ALGORITHM FOR ASSESSMENT OF FOREST RESOURCES BY REMOTE MONITORING DATA

  • A. Zakora M. V .Lomonosov Moscow State University
  • V. Sazonov M. V .Lomonosov Moscow State University
Keywords: REMOTE EARTH MONITORING, VEGETATION INDEX, AUTOMATED ACCOUNTING OF FOREST RESOURCES

Abstract

The article presents an algorithm for assessing some taxation indicators of forest resources based on remote monitoring data. A software module has been developed that automatically evaluates the quantitative characteristics of forest areas. The proposed method uses the features of the spectral - reflective characteristics of forest vegetation, and the use of filtration makes it possible to take into account the features of the objects under consideration. As data sources, the results of color and infrared digital aerial photography from unmanned aerial vehicles were used. High resolution RGB and NIR (near infrared) camera data were analyzed. The processing of aerial photographs was carried out using gradient methods, filtering algorithms and division of images into zones. The use of vegetation indices as recognition signs, the value of which was calculated based on the spectral brightness coefficients of the red and near infrared ranges, made it possible to reduce the time for identifying the objects of photography. The paper considers both general and specific methods of orthomosaic processing. The possibility of direct assessment of some quantitative characteristics of taxation indicators by using the hidden regularities of the reflective properties of tree crowns contained in the image is shown.  The developed algorithm and software module makes it possible to automate the accounting of forest resources, to update the taxation database, to monitor changes in the characteristics of forests, to monitor their condition, to receive objective information on the condition of forest funds as soon as possible. The program is written using the Pycharm development environment. The software block is implemented as a separate module and integrated into the open geographic information system QGIS.

Author Biographies

A. Zakora, M. V .Lomonosov Moscow State University

Аспирант.

Сфера интересов: дистанционное зондирование Земли, математическое моделирование.

V. Sazonov, M. V .Lomonosov Moscow State University

Канд. физ.-мат. наук, декан факультета космических исследований.

Сфера интересов: математическое моделирование.

References

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.ИКИРАН, 2016. 208с

Фисенко Е.В. Совершенствование методов автоматизации дешифрования почвенно-растительного покрова на основе расширения признакового пространства мультииндексной обработкой эталонных спектральных признаков объектов по данным синхронного наземного и космического дистанционного зондирования. Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка», МИИГАиК.2015. №6. C.81-86. ISSN: 0536-101X

РыльскийИ.А. Подходы к определению таксационных показателей леса с использованием аэрокосмических снимков и лазерного сканирования. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2018; 24(2): С. 216–240.

Пестунов И.А., Мельников П.В., Рылов С.А., Синявский Ю.Н., Им С.Т. Ансамблевые алгоритмы сегментации мультиспектральных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения и их практическое применение. XI Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: Сборник тезисов докладов конференции. (Москва), Москва: ИКИ РАН – 2013.

Закора А.Л., Барталев С.А. Распознавание пахотных земель на основе измерения вегетационного индекса. Вісник Дніпропетровського університету. № 4. T. 27. 2019. Серія: Ракетно-космічна техніка. Bипуск 22. С. 3-8. ttps://doi.org/10.15421/451901

Max Kuhn, Kjelle Johnson. Applied Predictive Modeling: Springer, 2019.

QGIS [Эл. ресурс]: URL: https://plugins.qgis.org/plugins/geoscan_ forest-master/.

Published
2021-10-15
How to Cite
Zakora, A., & Sazonov, V. (2021). ALGORITHM FOR ASSESSMENT OF FOREST RESOURCES BY REMOTE MONITORING DATA. Journal of Rocket-Space Technology, 28(4), 159-163. https://doi.org/10.15421/452021
Section
Spacecraft, satellite systems and methods for processing satellite data