AGRIS - 

Data provenance by Country

2015

VOROBYEV Oleg | KURBANOV Eldar | GUBAYEV Aleksandr | DEMISHEVA Еkaterina

В работе представлена методика пошаговой классификации спутниковых снимков среднего пространственного разрешения для тематического картирования лесного покрова на основе подходов международных организаций ФАО, НАСА и Российской государственной инвентаризации лесов. Для исследований использованы архивные снимки спутника Landsat 2001 и 2014 гг. Получены закономерности распределения тематических классов (страт) лесного покрова по спектральным сигнатурам спутниковых изображений Landsat в векторном «пространстве признаков». Близкие значения спектральных сигнатур показали спелые и средневозрастные лесные насаждения, что приводит к смешиванию классов в процессе классификации спутниковых снимков. Максимальную спектральную разделимость показали основные лесные классы TNEC_MaO (хвойные сомкнутые спелые и перестойные), TBDC_MaO (лиственные сомкнутые спелые и перестойные) и TMC_MaO (смешанные спелые перестойные). Анализ вновь полученных разновременных тематических карт на территорию Среднего Поволжья показал снижение площади класса TNEC_MaO на 2,8 %. Одновременно по тематическим картам 2001 и 2014 гг. наблюдается незначительное увеличение классов TNEC_M (светлохвойные средневозрастные среднепроизводительные) на 2,3 %, TNEO_W (мелколиственные спелые и перестойные среднепроизводительные) на 0,6 %. Результаты исследования могут быть использованы при осуществлении лесного мониторинга методами дистанционного зондирования. | Introduction. Question of unification and automation of the forest cover decoding are of great importance in connection to increasing number of used satellites. Regional estimates of forest cover are significant for solving problems of monitoring and validation of thematic maps by alignment o satellite images of middle and high spatial resolutions. The goal of research is to develop method of stepwise classification of satellite images of middle resolution for thematic mapping of forest cover with the user of classification systems of FAO, NASA and Russian state forest inventory. Objects and methods. Approbation of the methodology was carries out on the territory of Middle Povolzhje including Republics of Mari El, Chuvashia, Tatarstan, Kirov and Nizhny Novgorod region. In the research we used archival Landsat images of 2011 and 2014 years. Spectral separability of forest classes on the satellite images, transformed by the “Tasseled cap” procedure to the images of Brightness, Greenness, and Wetness, was carried out in the “feature space”. For determination of the age groups (young, middle-aged, mature and over mature stands) of the decoding forest class each thematic layer was subject to detailed classification with scale of specified gradations and iterations. Results and discussion. After separation of all classes under unsupervised classification a detailed thematic map on 14 and 5 classes of land cover was derived. Similar values of spectral signatures showed mature and middle aged forest stands, which brings to the mixture of classes in the process of satellite images classification. Maximum spectral separability revealed main forest classes TNEC_MaO (Tree Needleleaved Evergreen Closed_Mature and Overmature), TBDC_MaO (Tree Broadleaved Deciduous Closed_Mature and Overmature), and TMC_MaO (Tree mixed closed _Mature and Overmature). The analyses of newly obtained multi temporal thematic maps on the territory of Middle Povozhje show a decrease of TNEC_MaO class area on the 2,8%. At the same time on the base of thematic maps of 2001 and 2014 there is a slight increase in TNEC_M class (Tree Needleleaved Evergreen Closed_ Middle aged) on 2,3%, and TNEO_W (Tree Needleleaved Evergreen Closed_Wetland) on 0,6%. The research results could be used for the implementation of forest monitoring with the use of remote sensing techniques. Conclusions. We suggest improved methodology of stepwise classification of forest cover on satellite images of middle spatial resolution on the base of international systems of land cover classifications. The research results could be used during implementation of forest monitoring by the methods of remote sensing, carrying out forest activities on increasing productivity, conservation of biodiversity and sustainable use of forest resources.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2015

