ALGORITHM FOR ASSESSING RIPARIAN FOREST COVER OF RIVERS IN THE REPUBLIC MARI EL USING MULTI-SEASONAL SATELLITE DATA
Authors: Тарасова Л.В. , Курбанов Э.А. , Воробьев О.Н. , Лежнин С.А. , Дергунов Д.М. , Ястребова А.В. 
Published: July 2024

Развитие облачных технологий с применением методов классификации на основе алгоритмов машинного обучения способствует развитию анализа и мониторинга лесного покрова с использованием больших объёмов спутниковых данных. Цель исследования – проанализировать возможность применения разносезонных спутниковых изображений Sentinel-2 (каналы RGB и NIR) для оценки породного состава лесного покрова водоохранных зон рек Республики Марий Эл (РМЭ). Объектами исследования явились лесные насаждения, произрастающие в двухсотметровой буферной (водоохранной) зоне рек длиной более 50 км на территории РМЭ. Разработан алгоритм оценки и проведена управляемая классификация методом RF в GEE (Google Earth Engine) разносезонных данных Sentinel-2 на девять классов наземного покрова (восемь классов древесных пород и один – нелесные территории). На первом этапе были созданы и классифицированы восемь разносезонных изображений Sentinel-2 (каждое содержало четыре спектральных канала RGB и NIR). Далее были созданы и проклассифицированы комбинированные изображения из 16 слоёв (содержащие по два наиболее значимых канала изображений каждого исследуемого периода) и 32 слоёв (содержащие все каналы разносезонных изображений). Точность отдельных разносезонных изображений варьировала от 75 % (сентябрь) до 81 % (август). Максимальная точность классификации была получена с использованием комбинированного изображения из 32 слоёв: общая точность составила 92 %, а коэффициент Каппа – 0,9. Наиболее значимыми спектральными каналами Sentinel-2 для классификации исследуемой территории явились почти все инфракрасные каналы (кроме зимнего), красные каналы майского, августовского, сентябрьского и октябрьского изображений, синие каналы майского, июльского, сентябрьского изображений, зеленые каналы майского и сентябрьского изображений. Использование всех разносезонных каналов Sentinel-2 приводит к максимальной точности классификации по породному составу, так как позволяет учитывать фенологические изменения спектральных характеристик древесных пород в течение года.
The development of cloud technologies using classification methods based on machine learning algorithms contributes to the development of analysis and monitoring of forest cover using large volumes of satellite data. The goal of the research is to analyse the possibility of using multi-seasonal Sentinel-2 satellite images (RGB and NIR bands) to assess the species composition of forest cover in water protection zones (riparian) of the Republic Mari El. The objects of the study were forest stands located in a two-hundred-meter buffer (water protection) zone of rivers more than 50 km long on the territory of the Republic of Mari El. The RF (Random forest) method in GEE (Google Earth Engine) was used to classify multi-seasonal Sentinel 2 data into 9 classes of land cover (8 classes of tree species and 1 non-forest area). At the first stage, 8 multi-seasonal Sentinel-2 images were created and classified (each containing 4 spectral bands - RGB and NIR). Next, combined images were created and classified from 16 layers (containing the two most significant spectral bands of each period under study) and 32 layers (containing all bands of multi-season images). The classification accuracy of individual multi-seasonal images ranged from 75% (September) to 81% (August). The maximum classification accuracy was obtained using a combined image of 32 layers: the overall accuracy was 92%, and the Kappa coefficient was 0.9. The most significant Sentinel-2 spectral bands for classifying the study area were almost all infrared bands (except winter), red bands of May, August, September and October images, blue bands of May, July, September images, green bands of May and September images. The use of all multi-season Sentinel-2 bands leads to maximum accuracy of classification by native composition, as it allows taking into account phenological changes in the spectral characteristics of tree species throughout the year.