АВТОМАТИЗАЦИЯ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПОВТОРНО ЗАБОЛОЧЕННЫХ УЧАСТКОВ ВЫРАБОТАННЫХ ТОРФЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ БЕЛАРУСИ ПО СПУТНИКОВЫМ СНИМКАМ СРЕДНЕГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Рассматривается автоматизация тематического картографирования поверхности повторно заболоченных после выработки участков торфяных месторождений Беларуси по спутниковым снимкам с широкими спектральными каналами в видимом диапазоне и ближнем ИК-диапазоне с пространственным разрешением 10…15 м без непосредственного участия человека, с применимостью методики к торфяным месторождениям без использования наземных данных на примере VNIR каналов спектрорадиометра ASTER, причем предлагаемая методика не требует использования наземных данных и применима к различным торфяным месторождениям Беларуси. Показано, что при картографировании повторно заболоченных выработанных участков торфяных месторождений по указанным данным дистанционного зондирования в автоматическом режиме возможно выделение открытой воды, обнаженных торфяной и торфяно-минеральной, органоминеральной и постторфяной почв и растительного покрова с выделением из последнего в отдельный класс сомкнутой лиственной древесной растительности.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Adam, E. Multispectral and hyperspectral remote sensing for identification and mapping of wetland vegetation: a review / E. Adam, O. Mutanga, D. Rugege // Wetlands Ecology and Management. – 2010. – Vol. 18, № 3. – P. 281–296.
Яновский, А.А. Автоматизация радиометрической коррекции спутниковых снимков при картографировании деградированных торфяных почв Беларуси / А.А. Яновский // Природопользование. – Минск, 2014. – Вып. 26.
ASTER User’s Guide Part I. General. (Ver. 4.0). Earth Remote Sensing Data Analysis Center. – July, 2005.
USGS digital spectral library splib06a / R.N. Clark [et al.] // U.S. Geological Survey, Digital Data Series 231. – 2007.
Исследование оптических и физико-химических свойств почв Беларуси / А. Ю. Жумарь [и др.] / Респ. науч.-техн. центр дистанционной диагностики природной среды Акад. наук Беларуси и Гос. ком. Беларуси по экологии, Ин-т физики Акад. наук Беларуси, БелНИИ почвоведения и агрохимии. – Минск, 1992. – Ч. 1: Каталог спектральных и физико-химических свойств почв Беларуси (Препринт№ 8). – 107 с.
Fox, J. The R Commander: A Basic Statistics Graphical User Interface to R / J. Fox // Journal of Statistical Software. – 2005. – Vol. 14, № 9. – P. 1–42.
R: A language and environment for statistical computing [Electronic resource] / R Development Core Team, R Foundation for Statistical Computing. – Vienna, Austria, 2014. – Mode of access: http://www.R-project.org/.
Frazier, P.S. Water Body Detection and Delineation with Landsat TM Data / P.S. Frazier, K.J. Page // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 2000. – Vol. 66, № 12. – P. 1461–1467.
McFeeters, S. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features / S. McFeeters // Int. J. Remote Sens. – 1996. – № 17. – P. 1425–1432.
VISAT Version 5.0 [Electronic resource] / Brockmann Consult and contributes. – 2014.
An Automated Method for Extracting Rivers and Lakes from Landsat Imagery / H. Jiang [et al.] // Remote Sens. – 2014. – Vol. 6. – P. 5067–5089.
Vermote, E. LEDAPS surface reflectance product description. Version 2.0 / E. Vermote, N. Saleous. – January, 2007. – 21 p.
Tucker, C.J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation / C.J. Tucker // Remote Sens. Environ. – 1979. – № 8(2). – P. 127–150.
Abrams, M.D. Leaf structural characteristics of 31 hardwood and conifer tree species in central Wisconsin – influence of light regime and shade-tolerance rank / M.D. Abrams, M.E. Kubiske // Forest Ecology and Management. –1990. – № 31. – P. 245–253.
Ustin, S.L. Remote sensing of plant functional types / S.L. Ustin, J. A. Gamon // New Phytologist. – 2010. – № 186. – P. 795–816.
North American forest disturbance mapped from a decadal Landsat record / J.G. Masek [et al.] // Remote Sensing of Environment. – 2008. – Т. 112, № 6. – С. 2914–2926.
Zhu, Z. Continuous monitoring of forest disturbance using all available Landsat imagery / Z. Zhu, C.E. Woodcock, P. Olofsson // Remote Sensing of Environment. – 2012. – № 122. – P. 75–91.
Functional convergence in regulation of net CO2 flux in heterogeneous tundra landscapes in Alaska and Sweden / G. R. Shaver [et al.] // Journal of Ecology. – 2007. – № 95. – P. 802–817.
Carlson, T.N. On the Relation between NDVI, Fractional Vegetation Cover, and Leaf Area Index / T.N. Carlson, D. A. Riziley // Remote Sens. Environ. – 1997. – № 62. – P. 241–252.
Indices of Vegetation Activity / A. Huete [et al.] // Biophysical Applications of Satellite Remote Sensing; eds. J.M. Hanes. – Springer, 2013. – P. 1–41.
Яновский, А.А. Автоматизация картографирования деградированных торфяных почв Беларуси по спутниковым снимкам среднего пространственного разрешения / А.А. Яновский, Н.Н. Бамбалов // Природопользование. – Минск, 2014. – Вып. 26.
Бамбалов, Н.Н. Агрогенная эволюция осушенных торфяных почв / Н.Н. Бамбалов // Почвоведение. – 2005. – № 1. – С. 29–37.
Sadiq, A. Remote sensing and spectral characteristics of desert sand from Qatar Peninsula, Arabian/Persian Gulf / A. Sadiq, F. Howari // Remote Sensing. – 2009. – Т. 1, № 4. – С. 915–933.
Разработать прогноз изменения структуры почвенного покрова (СПП) и плодородия мелиорированных почв: отчет о НИР (заключ.) / ИПИПРЭ Акад. наук Беларуси; науч. рук. д-р с.-х. наук Н.Н. Бамбалов. – Минск, 1995. – 148 с.