Інформаційна система аналізу геоданих для відслідковування змін рослинності

Ескіз

Дата

2021

DOI

doi.org/10.20998/2522-9052.2021.4.03

item.page.thesis.degree.name

item.page.thesis.degree.level

item.page.thesis.degree.discipline

item.page.thesis.degree.department

item.page.thesis.degree.grantor

item.page.thesis.degree.advisor

item.page.thesis.degree.committeeMember

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

Анотація

Швидке зростання можливостей геоінформаційних технологій в області обробки та аналізу просторових даних призвело до істотного зростання ролі геоінформаційних систем в різних областях людської діяльності. Застосування нових підходів до обробки просторової інформації з супутників для більш ефективної та оперативної оцінки стану рослинних покривів обумовлено зростаючою тенденцією доступності до даних дистанційного зондування Землі. У статті запропоновано інформаційну систему, яка дозволяє швидко та зручно відслідкувати зміни рослинного світу. Аналіз виконувався на прикладі Чорнобильської зони за період 2000-2020 років. Чорнобильська катастрофа співпала з періодом інтенсивного вегетаційного розвитку рослин. У цей період вони є найбільш чутливими до радіації. Було встановлено, що найчастіше для визначення кількісного стану біомаси застосовується індекс NDVI у різні часові інтервали. Але даний індекс стає не ефективним в періоди послаблення активної фази вегетації. У зв'язку з цим представляється практичний інтерес для оцінки можливості застосування методом К-середніх для аналізу космічних знімків рослинного покриву на різних фазах вегетації. В результаті дослідження коректно інтерпретовано водну поверхню, землі з рослинним покривом і без нього, завдяки чому визначено землі з розрідженою рослинністю та щільним рослинним покривом. Побудовано карти рослинного покриву за нормалізованим вегетаційним індексом за методом К-середніх, за яким можна чітко прослідкувати динаміку зміни рослинності протягом 20 років. Точність результатів була перевірена методом Байєса. Згідно проведених розрахунків визначено, що незважаючи на всі природні катаклізми (підвищення температури, засуха, зимові аномалії опадів та температур, буревії, лісові пожежі), а також людську діяльність (санітарні рубки, несанкціонована вирубка дерев), рослинність в Чорнобильській зоні продовжує рости і їхні площі зростатимуть, хоча і не так швидко.
The rapid growth of geo-information technology capabilities in the field of spatial data processing and analysis has led to a significant growth of the role of geo-information systems in different areas of human activity. Application of approaches to spatial information processing from satellites new for more effective and efficient assessment of the state of plant cover is caused by growing tendency of availability to data of Earth remote sensing. The article offers an information system that allows to quickly and conveniently track changes in the vegetation. The analysis was carried out on the example of the Chornobyl Area between 2000 and 2020. The Chornobyl Disaster coincides with the period of intensive vegetative plant development. During that period, they are most sensitive to radiation. It has been established that for defining the quantitative state of biomass the NDVI index at different time intervals is most often used. But this index becomes ineffective during periods of weakening of active phase of vegetation. This is therefore of practical interest to assess the possibility of using the K-means clustering for the analysis of space images of vegetation cover at different phases of vegetation. As a result of the research, water surface, land with and without vegetation has been correctly interpreted, thus determining the land with a sparse vegetation and dense vegetation cover. The maps of the vegetation cover according to the normalized vegetative index using the K-medium method were constructed, the method by which changes in vegetation over 20 years can be clearly observed. The accuracy results were verified with the Common Method Bias. According to the calculations, despite all natural cataclysms (temperature increase, drought, winter anomalies of precipitations and temperatures, storms, forest fires), as well as human activity (sanitary clear cuttings, illegal logging), vegetation in the Chornobyl zone continues to grow and its areas will increase, although not so quickly.

Опис

Ключові слова

дистанційне зондування Землі, атмосферна корекція космічних знімків, нормалізований диференційний індекс рослинності, алгоритм K-Means, рослинність, Remote Earth sensing, normalized differential vegetation index, K-means algorithm

Бібліографічний опис

Інформаційна система аналізу геоданих для відслідковування змін рослинності / О. В. Барабаш [та ін.] // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2021. – Т. 5, № 4. – С. 17-25.

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced