Алгоритм «Дерево решений» для Классификации лесов Сирийской Арабской Республики по снимку Sentinel-2
Authors: Али М.С. , Воробьёв О.Н. , Курбанов Э.А. 
Published: February 2025

Спутниковые данные являются источником точной и своевременной информации, необходимой для исследования состояния и динамики лесного покрова. Это особенно актуально для средиземноморских лесов, которые характеризуются пространственно-временной разнородностью, обусловленной особым климатом, флористическим биоразнообразием и топографической изменчивостью. В работе выполнена оценка возможности использования спутниковых данных системы Sentinel для картографирования лесного покрова провинции Латакия Сирийской Арабской Республики. На территории исследования был заложен 261 тестовый участок (ТУ), что позволило сформировать 13 классов наземного покрова и провести оценку точности проведённой классификации. В работе был использован пошаговый алгоритм «дерево решений», в котором использовались предикторы: вегетационный индекс (NDVI), цифровая модель рельефа (DEM), высота растительности над уровнем моря, уклон и экспозиция местности. Предварительный анализ попарной оценки по методике Джеффрис–Матусита показал высокую степень разделимости большинства используемых классов наземного покрова классов. Общая точность проведённой тематической классификации по алгоритму «дерево решений» составила 82 %, а коэффициент Каппа – 0,79. Было установлено, что хвойные леса в горных районах Латакии представлены, в основном, высокополнотными насаждениями сосны калабрийской общей площадью 52,8 тыс. га. Дубовые леса расположены на площади 30 тыс. га, а пихта киликийская произрастает на небольшом участке 621 га. Древесно-кустарниковая растительность занимает площадь чуть более 13 тыс. га. Проведённые исследования и полученные результаты свидетельствуют о высоком потенциале спутниковых данных Sentinel для оценки труднодоступных горных лесных насаждений. Результаты исследования могут быть использованы для повышения точности оценки количественных характеристик и динамики растительности, а также способствовать развитию долгосрочного мониторинга лесного покрова в странах Средиземноморья.
Satellite data are important source of accurate and timely information needed to estimate the state and dynamics of forest cover. This is especially true for Mediterranean forests, which are characterized by spatio-temporal heterogeneity due to the special climate, floristic biodiversity and topographic variability. The research was carried out to estimate possibility of using Sentinel satellite data for mapping the forest cover of Latakia province of the Syrian Arab Republic. On the investigated territory, 261 test (field) plots were established, which made it possible to distinguish 13 classes of Land cover and evaluate the accuracy of the classification. A step-by-step “Decision tree” algorithm was applied for the classification, in which four main predictors were used: NDVI vegetation index, digital elevation model DEM, vegetation position above the sea level, slope and terrain exposition. A preliminary analysis of the pairwise estimation according to the Jeffries-Matusita distance method showed a high degree of separability of the most land cover classes used in the research. The overall accuracy of the thematic classification by the decision tree algorithm was 82%, and the Kappa coefficient was 0.79. It was found that coniferous forests in the Latakia mountainous regions are represented mainly by high-density Calabria pine plantations with a total area of 52.8 thousand ha. Oak forests are located on an area of 30 thousand hectares, and Cilician fir grows on a small area of 621 hectares. Trees and shrubs cover an area of just about 13 thousand ha. The conducted studies and the results obtained show the high potential of Sentinel satellite data for assessing difficult to approach forest stands in the mountain areas. The results of the study can be used to improve the accuracy of assessing the quantitative characteristics and dynamics of vegetation, as well as contribute to the development of long-term monitoring of forest cover in the countries of the Mediterranean countries.