Оценка разносезонных изображений Sentinel-2 для классификации лесного покрова водоохранных зон рек Марийского Заволжья
Authors: Тарасова Л.В. , Курбанов Э.А. , Воробьёв О.Н. , Лежнин С.А. 
Published: February 2025

Введение. Водоохранные (защитные) леса являются уязвимыми экосистемами с характерными растительными сообществами, произрастающими на относительно богатых пойменных землях, что отличает их от других лесных насаждений. Оценка данных о лесном покрове водоохранных зон представляет собой ключевую информацию для понимания антропогенного и природного влияния на эти экосистемы. Для этих целей широко используются спутниковые изображения, которые доступны на облачной платформе Google Earth Engine (GEE) по обработке глобальных данных. Цель исследования – оценить применение спектральных каналов разносезонных снимков спутника Sentinel-2 для картографирования и оценки лесного покрова водоохранных зон рек в GEE. Объектами исследования явились лесные насаждения, произрастающие в двухсотметровой буферной (водоохранной) зоне участков рек Рутка, Парат, Большая Кокшага, Большой Кундыш, Волга, Малая Кокшага, Малый Кундыш, Илеть, Юшут, Ошла, Большая Ошла Республики Марий Эл в рамках спутниковой сцены T38VPH Sentinel-2. Методы исследования. В работе была проведена управляемая классификация разносезонных спутниковых изображений Sentinel-2 методом «случайного леса» (RF англ. - Random Forest) в GEE по 9 классам наземного покрова (8 классов древесных пород и 1–нелесные территории). На первом этапе исследования созданы и классифицированы четыре разносезонных (зима, весна, лето, осень) изображения Sentinel-2 с использованием нескольких спектральных каналов. После этого выбраны по пять наиболее значимых каналов изображений каждого исследуемого сезона и создано одно комбинированное изображение на их основе. Результаты и выводы. Общая точность проведённой классификации составила 87,4 %, а коэффициент Каппа – 0,84. Наименьшая точность наблюдается по классам «Ольха» и «Осина» – около 64 %. Исследование показало, что для классификации породного состава водоохранных лесов наиболее приемлемы следующие спектральные каналы спутника Sentinel-2 – вегетационный крайний красный летнего и осеннего сезонов, а также коротковолновый инфракрасный диапазон весеннего и осеннего сезона. Использование облачных вычислений значительно упрощает процесс обработки и анализа спутниковых изображений, а применение разносезонных изображений и выбор подходящих каналов могут повысить точность классификации водоохранных лесов.
Introduction. Riparian forests are vulnerable ecosystems with specific plant communities growing in relatively rich floodplain soils, which distinguishes them from other forest plantations. The assessment of data on forest cover in riparian zones provides the key information for understanding anthropogenic and natural impacts on these ecosystems. For these purposes, satellite images are widely used, which are available on the Google Earth Engine (GEE) cloud platform for global data processing. The aim of the study is to evaluate the use of spectral bands of Sentinel-2 satellite multi-season images for mapping and assessing the forest cover of riparian zones in GEE. The objects of the study were forest plantations growing in a 200-meter buffer (water protection) zone of the rivers Rutka, Parat, Bolshaya Kokshaga, Bolshoy Kundysh, Volga, Malaya Kokshaga, Maly Kundysh, Ilet, Yushut, Oshla, and Bolshaya Oshla of the Republic of Mari El, within the framework of Sentinel-2 satellite scene T38VPH. Research methods. Supervised classification of Sentinel-2 satellite multi-season images was carried out on the basis of the random forest (RF) method in GEE according to 9 classes of land cover (8 classes of tree species and 1 - non-forest areas). At the first stage of the study, four multi-season (winter, spring, summer, autumn) Sentinel-2 images were created and classified using several spectral bands. After that, five most significant bands of the images for each studied season were selected and one combined image was created based on them. Results and conclusions. The overall accuracy of the classification was 87.4%, and the Kappa coefficient was 0.84. The lowest accuracy rate of approximately 64% was found for the Alder and Aspen classes. The study showed that the following spectral bands of the Sentinel-2 satellite are most suitable for classifying the species composition of riparian forests: the vegetation red edge band of the summer and autumn seasons, as well as the short-wave infrared range of the spring and autumn seasons. The use of cloud computing greatly simplifies satellite image processing and analysis, while the use of multi-season images and the selection of appropriate bands can improve the accuracy of riparian forest classification.