Исследование возможностей картографирования наземных экосистем России на основе данных прибора VIIRS

Карта типов наземных экосистем является одним из ключевых информационных продуктов, необходимых для мониторинга растительного покрова на основе спутниковых данных ДЗЗ. Такого рода карты дают возможность оценки многолетних изменений растительных экосистем под воздействием природных и антропогенных факторов, включая деструктивные нарушения в лесных экосистемах, процессы их возобновления и сукцессионной динамики. Работы по спутниковому картографированию наземных экосистем ведутся в ИКИ РАН на протяжении ряда лет (Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.; Егоров В.А., Барталев С.А., Колбудаев П.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А. Карта растительного покрова России, полученная по данным спутниковой системы Proba-V // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15, № 2. С. 282–286). Выполненные ранее работы позволили получить временные ряды карт растительности начиная с 2001 г., а также разработать методы их ежегодной актуализации. В настоящее время регулярное картографирование наземных экосистем выполняется на основе разносезонных данных радиометра MODIS, установленного на спутниках TERRA и AQUA. В связи с ограниченным сроком службы спутниковых приборов, при планировании долгосрочного и регулярного мониторинга растительности возникает задача переноса разработанных методов и технологий для их применения к новым спутниковым данным. Были выполнены исследования возможности использования данных радиометра VIIRS для картографирования наземных экосистем России. Данный прибор может рассматриваться в качестве приёмника аппарата MODIS и имеет схожие характеристики, в частности, обеспечивая получение данных в наиболее информативных для изучения растительности спектральных каналах (таблица 1). Схожее пространственное разрешение и высокая периодичность съемки потенциально позволяют применять разработанные ранее методы для решения широкого круга задач мониторинга растительности на территории России.

Таблица 1 — Спектральные каналы приборов MODIS и VIIRS, используемые для классификации растительного покрова

Спектральный диапазон	VIIRS			MODIS
	Канал	Диапазон, мкм	Разрешение, м	Канал	Диапазон, мкм	Разрешение, м
Красный	I1	0,600–0,680	375	1	0,620–0,670	250
Ближний ИК	I2	0,846–0,885	375	2	0,841–0,876	250
Средний ИК	I3	1,580–1,640	375	6	1,628–1,652	500

Разработанные в ИКИ РАН алгоритмы предварительной обработки высоко периодичных данных ДЗЗ среднего пространственного разрешения были использованы для построения ежедневных, очищенных от влияния облачности изображений по данным VIIRS. Для дальнейшей классификации были использованы сезонные срезы и композитные изображения, полученные в различные периоды вегетации 2021 г., а именно:

• весенний период (135-й день года);
• летний период (195-й день года);
• осенний период (255-й день года);
• зимний период с наличием снежного покрова (декабрь – апрель).

Использование данных, полученных в разные временные промежутки, позволяет распознавать классы растительности, имеющие разные спектрально-временные сигнатуры, обусловленные особенностями фенологического развития. Использование зимнего изображения с наличием снежного покрова на земной поверхности позволяет лучше отделять классы покрытых лесом территорий. На рисунке 1 представлены полученные по данным VIIRS разносезонные спутниковые изображения территории России.

    
  а                                                                                     б
     
  в                                                                                г
Рисунок 1 — Спутниковые изображения, полученные по данным VIIRS на территорию России за 2021 год: а — весеннее изображение (RGB = NIR; SWIR; Red); б — летнее изображение (RGB = NIR; SWIR; Red); в — осеннее изображение (RGB = NIR; SWIR; Red); г — зимнее изображение (RGB = Red;Red;NIR)

 
Рисунок 2 — Карта наземных экосистем России по данным VIIRS 2021 года

На основе полученных разносезонных изображений была выполнена классификация наземных экосистем России. Классификация выполнялась методом максимального правдоподобия с применением локально-адаптивного алгоритма LAGMA (Bartalev S., Egorov V., Loupian E., Khvostikov S. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. V. 5. No. 1. P. 55–64). Данных подход подразумевает разбиение всей территории на регулярную сеть ячеек с проведением отдельной классификации в рамках каждой из них и позволяет учитывать изменчивость значений признаков распознавания различных классов на больших территориях. В качестве опорной выборки для обучения классификатора были использованы эталоны, полученные по данным MODIS с применением динамической актуализации выборки. Тематическое содержание полученной по результатам классификации карты включает 25 основных классов наземных экосистем, в том числе 9 классов занятых лесом территорий. Полученная карта наземных экосистем России за 2021 г. представлена на рисунке 2.

 
а
 
б
Рисунок 2.1.1.3 — Фрагменты карт наземных экосистем, полученных по данным: а — MODIS; б — VIIRS за 2021 г.

Было выполнено сравнение полученной карты с картой 2021 г., сформированной в рамках регулярного картографирования наземных экосистем на основе данных MODIS. В целом высокий уровень схожести полученных карт (рисунок 3), свидетельствует о принципиальной возможности переноса методов картографирования наземных экосистем на данные прибора VIIRS.
Оценка покрытой лесом площади, полученная по данным MODIS и VIIRS составила 774 и 762 млн га соответственно, расхождение составило 1,5 %. Сумма ошибок первого и второго рода для обобщенного класса покрытой лесом площади составила около 12%. Матрица перепутывания основных классов наземных экосистем представлена в таблице 2. По отдельным классам растительности расхождение лежит в диапазоне от 10 до 20 %. Дальнейшие исследования будут направлены на анализ причин полученных расхождений и возможностей их коррекции, а также на возможность развития методов предварительной обработки и использования улучшенных композитных изображений, полученных в разные фенологические периоды.

Таблица 2 — Матрица перепутывания основных классов растительного покрова, полученных на основе данных VIIRS и MODIS, %

		MODIS
		Темно хвой ный лес	Светло хвой ный лес	Лист вен ный лес	Листвен ничный лес	Кустар ники	Болота	Луга	Смешан ный лес	Откры тые грунты	Тундра	Реди ны
V I I R S	Темнохвойный лес	81	8	0	2	0	1	0	7	0	0	0
	Светлохвойный лес	7	74	4	3	0	4	1	6	0	0	1
	Лиственный лес	2	5	83	5	2	1	8	1	0	0	2
	Лиственничный лес	3	5	4	80	8	1	1	1	0	0	11
	Кустарники	0	0	0	0	74	1	0	0	0	1	2
	Болота	0	1	0	0	2	85	1	0	1	1	2
	Луга	0	1	3	0	0	2	86	0	2	0	1
	Смешанный лес	5	5	4	2	0	0	0	85	0	0	0
	Открытые грунты	0	0	0	0	1	1	1	0	87	7	1
	Тундра	0	0	0	0	3	1	0	0	2	89	1
	Редины	1	1	1	6	9	4	2	0	7	2	79
	Сумма	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100