Концептуальная модель анализа состояния территорий по данным дистанционного зондирования Земли
Читать статью полностью
Концептуальная модель анализа состояния территорий по данным дистанционного зондирования Земли(1,06 MB)Аннотация
Рассматривается процесс обработки данных дистанционного зондирования Земли для анализа состояния поверхности территорий. Проведен системный анализ процесса обработки данных дистанционного зондирования Земли, получена объектная модель системы обработки данных, на основе которой разработан алгоритм, позволяющий считывать космические снимки и проводить обработку пространственных данных. Полученные результаты могут найти применение при разработке программного модуля оперативной оценки большого объема доступных разновременных космических снимков интересующей территории.
Ключевые слова:
дистанционное зондирование Земли – Earth remote sensing; анализ состояния территорий – territory analysis; спутник Landsat – satellite Landsat; изображение территории – image of the territory; обработка изображений – image processing; спектральные индексы – spectral indices; геоданные – geodata; геоинформационная система – geographic information system
Список литературы
1. Применение данных спутникового дистанционного зондирования для оценки наступления Эль-Ниньо / И.А. Мартын [и др.] // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. – 2019. – № 4 (36). – С. 99–101.
2. Степанов, С. Ю. Классификация подстилающей поверхности по данным спутниковых снимков / С.Ю. Степанов, И.А. Мартын, А.Ю. Сидоренко // Актуальные вопросы в лесном хозяйстве. Материалы III международной научно-практической конференции молодых ученых, 2019.
3. Разработка метода защиты ГИС и пространственных данных на основе нейронной сети / Т.М. Татарникова [и др.] // Программные продукты и системы. – 2020. – № 2. – С. 229–235.
4. Фокичева, А. А. Разработка модели управления пространственно-распределенными разнородными данными для поддержки принятия решений / А.А. Фокичева, С.Ю. Степанов // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. – 2016. – № 45. – С. 223–227.
5. Study of reforestation after cuttings based on materials of open web-mapping service / M.R. Vagizov [et al.] // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – Vol. 316.
6. Chavez, P. S. Image-based atmospheric correction – revisited and improved / P.S. Chavez // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. – 1996. – Vol. 62, No. 9. – P. 1025–1036.
7. Assessment of atmospheric correction methods for Landsat TM data applicable to Amazon basin LBA research / D. Lu [et al.] // International Journal of Remote Sensing. – 2002. – Vol. 23, No. 13. – P. 2651–2671.
8. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook [Электронный ресурс] // NASA.GOV: сервер Национального управления США по воздухоплаванию и исследованию космического пространства. – 2019. – Режим доступа: https://www.usgs.gov/media/files/landsat-8-data-users-handbook [дата обращения: 02.02.2020], свободный. – Загл. с экрана.
9. Landsat 8 [Электронный ресурс] // NASA.GOV: сервер Национального управления США по воздухоплаванию и исследованию космического пространства. – 2019. – Режим доступа: https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-8/ [дата обращения: 18.02.2020], свободный. – Загл. с экрана.
10. Интерактивный WEB-интерфейс получения данных дистанционного зондирования с ресурса Геологической Службы Соединённых Штатов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://glovis.usgs.gov, свободный. – Загл. с экрана.
11. Официальный сайт Геологической Службы Соединённых Штатов – USGS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.usgs.gov, свободный. – Загл. с экрана.
12. Космические снимки и данные ДДЗ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://innoter.com/sputniki/landsat-8/ [дата обращения: 20.02.2020], свободный. – Загл. с экрана.
13. ГИС Лаборатория [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gis-lab.info/ [дата обращения: 02.02.2020], свободный. – Загл. с экрана.
14. Обработка и интерпретация данных Landsat 8 (OLI) средствами GRASS GIS 7 [Электронный ресурс] // ГИС Лаборатория. – Режим доступа: https://gis-lab.info/qa/grass7-landsat8-processing.html [дата обращения: 02.02.2020], свободный. – Загл. с экрана.
15. Атмосферная коррекция по методу DOS [Электронный ресурс] // ГИС Лаборатория. – Режим доступа: https://gis-lab.info/qa/atcorr-dos.html [дата обращения: 02.02.2020], свободный. – Загл. с экрана
16. Flood, N. Continuity of Reflectance Data between Landsat-7 ETM+ and Landsat-8 OLI, for Both Top-of-Atmosphere and Surface Reflectance: A Study in the Australian Landscape / N. Flood // Remote Sens. – 2014. – Vol. 6. – P. 7952–7970.
17. Calculates top-of-atmosphere radiance or reflectance and temperature for Landsat MSS/TM/ETM+/OLI [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://grass.osgeo.org/grass65/manuals/i.landsat.toar.html [дата обращения: 02.02.2020], свободный. – Загл. с экрана.
18. Спектральные индексы для оценки пожарной опасности лесов по материалам космической съемки с использованием ГИС-технологий в условиях рационального природопользования / А.А. Пушкин [и др.] // Биоэкономика и экобиополитика. – 2016. – № 1 (2). – С. 163–170.
19. Вегетационные индексы [Электронный ресурс] // ГИС Лаборатория. – Режим доступа: https://gis-lab.info/qa/vi.html [дата обращения: 02.02.2020], свободный. – Загл. с экрана.
20. Галерея индексов [Электронный ресурс] // Environmental Systems Research Institute. – Режим доступа: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/help/data/imagery/indices-gallery.htm [дата обращения: 02.02.2020], свободный. – Загл. с экрана.