ПРИМЕНЕНИЕ ОПЕРАТИВНОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПРИ ВЕДЕНИИ ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Андрей Владимирович Тарасов

Аннотация


В статье освещены некоторые результаты применения методов оперативного картографирования на примере пилотного проекта по организации ежемесячного мониторинга лесохозяйственной деятельности с использованием снимков с космических аппаратов PlanetScope и Sentinel-2. Объектом исследования стал тестовый участок (Добрянское лесничество площадью 396 777 га, расположенное в Пермском крае), предметом оперативного картографирования являлись негативные изменения на лесных территориях (пожары, вырубки, ветровалы). Выявление изменений производилось с помощью разности вегетационного индекса TVI, что обусловлено особенностями съемочной системы PlanetScope, на которой установлены сенсоры для видимого и ближнего инфракрасного диапазонов спектра. Благодаря созданию полуавтоматических инструментов удалось сократить время получения карт до 1–2 дней, что является одним из основных признаков оперативного картографирования. Использование данных с современных спутниковых систем позволяет увеличить временное разрешение оперативного картографирования лесохозяйственной деятельности до 1 месяца (в некоторых случаях до 1 недели). Главным ограничением разработанного метода является невозможность получения безоблачных снимков с требуемой частотой, особенно в осенний период.

 

DOI: 10.17072/2079-7877-2019-3-134-145


Ключевые слова


оперативное картографирование; PlanetScope; Sentinel-2; вегетационные индексы.

Полный текст:

PDF

Литература


Амурский информационный сервис. [Электронный ресурс] URL: https://amurinfocenter.org/tools/projects/sistema-kedr/ (дата обращения: 10.11.2018).

Берлянт А.М. Картография. М: Аспект Пресс, 2001.

Воронина П.В., Мамаш Е.А. Классификация тематических задач мониторинга сельского хозяйства с использованием данных дистанционного зондирования MODIS // Вычислительные технологии. 2014. №3. С. 76–97.

Деловой интерес – газета предпринимателей Пермского края [Электронный ресурс] URL: http://delint.ru/vlast/10481-v-prikame-sokratilsya-obem-nezakonnoy-rubki-lesov.html (дата обращения: 08.11.2018).

Журнал Геоматика [Электронный ресурс] URL: http://geomatica.ru/clauses/281/ (дата обращения: 04.03.2018).

Компания NextGIS [Электронный ресурс] URL: http://nextgis.ru/blog/winter-alarm/ (дата обращения: 11.11.2018).

Компания Совзонд [Электронный ресурс] URL: https://sovzond.ru/press-center/news/market/3203/ (дата обращения: 14.11.2018).

Лупян Е.А., Барталев С.А., Балашов И.В., Барталев С.С., Бурцев М.А. и др. Информационная система комплексного дистанционного мониторинга лесов «Вега-Приморье» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. №5. С. 11–28.

Новости космической деятельности [Электронный ресурс] URL:https://ecoruspace.me/Серия+Sentinel+2.html.html (дата обращения: 23.10.2018).

Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. №2. C. 10–15.

Kefalas G., Panteleimon X. and Roxanne S.L. The use of vegetation indices and change detection techniques as a tool for monitoring ecosystem and biodiversity integrity // Int. J. Sustainable Agricultural Management and Informatics. 2018. Vol.4. P. 47–64.

Mroz M. and Sobieraj A. Сomparison of several vegetation indices calculated on the basis of a seasonal spot xs time series, and their suitability for land cover and agricultural crop identification // Technical sciences. 2004. Vol. 7. P. 40–68.

Thenkabail P. S., Lyon John G., Huete Alfredo. Hyperspectral remote sensing of vegetation. Broken Sound Parkway NW, Suite 300, 2012. 663 c.

Ustin S.L., Smith M. O., Jacquemoud S., Verstraete M., Govaerts Y. Geobotany: Vegetation Mapping for Earth Sciences. 1996.

Yao X., Zhu Y., Tian Y.C., Feng W., and Cao W.X. Exploring hyperspectral bands and estimation indices for leaf nitrogen accumulation in wheat // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2010. Vol. 12(2). P. 89–100.

Zarco-Tejada P.J., Miller J.R., Morales A., Berjon A. and Aguera J. Hyperspectral Indices and Model Simulation for Chlorophyll Estimation in Open Canopy Tree Crops // Remote Sensing of Environment. 2004. Vol. 90(4). P. 463–476.

Zarco-Tejada P.J., Berjón A., López-Lozano R., Miller J.R., Martín P., Cachorro V., González M.R., and de Frutos A. Assessing vineyard condition with hyperspectral indices: Leaf and canopy reflectance simulation in a row-structured discontinuous canopy // Remote Sensing of Environment. 2005. Vol. 99: P. 271–287.

Zeng Z.Y. Research on Computer Classification of Satellite Images and Application in Geo-science. Beijing: Science Press. 2004.

Zhao D., Huang L., Li J., Qi J. A comparative analysis of broadband and narrowband derived vegetation indices in predicting LAI and CCD of a cotton canopy.// ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2007. Vol. 62(1). P. 25–33.

Zhujun G. and Dongsheng Y. Estimation models of vegetation fractional coverage (VFC) based on remote sensing image at different radiometric correction levels // The journal of applied ecology. 2012. Vol.19. P. 1–7.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


 


ISSN: 2079-7877

Адрес издателя и учредителя: 614990, ПГНИУ, г. Пермь, ул. Букирева, д. 15, географический факультет.

Журнал зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации средства массовой информации ПИ № ФС77-66784 от 08 августа 2016 г.

Научное издание

© ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет», 2017.

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons С указанием авторства 4.0 Всемирная.