STEFANIDOU Alexandra | DRAGOZI Eleni | TOMPOULIDOU Maria | GITAS Z. Ioannis

Forest area and the landscape level spatial pattern of forests are two of the indicators for sustainable forest management in Europe (MCPFE 2003). As they are important for forest policymaking (MCPFE 2007), there is a constant need of timely and accurate information about their current status. The aim of this study was to examine the potential of Artificial Neural Networks (ANNs) in differentiating forest from non-forested areas and to explore how the use of higher-order features, derived from a Landsat-5 TM image, could improve the performance of the ANNs classifier. The features were generated through the application of the Tasseled Cap transformation and Principal Component Analysis (PCA). The study area is a typical Mediterranean region located in the north-east part of Greece. The results from the classification accuracies of the study revealed that the most accurate map (Overall Accuracy (OA) =91,76 %-Kappa Index of Agreement (KIA) =0,787) was generated through the implementation of ANNs on the three bands produced by the application of Tasseled Cap transformation on the Landsat TM image. The comparison of the produced map products with the Pan-European Forest Map 2000 of the Joint Research Centre (JRC) (FMAP 2000), showed that the overall accuracy of the JRC map (OA=78,02 %-KIA=0,446) is lower than the ones of the maps that were produced by ANNs. Finally, it is concluded that, for this study area, the implemented methodology for differentiating areas covered by forest from other classes led to the production of maps of high accuracy, which exceed the adequate accuracy of the FMAP 2000. | В настоящей работе был рассмотрен ряд положений, которые касаются, главным образом, использования ANNs при картировании лесных и не лесных земель. Индикаторами устойчивого управления в лесном хозяйстве Европы на ландшафтном уровне (MCPFE 2003) являются пространственная структура и общая площадь лесов. Оба эти индикатора важны для принятия решений на уровне (MCPFE 2007), поэтому существует необходимость в своевременной и точной информации об их текущем состоянии. Целью настоящей работы явилось исследование потенциала метода «искусственные нейронные сети» (ANNs) при оценке дифференцирования лесных и не лесных земель, а также анализ применимости данных более высокого уровня, полученных по снимкам Landsat-5 TM с целью улучшения производительности классификатора (ANNs). Исходные параметры снимков были преобразованы при помощи инструментов трансформации изображений: «колпачок с кисточкой» (Tasseled Cap transformation) и анализа главных компонент (Principal Component Analysis, РСА). Исследования проводились в типичной для Средиземноморья местности на северо-востоке Греции. В результате оценки точности классификации было выявлено, что наиболее точная карта (общая точность - 91,76 %, коэффициент согласованности Каппа KIA=0,787) была создана с использованием метода ANNs на основе трёх изображений преобразованного методом «колпачок с кисточкой» снимка Landsat-TM. Сравнение полученной карты с общеевропейской картой лесного покрова 2000, разработанной Объединённым исследовательским центром (JRC) в 2000 году (FMAP 2000), показало, что общая точность классификации этой карты (OA=78,02 %, KIA=0,446) ниже, чем точность карты, которая была создана при помощи метода «искусственные нейронные цепи» (ANNs). Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что ANNs подходит для картирования лесных и не лесных земель, создания карт высокой точности, кроме того использование преобразования «колпачок с кисточкой» позволяет улучшить результаты картирования. По итогам работы были сделаны следующие выводы: комбинирование метода ANNs и снимков Landsat для картирования лесных и не лесных земель позволяет создавать карты высокой точности | использование данных более высокого уровня (анализа главных компонент (РСА) и преобразования «колпачок с кисточкой») для картирования лесных и не лесных земель с использованием ANNs позволило создать карту высокой точности греческого острова Лесбос | комбинирование параметров изображения Landsat, полученных на основе трансформированного метода «колпачок с кисточкой» и метода ANNs для картирования лесных и не лесных земель острова Лесбос, позволило создать карту приемлемой точности. Результаты исследований показали, что внедрение предложенной в настоящей работе методики создания карт лесных и не лесных земель позволяет получить карты более высокой точности, чем FMAP 2000. Дальнейшее исследование может быть связано с оценкой потенциала использования материала высокого порядка или спутниковых снимков, полученных от различных датчиков, для картографирования лесов и дифференцирования их от не покрытых лесом территорий при помощи ANNs.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2015

VOROBYEV Oleg | KURBANOV Eldar | GUBAYEV Aleksandr | POLEVSHCHIKOVA Yuliya | DEMISHEVA Ekaterina | KOPTELOV Vasily

