Совершенствование мониторинга лесопользования на основе материалов космических съёмок в условиях Республики Марий Эл

• Автор: Ануфриев, Максим Александрович
• Шифр специальности: 06.03.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Йошкар-Ола
• Количество страниц: 137 с. : ил.

ОСНОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА

2. ПРОГРАММА, МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ И ХАРАКТЕРИСТИКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО МАТЕРИАЛА

2.1. Программа исследований

2.2. Методика исследований

2.3. Характеристика использованных в работе материалов дистанционного зондирования

2.4. Природные условия и лесной фонд объекта исследований

3. ИССЛЕДОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМЕЛЬ ЛЕСНОГО ФОНДА ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЁМКИ
3.1. Достоверность классификации по космическим снимкам категорий земель лесного фонда и таксационных характеристик
3.1.1. Классификация по космическим изображениям не покрытых лесом земель и насаждений по группам пород
3.1.2. Исследование достоверности автоматизированной классификации типов лесорастительных условий по космическим изображениям Landsat-7 (ЕТМ+)
3.1.3. Исследование возможности дешифрирования по космическим изображениям Landsat-7 (ЕТМ+) групп возраста
4. ИССЛЕДОВАНИЯ ТОЧНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ
СПЛОШНОЛЕСОСЕЧНЫХ ВЫРУБОК ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКИХ СЪЁМОК
4.1. Параметры вырубок в лесном фонде Республики Марий Эл
4.2. Исследование точности определения линейных параметров лесосек по аэро - и космическим снимкам
4.2.1. Влияние пространственного разрешения материалов дистанционного зондирования на точность измерения линейных параметров вырубок
4.2.2. Влияние стадии лесовозобновления на точность измерения линейных параметров вырубок
4.3. Исследование точности определения площади лесосек по космическим снимкам
4.4. Точность определения параметров лесосек по космическим снимкам полученным с КА Монитор-Э
4.5. Влияние человеческого фактора на точность определения параметров лесосек по аэрокосмическим снимкам
4.6. Нарушения порядка лесопользования, выявление которых возможно по материалам аэрокосмических съёмок на территории Республики Марий Эл
5. ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ ТАКСАЦИОННО-ДЕШИФРОВОЧНЫМИ ПОКАЗАТЕЛЯМИ СОСНОВЫХ ДРЕВОСТОЕВ НА ТЕРРИТОРИИ РЕСПУБЛИКИ МАРИЙ ЭЛ
5.1 Особенности роста сосновых древостоев естественного и искусственного происхождения на территории Республики Марий Эл
5.2 Взаимосвязь диаметра ствола на высоте 1,3 м с другими таксационными показателями
5.2.1. Парные взаимосвязи между диаметрами деревьев на высоте 1,3 м, диаметром кроны и высотой ствола
5.2.2. Множественные корреляционные зависимости диаметра ствола на высоте 1,3 м от других таксационных показателей
5.3. Взаимосвязи длин крон и высот до наибольшего диаметра крон со средними высотами в сосновых насаждениях
5.4. Зависимости запаса сосновых насаждений от высоты деревьев, полноты и класса бонитета

5.5. Зависимость между средним возрастом и другими таксационными показателями древостоев
5.6. Соотношение между полнотой и сомкнутостью полога сосновых древостоев
6. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЮ МОНИТОРИНГА
ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЯ
ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ
АИС - автоматизированная информационная система
АФС - аэрофотоснимок
ГИС - геоинформационная система
ДДЗ - данные дистанционного зондирования
исз - искусственный спутник Земли
КА - космический аппарат
PH - ракета носитель
САПР - система автоматизированного проектирования
СУБД - система управления базами данных
ТЛУ - тип лесорастительных условий
а) maximum likelihood (метод максимального правдоподобия) - ML;
б) fisher linear discriminant (метод линейного дискриминантного анализа (Фишера)) - FL;
в) minimum Euclidean distance (метод минимального расстояния) - ME;
г) метод спектрально-пространственной классификации - ECHO;
д) correlation SAM (метод спектральной корреляции) - COR;
е) matched filter (метод сравнения фильтра) - СЕМ.
Для создания обучающих и тестовых выборок использовались материалы лесоустройства и аэрофотоснимки масштаба 1:10000. По этим материалам подбирались эталонные и тестовые участки для выделенных тематических классов. Для покрытых лесом земель по преобладающим породам выявлялось распределение выделов по таксационным характеристикам, с учётом этого подбирались участки на базе, которых созданы обучающие и тестовые выборки. В дальнейшем представительность тестовых выборок даёт нам право распространять результаты достоверности их классификации на тематические классы в целом.
Для оценки точности классификации выделенных тематических классов нами использовались матрицы классификации тестовых участков, по типу приведённой в таблице 3.1 применительно к оценке достоверности классификации изображения Landsat, полученного в диапазонах 4-3-2, по алгоритму ECHO. В приведённой матрице количество пикселей, попавших в тот или иной класс, представлено в процентах, это сделано для удобства анализа. В исходных матрицах количество пикселей в классе выражено количественно, что позволяет объединять классы и вычислять их достоверность классификации.
При 100% достоверности дешифрирования по изображениям тестовых участков всех классов, все значения должны расположиться по диагонали, поскольку в этом случае все пиксели тестовых участков каждого тематического класса были бы отнесены к нему в результате классификации. Однако в практике, в том числе и нашем случае часть пикселей тестовых участков попадают при классификации в другие тематические классы.