Методика выявления поврежденных пожарами участков растительного покрова по данным спутниковых изображений — КиберПедия 

Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...

Методика выявления поврежденных пожарами участков растительного покрова по данным спутниковых изображений

2018-01-03 299
Методика выявления поврежденных пожарами участков растительного покрова по данным спутниковых изображений 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Для проведения экспериментальных работ был использован набор изображений с минимальным облачным покровом сезонных композитных изображений в качестве основных источников спутниковых данных.

Исходными данными для проведения исследования послужили:

- Снимки Landsat 5 и Landsat 7 за период июль - август 1991 и 2009 года;

- Архив тепловых аномалий в формате шейп-файлов, которые были получены с сайта FIRMS (Fireinformationforresourcemanagementsystem), предоставляемых NASA.

- Архивные открытые данные о лесных пожарах 2002 года в Республике Тува, доступные через сайт Государственного комитета по лесному хозяйству Республики Тува. Данные о зарегистрированных лесных пожарах на территории РТ формируются на основе информации, поступающей из лесничеств, от местного населения и от Авиалесоохраны. Всего, по данным 2002 года на территории РТ были зафиксированы 560 лесных пожаров с общей площадью 337543 га. Использование данных затрудняется отсутствием географической привязки.

Полученные данные спутников Landsat 5 и Landsat 7 обеспечивают полное покрытие территории области исследования и включают композитные изображения для летнего (июль-август) периодов 1991 и 2009 года, которые отображены в таблице 11.

Таблица11‒ Характеристика некоторых спутниковых снимков Landsat, используемых для создания мозаики двух тематических карт 1991 и 2009 гг. на территорию республики Тува

Спутник Покрытие Время съемки Облачность
Landsat 5 ТМ Path 139, Row 025 Август, 1991 Отсутствует
  Path 140, Row 024   3%
  Path 139, Row 025   Облачность 0, 5%
  Path 140, Row 024   2%
Landsat 7 ЕТМ+ Path 139, Row 025 Июль, 2009 0,7%
  Path 140, Row 024   Отсутствует
  Path 139, Row 025   1%
  Path 140, Row 024   1, 4%

 

Предварительная обработка спутниковых данных включает в себя географическую привязку исследуемой территории и взаимную радиометрическую нормализацию, и направлена на обеспечение возможности совместной классификации совокупности спутниковых изображений на регион исследований а также призвана для обеспечения наиболее эффективного тематического анализа.

Методика выявления поврежденных пожарами участков растительного покрова по спутниковым данным включала следующие этапы:

Наложение карты исследуемой территории в ARCmap исследуемой территории с географическими координатами: 49о44' и 53о43' северной широты и 88о52' и 99о8' восточной долготы, параметры подписи которых можно отобразить, применяя атрибутивную таблицу AnnotationLayer.

Затем c помощью программного обеспечения ERDAS IMAGINE были скомбинированы изображения, которые предлагают базовые возможности для обработки изображений, для визуализации и картографирования.

 

Рисунок 2.2 – Интерфейс программы ErdasImagine

 

Для получения целостного изображения для оценки состояния исследуемого объекта производится объединение многоканальных данных в единый файл. (Файл, представляющий съемку в одном из спектральных диапазонов, обычно называют каналом (channel, band), в терминах ГИС он представляет собой растровый слой).

 

Рисунок 2.3 – Окно программы комбинации каналов снимка

Рисунок 2.4 –Слои в формате tiff для комбинации изображения

 

После добавления всех файлов были выбраны пути, имена и форматы результирующего файла для расчета характеристик снимков, на основе которых был рассчитан вегетационный индекс NDVI. При визуализации снимков Landsat 5 и Landsat 7 в RGB – синтезе каналов 7-4-2 гари выделялись как красно-коричневые области на фоне сохранившихся растительностей, так как спектральная яркость участка в NIR канале после пожара, значительно меньше, чем до пожара.

С помощью всех перечисленных признаков проведено ручное оконтуривание гарей путем визуального дешифрирования снимка с помощью программного комплекса CorelDraw (рисунок 2.5).

 

Рисунок 2.5‒ Полученный снимок на территории исследования после предварительной обработки

Рисунок 2.6‒ Результат ручного дешифрирования лесных пожаров 2002 года на исследуемой территории

 

Метод визуального оконтуривания выгоревших территорий был полезен дляисключения включения в площади гарей участков местности, имеющих схожие характеристики.

Затем с помощью программного пакета ERDASIMAGINE было посчитано площади возгораний и определен породистый состав исследуемой территории с помощью алгоритма кластерного анализа ERDAS ISODATA на основе совместного использования изображений летнего периода спутниковых наблюдений. На данном этапе был выполнен кластерный анализ изображений с последующей тематической интерпретацией спектральных кластеров, а также были выявлены территории, параллельно идущие с опустыниванием.

И завершающим этапом явилась оценка пройденных огнем площадей, которые описаны в результатах исследования.


Выводы по разделу 2

 

Таким образом, второй раздел исследования иллюстрирует обоснованность применения выбранныхалгоритмов иметодики оценкиповрежденных пожарами участков растительного покрова по данным спутниковых изображенийпоследствий от лесных пожаров 2002 года и их анализ в разные временные отрезки 1991 и 2009 годы, а именно:

• Подбор материалов ДЗЗ космических аппаратов Landsat 5 и Landsat 7, на территории Республики Тува;

• Подбор, учет спутниковых данных и их обработка;

• Подготовка спутниковых снимков и ручное дешифрирование пройденных огнем площадей;

• Расчетиндекса NDVI

• Применение алгоритма ISODATA для проведения независимой классификации изображений;

• Оценка площадей лесных пожаров дешифрированных по КФС 2002 по снимкам 1991-2009 годов, результаты которых описаны на 3 главе.


 



Поделиться с друзьями:

Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...

Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьше­ния длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.012 с.