Опыт интеграции наземных измерений и данных дистанционного зондирования для определения структурных характеристик растительности аридных ландшафтов

В лекции представлен опыт определения проективного покрытия и фитомассы зональной пастбищной растительности и сообществ в доминированием тростников на юго-востоке европейской части России по данным выборочных наземных исследований, материалам полевого спектрометрирования, аэросъемки беспилотным летательным аппаратом, спутниковых изображений различного временного и пространственного разрешения, методов машинного обучения. В частности, показаны закономерности влияния структурных характеристик пастбищной растительности на ее спектрально-отражательные свойства по данным наземного спектрометрирования и вегетационных индексов (NDVI, EVI, SAVI, IPVI, PVI и др.), определяемых по спутниковым данным. Представлены результаты использования БПЛА для определения проективного покрытия растительности пастбищ и высоты тростниковой растительности с использованием метода непараметрической регрессии Random Forest. Анализируются проблемы и ограничения применения указанных подходов.


Работа выполнена в рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения «Разработка системы наземного и дистанционного мониторинга пулов углерода и потоков парниковых газов на территории Российской Федерации, обеспечение создания системы учёта данных о потоках климатически активных веществ и бюджете углерода в лесах и других наземных экологических системах» (госрегистрация № 124060500032-7) в части исследования зональных пастбищ. Полевые исследования проведены при финансовой поддержке РФФИ (проект 19-35-60007). Исследование тростниковой растительности выполнено при финансовой поддержке государства в лице Минобрнауки России (проект № 13.2251.21.0179): номер соглашения в ГИИС «Электронный бюджет» 075-15-2022-1229 «Применение технологий высокопроизводительных вычислений и больших данных для совместной разработки экономически эффективных автоматизированных методов широкомасштабного биомониторинга водно-болотных угодий. HPC and BigData applied to codesigning cost-efficient automation for large scale wetland biomonitoring».
Обработка данных ДЗЗ осуществлялась с использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2015), развиваемого и поддерживаемого в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 122042500031-8).