Оценка целесообразности использования данных тепловизионной съёмки для дешифрирования экзогенных процессов и растительности

Дистанционное зондирование Земли
УДК: 
528.7
DOI: 
10.22389/0016-7126-2018-933-3-52-62
1 Тикунов В.С.
2 Рыльский И.А.
3 Лукацкий С.Б.
Год: 
2018
№: 
3
933
Страницы: 
52-62

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ)

1, 
2, 
3, 
Аннотация:
Широкое распространение инновационных методов съёмки сильно изменило подходы к информационному обеспечению работ по проектированию. В настоящее время несколько методов претендуют на роль наиболее оптимального источника данных для геоинформационных систем и проектирования. Данные воздушного сканирования отличаются высокой точностью, детальность позволяет дешифрировать в том числе и формы микрорельефа местности. Данные аэрофотосъёмки регулярно используют для создания картографических материалов, они широко распространены, их легко дешифрировать. Данные тепловизионной съёмки гораздо менее распространены, принцип формирования изображения отличается от такового в видимом диапазоне, спектральным образам объектов свойственна специфическая изменчивость. Тем не менее использование дополнительного теплового канала может быть полезно для получения (или подтверждения) дополнительной информации о местности, чтобы снизить объём полевых работ.
Исследования проведены при финансовой поддержке Минобрнауки России, уникальный идентификатор проекта RFMEFI58317X0061.

Список литературы: 
1.   Елсаков В. В. Автоматизированное дешифрирование аэрокосмических изображений – Сыктывкар: СЛИ, – 2013. – 44 c.
2.   Каримов К. М., Онегов В. Л., Кокутин С. Н., Соколов В. Н., Васев В. Ф. Дистанционное тепловизионное зондирование Земли при решении геологических задач // Георесурсы. – 2009. – № 1(29). – С. 38–42.
3.   Медведев Е. М., Данилин И. М., Мельников С. Р. Лазерная локация земли и леса: Учеб. пособие. – 2-е изд – М.: Геолидар, Геокосмос, – 2007. – 230 c.
4.   Blaschke T. (2004) 3D landscape metrics to modelling forest structure and diversity based on laser scanning data // The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVI-8/W2. pp. 129–132.
5.   Brent Schwarz (2010) LIDAR: Mapping the world in 3D // Nature Photonics. 4, pp. 429–430.
6.   Burnett C., Blaschke T. (2003) А multi-scale segmentation / object relationship modeling methodology for landscape analysis // Ecological Modeling. 168, pp. 233–249.
7.   Tiede D., Hochleitner G., Blaschke T. (2005) A full GIS-based workflow for tree identification and delineation using laser scanning. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVI-3/W24 pp. 9–14.
8.   Vihod Kumar (2014) Extraction of forest inventory parameters and 3D modelling from airborne LIDAR. Materials of ESRI international user conference pp. 342–351.
9.   Wehr A., Lohr U. (1999) Airborne Laser scanning – an introduction and overview // ISPRS Journal of Photogrammtry and Remote Sensing. 54, pp. 68–82.
10.   Zimble Daniel A, Evans David L., Carlson George C., Parker Robert C., Grado Stephen C., Gerard Patrick D. (2003) Characterizing vertical forest structure using small-footprint airborne LiDAR // Remote Sensing of the Environment. 87, pp. 171–182.
Образец цитирования:
Тикунов В.С., 
Рыльский И.А., 
Лукацкий С.Б., 
Оценка целесообразности использования данных тепловизионной съёмки для дешифрирования экзогенных процессов и растительности // Геодезия и картография. – 2018. – № 3. – С. 52-62. DOI: 10.22389/0016-7126-2018-933-3-52-62
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 09.10.2017
Принята к публикации: 26.01.2018
Опубликована: 20.03.2018

Содержание номера

2018 март DOI:
10.22389/0016-7126-2018-933-3