DIGITAL SPACE FOOTAGE DATA TRANSFORMATION BY TASSELED CAP ALGORITHM IN DETERMINATION OF FOREST PLANTATION STRUCTURE

Определение структуры лесных насаждений при проведении дешифрирования древесной растительности относится к основной задаче при оценке состояния лесного покрова и экологическом мониторинге покрытых лесом земель и лесоустройстве. Результатами оценки состояния и структуры древостоев по данным ДДЗ являются разработанные на их основе тематические карты и планы. Применение многоспектральных космических снимков и аэрофотоснимков высокого пространственного разрешения в большей степени используtтся при визуальном дешифрировании (дешифрирование оператором ЭВМ) исходя из личного опыта и представлений оператора о состоянии лесных экосистем по данным ДДЗ. При визуальном дешифрировании оператором используется только дешифровочные признаки тона и текстуры данных ДДЗ, по которым в ручном режиме разграничиваются различные участи растительного покрова (древостоя) различных по составу и типу растительного покрова (покрытые и непокрытые лесом земли).

Современное развитие геоинформационных систем насчитывают большое количество применяемых алгоритмов по полуавтоматическому или автоматическому дешифрированию данных ДДЗ по определению структуры лесного покрова [1] при анализе различий в спектральной отражательной способности природных объектов. Классификация данных ДДЗ в полуавтоматическом или автоматическом режиме сводится к принципу соотношения характеристик отраженного спектра пиксела к определённому классу объекта на местности [2].

Целью исследования являлось определение значимости применения алгоритмов трансформации изображения цифровых космических снимков при дешифрировании структуры лесных насаждений и их границ.

Объектом исследований являются лесные насаждения, расположенные на территории Уральского учебно-опытного лесхоза Уральского государственного лесотехнического университета.

Коэффициент трансформации изображения Tasseled Cap представляет собой изменение мультиспектральных данных ДДЗ путем линейного преобразования отраженного спектра космических снимков, что обеспечивает улучшение дешифрирования данных ДДЗ. Линейное преобразование изображения Tasseled Cap первоначально описано R.J. Kauth, G.S. Thomas в 1976 году по использовании данных ДДЗ (Landsat MSS) при мониторинге сельскохозяйственных культур и определении их состояния. При этом необходимо отметить, что коэффициент трансформации изображения Tasseled Cap относится к методу главных компонент преобразования спектрозональных космических снимков. Использование метода главных компонент при обработке спектрозональных космических снимков обеспечивает сокращение количества классификационных признаков, необходимых для дешифрирования объектов на спектрозональном снимке, что приводит к упрощению распознавания классифицируемых объектов [3].

Улучшение классификации объектов на космическом снимке обеспечивается благодаря переходу взаимосвязанных между собой классификационных признаков в систему координат, в которой указанные признаки не коррелируются между собой. Классификационными признаками в данном случае выступают векторы яркостей и их компоненты. Изменение спектральных значений вектора «x» в преобразованные вектора признаков «u» осуществляется при решении уравнения [4], [5], [6]:

(1)

где Wtc - матрица преобразования изображения ортогональная;

r – вектор смещения.

При использовании метода главных компонент при улучшении классификационных свойств данных ДДЗ имеется один главный недостаток, выражающийся в преобразовании свойств одного мультиспектрального космического снимка [7] т.е. при применении алгоритма главных компонент для разновременных снимков одной местности итоговые значения отраженного спектра будут рассчитаны по разным коэффициентам трансформации снимка. В данном случае применение коэффициента преобразования изображения Tasseled Cap обеспечивает применение указанного алгоритма для фиксации дешифровочных признаков как разновременных данных ДДЗ одной местности [8], так и разных областей исследования, так как ортогональная матрица преобразования спектральных данных установлена для конкретного съёмочного аппарата и не зависит от параметров данных ДДЗ.

Исследования возможностей дешифрирования различных объектов лесной растительности (таксационных выделов) с определением точности распознавания границ лесных насаждений, определяемых визуальным способом по данным ДДЗ, подвергнутым алгоритмам трансформации изображения Tasseled Cap и исходных ортотрансформированных снимков, а также анализ точности при автоматической классификации лесной растительности. Исследование возможностей применения коэффициента преобразования изображения Tasseled Cap было осуществлено по космическим снимкам высокого пространственного разрешения IKONOS (разрешение 1 метр) на территории Уральского учебно-опытного лесхоза ФГБОУ ВО «Уральский государственный лесотехнический университет». Дешифрирование лесных насаждений на космическом снимке и преобразование исходных данных ДДЗ осуществлялось в программном комплексе QGIS (qgis.org). При осуществлении визуального дешифрирования определены границы между хвойными и лиственными насаждениями, а также непокрытыми лесом землями (поля, сенокосы и пр.).

Далее в программном комплексе QGIS произведено преобразование исходного ортотрансформированного снимка с использованием алгоритма Tasseled Cap. На рисунке представлен результат обработки цифрового космического снимка и результат классификации. При анализе полученного преобразованного снимка и наложением ранее дешифрированных границ установлено, что на преобразованном снимке границы объектов различных типов лесной растительности (хвойные, лиственные) различаются более существенно, чем на не преобразованных снимках алгоритмом Tasseled Cap, что так же указывает на высокую степень  изменчивости  особей  в древостоях, оказывающих непосредственное влияние на формирование структуры лесных насаждений [9], [10], выражающееся в том числе  взаимозависимостью между условиями произрастания и лесоводственно-таксационными характеристиками лесных насаждений [11], что, в свою очередь, оказывает влияние на текстуру космического снимка.

Рисунок 1 - Результаты обработки (классификации) исходных цифровых космических снимков и материалов обработанных алгоритмом Tasseled Cap:

А – исходный космснимок; Б – классифицированное изображение по исходному космоснимку; В – космоснимок после обработки алгоритмом Tasseled Cap; Г – классифицированное изображение после обработки алгоритмом Tasseled Cap

DOI:10.23670/IRJ.2022.123.77.1

При анализе площадей объектов, дешифрированных визуальным способом по космическим снимкам, и оценке точности установлено, что границы хвойных лесных насаждений, дешифрированных по исходному снимку, немного не совпадают с действительной границей указанного объекта. Оценка точности определения границ приведена в таблице.

Определение границы участка 2 по космическому снимку без обработки алгоритмом Tasseled Cap имеет наименьшую точность дешифрирования, что свидетельствует о повышении точности дешифрирования при использовании преобразованных данных ДДЗ алгоритмом трансформации изображения, что достигается увеличением контрастности различных по отражательной способности объектов.

Дальнейшие исследования были направленны на изучение возможностей автоматизированного дешифрирования объектов с использованием эталонов по космическим снимкам разной степени обработки. По результатам проведенной классификации лесной растительности установлено, что дешифрирование объектов на необработанном снимке характеризуется присутствием пикселей, ошибочно отнесенных к другому объекту, само изображение характеризуется зернистой структурой. Дешифрирование по снимку, обработанному алгоритм трансформации изображения Tasseled Cap имеет более информативный вид [12]. Так, на указанном снимке практически отсутствует зернистость и тень от стены леса относится к соответствующему классу (хвойный, лиственный лес).

Применяемый алгоритм преобразования данных ДДЗ Tasseled Cap для космических снимков высокого пространственного разрешения IKONOS обеспечивает более высокую точность дешифрирования структуры лесных насаждений, определения границ различных объектов, имеющих различия в отражающем спектре, что в свою очередь повышает точность распознавания границ сложных природных объектов различных по таксационным характеристикам. Преобразование цифровых данных космической съемки при использовании подхода, предложенного Каутом и Томасом позволяет произвести расчет коэффициентов матрицы преобразования изображения для различных сенсоров, при дальнейшем изучении возможно получить коэффициенты преобразования цифровых космических снимков для конкретных природно-климатических условий. Применение алгоритма преобразования изображения Tasseled Cap при обработке данных космической съемки позволяет повысить точность дешифровки природных объектов.