Дослідження методів обробки та аналізу геопросторових зображень для віддаленого моніторингу поверхневих вод.
No Thumbnail Available
Date
2022
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
СНУ ім. В. Даля
Abstract
Поверхневі води є важливими природнім ресурсом та відіграють важливу роль в багатьох аспектах людського життя, таких як питна вода, сільське господарство, виробництво електроенергії, транспорт та промисловість. Зміни поверхневих вод впливають на інші природні ресурси та навколишнє середовище. Це обумовлює важливість якісного визначення обсягу поверхневих вод і відстеження їх динаміки. Останнім часом дедалі більшої популярності набувають методи аналізу поверхневих вод на основі супутникових зображень. В роботі досліджені можливості і перспективи використання методів обробки та аналізу геопросторових зображень для віддаленого моніторингу поверхневих вод. Визначено та формалізовано етапи моніторингу поверхневих вод на основі геопросторових зображень. Визначено класифікацію методів виділення даних водної поверхні з геопросторових зображень, що включає методи на основі спектральних діапазонів, методи контрольованої класифікація на основі методів машинного навчання та методи неконтрольованої класифікації на основі індексів води. Розглянуто особливості просторово-часового аналізу поверхневих вод та критеріїв оцінки його точності.Ключовим критерієм оцінки точності є загальна точність класифікації зображень, однак, доцільно використовувати декілька специфічних критеріїв оцінки, таких як коефіцієнт узгодженості MICE, точність виробника, точність користувача, для отримання надійнішої оцінки. Проведено дослідження можливостей аналізу поверхневих вод на основі водного індексу на прикладі озера Піщане Луганської області в період водопілля 2018-2019 років. Дослідження можливостей аналізу поверхневих вод на основі водного індексу з застосуванням нормованого диференційованого індексу вологості території озера Піщане дозволило виявити певну невизначеність при підборі порогових значень для ефективного диференціювання. Також, виявлено суттєву залежність методу від факторів атмосферних умов, таких як хмарність, туман, задимленість або температурна інверсія на момент зйомки геопросторового зображення, що обумовлює необхідність атмосферної корекції супутникових даних до рівня обробки L2A.
Description
Keywords
моніторинг водних поверхонь, індекс вологості, нормалізований диференційований індекс вологості, класифікація геопросторових зображень
Citation
Критська Я. О., Білобородова Т. О. Дослідження методів обробки та аналізу геопросторових зображень для віддаленого моніторингу поверхневих вод. Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. 2022. № 1 (271). С. 11-17.