Опыт классификации космоснимка Sentinel- 2a с помощью Semi-Automatic Classification Plugin в QGIS

Данная статья описывает опыт работы с Semi-Automatic Classification Plugin для QGIS для классификации снимка Sentinel-2a с целью выявления лесонарушений на примере национального парка "Орловское полесье", а также содержит пошаговую инструкцию для лесного дешифрирования снимка с помощью данного плагина.

Карпачев Андрей Петрович, научный сотрудник- ГИС специалист НП "Орловское полесье"

1. Цели проекта

1) Выявление участков усохшего и нарушенного леса на территории НП «Орловское полесье».

2) Общее дешифрирование фрагмента территории Орловско-Брянско-Калужского региона.

2. Материалы и ПО

Для реализации классификации были выбраны тестовые участки на основе лесоустроительных материалов 2006 и 2016 года и полевых обходов.

В проекте был использован космоснимок Sentinel-2a на территорию нацпарка за сентябрь 2016 года, предварительной скачанный с официального сайта. Програмное обеспечение: Qgis 2.14.8 с интегрированным SAC плагином;

Internet Dawnloader Manager использовался для прямой и более ускоренной закачки космоснимка с офф.сайта.

3. Подготовка к началу обработки, формирование директорий

Первым пунктом загружаем заранее скачанный снимок в плагин

Откроется следующая форма:

Далее нажимаем на иконку и «идём» к папке GRANULE из расспакованного архива космоснимка Sentinel. В форме откроются банды космоснимка. Здесь же снимаем флажок с Create Band set and use Band set tools. Ставим флажок Apply DOS1 atmospheric correction.