«

»

ГЕОПРОЦЕССІНГОВА МОДЕЛЬ ПОЄДНАННЯ ГЕОДАНИХ GLOBELAND30 LULC ТА GLOBAL FOREST CHANGE

Глотка Д.В., науковий співробітник

Український гідрометеорологічний інститут


Геодані типів землекористування є важливим вхідним параметром для розподілених гідрологічних моделей. У 2014 році вперше став доступним продукт GlobeLand30 — це растрові дані глобального охоплення, класифікації архіву ДЗЗ Landsat з роздільною здатністю 30 м. В них виділено наступні класи: штучні поверхні (artificial surfaces), bare land (відкритий ґрунт), cultivated land (с/г землі), forest (ліс), grassland (луки), schrubland (чагарники), water bodies (водні об’єкти) та wetland (водно-болотні угіддя) [1]. Іншими важливими геоданими на основі ДЗЗ Landsat є Global Forest Change (GFC), які зображають відсоток зімкненості лісового пологу, втрати та приріст лісу з 2000 по 2012 (2016), з роздільною здатністю 25 м [3].

Через обраний об’єкт класифікації та методику, дані Global Forest Change краще відображаютьлісовий покрив. З міркувань покращення якості, запропонований алгоритм злиття (merging) геоданих для отримання результуючого растру типів землекористування (рис. 1).

Рисунок 1 -Порівняння (a) Open Street Map, (b) Google Earth[2], (c) Global Forest Change, (d) GlobeLand30, (e) Результуючий растр

Для верифікації результатів, нанесено 535 точок, розміщених випадковим чином пропорційно до площі класів у межах басейну р. Десни.

Матриця помилок та Каппа коефіцієнт вказують на покращення загальної точності класифікації (Overall accuracy, OA) з 70% до 77,8% (Каппа коефіцієнт з 0,57 до 0,68) у результуючому растрі типів землекористування, зі збільшенням точності виробника (Producer`s accuracy, PA) для класу ліс на 23% (табл.1). Отримані геодані зменшують помилки у розподілених гідрологічних моделях на етапі підготовки вхідних параметрів та можуть бути використані розробниками GlobeLand30 для удосконаленнярезультатів глобальної класифікації типів землекористування.

 

Таблиця 1. – Матриця помилок для результуючого растру землекористування

Клас 1 2 3 4 5 6 7 8 UA
с/г землі (1) 202 28 18 2 0 6 7 10 0,74
луки (2) 3 32 4 0 0 0 7 3 0,65
чагарники (3) 0 3 6 0 0 0 1 0 0,60
водно-болотні (4) 0 0 1 9 0 0 0 0 0,90
водні об’єкти (5) 0 0 0 1 9 0 0 0 0,90
штучні поверхні (6) 2 3 2 0 0 6 2 1 0,38
відкритий ґрунт (7) 0 0 0 0 0 0 8 2 0,80
ліс (8) 1 2 3 3 3 0 1 144 0,92
PA 0,97 0,47 0,18 0,60 0,75 0,50 0,31 0,90 535
OA Kappa
0,78 0,68

 


 Список використаної літератури

  1.  Chen, , Liao, A., Cao, X., et al.(2015). Global land cover mapping at 30 m resolution: A POK-based operational approach. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 103, 7–27. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.globallandcover.com/ GLC30Download
  2. Google Earth V 7.1.1.1888. (October 3, 2012). Chernigiv, Ukraine. 51,491182° N, 31,331118° E, Eye alt 117 DigitalGlobe 2016.[Електронний ресурс]– Режим доступу: http://www.earth.google.com
  3. Hansen, M.C., Potapov, P., Moore, R., et al. (2013a). High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science, 342, 850–853. [Електронний ресурс]– Режим доступу: https://earthenginepartners. appspot.com/science-2013-global-forest