Автоматизированное выявление зарастания сельскохозяйственных угодий по спутниковым данным WorldView и Sentinel-2

Дистанционное зондирование Земли
УДК: 
528.71
DOI: 
10.22389/0016-7126-2021-978-12-46-52
1 Калитка Л.С.
Год: 
2021
№: 
12
978
Страницы: 
46-52

Государственный университет по землеустройству

1, 
Аннотация:
Рассмотрена методика автоматизированного определения участков зарастания сельскохозяйственных угодий древесно-кустарниковой растительностью, предназначенная для уменьшения времени выполнения задачи по выявлению нарушенных земель и сокращения влияния человеческого фактора на результат. В основу методики положена система преобразования исходных данных дистанционного зондирования Земли в сегментированное изображение для достижения наибольшего процента достоверности при дальнейшей неконтролируемой классификации. В качестве вводных данных проанализированы космическая съемка высокого и среднего пространственного разрешения с геометрической и атмосферной коррекцией и векторные границы полей сельскохозяйственного назначения. В качестве алгоритма сегментации применен метод водоразделов. Для создания градиентного изображения использован оператор Собеля. Дальнейшее объединение соседних однородных сегментов проведено методом Full Lambda Schedule. Полученное сегментированное изображение преобразовано методом кластеризации k-средних. Результат работы проходит аналитическую обработку, итогом которой становится векторная маска нарушенных земель.

Список литературы: 
1.   Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – 3-е изд – М.: Техносфера, – 2012. – 1104 c.
2.   Гук А.П., Евстратова Л.Г. Конструирование технологических схем обработки изображений для автоматизированного дешифрирования многоспектральных космических снимков // Геодезия и картография. – 2015. – С. 9–16.
3.   Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен / Пер. с англ. – М.: Мир, – 1976. – 511 c.
4.   Ершов Д. В., Королева Н. В., Тихонова Е. В., Салтыков А. Н., Гаврилюк Е. А., Пугачевский А. В. Оценка масштабов зарастания нелесных земель в Национальном парке «Смоленское Поозерье» за 25 лет по спутниковым данным Landsat // Лесоведение. – 2018. – № 2. – С. 83–96. DOI: 10.7868/S0024114818020018.
5.   Лежнин С. А. Оценка зарастания залежей Яранского района Кировской области по спутниковым данным / В сб. тр. конф. «Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг». – 2020. – С. 160–171.
6.   Перепечина Ю. И., Глушенков О. И., Корсиков Р. С. Учет и оценка лесов, возникших на сельскохозяйственных землях, с использованием данных дистанционного зондирования Земли // Изв. вузов «Лесной журнал». – 2016. – № 4. – С. 71–80. DOI: 10.17238/issn0536-1036.2016.4.71.
7.   Плуталова Т. Г. Мониторинг системы землепользования трансграничной территории «Кулунда» по данным дистанционного зондирования Земли // Изв. Алтайского отд. Русского географического общества. – 2018. – № 1 (48). – С. 62–66.
8.   Фомин Д. С., Чащин А. Н. Идентификация борщевика Сосновского (Heracleum sosnowskyi Manden) по данным дистанционного зондирования Земли в Среднем Предуралье // Изв. Оренбургского гос. аграрного ун-та. – 2019. – № 1 (75). – С. 68–70.
9.   Goga T. A., Feranec J., Bucha T., Rusnák M., Sačkov I., Barka I., Kopecká M., Papčo J., Oťaheľ J., Szatmári D., Pazúr R., Sedliak M., Pajtík J., Vladovič J. (2019) A Review of the Application of Remote Sensing Data for Abandoned Agricultural Land Identification with Focus on Central and Eastern Europe // Remote Sensing. 11 (23), pp. 2759–2778. DOI: 10.3390/rs11232759.
10.   Pitkänen T. P., Käyhkö N. (2017) Reducing classification error of grassland overgrowth by combing low-density lidar acquisitions and optical remote sensing data // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 130, pp. 150–161. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2017.05.016.
11.   Robinson D. J., Redding N. J., Crisp. D. J. (2002) Implementation of a fast algorithm for segmenting SAR imagery, Scientific and Technical Report Defense Science and Technology Organization, Australia, 34 p.
12.   Roerdink J., Meijster A. (2001) The watershed transform: definitions, algorithms, and parallelization strategies // Fundamenta Informaticae. 41 (1), pp. 187–228.
Образец цитирования:
Калитка Л.С., 
Автоматизированное выявление зарастания сельскохозяйственных угодий по спутниковым данным WorldView и Sentinel-2 // Геодезия и картография. – 2021. – № 12. – С. 46-52. DOI: 10.22389/0016-7126-2021-978-12-46-52
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 31.03.2021
Принята к публикации: 08.10.2021
Опубликована: 31.12.2021

Содержание номера

2021 декабрь DOI:
10.22389/0016-7126-2021-978-12