Форумы GIS-Lab.info

Не удалось залогиниться на вики гислаба, поэтому публикую здесь.

Выделение леса по температурному каналу для ДЛПМ при визуальной дешифровке на (примере Landsat8)
Постановка задачи
Облегчить маскирование леса на крупных территориях для осуществления дешифровки изменений в структуре лесного фонда

Теория
Лес изменяет тепловой режим занятого пространства. Температура воздуха под пологом леса летом ниже на 5 — 6°, а зимой выше на 1 — 2°, чем на открытом месте.
В зависимости от лесопатологического состояния, у деревьев различное количество листьев/хвои, что влияет на температуру воздуха под пологом.

Выводы
Используя данные термального (температурного) канала ДДЗ, в целях ДЛПМ можно проводить выделение леса из всей растительности при визуальном дешифрировании, а также, проведя соответствующие исследования для выявления оптимальных формул, выявлять ухудшение лесопатологической ситуации и гибели лесов.

Добавляем термический канал (band 10) и рассчитываем по формуле
Получаем реальное значение температуры (в Цельсиях по формуле: ((LMAX_BAND10-LMIN_BAND10)/(QCALMAX_BAND10-QCALMIN_BAND10))*(Тепловой канал - QCALMIN_BAND10)+LMIN_BAND10
Используя режимы смешивания для термального канала выделяем лес.
Для улучшения контрастности и компенсации разрешения теплового канала, используем в режиме смешивания панхроматический канал
Замечание: для выделения леса можно использовать комбинацию каналов CIR (Color Infrared: NIR, Red, Green) без упомянутых вычислений, но с использованием теплового и панхроматического каналов как описано здесь

Итоговый слой, режим смешивания — вычитание Сравнение результатов

До и после использования термального и панхроматического каналов Ограничения метода
Оптимальный срок используемых снимков — середина вегетационного сезона (июнь-июль), когда солнечное излучение максимально, а всходы на полях не достигли пика своего роста, давая ошибку.
Использование данных Landsat позволяет выявлять и оттенять крупные массивы леса (разрешение термального канала 100 м/пикс).

ДЛПМ - дистанционный лесопатологический мониторинг

А в целом как оценишь метод?

так с ходу не могу сказать, надо пробовать. если ты хочешь, чтобы это была статья, объясни, откуда ты взял именно такую формулу для индекса

так с ходу не могу сказать, надо пробовать. если ты хочешь, чтобы это была статья, объясни, откуда ты взял именно такую формулу для индекса

Формулу взял с форума
А вообще в итоге использую тупо CIR, поверх термальный и панхроматический. По мне это быстрее и информативнее.

[ Сообщение с мобильного устройства ]

а не проще будет по NDVI выделить лес? А потом уже по этой маске поиграть с температурой? Просто на снимке небольшой участок, довольно однотипный, а при более большем разнообразии ландшафтов сырые места в принципе могут иметь такую же температуру как и Ваш лес. Я например отделяю по температуре (Landsat) уже типы леса между собой (сырой, среднеувлажненный, сухой, очень сухой), к примеру сырые это в основном лиственничники багульниково-зеленомошные, среднеувлажненные - лиственничники бруснично-зеленомошные, сухие - лиственичники лимансово-брусничные, очень сухие - сосняки толокнянково-мертвопокровные

bzborisov, покажите свой вариант тогда.
У меня по NDVI корреляция с кварталкой намного меньшая выходит. Лес предгорьях и горах. А у Вас?

2Gimran, эээээ я это так давно делал (лет 8 назад), что только смутно помню, что лес ку меня был близок к 0.5-0.7, а открытые пространства и вырубки были где то не больше 0.2. Но я через неделю начинаю новый проект и там как раз буду мучать ВИ по Ландсату. Полевых данных много, участок сейчас (только что вернулся с поля изучен хорошо, с лесоустроительной картой не бьется очень сильно. Кстати сухие сосняки имеют в Якутии очень низкий индекс NDVI, будем и на это посмотреть. Предлагаю обмениваться информацией по этому поводу

В примере выше как раз без подгонки делается, исключительно по температурному каналу. В этом "вся соль".
Сейчас придумываю методом проб и ошибок как уверенно выявить изменение лесопатологического состояния. В принципе первый пост как раз "побочная" часть исследования.
Другие результаты не совсем уверенны и не подтверждены достаточной выборкой, думаю купить N китайских термометров наружних (скачки температур на несколько градусов они способны показать на открытом пространстве и в лесу в различных выделах), уговорить знакомых лесопатологов и начать сбор недостающей информации для полноты исследования с учетом реальных таксационных данных и температур.
Потому что подобной информации не видел, а потенциал исследования, как мне кажется, большой.

[ Сообщение с мобильного устройства ]

2Gimran, а теперь дошло до меня Кстати там у тебя на картинках тоже как и было как то у моей одной дипломницы, у нее тоже луговая и лесная растительность имела близкое значение NDVI. Идея интересная, но мне кажется тебе нужно поиграться с другими вегетационными индексами, их же много, и еще все таки ты хочешь использовать только один канал тепловой, но может быть тебе рассчитать собственный индекс? Потом просто на растровом калькуляторе пересчитать его? Например VIG = k1 * C3 + k2 * C10 + k3 где VIG - вегетационный индекс Gimrana k1-3 - коэффициенты, можно подобрать эмпирически, С3 - канал 3 Landsat (ближний ИК), С10 - 10 канал (термальный) а что у нового Landsata только один термический канал Я думаю тебе нужно с этими всеми каналами поиграть, например вывести уравнение по которому на растре выделяются участки с высоким NDVI (не обязательно), но низкой температурой

Я индекс пытался сделать, но пока теоретические построения не настолько убедительны, чтобы пытаться индекс сделать. Вначале нужно зависимость различий температур на открытом пространстве и в лесу при различных температурах открытых пространств считать при разных условиях (даже без учета влажности), сделать график и потом приумать как их можно нормализовать.

gimran писал(а):Я индекс пытался сделать, но пока теоретические построения не настолько убедительны, чтобы пытаться индекс сделать.

Ну не надо себя так низко ценить Не боги горшки обжигают

gimran писал(а):Вначале нужно зависимость различий температур на открытом пространстве и в лесу при различных температурах открытых пространств считать при разных условиях (даже без учета влажности), сделать график и потом приумать как их можно нормализовать.

Зачем? У тебя есть типы ландшафтов вот их и ранжируй, зачем проводить дополнительные замеры? Что есть излучение на снимке? Это есть число от 0 до 256, вот и смотри на них как на числа. То есть в твоем варианте хороший лес должен иметь определенный диапазон чисел который будет меняться в зависимости от прореживания леса. Хотя... опять же влажность почвы... Я бы просто проводил бы операцию по вычитанию разновременных снимков с использованием маски леса и не морщил бы пятую точку

Там в зависимости от температуры на открытом пространстве - меняется и температура в лесу, но не так значительно.
Надо исследовать как и сравнивать с натурными данным, а также учитывать разрешение 120 метров на пиксель по тепловому каналу.