев разговаривали ...

Проблемы природопользования и охраны природы
Корсаковский район занимает второе место в области по объему промышленной продукции. Разнообразный рельеф территории( от среднегорного до равнинного), большое число нерестовых рек и водоемов лагунного типа, среди которых есть уникальные(оз. Тунайча, лагуна Буссе), месторождения угля и строительных ...

Европейский союз: уроки интеграции
Европейский союз (ЕС) – наиболее яркий пример региональной экономической интеграции. Впрочем, эту интеграцию называть экономической не совсем точно, поскольку она является одновременно и валютной, и политической, и культурной. В основополагающих документах ЕС четко записано, что союз призван содейс ...

Разделы

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