Серия карт наземных экосистем России создана по данным спутниковых наблюдений прибора Terra-MODIS с пространственным разрешением 230 м и отражает пространственное распределение основных типов растительности и не покрытых растительностью земель с 2001 по 2020 год. Разработка была выполнена сотрудниками Института космических исследований Российской академии наук. Технология создания карт использует метод локально-адаптивной классификации спектрально-отражательных характеристик земной поверхности. Серия карт содержит 23 тематических класса, описывающих наземные экосистемы России.
С.А. Барталев, В.А. Егоров, Д.В. Ершов, А.С. Исаев, Е.А. Лупян, Д.Е. Плотников, И.А. Уваров. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. №4. С. 285-302 Ссылка
Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A., Khvostikov S.A. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. 5(1). P. 55–64. DOI: 10.10802150704X.2013.870675/ Ссылка
Серия карт преобладающих древесных пород России создана по данным многолетних разносезонных спутниковых наблюдений прибора Terra-MODIS с пространственным разрешением 230 м за период с 2001 по 2020 год. Метод картографирования преобладающих древесных пород основан на особенностях динамики их фенологического развития, проявляющихся в различиях эволюции спектрально-отражательных характеристик в течение вегетационного сезона. Формирование временных рядов недельных композитных изображений коэффициентов спектральной яркости земной поверхности в красном и ближнем ИК диапазонах спектра производилось по данным ежедневных спутниковых изображений MODIS. Распознавание преобладающих древесных пород выполнялось на основе контролируемой локально-адаптивной классификации с обучением (Bartalev et al., 2014). Легенда карты включает 12 основных лесообразующих пород России, а именно сосна, ель, пихта, лиственница, кедр, дуб, бук, береза (в т.ч. каменная), осина, липа и клен.
Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. // Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН. 2016. 208 с.
Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A., Khvostikov S.A. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. Vol. 5(1). P. 55-64. https://doi.org/10.1080/2150704X.2013.870675
Серия карт запаса углерода в лесах России создана на основе многолетних серий улучшенных тематических продуктов спутникового картографирования характеристик лесов России по данным прибора Terra-MODIS с пространственным разрешением 230 м за период с 2001 по 2020 год. Для этого используются карты растительного покрова, преобладающих древесных пород, запасов стволовой древесины, бонитета и возрастной структуры лесов. На основе этих данных оценивается ежегодный пул живой фитомассы и древесного детрита для определения углеродного баланса лесов России. Пулы живой фитомассы древостоя и древесного детрита (сухостой, валеж, пни и сухие ветви) рассчитываются с помощью системы конверсионных коэффициентов, которые на заключительном этапе делятся пополам и суммируются для получения суммарного значения углерода для каждого пикселя, измеряемого в относительных единицах (тонны на гектар).
Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. // Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН. 2016. 208 с.
Карта возрастной структуры лесов также, как и карта бонитетов, создана на основе комплексного анализа динамики запасов стволовой древесины преобладающих пород, полноты древостоев и лесистости территории России за период с 2001 по 2020 гг. Сопоставление дистанционных данных выполнялось по модели хода роста лесных насаждений (Швиденко и др., 2008), определяющих зависимость запаса от их возраста и бонитета. Для этого данные запасов совмещаются с модельными данными хода роста для определения возраста и бонитета древесной породы. Многолетние данные о динамике запаса стволовой древесины и горизонтальной структуры лесов используются для оценки запаса полных лесных насаждений, которые далее сравниваются с модельными кривыми. Ввиду монотонности и уникальности кривых решение проводится отдельно для каждой переменной. Зафиксировав бонитет, можно выполнить оптимизацию по возрасту, максимизируя соответствие между запасом по ДЗЗ и модели хода роста. Далее можно решать задачу оптимизации бонитета, используя оптимальный для него возраст и оценивая среднеквадратическое отклонение для него. Поиск наиболее близкой по параметрам кривой хода роста насаждения и ее сегмента базируется на решении оптимизационной задачи по минимизации среднеквадратического отклонения методом нелинейной регрессии.
Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. // Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН. 2016. 208 с.
Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г., Нильссон С., Булуй Ю.И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы). Издание 2-е, доп. - М: Федеральное агентство лесного хозяйства, 2008. 886 с.
https://webarchive.iiasa.ac.at/Research/FOR/forest_cdrom/Articles/THR.pdf
Карта бонитетов лесов создана на основе комплексного анализа динамики запасов стволовой древесины преобладающих пород, полноты древостоев и лесистости территории России за период с 2001 по 2020 гг. При обработке также использовались модели хода роста лесных насаждений (Швиденко и др., 2008), определяющие зависимость запаса от их возраста и бонитета. Технологически значения запаса в каждом пикселе спутниковых продуктов совмещаются с модельными данными хода роста для определения возраста и бонитета древесной породы. Многолетние данные о динамике запаса стволовой древесины и горизонтальной структуры лесов используются для оценки запаса полных лесных насаждений, которые далее сравниваются с модельными кривыми. Поиск наиболее близкой по параметрам кривой хода роста насаждения и ее сегмента базируется на решении оптимизационной задачи по минимизации среднеквадратического отклонения методом нелинейной регрессии.
Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. // Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН. 2016. 208 с.
Жарко В.О., Барталев С.А. Оценка распознаваемости древесных пород леса на основе спутниковых данных о сезонных изменениях их спектрально-отражательных характеристик // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 159-170
Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г., Нильссон С., Булуй Ю.И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы). Издание 2-е, доп. - М: Федеральное агентство лесного хозяйства, 2008. 886 с.
https://webarchive.iiasa.ac.at/Research/FOR/forest_cdrom/Articles/THR.pdf
Серия карт запаса стволовой древесины России создана по данным многолетних спутниковых наблюдений прибора Terra-MODIS с пространственным разрешением 230 м за период с 2001 по 2020 год. Метод динамического картографирования запаса опирается на данные глобального продукта объема биомассы лесов по состоянию на 2010 год, созданного проектом Globbiomass (Santoro et.al, 2018). В качестве признаков распознавания запаса были использованы значения КСЯ, полученные по данным MODIS 2010 года на основе очищенных от влияния облаков композитных изображений земной поверхности с наличием снежного покрова в красном и ближнем ИК спектральных каналах. Вычисление значений запаса в каждом пикселе спутниковых изображений выполнялось на основе локально-адаптивного подхода LAGMA (Bartalev et al., 2014).
Ссылки Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A., Khvostikov S.A. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. Vol. 5(1). P. 55-64. https://doi.org/10.1080/2150704X.2013.870675