REMOTE SENSING OF FOREST COVER BY HIGH-FREQUENCY PULSE LASERS AND DIGITAL ULTRA-HIGH RESOLUTION AERIALAND SPACE CAMERAS: EXPERIENCE OF APPLICATION IN SIBERIA

  • Autores: Danilin A.I.1, Danilin I.M.1,2, Svischev D.A.3
  • Afiliações:
    1. V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch
    2. The Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev
    3. The East-Siberian Branch of the State Forest Inventory Federal State Unitary Enterprise “Roslesinforg” “Vostsiblesproekt”
  • Edição: Volume 14, Nº 5 (2013)
  • Páginas: 85-89
  • Seção: Articles
  • ##submission.datePublished##: 15.10.2013
  • URL: https://journals.eco-vector.com/2712-8970/article/view/503773
  • ID: 503773

Citar

Texto integral

Resumo

The results of studies on the use of high-frequency pulse laser location and digital ultra-high resolution aerial- and space photography data applied to forest inventory and monitoring at Krasnoyarsk territory in 2012 are discussed. Based on airborne laser scanning, extra high resolution aerial and satellite imagery and surface measurements on sample plots a digital forest map has been made for the testing grounds. The methodical guidelines on the use of aerial laser scanning and high resolution digital aerial and satellite imagery for inventory and monitoring in the forests of the Russian Federation are developed and transferred to the Federal State Unitary Enterprise «Roslesinforg» for the expanded practical testing. The necessity to continue research in the study of integrating optical sensors' data with synthetic aperture radar, the development of software modules for automatic processing of multisensor remote sensing data of forests is proved.

Texto integral

Зондирование лесного покрова высокочастотными импульсными лазерами и цифровыми аэро- и космическими фотоаппаратами сверхвысокого разрешения представляется перспективным направлением дистанционного мониторинга лесов при комплексирова-нии данных радаров с синтезированной апертурой (РСА) с данными оптического диапазона [1-11]. В 2012 г., в продолжение и развитие ранее выполненных работ [2-6], в Красноярском крае были выполнены исследования по использованию данных высокочастотной импульсной лазерной локации и цифровой аэро- и космической съемки сверхвысокого разрешения для целей таксации и мониторинга лесов. Исследования проводились на общей площади 110 км2, на опытном полигоне Погорельского лесного стационара Института леса СО РАН. Примерные географические координаты центра опытного полигона -56°22' с. ш., 92°55' в. д. Основными целями исследований явилось совершенствование алгоритмов дешифрирования таксационных показателей лесных насаждений на основе данных лазерной и цифровой аэро- и космической съемки, а также разработка и адаптация программного обеспечения, позволяющего обрабатывать данные съемки и получать таксационные характеристики насаждений в автоматизированном режиме. Аэросъемочные работы выполнялись с борта самолета АН-2, воздушным лазерным сканером RIEGL Q560, совместно с цифровым аэросъемочным комплексом IGI DigiCAM, включающим цифровую камеру Hasselblad H39/mp и фазовый GPS-приемник Novatel OEM 4/5. Основой для планирования и трассирования маршрутов аэрофотосъемки и контурного дешифрирования лесных участков служили космические циф ровые снимки ближнего инфракрасного диапазона, геометрическим разрешением 50 см на пиксель, выполненные в системе World View-2 в июне 2012 г. (рис. 1). Дешифрирование аэро- и космических снимков производилось в интерактивном режиме с использованием компьютерной программы ArcGis и функции пространственного анализа «Spatial Analist» [12], с доработанными лесотаксационными модулями. На аэро-и космических снимках и лазерных сканах выполнялось наложение и совмещение границ таксационно-дешифровочных пробных площадей, с опознованием и контролем на местности (рис. 2). Дешифровочные данные сопоставлялись с наземными инструментальными измерениями на таксаци-онно-дешифровочных пробных площадях, заложенных в границах опытного полигона. В результате выполненной работы были выявлены взаимосвязи таксационно-дешифровочных признаков лесных насаждений, по которым в автоматическом режиме актуализировались средние высоты, средние диаметры, суммы площадей поперечных сечений стволов, средние возрасты, полноты и запасы составляющих древесных пород. Построены гистограммы распределений по таксационным признакам древосто-ев. При расчете уравнений взаимосвязей и статистических показателей использовался программный комплекс StatSoft [13] (рис. 3). Сопоставление результатов дешифровочных и наземных измерений характеризуется достаточно высокими индексами детерминации (R2 = 0.8999-0.9195). Наибольшая случайная ошибка определения средней высоты древостоя по данным лазерной съемки не превысила 7,0 %. Случайная ошибка для всех наблюдений находится в пределах 59,4 см или 2,1 %. 86 Раздел 1. Радиолокационная поляриметрия и интерферометрия. Радиометрия земных покровов Рис. 1. Контурное дешифрирование таксационных выделов, выполненое специалистом таксатором по цифровому космическому снимку сверхвысокого разрешения WorldView-2 (NIR, ближний инфракрасный диапазон, геометрическое разрешение 50 см на пиксель) Рис. 2. Трехмерное лазерно-локационное отображение древостоя с наложением границ таксационно-дешифровочной пробной площади и инвентаризационных кругов постоянного радиуса системы наземной таксации FieldMap Вестник СибГАУ. № 5(51). 2013 K-S d=,11758, p<,01 ; Lilliefors p<,01 -Ожидаемое нормальное распределение Тренд нормального распределения -5 0 5 10 15 20 25 30 Н, м Суммарные статистики: H выдел Количество наблюдений N =978 Среднее значение = 19,4678 Минимум = 1,00 Максимум = 27,00 Стандартное отклонение = 5,3512 с ф ч: с ф CQ 0 4 8 12 16 20 24 28 Н, м 32 30 28 26 24 DJ 22 9 20 I1 18 16 14 12 10 8 " Mean = 19,4678 G Mean±SD = (14,1165, 24,8191) I Mean±1,96*SD = (8,9793, 29,9563) Рис. 3. Гистограмма и основные статистики распределения высот деревьев, определенных при таксации на опытном полигоне По данным дистанционного зондирования и наземных измерений составлен цифровой план лесонасаждений опытного полигона. Разработаны и переданы в ФГУП «Рослесинфорг» для расширенной производственной апробации методические рекомендации по использованию воздушной лазерной и цифровой аэро- и космической съемки для целей таксации и мониторинга лесов в лесном фонде РФ. Обоснована необходимость продолжения исследований в части изучения возможностей интегрирования данных оптических сенсоров с РСА, разработки программных модулей автоматизированной обработки мультисенсорных данных дистанционного зондирования леса.
×

Sobre autores

A. Danilin

V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: danil_kr@mail.ru
50/28 Academgorodok, 660036, Russia

I. Danilin

V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch; The Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev

Email: danilin@ksc.krasn.ru
50/28 Academgorodok, 660036, Russia; 31prospekt “Krasnoyarskii Rabochii”, Krasnoyarsk, 660014, Russia

D. Svischev

The East-Siberian Branch of the State Forest Inventory Federal State Unitary Enterprise “Roslesinforg” “Vostsiblesproekt”

Email: lespres@post.kts.ru

Bibliografia

  1. Бондур В. Г., Чимитдоржиев Т. Н. Дистанционное зондирование растительности с использованием космических радиолокационных и многоспектральных оптических изображений // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2008. № 6. C. 112-121.
  2. Данилин И. М., Данилин А. И., Свищев Д. А. Лазерная локация и цифровая аэросъемка - подспутниковый компонент в системе информационного обеспечения инвентаризации, мониторинга и кадастра лесных земель // Вестник СибГАУ. 2010. № 3 (29). С. 55-59.
  3. Данилин И. М., Медведев Е. М. Некоторые результаты международного проекта по исследованию возможностей лазерной, радарной и цифровой аэросъемки лесов // Известия вузов. Лесной журнал. 2008. № 1. С. 15-23.
  4. Данилин И. М., Медведев Е. М. Технология мониторинга и инвентаризации лесных ресурсов на основе лазерной локации, цифровой аэрофотосъемки и спутникового геопозиционирования // Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Техника и технологии». 2011. Т. 4, № 3. С. 326-336.
  5. Данилин И. М., Фаворская М. Н. Описание программных модулей использования данных лазерной локации и цифровой аэрофотосъемки лесных территорий // Исследование Земли из космоса. 2013. № 2. С. 62-73.
  6. Медведев Е. М., Данилин И. М., Мельников С. Р. Лазерная локация земли и леса: учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М. : Геокосмос ; Красноярск : ИЛ СО РАН, 2007.
  7. Сухих В. И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве: учеб. для вузов. Йошкар-Ола : Изд-во МарГТУ, 2005.
  8. Чимитдоржиев Т. Н. Оптико-микроволновые методы дистанционного контроля лесных ресурсов : автореф. дис.. д-ра техн. наук. Красноярск : СФУ, 2008.
  9. Using airborne laser scanner data and CIR orthophotos to estimate the stem volume of forest stands / C. Straub, M. Dees, H. Weinacker, B. Koch // Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation. 2009. № 3. P. 277-287.
  10. Suvanto A., Maltamo M. Using mixed estimation for combining airborne laser scanning data in two different forest areas // Silva Fennica. 2010. Vol. 44, № 1. P. 91-107.
  11. Integrating profiling LiDAR with Landsat data for regional boreal forest canopy attribute estimation and change characterization // Remote Sensing of Environment. 2007. Vol. 110. P. 123-137.
  12. ArcGis [Электронный ресурс]. URL: http://www. esri.com/software/arcgis.
  13. StatSoft. Statistica 8.0 [Электронный ресурс]. URL: http://www.statsoft.com/#.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Danilin A.I., Danilin I.M., Svischev D.A., 2013

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.