Картирование и мониторинг лесных сред на основе поляриметрических радарных данных по Байкальскому региону

Благодаря уникальной проникающей способности электромагнитных волн сантиметрового и дециметрового диапазона радиолокационные методы обладают определенными преимуществами и возможностями исследования физических свойств и состояния объектов исследования [1]. При отражении и рассеянии радиолокационных волн происходит преобразование их поляризации в зависимости от физических свойств среды, таких как диэлектрическая проницаемость, проводимость, температура, влажность и т. п., а также от геометрических свойств рельефа, шероховатости поверхности и др. [2; 3]. Базовые аспекты теории и поляриметрические методы решения многочисленных прикладных задач хорошо известны. В настоящее время наиболее распространены методы классификации природных и искусственных объектов основанные на поляриметрической декомпозиции разделяющей объекты по типам механизмов рассеяния [4–6]. Декомпозиция методом Клода-Поттье и визуальное сравнение разносезонных изображений ALOS PALSAR по территории дельта реки Селенга выявило значительные изменения процессов рассеяния по исследуемой территории, причем наиболее сильные изменения связаны с зимним периодом с отрицательными температурами [7].

Сезонные изменения результатов поляриметрической декомпозиции. Ранее проведенный нами статистический анализ результатов классификации осенне-зимних поляриметрических данных ALOS PALSAR по территории горного массива Хамар-Дабан, долины и дельты реки Селенга выявил значительное снижение в зимний период (на 20 %) доминирующей роли объемного рассеяния высокой и средней энтропии и рост доминирования поверхностного рассеяния средней и низкой энтропии [8]. Сравнительный анализ поляриметрических характеристик также указывает на сезонные изменения процессов рассеяния. В частности, для лесных массивов в зимний период установлены изменения радарного вегетационного индекса rvi, степени поляризации и др., свидетельствующих о снижении доли объемного рассеяния. Подобные изменения отчасти обусловлены общим уменьшением биомассы смешанных лесов и кустарниковой растительности при смене сезонов осень-зима. Дополнительное исследование сезонных изменений объемной Fvol, нечетной Fodd и четной Fdbl компонент Фримана на небольшом чисто сосновом тестовом участке Кударинского лесхоза показало снижение объемной и двукратной компонент в среднем на 3÷3.5 дБ и стабильность поверхностной ком- поненты. Таким образом, изменения объемной составляющей в радиолокационном отклике от лесной среды также связано с изменением диэлектрической проницаемости и проводящих свойств среды.

Аналогичный статистический анализ проведен на паре весенних снимков г. Улан-Удэ и его окрестностей, полученных ALOS PALSAR 17 апреля 2009 г. и 28 мая 2007 г. (начало и конец весны). Изображения интенсивности и трех компонент Фримана на 2009 г. представлены на рис. 1. На территории ровные участки поверхности располагаются в долине р. Уда (рис. 1, б ), преобладает гористая местность, покрытая лесами (рис. 1, в ). Породный состав варьируется, в основном смешанный с преобладанием сосны и лиственницы (87 %). В долине р. Уда располагаются городские кварталы, дачные поселки, пригороды (рис. 1, г ).

Визуальное сравнение результатов Н-А-α-класси-фикации, компонент Фримана, rvi и других показало локальные малозаметные изменения. Гистограммы rvi для снимка в целом и двух полигонов, демонстрирующих небольшой рост rvi лесной растительности к концу весны (см. рис. 1, а ) представлены на рис. 2. Для третьего полигона графики практически дублируют рис. 2, а .

а

б

Рис. 1. Интенсивность ( а ) радиолокационного изображения г. Улан-Удэ и его окрестностей по данным ALOS PALSAR 17/04/2009 и компоненты разложения Фримана: F_odd ( б ); F_vol ( в ); F_dbl ( г )

в

а

б

Рис. 2. Гистограммы распределения радарного вегетационного индекса на основе данных ALOS PALSAR: а – снимки в целом и два тестовых участка; б – северные горы; в – долина р. Уда

Статистика классов H-α-классификации на 28/05/2007 и изменения Δ к 17/04/2009

Класс	Снимок в целом, %		Тестовый полигон 1 «Северные горы», %		Тестовый полигон 2 «Южные горы», %		Тестовый полигон 3 «Долина р. Уда», %
	2007	Δ	2007	Δ	2007	Δ	2007	Δ
Четное (в основном двукратное) рассеяние (Dbl)
1 (высокой энтропии)	0	+0	0	+0	0	+0	0	+0
4 (средней энтропии)	1,99	–0,17	0,20	–0,02	3,28	–0,10	3,75	–1,62
7 (низкой энтропии)	0,12	+0,03	0,03	+0,03	0,08	+0,05	0,22	–0,09
Объемное рассеяние (Vol)
2 (высокой энтропии)	33,27	–5,97	61,59	–10,63	10,70	–1,73	1,67	+0,88
5 (средней энтропии)	24,42	+1,03	14,52	+2,39	39,90	–1,90	16,29	–2,09
8 (низкой энтропии)	0,05	+0	0,03	+0	0,03	+0	0,06	–0,03
Нечетное (в основном поверхностное) рассеяние (Odd)
6 (средней энтропии)	35,32	+4,22	22,26	+7,49	42,64	+3,84	59,09	+1,27
9 (низкой энтропии)	4,81	+0,87	1,36	+0,78	3,36	–0,06	18,92	–1,68

Статистика населенности классов для 28 мая 2007 г. и ее изменение к 28.05.2009 г. представлены в таблице. Как видно из таблицы, в целом по снимку объемное рассеяние доминирует на 58 % территории, поверхностное на 40 %, а двукратное – на 2 %. В горах (полигон 1) иное распределение – 76, 23 и 1 % соответственно, и в долине р. Уда (полигон 3) – 18, 78 и 4 %. Объемное рассеяние высокой энтропии в целом по снимку в начале весны на 5,97 % ниже, причем изменения в основном связаны с лесной растительностью на горах (10,63 %), что вероятнее всего, обусловлено вкладом лиственных пород на стадии роспуска листвы. В долине р. Уда изменения имеют противоположное направление, скорее всего, вследствие более долговременных причин (застройки, прирост насаждений на дачных участках и в пригородах).

Таким образом, сезонные изменения процессов рассеяния в лесной среде в зависимости от породного состава леса отражаются на изменениях поляриметрических характеристик, а также доминировании объемной и поверхностной компонент рассеяния на радиолокационных снимках L-диапазона. Сохранение или смена доминирующей роли объемной и поверхностной компонент в совокупности с другими поляриметрическими характеристиками может служить индикатором хвойных и лиственных пород и возможности их картографирования на основе радарных данных.