Файл: Федеральное государственное бюджетное образовательное учереждение.pdf

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЕ
«УФИМСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ»
ФАКУЛЬТЕТ НАУК О ЗЕМЛЕ И ТУРИЗМА
КАФЕДРА ГЕОДЕЗИИ, КАРТОГРАФИИ И ГЕОГРАФИЧЕСКИХ
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Направление подготовки (специальность):
05.03.03 Картография и геоинформатика
Направленность (профиль) образовательной программы:
Тематическое и геоинформационное картографирование
Наименование дисциплины (модуля)
Дешифрирование аэрокосмосников
Курсовая работа
ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННОЕ ДЕШИФРИРОВАНИЕ
Научный руководитель: ст. преподаватель
Адельмурзина И.Ф.
Выполнил: студент (ка) 2 курса очной формы обучения группы КГ-2ТГК211Б
Гизатуллина Эльвина Ринатовна
УФА – 2023

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение ............................................................................................................... 3 1. Лесохозяйственное дешифрирование: особенности, признаки дешфрирования .................................................................................................... 5 1.1 Литературный обзор по тематике ........................................................... 5 1.2 Классификационные признаки при лесохозяйственном дешифрировании ............................................................................................... 6 2. Интерактивные методы дешифрированния .................................................. 10 2.1 Прямые дешифровочные признаки .......................................................... 10 2.2 Косвенные дешифровочные признаки ..................................................... 13 3. Лесное дешифрирование аэрокосмических снимков ................................... 15 3.1 Контурное дешифрирование .................................................................... 15 3.2 Аналитическое дешифрирование ............................................................. 16 3.3. Измерительное дешифрирование ............................................................ 18
Заключение ......................................................................................................... 20
Список использованных источников и литературы ......................................... 22

3
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы курсовой работы обусловлена тем, что в настоящее время отмечается большая значимость лесов нашей страны в развитии всех ветвей экономики государства. В связи с этим, одной из главных задач лесного хозяйства и лесоустройства страны является обеспечение расчётливого лесопользования, внедрения более эффективных способов учёта лесного фонда, организация оперативных систем слежения за изменениями лесного фонда.
Данные дистанционного зондирования с искусственных спутников
Земли находят свое применение в изучение лесов России с 70-х годов ХХ века. Космические снимки используются для обнаружения и оценки последствий пожаров, контроля вырубок, выявления промышленных загрязнений, мониторинга массового размножения насекомых-вредителей и решения многих других хозяйственных и экологических задач. Однако эффективное использование спутниковых изображений невозможно без соответствующих методов и алгоритмов их обработки.
По мере развития спутниковых систем, когда на смену фотографическим приборам дистанционного зондирования пришли многоспектральные сканеры, значительно расширились свойства принимаемой информации. Современные спутниковые системы получают снимки с высокой оперативностью, ежедневной периодичностью и регулярным потоком данных, что открывает новые возможности для усовершенствования существующих методов и алгоритмов обработки космических снимков.
Лесное дешифрирование аэрокосмических изображений при таксации лесов дешифровочным способом проводится в целях установления границ таксационных выделов, определения категорий покрытых и не покрытых лесной растительностью лесных и нелесных земель, их характеристик и таксационных показателей лесных насаждений. Установление границ лесотаксационных выделов (контурное дешифрирование) базируется на принципах и методических положениях, аналогичных определению таксационных показателей (таксационное дешифрирование), поскольку при разграничении лесного квартала на выделы необходимо оценить таксационные характеристики оконтуриваемых выделов и различия между ними.
Цель данной курсовой работы заключается в изучении лесохозяйственного дешифрирования.

4
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующиз задач:
1.
Изучение теоретических основ лесохозяйственного дешифрирования;
2. Рассмотрение интерактивных методов дешифрирования;
3. Изучение лесохозяйственного дешифрирование.
Объектом лесного дешифрирования является лесной фонд и составляющие его или находящиеся на его территории объекты, а также происходящие в нем различные события или явления.
За основу написания курсовой работы взяты труды Лабутиной И.А.,
Книжникова Ю.Ф., Николаева В.А.
Курсовая работа состоит из введения, 3 глав, заключения и списка использованных источников и литературы, включающих 27 наименований.
Работа проиллюстрирована 6 рисунками, 1 таблицей и изложена на 25 страницах компьютерного текста.

