УЗГОДЖЕНІСТЬ ОЦІНОК ПЛОЩІ ЛІСІВ ЗА ДАНИМИ ГЛОБАЛЬНОЇ КАРТИ ЗМІН ЛІСОВОГО ПОКРИВУ І МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИХ СУПУТНИКОВИХ ЗНІМКІВ

Abstract

Розглянуто методичні засади використання глобальної карти змін лісового покриву Global Forest Change (GFC) для картографування та визначення площі лісів на відносно невеликих територіях в умовах Українського Полісся. Для цього виконано порівняння точності класифікації та інтервальних оцінок площі лісового покриву, отриманих за результатами дешифрування мультиспектрального супутникового знімка RapidEye та карти GFC. Для створення опорного набору даних застосовано випадкову вибірку обсягом понад 4000 спостережень і непараметричний метод класифікації Random Forest (RF). За результатами статистичного аналізу встановлено, що на точність класифікації найбільший вплив мають три спектральні канали супутникового знімка (NIR, Red, Red-Edge) і чотири допоміжні топографічні змінні (X, Y, висота н.р.м., ухил). Для оцінювання показників точності класифікації використано додатковий набір даних обсягом близько 2000 спостережень. Це дозволило встановити помилку класифікаційної моделі, яка становить 1,6 %. Підтверджено, що мультиспектральні супутникові знімки RapidEye є важливим джерелом геопросторової інформації про лісові екосистеми і дають змогу створювати тематичні карти з високою точністю. Внаслідок дослідження виявлено, що карта GFC забезпечує досить високу точність (близько 75-85 %) дешифрування вкритих лісовою рослинністю ділянок, а її дані узгоджуються з фактичними показниками зімкнутості деревостанів. На основі цього можна стверджувати про можливість і доцільність застосування карти GFC для картографування лісового покриву на території Українського Полісся. Загалом треба визнати, що створені на основі даних GFC лісові карти можуть бути доречними за відсутності точніших картографічних матеріалів.

Keywords

• лісова маска
• точність
• global forest change
• rapideye
• random forest