Распознавание лесного покрова залежных земель Среднерусской лесостепи на основе различных видов спутниковых данных

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 26-17-00361, https://rscf.ru/project/26-17-00361/

Аннотация

Анализ лесного покрова залежных земель, формирующегося в условиях восстановительных сукцессий, необходим для мониторинга их состояния и одновременно для комплексной оценки изменений в ландшафтах. В статье представлены результаты распознавания лесного покрова залежных земель Среднерусской лесостепи, полученные методом классификации спутниковых данных Sentinel-2 MSI, синтезированных в каналах разного пространственного разрешения, и данных Landsat-9 OLI с использованием алгоритмов машинного обучения Random Forest и Support Vector Machine. Во всех изученных вариантах общая точность моделей, рассчитанных на основе этих методов, была примерно одинаковой при незначительном превышении для моделей на основе SVM. Средняя точность моделей, полученных методами Random Forest и Support Vector Machine, и рассчитанных на основе данных Sentinel-2 MSI, синтезированных в каналах самого высокого пространственного разрешения, для разделения участков сомкнутого лесного покрова залежных земель и участков с его отсутствием составила 0,85 и 0,86. Модели классификации, полученные на основе Sentinel-2 с дополнительным каналами из коротковолнового инфракрасного диапазона, но меньшим пространственным разрешением, показали точность 0,80 и 0,82. Точность аналогичных моделей, полученных на основе данных Landsat-9 OLI, составила 0,78 и 0,79. Для моделей, полученных методом Random Forest по данным Sentinel-2 MSI, наибольший вклад в разделение анализируемых участков залежей показали спектрально-отражательные характеристики зеленого диапазона. Для аналогичных моделей, рассчитанных по данным Landsat-9 OLI, наибольший вклад в разделение классов установлен для спектрально-отражательных характеристик зеленого и коротковолнового инфракрасного диапазонов.