Суть задания, которое я делала, в том, чтобы применить данные полевого описания лесных массивов для извлечения информации из данных ДЗЗ. Использовались снимки Landsat 5 с атмосферной коррекцией и .csv файл с forest inventory data по ряду параметров (координаты, stand density, median tree height, diameter at breast height, percentage abundance of pine, spruce and birch и leaf area index) для данной территории.
При помощи GRASS, в QGIS были добавлены данные лесотаксации (точечный слой). Далее, были посчитаны вегетационные индексы SR, NDVI и NDWI, а полученные карты были сглажены с помощью n.neighbors (3х3, среднее из 9 пикселей, хотя почему брали именно 9 - я не понимаю), чтобы таксационные данные на уровне лесных массивов были соразмерны с 30м пикселями Landsat, надо так понимать
. Потом данные вегетационных индексов были извлечены по векторным точкам в .csv файл (через v.what.rast), после чего в Excel были построены точечные графики с уравнениями линейных трендов. Коэффициенты полученного уравнения для NDVI-LAI были использованы для моделирования линейной регрессии применительно к данным таксации (r.mapcalc "FI = float(A*NDVI_smooth + B)").
Ниже две попытки визуализировать результат (применение линейной модели с коэффициентами от NDVI-LAI к таксационным данным).
NDVI pseudocolor, stretched min-max
NDVI pseudocolor
Помимо критики финальной картинки, что тоже приветствуется, есть следующие вопросы, на которые я затрудняюсь ответить:
1) Почему использовалась именно 3х3 рамка для сглаживания, и какой тип математических функций применяется для агрегации значений пикселей, если нужно представить данные по категориям (например, land cover type)?
2) Как можно улучшить визуальное представление результатов? И можно ли извлечь и применить такие же зависимости для данных ДЗЗ среднего или низкого пространственного разрешения (напр., MODIS 500m с атм. коррекцией)
3) В целом, R^2 в уравнениях линейной тенденции между разными вег. индексами и параметрами лесотаксации едва достигали 0,3 (0,299 - максимальное значение). В чем может быть причина такой слабой связи, и как можно было бы улучшить полевые данные, например?
Надеюсь, что описала последовательность и вопросы достаточно детально. Всем заранее большое спасибо за помощь.
Поэтому, как правильно заметили, приведенный пример довольно примитивный и топорный.