5
1. ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННОЕ ДЕШИФРИРОВАНИЕ: ОСОБЕННОСТИ,
ПРИЗНАКИ ДЕШИФРИРОВАНИЯ
1.1 Литературный обзор по тематике
Лесным дешифрированием материалов аэрокосмических съемок называется процесс опознавания изображенных на них лесных объектов и установления их количественных и качественных характеристик.
1
Лесное дешифрирование может быть визуальным (глазомерным, аналитическим), измерительным, автоматическим (машинным), а также комплексным – аналитикоизмерительным или автоматизированным
(интерактивным, человекомашинным)
2
Основные методические подходы к таксации лесов дешифровочным способом в системе отечественного лесоустройства были сформулированы в
1960-х гг.
Становление методов лесного дешифрирования тесно связано с этапами активного развития и практического применения методов дистанционного зондирования Земли в отечественном лесном хозяйстве.
Положительной особенностью успешных производственных разработок в области дистанционных методов в лесном хозяйстве советского периода было тесное сотрудничество между организациями, выполняющими аэрофотосъемку, лесоустроительными предприятиями, а также коллективами научно-исследовательских институтов и вузов. Это способствовало совмещению производственного опыта с многолетними целенаправленными исследованиями и позволило к 1980-м годам достичь значительных результатов в области дистанционных методов в лесном хозяйстве.
Самые ранние примеры применения дистанционного зондирования для управления лесами были связаны с визуальным дешифрированием снимков.
Такой подход продолжает играть основную роль для многих направлений, связанных с лесным хозяйством, особенно в инвентаризации лесов, управлении лесами и планированием лесохозяйственных мероприятий.
3 1
Дешифрирование аэрокосмических снимков: учебник / Балдина Е.А., Лабутина И.А.. – 2-е изд., переработанное и дополненное. – М.: «КДУ», «Добросвет», 2021. С. 54.
2
Дмитриев И.Д., Мурахтанов Е.С. , Сухих В.И. Лесная аэрофотосъемка и авиация. М., «Лесная промышленность», 1981. С.56.
3
. Самойлович Г. Г. Особенности технологии инвентаризации лесов с использованием аэроснимков при лесоустройстве. Л., изд. ЛТА, 1972.С. 76.

6
1.2 Классификационные признаки при лесохозяйственном
дешифрировании
При контурном и таксационном (аналитическом и измерительном) дешифрировании для определения качественных показателей лесных насаждений (состава, средней высоты яруса и элементов леса, возраста и среднего диаметра элементов леса, полноты, группы типа леса и т.д.), категорий не покрытых лесной растительностью, лесных и нелесных земель используются следующие признаки дешифрирования:
– фотометрические, т.е. цвета на цветных спектрозональных изображениях, отражающие различия в спектральной яркости лесных объектов;
– морфологические, отражающие морфологию объектов, т.е. формы, размеры крон, промежутков, структуру полога насаждений, а также дешифровочные признаки не покрытых лесной растительностью лесных и нелесных категорий земель;
– ландшафтные, отражающие закономерности распространения элементов ландшафта, в первую очередь типов условий местопроизрастания и преобладающих пород (древостоев элементов леса), в зависимости от геоморфологической структуры ландшафта.
4
Лесное дешифрирование является комплексным процессом дистанционного распознавания объектов.
В составе признаков дешифрирования для определения ряда показателей насаждений используются измерительные методы, закономерности строения насаждений, биологические свойства древесных пород (элементов леса). Ниже приводится перечень таксационных показателей, используемых методов и способов определения таксационных показателей и классов признаков дешифрирования.
Перечень таксационных показателей, методов и способов их определения, классов признаков дешифрирования.
4
Дешифрирование аэро- и космических снимков. Авторы: Данилов В.А., Штырова В.К. Издание: СГУ,
Саратов,2016. С. 74.

