Класифікація лісових масивів волині за даними багатоспектральних супутникових знімків

Auteurs-es

  • Oleksandr Melnyk Східноєвропейського національного університету імені Лесі Українки пр. Волі, 13, м. Луцьк, Україна, 43025, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-5429-4038
  • Pavlo Manko Східноєвропейського національного університету імені Лесі Українки пр. Волі, 13, м. Луцьк, Україна, 43025, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-7564-2356

DOI :

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2018.143139

Mots-clés :

дистанційне зондування Землі, космічний знімок, моніторинг лісів, контрольована класифікація, еталон

Résumé

В статті досліджено питання поєднання сучасних відкритих геоінформаційних систем та даних дистанційного зондування Землі в задачах лісовпорядкування. На основі існуючих планів лісонасаджень розроблено класифікатори за методом нарощування області та окреслення полігонів. Здійснено контрольовану класифікацію дослідних об’єктів та проведено оцінку точності отриманих результатів. Встановлено, що точність визначення окремих класів безпосередньо залежить від відсоткового складу об’єктів та похибок кінцевого користувача в процесі їх визначення

Bibliographies de l'auteur-e

Oleksandr Melnyk, Східноєвропейського національного університету імені Лесі Українки пр. Волі, 13, м. Луцьк, Україна, 43025

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра геодезії, землевпорядкування та кадастру

Pavlo Manko, Східноєвропейського національного університету імені Лесі Українки пр. Волі, 13, м. Луцьк, Україна, 43025

Аспірант

Кафедра геодезії, землевпорядкування та кадастру

Références

Burshtynska, Kh. V., Stankevych, S. A. (2010). Aerokosmichni znimalni systemy [Aerospace shooting systems]. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing House, 292.

Burshtynska, Kh. V., Polishchuk, B. V., Kovalchuk, O. Yu. (2013). Doslidzhennia metodiv klasyfikatsii lisiv z vykorystanniam kosmichnykh znimkiv vysokoho rozriznennia [Research of methods of classification of forests using space images of high distinction]. Geodesy, cartography and aerial photography, 78, 101–110. Available at: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/20062

Kokhan, S. S., Vostokov, A. B. (2009). Dystantsiine zonduvannia Zemli: teoretychni osnovy [Remote Earth Sensing: Theoretical Basis]. Kyiv: High school, 511.

Manoilov, V. P., Omelchuk, V. V., Opaniuk, V. V. (2008). Dystantsiine zonduvannia Zemli iz kosmosu: naukovo tekhnichni osnovy formuvannia y obrobky vydovoi informatsii [Remote sensing of the Earth from space: scientific and technical basis for the formation and processing of species information]. Zhytomyr: ZhDTU, 384.

Lialko, V. I., Popov, M. O. (Eds.) (2006). Bahatospektralni metody dystantsiinoho zonduvannia Zemli v zadachakh pryrodokorystuvannia [Multispectral remote sensing in nature management]. Kyiv: Scientific thought, 360.

Sakhatsky, A. I., Khodorovsky, A. Ya., Bujanova, I. J., McCallum, I. (2002). Classification of Space Images for Forest State Identification Within the Siberia Region: Part 1. Laxenburg. Available at: http://pure.iiasa.ac.at/6756

QGIS. A Free and Open Source Geographic Information System. Available at: http://www.qgis.org/ Last accessed: 04.09.2018

Congedo, L. (2016). Semi-Automatic Classification Plugin Documentation. ResearchGate. doi: http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.29474.02242/1

Richards, J. A., Jia, X. (2006). Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. Berlin: Springer, 438. doi: http://doi.org/10.1007/3-540-29711-1

Congalton, R., Green, K. (2009). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. Boca Raton: CRC Press, 200.

ESA Sentinel online. Available at: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2 Last accessed: 05.09.2018

Hrom, M. M. (2007). Lisova taksatsiia [Forest tax]. Lviv: RVV LNTU, 416.

Publié-e

2018-09-26

Numéro

Rubrique

Technical Sciences