DEVELOPMENT OF THE ALGORITHM TO INTERPRET MULTISPECTRAL SATELLITE IMAGES OF MEDIUM RESOLUTION IN ORDER TO ISOLATE LARCH STANDS
Authors: Богданов А.П. , Третьяков С.В. , Копейкин М.А. 
Published: September 2024

Существующие методики автоматизированного дешифрирования спектральной съёмки позволяют выделять схожие участки насаждений, используя особенности спектральной отражательной способности различных древесных пород, позволяют их обнаруживать и идентифицировать. В работе приведен алгоритм дешифрирования мультиспектральных спутниковых снимков среднего разрешения с целью выделения древостоев с участием и преобладанием лиственницы (Larix). Алгоритм дешифрирования заключается в использовании естественного изменения окраски хвои лиственницы в осенний сезон года и продолжение этого периода после опада листвы у березы. Анализ литературы показывает, что продолжительность хвоепада в среднем на 14 дней дольше относительно того как вся листва у березы опадет, что и было использовано для создания эталонов и последующего автоматизированного дешифрирования космического снимка, сделанного в оптимальный для целей исследования период. Получение площадных показателей, указывающих на наличие в древостое лиственницы, позволит получать их контурное расположение для более точного выделения границ выделов на космических снимках. В работе использованы данные лесного учета с целью создания обучающих эталонов при выполнении автоматизированного дешифрирования космического снимка. В работе в ходе исследования использована методика автоматизированного дешифрирования спутникового снимка среднего пространственного разрешения Sentinel-2 применительно для древостоев лиственницы Сукачева (Larix Sucaczewii). Автоматизированный характер методики характеризуется новизной, так как методы автоматизированного дешифрирования в настоящее время не используются в практике лесоустройства в Российской Федерации. Достоинствами данной методики является относительная оперативность обновления информации о лесных ресурсах, а также может служить основой для создания схем расположения лиственниц для Архангельской области. Отмечена важность использования беспилотных летательных аппаратов для получения съемки.

The existing methods of automated spectral decoding allow identifying similar areas of plantings, using the peculiar characteristics of the spectral reflectivity of various tree species, allow them to be detected and identified. The paper presents an algorithm for interpreting of multispectral satellite images of medium resolution in order to isolate stands with the presence and predominance of larch (Larix). The interpretation algorithm is in using the natural change in the color of larch needles in the autumn and the continuation of this period after the birch leaves fall. Analysis of the literature shows that the duration of the needles fall is on average 14 days longer than the foliage of the birch. This fact was used to create standards and the subsequent automated interpretation of the satellite images taken during the optimal period for the purposes of the study. Obtaining areal indicators pointing on the presence of larch in the stand will allow obtaining their contour location for a more accurate selection of the boundaries of the strata on satellite images. The paper uses forest accounting data in order to create training standards when performing automated interpretation of satellite images. In the course of the study, the technique of automated interpretation of the Sentinel-2 satellite image of medium spatial resolution was used for stands of Sukachev larch (Larix Sucaczewii). The automated nature of the method is characterized by its novelty, since the methods of automated interpretation are not currently used within the forest management in the Russian Federation. The advantages of this technique is the relative efficiency of updating information about forest resources, and it can serve as a basis for creating schemes for the location of larch trees for the Arkhangelsk region. The importance of using unmanned aerial vehicles to take pictures was noted.