Метод обработки мультиспектральных спутниковых данных для решения задачи контроля зон произрастания борщевика Cосновского


https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2017.6.43

Полный текст:


Аннотация

Введение: в настоящее время важной задачей в ряде регионов Российской Федерации является выявление мест произрастания растений признанного сорным вида борщевик Сосновского, который не только вытесняет другие виды, занимая все новые площади, но и представляет опасность для животных и человека, так как вызывает ожоги и ряд болезней. Задача контроля зон произрастания борщевика Сосновского может эффективно решаться с применением данных дистанционного зондирования Земли. Цель исследования: разработка технологии контроля зон произрастания борщевика Сосновского на основе предложенного метода обработки мультиспектральных спутниковых данных. Результаты: разработан и реализован в виде программного комплекса в среде ERDAS Imagine Professional метод обработки мультиспектральных спутниковых данных для контроля зон произрастания борщевика Сосновского. Решение задачи контроля зон произрастания борщевика Сосновского по мультиспектральным спутниковым данным включает в себя ряд процедур: получение спутниковой информации; обнаружение зон произрастания борщевика Сосновского по спутниковым данным; отслеживание и анализ изменений зон произрастания борщевика Сосновского при помощи архивных данных; валидацию разработанного метода обработки мультиспектральных спутниковых данных для различных космических аппаратов. Валидация разработанного метода проводилась по показателю площади борщевика Сосновского в пределах исследуемых участков местности по результатам сравнения с материалами полевых экспедиций и верифицированными результатами обработки данных космического аппарата RapidEye. Публикация результатов обработки в тематическом геопортале обусловливает возможность удаленного доступа к результатам контроля зон произрастания борщевика Сосновского по сети Интернет. Практическая значимость: разработанная технология контроля зон произрастания борщевика Сосновского по мультиспектральным спутниковым данным позволяет определять координаты и площади этих зон, что является опорной информацией для оперативного мониторинга природных сред.

Об авторе

Дмитрий Михайлович Рыжиков
«КосмоИнформ-Центр» Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения
Россия


Список литературы

1. Ткачева А. А., Фаворская М. Н. Моделирование трехмерных сцен лесных участков по данным лазерного сканирования и аэрофотоснимкам // Информационно-управляющие системы. 2015. № 6. С. 40-49. doi:10.15217/issn1684-8853.2015.6.40

2. Зинченко В. Е. , Лохманова О. И., Калиниченко В. П., Глухов А. И., Повх В. И., Шляхова Л. А. Космический мониторинг земель сельскохозяйственного назначения юга России // Исследование Земли из космоса. 2013. № 3. С. 33-44.

3. Кобелева Н. В., Чичкова Е. Ф. Использование аэрокосмических данных для выявления и картографирования структурно-динамических особенностей спонтанных и антропогенных фитоэкосистем // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Тез. докл. 14-й Всерос. от крытой конф., Москва, 14-29 ноября 2016 г. С. 33. https://elibrary.ru/item.asp?id=28175366 (дата обращения: 15.10.2017).

4. Жиглова О. В. Использование геоинформационных технологий при выявлении очагов борщевика Сосновского // Защита и карантин растений. 2012. № 5. С. 8-9.

5. Симонов Г. А., Никульников В. А., Затеев В. С. Борщевик Сосновского - злостный засоритель полей // Ученые зап. Орловского государственного университета. Сер. Естественные, технические и медицинские науки. 2011. № 3. С. 324-326.

6. Иванов М. Ф. Борьба с борщевиком Сосновского в Новгородской области // Защита и карантин растений. 2012. № 10. С. 26-27.

7. Лунева Н. Н. Борщевик Сосновского в Российской Федерации // Защита и карантин растений. 2014. № 3. С. 12-18.

8. Хименко В. И., Охтилев М. Ю., Ключарев А. А., Матьяш В. А. Анализ информативных признаков в задачах обработки данных аэрокосмического мониторинга // Информационно-управляющие системы. 2017. № 2. С. 2-12. doi:10.15217/issn1684-8853.2017.2.2

9. Рыжиков Д. М. Автоматизация дешифрирования космических снимков по эталонному спектральному образу лиственного леса // Научная сессия ГУАП. Ч. II. Технические науки: сб. докл. СПб., 2015. С. 292-297.

10. Кондратьев К. Я., Федченко Н. П. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности. - Л.: Гидрометеоиздат, 1982. - 216 с.

11. Лебедев В. В., Гансвинд И. Н. Проектирование систем космического мониторинга. - М.: Наука, 2010. - 388 с.

12. Черепанов А. С. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. № 2. С. 98-102.

13. Рыжиков Д. М., Тимофеев А. С. Технология мониторинга борщевика Сосновского с онлайн геопортальной поддержкой [Электронный ресурс] // Дистанционное зондирование Земли - сегодня и завтра: материалы 2-й Междунар. конф. 2014. - 1 электрон. опт. диск (CD-ROM).

14. Григорьев А. Н. Методика формирования спектральных характеристик объектов на основе мультивременных данных космической гиперспектральной съемки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 2. С. 175-184.

15. Чичкова Е. Ф., Кондратьев С. А., Рыжиков Д. М., Тимофеев А. С., Шмакова М. В. Идентификация типов подстилающей поверхности по данным спутниковой съемки Landsat с целью оценки биогенной нагрузки на Финский залив // Ученые зап. Российского государственного гидрометеорологического ун-та. 2016. № 43. С. 246-254.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Рыжиков Д.М. Метод обработки мультиспектральных спутниковых данных для решения задачи контроля зон произрастания борщевика Cосновского. Информационно-управляющие системы. 2017;(6):43-51. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2017.6.43

For citation: Ryzhikov D.M. Heracleum Sosnowskyi Growth Area Control by Multispectral Satellite Data. Information and Control Systems. 2017;(6):43-51. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2017.6.43

Просмотров: 80


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)