Оценка точности автоматизированного дешифрирования лесных растительных сообществ при создании карт маскирующих свойств местности
Читать статью полностью
Оценка точности автоматизированного дешифрирования лесных растительных сообществ при создании карт маскирующих свойств местности(704,62 KB)Аннотация
Представленная в статье методика позволяет оценивать атрибутивную точность автоматизированного дешифрирования лесных растительных сообществ, в зависимости от корректности эталонирования их дешифровочных признаков. Использование разработанной методики в топографо-геодезическом производстве позволит повысить качество принимаемых решений по управлению территориями и планированием хозяйственной деятельности.
Ключевые слова:
маскирующие свойства лесного покрова – masking properties of forest cover; лесные растительные сообщества – forest plant communities; вегетационный индекс – vegetation index; дешифровочные признаки – decoding features; беспилотный летательный аппарат – unmanned aerial vehicle
Список литературы
1. Методика автоматизированного создания специальной карты маскирующих свойств лесной растительности по материалам аэрокосмической съемки / В.Ф. Алексеев [и др.] // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. – 2019. – №668. – С. 11–117.
2. Борзов, С. М. Классификация типов растительного покрова по гиперспектральным данным дистанционного зондирования Земли / С.М. Борзов, О.И. Потатуркин // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. – 2014. – Т. 12, № 4. – С. 13–22.
3. Мониторинг зеленых насаждений с применением беспилотных летательных аппаратов / В.Ф. Ковязин [и др.] // Аграрный научный журнал. – 2016. – № 4. – С. 14–19.
4. Осипов, А. Г. Методика комплексной оценки оперативно-тактических свойств местности в системах поддержки принятия решений с использованием геоинформационных технологий / А.Г. Осипов, А.Н. Ефимов // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. – 2014. – № 642. – С. 102–109.
5. Осипов, А. Г. Совершенствование подходов к оптимизации содержания картографической информации, используемой для оценки местности в автоматизированных комплексах поддержки принятия решений по управлению войсками / А.Г. Осипов, Ю.В. Саломатина, Д.Л. Дьячкова // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. – 2015. – № 648. – С. 105–112.
6. Осипов, Г. К. Совершенствование информационного обеспечения геоинформационных систем военного назначения / Г.К. Осипов, А.Н. Ефимов // Сборник научных трудов ОВА. – 2011. – № 111. – С. 64–72.
7. Осипов, Г. К. Теоретические основы разработки содержания баз данных о местности в геоинформационных системах военного назначения / Г.К. Осипов, А.Н. Ефимов // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. – 2011. – № 631. – С. 130–132.
8. Щербаков, В. М. Практика автоматизированного дешифрирования территорий, определенного направления использования на примере Приозерского района Ленинградской области / В.М. Щербаков // Сборник материалов II международной научно-практической конференции Геодезия, картография, геоинформатика и кадастры. От идеи до внедрения. Санкт-Петербург, 8–10 ноября 2017. – 2017. – С. 92–101.
9. Congalton, R. G. A Review of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data / R.G. Congalton // Remote Sensing of Environment. – 1991. – Vol. 37. – P. 35–46.
10. Richards, J. A. Remote Sensing Digital Image Analysis / J.A. Richards. – Berlin: Springer-Verlag, 2013. – 464 p.
11. ГОСТ Р 52438–2005. Географические информационные системы. Термины и определения. – Введ. 2006–07–01. – М.: Стандартинформ, 2018. – 12 с.