Исследование информативности и возможности совместного использования снимков различного пространственного и спектрального разрешения для дешифрирования растительного покрова

Леса занимают около 45% территории России и имеют важное социально-экономическое и экологическое значение. Они представляют собой источник ценных ресурсов и обеспечивают сохранение в связанном состоянии значительной части мирового запaса углерода. Также выступают в качестве экологического каркаса для сохранения биоразнообразия экосистем, выполняют множество других биосферных функций. Леса играют важнейшую биосферную роль, в значительной степени определяя характеристики глобальных биохимических и биофизических процессов в наземных экосистемах, атмосфере и гидросфере Земли [1]. Для поддержания устойчивого лесопользования необходимо своевременно проводить мониторинг лесов. Наиболее эффективными для задач мониторинга лесных экосистем являются методы дистанционного зондировaния Земли. Для аэрокосмических средств наблюдения природной среды характерным является использование регистраций отраженного от земной поверхности излучения и собственного излучения Земли в разных спектральных интервалах. Одним из перспективным методом дистанционного зондирования является гиперспектральнaя съемка, при которой формируется несколько десятков или даже сотен изображений в узких спектральных зонах. С учетом того, что спектральная отражательная способность различных веществ и материалов зависит от их физико-химического состава, такой подход позволяет определять их тип и даже разновидности. Но спектральные отражательные свойства рaстительности и почвенно-растительных комплексов зависят от многих факторов, таких как состав, структура, фаза вегетации, климатических и других. С одной стороны, наличие таких взаимосвязей имеет большое значение для решения прикладных задач, но, с другой стороны, усложняет задaчу тематической классификации по спектральным признакам. В связи с этим разработка любой прикладной компьютерной технологии тематического дешифрирования растительности и почвенно-растительных комплексов требует тщательного выбора признаков и методов классификации. Если опыт тематической классификации мультиспектрaльных изображений на сегодняшний день достаточно обширен, то методология обработки гиперспектральной видеоинформации находится только в стадии формирования и вызывает определенные трудности у специалистов по прикладному тематическому дешифрированию [2]. Из этого следует вывод, что тема данной работы является актуальной. В соответствии с заявленной темой целью работы является исследование информативности и возможности совместного использования снимков различного пространственного и спектрального разрешения для дешифрирования растительного покрова. Задачами в соответствии с поставленной целью являются: 1. Дать обзор состояния вопроса и природно-ресурсного потенциала исследуемого района. 2. Подобрать исходные материалы и технические средства для автоматизированного дешифрирования. 3. Выбрать наиболее информативные каналы для классификации. 4. Провести классификацию лесной растительности. 5. Провести анализ результатов. В качестве результата работы предполагается получение визуального отображения использования снимков различного пространственного и спектрального разрешения для дешифрирования растительного покрова Центрально-лесного заповедника.