Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/317998
Title: | Картографирование лесной растительности на основе автоматизированного дешифрирования по данным дистанционного зондирования Земли |
Other Titles: | Mapping of the forest vegetation based on automated interpretation of remote sensing data / M. A. Shastakou, A. A. Tapaz |
Authors: | Шестаков, Н. А. Топаз, А. А. |
Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геодезия. Картография ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геология ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::География |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | Минск : БГУ |
Citation: | Журнал Белорусского государственного университета. География. Геология = Journal of the Belarusian State University. Geography and Geology. – 2024. – № 1. – С. 98-112 |
Abstract: | Представлены методика и результаты картографирования лесной растительности путем автоматизированного дешифрирования по данным дистанционного зондирования Земли (изображений «Landsat-8», «Landsat-9», «Sentinel-2»). С использованием средств программных комплексов ENVI (версия 5.6) и ArcMap (версия 10.7) произведена комплексная цифровая обработка космических снимков. На основе результатов тематической обработки мультиспек тральных спутниковых данных и математико-статистического анализа получены значения коэффициентов спек тральной яркости шести лесообразующих пород: сосны, ели, березы, ольхи черной, осины и дуба. Анализ спектральной отражательной способности, выполненный в программах Statistica (версия 10) и Micro soft Office Excel, позволил установить спектральные дешифровочные признаки исследуемых пород с учетом сезонных изменений и определить оптимальные для дешифрирования временные сроки. На основе результатов автоматизированного дешифрирования по данным спутниковых снимков «Landsat-8», «Landsat-9» и «Sentinel-2» выполнено среднемасштабное (1 : 125 000) картографирование лесной растительности на примере территории республиканского ландшафтного заказника «Озёры». Путем анализа разновременных данных дистанционного зондирования Земли произведено автоматизированное обнаружение изменений лесного покрова с 2013 по 2022 г. (по данным снимка «Landsat-8») и с 2018 по 2022 г. (по данным снимка «Sentinel-2»). Составлены 12 карт лесной растительности, отражающих актуальное состояние и динамику лесного покрова заказника, 2 из которых представлены в статье. Кар тографическое оформление результатов тематической обработки мультиспектральных спутниковых изображений осуществлено в программах ArcGIS (ArcMap (версия 10.7)) и Adobe Illustrator (версия 2019 г.). |
Abstract (in another language): | The article presents the technique and results of forest vegetation mapping based on automated interpretation of «Landsat-8», «Landsat-9», and «Sentinel-2» remote sensing data. The comprehensive digital processing of the satellite data was done using the tools of ENVI (version 5.6) and ArcMap (version 10.7) software packages. The values of spectral reflectance coefficients for six forest-forming species (pine, spruce, birch, black alder, aspen, oak) were obtained from the results of thematic data processing and mathematical and statistical analysis. The analysis of the spectral reflectance was performed in Statistica (version 10) and Microsoft Office Excel programmes. It allowed to establish the spectral deciphering signs of the studied species considering seasonal changes and determine the optimal times for the classification. The forest cover of the territory of Republican Landscape Reserve «Ozyory» was mapping on the medium-scale (1 : 125 000) level on the basic of the results of automated interpretation «Landsat-8», «Landsat-9», and «Sentinel-2» images. The automated de tection of changes in the forest cover condition was based on multi-temporal remote sensing data – Landsat-8» (2013–2022) and «Sentinel-2» (2018–2022) data. The article contains 2 of 12 maps of forest vegetation that show the current state and dynamics of the forest cover of the reserve territory. Cartographic design of the results of thematic processing of multispec tral satellite images was carried out in ArcGIS (ArcMap (version 10.7)) and Adobe Illustrator (version 2019) programmes. |
URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/317998 |
ISSN: | 2521-6740 |
Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Appears in Collections: | 2024, №1 |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
98-112.pdf | 3,52 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.