The aim of the research was to carry out the comparative analyses of changes in spatial structure of Yoshkar-Ola city's urban forests between 1989 and 2014. To fulfill this aim several tasks were accomplished: finding out and processing of satellite images of middle and high resolutions on the territory of the city Yoshkar-Ola | elaboration of thematic maps with the use of ISODATA unsupervised classification and allocation of 6 main dominant classes of land cover on the investigated territory | estimation the degree of fragmentation on the territory of Yoshkar-Ola on the base of landscape metrics and detection of main spatial dynamics of urban forests. The paper also explores eligibility of a landscape metrics for the estimation of spatial distribution of Yoshkar-Ola urban forests for the 1981, 2001 and 2014 with the use of remote sensing. In the research we used archival Landsat images, map and plan of the city, satellite data Canopus and Rapid Eye of higher spatial resolution. The analyses of newly obtained multi temporal thematic maps on the territory of the city district of Yoshkar-Ola show the structure heterogeneity of the forest patches. There is sufficient allocation of large forest areas in the south-eastern and central part of the urban district, which strongly affect the general trend of the dynamics of landscape metrics. The findings suggest that over the past 25 years on the investigated territory there is an increase in fragmentation of single patches of urban forests, and a significant reduction in the class of deciduous and mixed forest stands from 1527.4 ha to 1069.3 ha. Also there was an increase in number of forest patches from 1865 in 1989 to 1998 in 2014, while the mean size of the patches was decreased from 0.9 to 0.58 ha. The thematic mapping of the Landsat images showed that the accuracy assessment of the forest cover classification with such processes varies between 83 % and 88 %. The proposed method of thematic mapping and evaluation of urban forests with the use of remote sensing has good potential to frequent update of the required data while reducing costs compared to field sampling. The research also shows the significance of the use of spatial measurements and landscape metrics that can contribute to more detail thematic mapping of the urban forests. | Проанализирована приемлемость ландшафтных индексов для оценки пространственного распределения городских лесов муниципального образования «город Йошкар-Ола» за 1981, 2001 и 2014 гг. методами дистанционного зондирования. Для исследований использованы архивные снимки спутника Landsat, кадастровая карта и план города, спутниковые данные более высокого разрешения Канопус и Rapid Eye. Анализ вновь полученных разновременных тематических карт на территорию г. Йошкар-Олы показал неоднородность структуры её лесных участков. Заметно выделяются крупные лесные участки в юго-восточной и центральной части городского округа, которые сильно влияют на общий тренд динамики ландшафтных показателей. Полученные данные свидетельствуют о том, что за последние 25 лет на территории исследований наблюдается увеличение фрагментированности участков городских лесов и происходит существенное сокращение класса лиственных и смешанных насаждений с 1527,4 га до 1069,3 га. Также произошло увеличение количества лесных участков городских лесов с 1865 в 1989 году до 1998 в 2014 году. Точность полученных данных подтверждается современными критериями геоинформационной статистики. Предложенный метод тематического картирования и оценки городских лесов методами дистанционного зондирования по ландшафтным показателям позволит сократить стоимость работ в сравнении с наземными исследованиями и повысить их точность.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2014

Kurbanov E.A. | Vorobyev O.N. | Gubayev A.V. | Lezhnin S.A. | Polevshikova Y.A. | Demisheva E.N.

Проведён обзор основных направлений исследований лесного покрова Земли, проведённых на основе архива серии спутниковых снимков Landsat Геологической службы США. Рассматриваются вопросы применения спутниковых снимков при тематическом картировании лесных насаждений в области оценки их таксационных показателей и состояния древостоев, моделировании биологической продуктивности и выявлении нарушений природного и антропогенного характера. Проводится анализ различных методов дешифрирования разновременных спутниковых серий снимков Landsat и возможности их потенциального применения для долгосрочного мониторинга лесов России на региональном и национальном уровнях. Работа представляет собой систематизацию зарубежных и российских публикаций по изложенным вопросам. | The paper presents a review of the main research directions of the Earth forest cover based on the use of USGS Landsat Global Archive. The questions of the use of the satellite images for the thematic mapping of forest ecosystems, estimation of their conditions, modeling of biological productivity and detecting of disturbances were examined. The analyses of different methods of detecting multi temporal Landsat images and possibilities of their potential use for the long term monitoring of Russian forests on the regional and national levels were carried out. The research represents systematization of foreign and Russian publications concerning the touched questions. The Landsat images could be used in detecting of the forest characteristics (average age, height, diameter on the breast height and basal area), as well for the forest inventory and management. Several examples of such research publications were discussed in the paper. The defoliation in the forests of the different regions of the world was studied. The thematic mapping of the Landsat images showed that the accuracy assessment of the forest cover classification with such processes varies between 64 and 78%. Important part of the Landsat use is the research on estimation and mapping of biological productivity (carbon) in forest stands all over the world. The vegetation indexes (NDVI, SVI) and dendrometry parameters of the forests are important mechanisms in this respect. Special part of the research activities are dedicated to the estimation of afforestation and reforestation on the abandoned agricultural lands. Meanwhile FAO reports based on the Landsat images assessments show decrease in forest lands due to extensive forest cuttings and catastrophic nature disasters. Recently, estimations of burnt forest areas are based on the wide use of BAI (Burnt Area Index), NBR (Normalized Burn Ratio) and SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index). The research showed high capacity of Landsat archive images for the increasing of accuracy for the monitoring of forest cover in Russian Federation on regional and national levels.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2013

