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.

Téléchargements

Publié-e

2018-09-26

Numéro

No. 9 (2018)

Rubrique

Technical Sciences

Licence

(c) Tous droits réservés Oleksandr Melnyk, Pavlo Manko 2018

Licence Creative Commons

Cette œuvre est sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International.

Our journal abides by the Creative Commons CC BY copyright rights and permissions for open access journals.

Authors, who are published in this journal, agree to the following conditions:

1. The authors reserve the right to authorship of the work and pass the first publication right of this work to the journal under the terms of a Creative Commons CC BY, which allows others to freely distribute the published research with the obligatory reference to the authors of the original work and the first publication of the work in this journal.

 2. The authors have the right to conclude separate supplement agreements that relate to non-exclusive work distribution in the form in which it has been published by the journal (for example, to upload the work to the online storage of the journal or publish it as part of a monograph), provided that the reference to the first publication of the work in this journal is included.