Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Науки о Земле

ISSN 1819-7663 (Print)
ISSN 2542-1921 (Online)

Для цитирования:

Макаров В. З., Гусев В. А., Шлапак П. А., Решетарова Д. А. Выбор оптимального метода распознавания сельскохозяйственных культур по космоснимкам высокого разрешения (на примере Саратовского Заволжья) // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Науки о Земле. 2020. Т. 20, вып. 3. С. 162-170. DOI: 10.18500/1819-7663-2020-20-3-162-170

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
скачать
(загрузок: 18)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
География
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
528.88:631.15
DOI: 
10.18500/1819-7663-2020-20-3-162-170

Выбор оптимального метода распознавания сельскохозяйственных культур по космоснимкам высокого разрешения (на примере Саратовского Заволжья)

Авторы: 
Макаров Владимир Зиновьевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Гусев Виктор Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Шлапак Павел Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Решетарова Даниэлла Александровна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

Статья посвящена поиску оптимального метода распознавания сельскохозяйственных культур по космоснимкам высокого разрешения (на примере съемочных систем Landsat 8 и Sentinel 2). Перечислены преимущества и недостатки существующих алгоритмов обработки космоснимков разных спутниковых систем, обозначены критерии выбора оптимального метода дешифрирования. Результатом исследования стали применение оптимального алгоритма определения видов сельскохозяйственных культур и его верификация на пахотных землях Саратовского Заволжья.

Ключевые слова: 
спутниковые системы Landsat 8
Sentinel 2
данные дистанционного зондирования Земли
спектральные образы сельскохозяйственных растений
кривые спектральных яркостей
сельское хозяйство
саратовское Заволжье
Список источников: 
  1. Воробьёва Н. С., Сергеев В. В., Чернов А. В. Информационная технология раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40, № 6. С. 929–938.
  2. Геоэкологический риск-анализ нефтяных месторождений Cаратовской области с применением ГИСтехнологий / А. Н. Чумаченко, А. В. Молочко, В. З. Макаров [и др.] ; под ред. А. Н. Чумаченко. Саратов : Издательство Саратовского университета, 2017. 104 с.
  3. Морозова В. А. Применение ГИС-технологий совместно с данными дистанционного зондирования (ДДЗ) для мониторинга и картографирования зон затопления на примере рек Саратовской области // Теория и практика гармонизации взаимодействия природных, социальных и производственных систем региона : материалы междунар. науч. практ. конф. : в 2 т. / редкол. : С. М. Вдовин (отв. ред.) [и др.]. Саранск : Издательство Мордовского университета, 2017. Т. 1. С. 359–364.
  4. Чумаченко А. Н., Хворостухин Д. П., Морозова В. А. Построение гидрологически-корректной цифровой модели рельефа (на примере Саратовской области) // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Науки о Земле. 2018. Т. 18, вып. 2. С. 104–109.
  5. Проказов М. Ю., Шлапак П. А. Использование ГИС-технологий в картографировании геосистемных и геоэкологических характеристик Волжской островной поймы в районе г. Саратова // Геоинформационное картографирование в регионах России : материалы Х Всерос. науч.-практ. конф. Воронеж : Научная книга, 2018. С. 137–141.
  6. Чумаченко А. Н., Гусев В. А., Данилов В. А., Макаров В. З., Затонский В. А., Пичугина Н. В., Федоров А. В., Шлапак П. А. Геоэкологическая оценка качества поверхностных вод бассейна реки Чардым Саратовской области // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Науки о Земле. 2016. Т. 16, вып. 2. С. 93–97.
  7. Комарова А. Ф., Журавлева И. В., Яблоков В. М. Открытые мультиспектральные данные и основные методы дистанционного зондирования в изучении растительного покрова // Принципы экологии. 2016. № 1. С. 40–74.
  8. Терехин Э. А. Анализ спектральных свойств сельскохозяйственной растительности Белгородской области по спутниковым данным modis // Научные ведомости БелГУ. Сер. Естественные науки. 2013. № 10 (153). С. 150–156.
  9. Pringle M. J., Denham R. J., Devadas R. Identifi cation of cropping activity in centraland southern Queensland, Australia, with the aid of MODIS MOD13Q1 imagery // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2012. Vol. 19. P. 276–285.
  10. Перов А. Ю., Шумаева К. В., Ярыш С. С. Применение метода сегментирования объектов в Quantum GIS в рамках подготовительного этапа проведения кадастровой оценки земель сельскохозяйственного назначения // Colloquiumjournal. 2019. № 26. C. 53–45.
  11. Wu Z., Thenkabail P., Mueller R., Zakzeski A., Melton F., Johnson L., Rosevelt C., Dwyer J., Jones J., Verdin J. Seasonal cultivated and fallow cropland mapping using MODIS-based automated cropland classifi cation algorithm // Journal Applied Rem. Sens. 2014. Vol. 8. P. 1–17.
  12. Хворостухин Д. П., Кликунов А. А. Применение ГИС, данных дистанционного зондирования Земли и преобразования TASSELED CAP для изучения современной растительности ландшафтов региона // Изв. Сарат. унта. Нов. сер. Сер. Науки о Земле. 2013. Т. 13, вып. 2. С. 40–42.
  13. Терехин Э. А. Спектральные отражательные свойства сельскохозяйственной растительности Белгородской области (по материалам космической съемки) // Научные ведомости БелГУ. Сер. Естественные науки. 2012. № 15 (134). С. 188–193.
  14. Prishchepov A. V., Radeloff V. C., Dubinin M., Alcantara C. The effect of Landsat ETM/ETM + image acquisition dates on the detection of agricultural land abandonment in Eastern Europe // Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 126. P. 195–209.
  15. Воронина П. В., Мамаш Е. А. Классификация тематических задач мониторинга сельского хозяйства с использованием данных дистанционного зондирования MODIS // ЖВТ. 2014. № 3. С. 76–102.
  16. Макаров В. З., Пичугина Н. В., Гусев В. А., Затонский В. А. Природный потенциал сельскохозяйственных округов Саратовской области // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Науки о Земле. 2015. Т. 15, вып. 4. С. 13–18.
  17. Чермошенцев А. Ю. Оценка измерительных свойств космических снимков высокого разрешения : автореф. дис. … канд. техн. наук. Новосибирск, 2012. 130 с.
  18. Торсунова О. Ф. Исследование возможности применения космических снимков для определения границ зон с особыми условиями использования территорий // Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий. 2017. № 3. С. 180–193.
  19. Терёшкина Н. И., Карпова Л. А. Аналитический обзор применения спутниковых снимков для создания крупномасштабных картографических произведений // Наука и инновации : Векторы развития : материалы Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых : в 2 кн. Барнаул : РИО Алтайского ГАУ, 2018. Кн. 2. С. 277–279.
  20. Морозова В. А. Расчет индексов для выявления и анализа характеристик водных объектов с помощью данных дистанционного зондирования [Электронный ресурс] // Современные проблемы территориального развития. 2019. № 2. С. 1–11. URL: https://terjournal.ru/wp-content/uploads/2019/05/ID85.pdf (дата обращения: 20.12.2019).
  21. Рогачев А. Ф. Методические подходы к получению и обработке данных дистанционного зондирования для обоснования мелиоративных мероприятий // Известия НВ АУК. 2018. № 4 (52). С. 332–339.
  22. Калиничева С. В., Железняк М. Н., Кириллин А. Р., Федоров А. Н. Выявление и картографирование мерзлых участков с использованием космических снимков (на примере Эльконского горста в южной Якутии) // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2017. № 3 (87). C. 30–36.
  23. Казяк Е. В., Лещенко А. В. Спектральные преобразования космических снимков Landsat 8 для картографирования растительности агроэкосистем // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. 2015. № 1. C. 79–84.