KURBANOV Eldar | VOROBYEV Oleg | POLEVSHCHIKOVA Yuliya | NEZAMAEV Sergey | DEMISHEVA Ekaterina

The long term terrestrial monitoring of the impact of anthropogenic wastes on the environment is considered to be an expensive procedure. Therefore new alternative options of the ecosystems monitoring are very important. Remote sensing methods are among them. The aim of the research was to develop and approbate of the identification methodology of forest ecosystems contaminated by the wastes of silicate production in Republic Mari El with the use of satellite images of high resolution ALOS and RapidEye. With the aim to separate the classes of forest cover, contaminated by lime dust, the MNF (minimal noise fraction) transformation algorithm was applied on the satellite images. The best results of unsupervised classification were obtained for the RapidEye satellite image, on the base of which thematic maps of contaminated territory were developed. Estimation of the precision of the research results are based on the criteria of geo statistics. The classes of forest cover contaminated by the lime dust were better separated on the RapidEye satellite image. The precision of the contaminated area estimation on the developed thematic map was confirmed by high Kappa coefficient (0.82). Analyses of thematic map based on the RapidEye image for classes of earth cover shows high contamination of the forest areas by lime dust around the silicate plant. Maximum concentration of the contamination of forest ecosystems locates within the 500 m around the plant. The main trend of the spatial distribution of the lime dust on the forest ecosystems was found in the north-western direction, which also corresponds to the wind rose of the investigated territory. Obtained research results could be useful for the department of ecological security of Republic Mari El for estimation of the condition of the forest ecosystems in the area of silicate production, as well during the monitoring of the spatial distribution of different classes of contaminated forest areas. | Для оценки степени загрязнения лесных насаждений отходами силикатного производства в Республике Марий Эл использованы спутниковые снимки высокого разрешения ALOS и RapidEye. С целью повышения разделимости на спутниковых снимках классов лесного покрова, загрязненных известковой пылью, применен алгоритм линейной трансформации MNF (minimal noise fraction). Лучшие результаты неуправляемой классификации были получены для снимка RapidEye, на основе которого разработаны тематические карты загрязненных лесных насаждений. Точность результатов тематического картирования подтверждается критериями геостатистики.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2013

VOROBYEV Oleg | NEZAMAEV Sergey | GUBAYEV Aleksandr | LEZHNIN Sergey | POLEVSHCHIKOVA Yuliya

A new methodology of thematic mapping of forest cover on the base of Landsat satellite images with identification of classes by forest species, age and basal area of the forest fund was developed. Thematic mapping is based on the complex approach with the use of tasseled cap transformation of satellite images and more advanced identification of the land cover classes by the method of support vector machine of the unsupervised classification. The developed methodology was applied and estimated on the territory of Mari forest Zavolgie on the base of satellite images of 2001. Accuracy assessment of the thematic mapping based on the test sites and materials of forest inventory showed high validation of the developed maps (kappa = 0,78). The research shows that some spectral indexes showed high correlation with the stand age (coefficient is 0,68 and higher). The forest cover area in Middle Zavolgie is 60,0%, which is a bit higher than official data(57%). All conifer thematic classes (without the young trees) consist of 433,9 thousand ha (31,4%) of the forested area, broadleaved species – 381,7 thousand ha (27,6%) and mixed stands – 381,7 thousand ha (27,6%). Important part of the forested area in Middle Zavolgie is represented by the stands with middle values of basal area (57,7%). Stands with small values of basal area are represented by the conifer classes (11,2 thousand ha), while young trees of I class constitute 10,1% of the investigated territory. All received results on the thematic forest classes with the use of satellite Landsat images are basically coincide with the data of official statistics of forest inventory for the Republic Mari El. | Разработана методика тематического картирования лесного покрова по спутниковым снимкам Landsat c выделением классов (лесных страт) по составу, возрасту и относительной полноте насаждений. Тематическое картирование основано на комплексном подходе с использованием трансформации спутниковых изображений методом Tasseled cap и более совершенным выделением исследуемых классов наземного покрова управляемой классификацией по методу опорных векторов. Проведена апробация и оценка разработанной методики для территории Марийского лесного Заволжья на основе снимков среднего разрешения Landsat 2001 г. Оценка точности тематического картирования на основании тестовых участков и материалов лесоустройства показала высокую степень их достоверности.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation