Анализ методов картографирования растительного покрова Казанско-Вешенского песчаного массива

В статье рассматриваются два способа классификации спутникового снимка Landsat-8 на примере ключевого участка Казанско-Вешенского песчаного массива Ростовской области. Первый способ – полуавтоматическая классификация растра с обучением (Semi-automatic classification (SC)); второй – нормализованный вегетационный индекс (NDVI). На снимке, согласно типологии по К.Н. Кулику, пески были отклассифицированны по степени зарастания естественной растительностью на открытые, слабозаросшие и заросшие. В отдельные классы были выделены кустарниковая и травянистая (вегетирующая) растительность, лесные культуры сосны, лиственные древостои. Проведен расчет оценки точности дешифрирования полученных картографических изображений по коэффициенту Каппа Коэна. Выполненное исследование необходимо для выявления наиболее достоверного метода дешифрирования выбранной местности. Полученная картосхема может использоваться для первичной оценки состояния фитоэкологических условий ландшафта территории песчаного массива. На основе картографических изображений путем установки в каждом классе от 70 до 100 точек и проверки их достоверности составлены матрицы ошибок, на основе которых рассчитана суммарная точность дешифрирования. Для полуавтоматической классификации она равна 80.7%, для NDVI – 74.3%. Коэффициент Каппа Коэна в полуавтоматической классификации с обучением составил 77.4%, NDVI – 70.5%. Разница в точности дешифрирования составила почти 7%. Таким образом, из рассмотренных способов классификации спутникового снимка наилучший результат получен при использовании полуавтоматической классификации с обучением.