Instytut Badawczy Leśnictwa www.ibles.pl Określenie składu gatunkowego Puszczy Białowieskiej z wykorzystaniem danych hiperspektralnych Aneta Modzelewska 1, Krzysztof Stereńczak 1, Małgorzata Białczak 1, Żaneta Piasecka 1, Miłosz Mielcarek 1, Fabian Fassnacht 2 1 Zakład Zarządzania Zasobami Leśnymi, Instytut Badawczy Leśnictwa, 2 Karlsruher Institut für Technologie I Konferencja Naukowa pt.: Aktualny stan Puszczy Białowieskiej na podstawie wstępnych wyników projektu Life+ ForBioSensing, Białowieża 30.11-2.12.2016 r.
Wprowadzenie Gatunki panujące w wydzieleniach w lasach Puszczy Białowieskiej: świerk, sosna, olsza, dąb, brzoza, grab, jesion, osika, lipa, klon wierzba.
Wprowadzenie Puszcza Białowieska jest obszarem cennym przyrodniczo. Występują tu miejsca chronione. Dodatkowo, na obszarach o ograniczonym dostępie lub niedostępnych utrudniona jest inwentaryzacja terenowa. Zasadne jest wykorzystanie teledetekcji.
Cel Określenie aktualnego składu gatunkowego Puszczy Białowieskiej i dynamiki jego zmian w latach 2015-2019. Ocena, ile gatunków drzew można automatycznie odróżnić. Ocena możliwości wykorzystania obrazów hiperspektralnych do automatycznej detekcji gatunków drzew. Ocena, czy zastosowanie zestawu obrazów pozyskanych w różnych porach roku (różnych momentach w cyklu rozwojowym drzew) podnosi możliwość klasyfikacji gatunków drzew.
3 serie czasowe obrazów hiperspektralnych
Informacja spektralna w pikselu krzywa
Informacja spektralna w pikselu krzywa
Krzywe odbicia spektralnego
Krzywe odbicia spektralnego
Detekcja gatunków
Wymiar spektralny obrazu
Wymiar spektralny obrazu
Proces klasyfikacji przygotowanie obrazu Wymiary przestrzeni spektralnej Kilkaset zakresów spektralnych Utrudnione przetwarzanie Wysokie wymagania sprzętowe Konieczność redukcji przestrzeni spektralnej selekcja lub transformacja danych
Transformacja Minimum Noise Fraction (MNF) Informacja Szum
Schemat metodyki klasyfikacji Wskaźnik roślinności mndvi 705 Obrazy hiperspektralne (lipiec 2015 r.) Wysokościowy Model Koron Maskowanie obszarów nie pokrytych przez roślinność Dane terenowe z powierzchni monitoringowych Leśna Mapa Numeryczna Transformacja MNF i wybór zakresów MNF o wysokiej informacyjności Wybór pikseli treningowych i weryfikacyjnych Klasyfikacja za pomocą algorytmu SVM
Proces klasyfikacji przygotowanie instrumentu finansowego Unii Europejskiej LIFE + oraz ze środków Narodowego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej (NFOŚiGW), nr umowy: LIFE13 ENV/PL/000048; nr umowy NFOŚiGW: 485/2014/WN10/OPmaska Z obrazów zostały usunięte (wymaskowane) obszary nie pokryte przez roślinność, obszary roślinności nieleśnej oraz drzewa martwe.
Proces klasyfikacji przygotowanie Lokalizacje drzew z powierzchni monitoringowych Dane pomocnicze: rastry o rozdzielczości przestrzennej 0,5 m, Wysokościowy Model Koron Fotointerpretacja wybór pikseli treningowych i weryfikacyjnych W analogiczny sposób dobierano piksele treningowe na podstawie wydzieleń z udziałem gatunku panującego od 70 do 100%
Proces klasyfikacji
Wyniki klasyfikacji Średnia dokładność całkowita: 73%
Wyniki 25% Powierzchnia [%] zajmowana przez drzewa wybranych gatunków w stosunku do sumarycznej powierzchni wydzieleń leśnych w PB 23% 20% 19% 20% % pokrywanej powierzchni 15% 10% 9% 12% 17% 5% 0% brzoza dąb sosna inne olsza świerk
Wnioski i kolejne etapy prac 1. Obrazy hiperspektralne umożliwiły wykonanie klasyfikacji 5 najliczniej występujących w Puszczy Białowieskiej gatunków drzew. 2. Osiągnięto średnią dokładność całkowitą klasyfikacji 73%. 3. Kolejne etapy prac będą obejmowały: wyróżnienie klas zawierających inne gatunki drzew, klasyfikację danych pozyskanych w kolejnych terminach (sierpniu i październiku 2015 r.), optymalizację wykorzystywanej metodyki.
Kolejne etapy prac Klasyfikacja: informacja powierzchniowa Segmenty reprezentujące poszczególne drzewa Informacja o zasobności
Dziękuję za uwagę instrumentu finansowego Unii Europejskiej LIFE + oraz ze środków Narodowego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej (NFOŚiGW), nr umowy: LIFE13 ENV/PL/000048; nr umowy NFOŚiGW :485/2014/WN10/OP-NM-LF/D