7
Таблица – 1.1
Признаки дешифрирования
5
№№ п/п
Таксационные показатели
Методы и способы определения таксационных показателей
Класс признаков дешифрирования
1
Категория земель
Аналитическое дешифрирование
Фотометрические и морфологические
2
Преобладающая порода
Аналитическое дешифрирование Фотометрические, морфологические и ландшафтные
3
Состав насаждений
Аналитическое дешифрирование Фотометрические, морфологические и ландшафтные
4
Возраст (класс или группа)
Аналитическое и измерительное дешифрирование с применением взаимосвязей
Морфологические и фотометрические
5
Тип лесорастительных условий
Аналитическое дешифрирование
Ландшафтные, фотометрические и морфологические
6
Класс бонитета
Аналитическое и измерительное дешифрирование с применением взаимосвязей
Ландшафтные, морфологические
7
Средняя высота (яруса, элемента леса)
Измерительное и аналитическое дешифрирование с применением взаимосвязей
Фотометрические и морфологические
8
Средний диаметр элементов леса
Измерительное дешифрирование с применением взаимосвязей
Фотометрические и морфологические
9
Сомкнутость полога
Измерительное и аналитическое дешифрирование
Фотометрические и морфологические
10
Диаметр проекции крон
Измерительное и аналитическое дешифрирование
Фотометрические и морфологические
11
Количество проекций крон
Измерительное дешифрирование
Фотометрические и морфологические
12
Относительная полнота
Измерительное дешифрирование с установлением взаимосвязей, глазомерная оценка
Фотометрические и морфологические
13
Запас на 1 га
Измерительное и аналитическое дешифрирование с применением взаимосвязей, справочные таблицы
Фотометрические и морфологические
5
Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы
Учебник для вузов. — Москва: Техносфера, 2008. С. 82.

8
На основе фотометрических, морфологических и ландшафтных признаков определяются следующие основные таксационные показатели: категория земель, преобладающая порода (древостой элемента леса), состав насаждений, возраст (класс или группа), тип лесорастительных условий.
Значение перечисленных признаков дешифрирования для конечного результата является главным и поэтому их изучение, правильный подбор и порядок использования определяют эффективность их применения и качество дешифрирования в целом.
6
Анализ фотометрических и морфологических признаков дешифрирования производится на таксационно-дешифровочных пробных площадях и выделах с выборочной измерительно-перечислительной таксацией, точно опознанных и нанесенных на аэрокосмические изображения
(снимки).
7
Основной задачей наземного анализа является получение признаков дешифрирования, обеспечивающих определение повыдельных таксационных характеристик лесов с нормативной точностью. Для анализа отбирается по 2-
6 пробных площадей или выделов с выборочной измерительно перечислительной таксацией каждой преобладающей породы, характеризующих основные группы возраста, представленные в объекте работ. Планирование количества и размещения пробных площадей и выделов с выборочной измерительно-перечислительной таксацией (обучающей выборки) в объекте работ выполняется на основе анализа таблиц встречаемости.
Алгоритм ручной или автоматической (программной) статистической обработки результатов анализа признаков дешифрирования заключается в следующем:

Признаки дешифрирования группируются по породам
(древостоям элементам леса) и классам возраста. Внутри этих групп сводятся данные встречаемости каждого признака и определяются вероятности их встречаемости (в долях единицы или в %).

Определяется достоверность распознавания двух пород или древостоев элементов леса (Q) при использовании одного признака по формуле:
6
Кусов В.С. Основы геодезии, картографии и космоаэросъемки [Текст]: учебное пособие для студентов вузов / В. С. Кусов. - М.: Академия, 2009. С. 165 7
Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков. [Текст]: учебное пособие для студентов вузов /
И. А. Лабутина. - М.: Аспект Пресс, 2004. С. 184

9 где: P
i
– вероятность признака породы I и породы II; i – код признака;
P
imax
– максимальная (из двух) вероятность для каждого признака.

