Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/325139
Title: Геоинформационное картографирование последствий лесных пожаров по данным спутников «Sentinel-2» и «Landsat-8»
Other Titles: Geoinformation mapping of the consequences of forest fjres according to «Sentinel-2» and «Landsat-8» satellite data / K. Y. Lis, D. A. Kislitsyn, A. A. Topaz
Authors: Лис, К. Я.
Кислицын, Д. А.
Топаз, А. А.
Keywords: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геодезия. Картография
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. – № 2. – С. 24-38
Abstract: Представлен методический подход к идентификации лесного пожара в юго-восточной части Лельчицкого района Гомельской области по данным разновременных космических снимков «Sentinel-2» и «Landsat-8». Рассмотрена возможность использования информации о спектральных индексах для оценки уровня вегетации различных экосистем. Для идентификации выгоревшей территории в программном комплексе ArcGIS (версия 10.7) выполнен геоинформационный анализ разницы индексов NBR, NDVI, BAI за период с 5 по 10 апреля 2020 г. по космическим снимкам «Sentinel-2» и за период с 25 марта по 10 апреля 2020 г. по космическим снимкам «Landsat-8». В созданных в среде ModelBuilder двух моделях геообработки использованы 29 и 15 инструментов соответственно, что позволяет в значительной степени автоматизировать процесс выявления территории, пострадавшей от лесного пожара. Предварительная идентификация выгоревшей территории проведена на основе участков, соответствующих двум или трем индексным критериям, которые были определены по результатам выполнения первой модели геообработки. Применение сочетаний как минимум двух индексных критериев дает возможность учесть особенности каждого из индексов и уменьшает вероятные погрешности при идентификации территории, пострадавшей от лесного пожара. Дальнейшее уточнение основано на использовании пространственной информации о сельскохозяйственных землях, которые были выделены в результате автоматизированного дешифрирования космического снимка «Sentinel-2» методом максимального правдоподобия, а также генерализации и векторизации классифицированного растра. Степень достоверности заметно увеличилась после удаления участков, выбранных на основе индексных критериев, но приуроченных к пахотным и луговым землям. Для количественной оценки точности выполнено пространственное пересечение между векторными слоями, полученными с использованием представленной методики, и результатом визуального дешифрирования. Эффективность применения геоинформационных систем для идентификации и картографирования последствий лесных пожаров по данным дистанционного зондирования Земли подтверждена высоким уровнем достоверности полученных результатов (около 96 и 89 % по снимкам «Sentinel-2» и «Landsat-8» соответственно).
Abstract (in another language): This article presents methodological approach for identifying a forest fjre in the southeastern part of the Lelchitsy District of the Gomel Region based on data from multi-temporal «Sentinel-2» and «Landsat-8» satellite images. The possibility of using information on spectral indices to assess the level of vegetation of various ecosystems is considered. To identify the burned area in ArcGIS software (version 10.7), a geoinformation analysis of the difgerence in the NBR, NDVI, BAI indices for the period from 5 to 10 April 2020 according to «Sentinel-2» satellite images and from 25 March to 10 April 2020 according to «Landsat-8» satellite images was carried out. The two geoprocessing models created in ModelBuilder environment use 29 and 15 tools, respectively, which allows us to largely automate the process of identifying areas afgected by forest fjre. The preliminary identifjcation of the burned area was based on areas that met two or three index criteria, which were determined based on the results of the fjrst geoprocessing model. The use of combinations of at least two index criteria makes it possible to take into account the characteristics of each of the indices and reduces possible errors in identifying the territory afgected by a forest fjre. Further refjnement is based on the use of spatial information about agricultural lands, which were identifjed as a result of automated interpretation of the «Sentinel-2» satellite image using the maximum likelihood method, as well as generalisation and vectorisation of the classifjed raster. The degree of confjdence increased markedly after removing areas selected on the basis of index criteria, but confjned to arable lands and grasslands. To quantify the accuracy, a spatial intersection was performed between the vector layers obtained based on the presented technique and the result of visual interpretation. The efgectiveness of using geographic information systems for identifying and mapping the consequences of forest fjres based on Earth remote sensing data has been confjrmed by a high level of reliability of the results obtained (about 96 and 89 % according to «Sentinel-2» and «Landsat-8» satellite data, respectively).
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/325139
ISSN: 2521-6740
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:2024, №2

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
24-38.pdf4,45 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.