SPECTRAL SEPARABILITY OF LAND COVER CLASSES OF LATAKIA PROVINCE OF THE SYRIAN ARAB REPUBLIC WITH THE USE OF SENTINEL-2
Authors: Али М.C. 
Published: July 2024

Дистанционный мониторинг является важным элементом при оценке влияния климатических и антропогенных факторов на состояния растительного покрова Земли, особенно в труднодоступных регионах. При этом необходимо иметь полную информацию о подстилающей поверхности исследуемой территории, включая породный состав произрастающей на ней растительности. Все это актуально для современной Сирийской Арабской Республики, большая часть растительного покрова которой размещается в горных труднодоступных районах. С запуском миссии Sentinel-2 Европейского космического агентства появились новые возможности для своевременного картографирования различных пород деревьев благодаря пространственному, спектральному и временному разрешению сенсоров этого спутника. Целью исследования было провести и оценить спектральную разделимость классов наземного покрова, большинство из которых представлены лесными насаждениями, мухафаза Латакия Сирийской Арабской Республики с использованием спутникового снимка Sentinel-2 и экспериментальных данных полевых исследований. С помощью этих данных была разработана легенда для 13 классов наземного покрова на основе рекомендаций международной организации ФАО по классификации глобального покрова Земли. Спектральная разделимость классов наземного покрова, подробно описанных в разработанной легенде, проводилась по методике Джеффрис-Матусита (мера попарного межкластерного расстояния). Результаты сравнительного анализа полученных результатов показали статистически значимую спектральную разделимость (больше 1,4) для всех 13 классов наземного (растительного) покрова исследуемой провинции. Полученная легенда классов и результаты их спектральной разделимости будут использованы для последующей тематической классификации и картографирования растительного покрова мухафаза Латакия и других районов Сирийской Арабской Республики, имеющих растительный покров.
Remote sensing is an important element in assessing the impact of climatic and anthropogenic factors on the state of the Earths vegetation cover, especially in hard-to-reach regions. In this case, it is necessary to have complete information about the underlying surface of the study area, including the species composition of vegetation growing on it. All this is relevant for the modern Syrian Arab Republic, most of the vegetation of which grows in mountainous inaccessible areas. With the launch of the Sentinel-2 mission of the European Space Agency, new opportunities have appeared for the timely mapping of various tree species due to the spatial, spectral and temporal resolutions of the satellite sensors. The aim of the study was to carry out and evaluate the spectral separability of land cover classes, most of which are represented by forest stands in Latakia province of the Syrian Arab Republic using the Sentinel-2 satellite images and experimental field data. Based on these data, a legend was developed for 13 classes of land cover based on the recommendations of the international organization FAO for the classification of the global Earth cover. The spectral separability of the land cover classes described in detail in the developed legend was car- 115 ried out according to the Jeffries-Matusita method (a measure inter-cluster distance). The results of a comparative analysis showed a statistically significant spectral separability (greater than 1.4) for all 13 classes of land (vegetation) cover of the area under study. The legend of the classes and the results of their spectral separability will be used for subsequent thematic classification and mapping of the vegetation cover of Latakia province and other areas of the Syrian Arab Republic with the vegetation cover.