На основании определения достоверности Q по каждому признаку выделяется группа наиболее информативных признаков и рассчитываются значения достоверности дешифрирования при использовании двух и более признаков по формулам:

Результаты анализа признаков дешифрирования группируются по преобладающим породам (древостоям элементов леса), группам возраста или другим группам таксационных показателей. На основании рядов распределения признаков и анализа их информативности составляются сводные таблицы признаков с пошаговым определением достоверности дешифрирования по форме, в которых исполнителю указывается, на какие признаки дешифрирования необходимо обращать внимание, и в какой последовательности их следует применять при распознавании тех или иных пород или древостоев элементов леса.

10
2. ИНТЕРАКТИВНЫЕ МЕТОДЫ ДЕШИФРИРОВАННИЯ
2.1 Прямые дешифровочные признаки
Прямыми дешифровочными признаками называются те свойства объектов, которые передаются непосредственно и воспринимаются дешифровщиком на снимках. К ним относят форму, размеры, цвет, фототон, тени, структуру изображения.
1. Тон (цвет) характеризует относительную яркость объекта или его цвет. Это один из наиболее важных признаков дешифрирования. Для черно- белых снимков тон - степень почернения изображения на снимке. При дешифрировании цифровых снимков количество различимых градаций тона/цвета ограничивается только их количеством, т.е. радиометрическим разрешением изображения.
Рисунок – 2.1
Цвет и фон
8 2. Форма объекта или его контуров является очень четким признаком дешифрирования. Как правило, объекты, созданные человеком, имеют четкие границы и правильную форму, а естественные объекты - лесные массивы, водоемы и пр. имеют неправильную форму и, зачастую, размытые границы.
Форма объектов может быть точечной, линейной, площадной.
8
Цвет и фон
[ЭЛЕКТРОННЫЙ
РЕСУРС].
–
Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm

11
Рисунок – 2.2
Форма
9 3) Размер объекта зависит от масштаба. Как правило, при дешифрировании анализируются относительные размеры объектов на одном и том же снимке.
Рисунок – 2.3
Размер
10 4) Структура изображения определяется взаимным расположением объектов на снимке. Как правило, отчетливая и хорошо распознаваемая структура возникает в местах периодически повторяющихся тонов и текстур.
Так по структуре изображения можно отличить лесные культуры в
9
Форма
[ЭЛЕКТРОННЫЙ
РЕСУРС].
–
Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm
10
Размер
[ЭЛЕКТРОННЫЙ
РЕСУРС].
–
Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm

12 регулярных рядовых посадках, созданных человеком, от насаждений естественного происхождения.
Рисунок – 2.4
Структура
11 5) Тень является одним из важных дешифровочных признаков, поскольку дает представление об относительной высоте и профиле объекта
(дерева или полога леса).
Рисунок – 2.5
Тень
12 11
Структура
[ЭЛЕКТРОННЫЙ
РЕСУРС].
–
Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm
12
Тень
[ЭЛЕКТРОННЫЙ
РЕСУРС].
–
Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm

13 6) Рисунок изображения создается комплексом всех формирующих его признаков. Он зависит от характера местности, масштаба изображения или разрешения снимков, спектральных зон и условий съемки.
Рисунок – 2.6
Рисунок
13
На сверхкрупномасштабных аэроснимках (1:2000 и крупнее) рисунок создается кронами деревьев, их тенями и фоном. На снимках такого масштаба опознаются отдельные ветви, очертания крон, их морфологические особенности, по которым можно определить древесные породы, степень повреждения древостоев вредителями, болезнями и прочими неблагоприятными факторами. Ландшафтные особенности местности, в том числе, тип условий местопроизрастания, не оказывают существенного влияния на рисунок изображения, поскольку даже минимальные по площади единицы природно-территориальных комплексов, значительно больше площади, изображающейся на крупномасштабном снимке. На таких снимках можно опознать и подсчитать практически все деревья в верхней части полога, кроны которых не затенены соседними деревьями
2.2 Косвенные дешифровочные признаки
К косвенным дешифровочным признакам относят приуроченность объектов к определенным условиям местопроизрастания, ландшафтам.
При дешифрировании производных изображений, например, синтезированных из зональных при нестандартных вариантах синтеза,
13
Рисунок
[ЭЛЕКТРОННЫЙ
РЕСУРС].
–
Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm