Дослідження методів обробки та аналізу геопросторових зображень для віддаленого моніторингу поверхневих вод.

dc.contributor.authorКритська, Я. О.
dc.contributor.authorБілобородова, Т. О.
dc.contributor.authorKrytska, Y. O.
dc.contributor.authorBiloborodova, T. O.
dc.date.accessioned2024-12-11T13:32:08Z
dc.date.available2024-12-11T13:32:08Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractПоверхневі 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.
dc.identifier.citationКритська 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.
dc.identifier.udc004.89
dc.identifier.urihttps://dspace.snu.edu.ua/handle/123456789/1520
dc.language.isouk
dc.publisherСНУ ім. В. Даля
dc.subjectмоніторинг водних поверхонь
dc.subjectіндекс вологості
dc.subjectнормалізований диференційований індекс вологості
dc.subjectкласифікація геопросторових зображень
dc.titleДослідження методів обробки та аналізу геопросторових зображень для віддаленого моніторингу поверхневих вод.
dc.title.alternativeGeospatial images processing and analysis for remote surface water monitoring.
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
11-17.pdf
Size:
513.54 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
4.73 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: