МЕТОДИЧНІ ОСОБЛИВОСТІ ДЕШИФРУВАННЯ ДАНИХ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ ЗЕМЛІ ДЛЯ ГЕОІНФОРМАЦІЙНОГО КАРТОГРАФУВАННЯ ЗЕМЕЛЬНИХ РЕСУРСІВ ЧЕРНІВЕЦЬКОЇ ОБЛАСТІ

Бондаренко Е., Смірнов Я.

Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Україна

Анотація:

Сформульовано методику автоматизованого та ручного дешифрування даних супутників сімейства Landsat за системою класифікації земельних ресурсів CORINE. Визначено основі спектральні ознаки категорій земельного покриву території Чернівецької області. Створено векторні полігональні шари з межами категорій земельного покриву регіону станом на 1989 та 2010 роки.

Ключові слова:

дистанційне зондування, класифікація зображень, ГІС, земельні ресурси, земельний покрив, землекористування, CORINE

DOI: http://doi.org/10.17721/1728-2721.2014.62.13

Посилання:

1. Brodskij L. Proekt INTAS po razrabotke avtomatizirovannoj tehnologii klassifikacii zemnyh pokrytij: nauchnye zadachi, osnovnye rezul’taty i perspektivy [INTAS project on the development of automated classification of terrestrial coating technology: scientific problems, the main results and prospects], Kosmіchna nauka і tehnologіja 2 (Vol.15), 2009, pp. 36–48.
2. Kashkin V. B. Distancionnoe zondirovanie Zemli iz kosmosa. Cifrovaja obrobkotka izobrazhenij: Uchebnoe posobie [Remote sensing of the Earth from space. Digital image processing: Textbook], Moscow : Logos, 2001, 264 p.
3. Smirnov Ya. Analitychnyy ohlyad yevropeys’kykh system klasyfikatsiyi zemel’nykh resursiv [Analytical review of the European classification of land resources],  Heohrafiya ta turyzm: Nauk. zb., Kyiv: Al’terpres, 2012, Issue 22, pp. 290–299.
4. Smirnov Ya. Suchasnyy stan i perspektyvni napryamy kartohrafuvannya zemel’nykh resursiv na osnovi danykh dystantsiynoho zonduvannya Zemli  [Current status and future directions of mapping land resources based on remote sensing data], Naukovyy visnyk Volyns’koho universytetu im. L. Ukrayinky : Heohrafichni nauky, Luts’k : RVV “Vezha”, Seriya: heohrafiya, 2012,  9., pp. 52–57.
5. Aitkenhead M.J. Evaluating Neural Networks and Evidence Pooling for Land Cover Mapping / M.J. Aitkenhead, S. Flaherty, M. E. J. Cutler // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – Vol.74. – №8. – 2008. – P.1019–1032.
6. CORINE Land Cover Legend [Електронний ресурс] European Topic Centre on Spatial Information and Analysis. – Режим доступу : http://sia.eionet.europa.eu/CLC2006/CLC_Legeng.pdf.
7. Kuemmerle T. Cross-border comparison of land cover and landscape pattern in Eastern Europe using a hybrid classification technique / Kuemmerle, Tobias Radeloff, Volker C. Perzanowski, Kajetan Hostert, Patrick // Remote Sensing of Environment. – V.103. – Issue 4. – 2006. – P. 449–464.
8. Lowell K. Fuzzy Reliability Assessment of Multi-Period Land-cover Change Maps / K. Lowell, G. Richards, P. Woodgate, S. Jones, L. Buxton // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – Vol. 7. – №8. – 2005. – P. 939–945.
9. Schowengerdt R. A. Remote Sensing: Models And Methods for Image Processing / R. A. Schowengerdt // London : Academic Press, 2006. – 515p.
10. Stathakis D. Global Elevation Ancillary Data for Land-use Classification Using Granular Neural Networks / D. Stathakis, I. Kanellopoulos // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing Vol. 74, №1. – 2008. – P. 55-63.
11. Zhang L. Remote Sensing Change Detection Based on Canonical Correlation Analysis and Contextual Bayes Decision / L. Zhang, M. Liao, L. Yang, H. Lin // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – Vol. 73. – №3. – 2007. – P.311–318.

Завантажити (.pdf)

Рекомендуємо цитувати цю статтю так:

Bondarenko, E., Smirnov, Ya.  (2014). Methodical features of data interpretation of remote sensing for geoinformation mapping of Chernivtsi region land resources. Visnyk Kyivskogo natsionalnogo universytetu, Geografiya [Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv, Geography], 1 (62), 53-59 (in Ukrainian, abstr. in English).