facebook
twitter
vk
instagram
linkedin
google+
tumblr
akademia
youtube
skype
mendeley
Wiki
Page translation
 

ПРИМЕНЕНИЯ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МЕТОДА ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНИРОВАНИЯ В ИССЛЕДОВАНИИ СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО, ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ ЗЕМЕЛЬ ВИННИЦКОЙ ОБЛАСТИ

ПРИМЕНЕНИЯ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МЕТОДА ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНИРОВАНИЯ В ИССЛЕДОВАНИИ СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО, ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ ЗЕМЕЛЬ ВИННИЦКОЙ ОБЛАСТИ
Pоdlypnay Marina, postgraduate student

Lviv National Agrarian University, Ukraine

Championship participant: the National Research Analytics Championship - "Ukraine";

the Open European-Asian Research Analytics Championship;

THE UTILIZATION OF THE GEOINFORMATIONAL METHOD OF REMOTE ZONING IN THE RESEARCH OF THE CONDITION OF AGRICULTURAL AND FORESTRY LAND IN VINNYTSIA REGION
 

В статье приведены результаты научного исследования земель сельскохозяйственного, лесохозяйственного назначения на территории Винницкой области. Применения  геоинформационного метода дистанционного зонирования и данных спутника landsat 8 с дальнейшей обработкой в программном обеспечении ERDAS Imagine дал возможность собрать объективные данные о состоянии земель лесохозяйственного и сельскохозяйственного назначения в зимний и летний периоды.

Ключевые слова: Геоинформационный метод дистанционногозонирования, использование данных спутника LANDSAT,с помощью программного обеспечения ERDAS Imagine, земель лесохозяйственного и сельскохозяйственного назначения, Винницкой области.

The article presents the results of scientific research of agricultural and forestry land on the territory of Vinnytsia region. The utilization of the geoinformational method of remote zoning and the data from LANDSAT 8 satellite with the further processing with ERDAS Imagine software made it possible to gather objective information about the condition of agricultural and forestry land in winter and summer periods.

Keywords: Geoinformational method of remote zoning, the utilization of the data form LANDSAT satellite, with the help of ERDAS Image software, agricultural and forestry land, Vinnytsia region.

Постановка проблемы. В последние годы аанализируя развитие использования методовдистанционного зонирования Земли в Украине и за рубежом, привел к расширению возможностей по оперативному, глобальному наблюдению окружающей среды, реализации улучшения качества разного рода информации. Согласно мировым тенденциям развития космических методов исследования ведущую роль играет доступ к данным, а также наличие программного обеспечения и квалифицированных научных кадров для их обработки. Имеющиеся материалы устарели и требуют актуальных обновленных проектов, которые отвечают высоким требованиям. Проблема обновления и интеграции векторных и растровых данных на сегодняшний день возникла чрезвычайно остро для Государственных учреждений. Можно признать, что это один из самых перспективных методов исследований, который постоянно эволюционирует вместе с развитием технологической базы человечества это Геоинформационный метод дистанционного зонирования Земли. На основе данных спутника landsat 8 с помощью программного обеспечения ERDAS Imagine можно реализовать множество актуальных проектов. Сбор обновленных данных земельных ресурсов и их использование берется за основу объединения картографических материалов с методами дистанционного зонирования земли на основе модели геоинформационного проекта, что в дальнейшем поможет решать различной сложности поставленные задачи.

Анализ предыдущих научных исследований. Изучения территорий по данным дистанционного зонирования Земли занимаются многочисленные коллективы ученых в Украине. Национальный университет "Львовская политехника", кафедра фотограмметрии и геоинформатики (профессор А. Дорожинский), фотограмметрии и геоинформатики, кадастра территорий (К.Третяк) Киевский национальный университет строительства и архитектуры (профессор С.Войтенко), Научно-исследовательский институт геодезии и картографии (профессор Ю.Карпинський). Значительный практический опыт по применению Геоинформационный технологий в Украине в различных отраслях у ГНПП «Геосистема». В работах отмечается, что влияние различных факторов развития региона и принятия решений по оптимальной организации территории с точки зрения рационального использования территориальных, природных, экономических и другого рода ресурсов - не может в настоящее время решаться без использования обновленных данных спутников, программного обеспечения[2].

Цель статьи. Главной целью этой работы является применение геоинформационного метода дистанционного зонирования в исследовании использования состоянии земель лесохозяйственного и сельскохозяйственного назначения Винницкой области, в котором обеспечивается интерактивный комплексный анализ спектрозональнального состояния земли за счет использования глобальной спутниковой системы мониторинга landsat и программного интерфейса ERDAS Imagine.

Изложение основного материала. Земля является основой жизни и деятельности людей, проживающих на соответствующей территории, и в то же время является уникальным природным объектом, находящимся под особой охраной. Главной задачей сохранения ресурсного потенциала является обеспечение сбалансированного использования земель, благодаря которому осуществляется эффективное и рациональное природопользование. Интенсивная деятельность человека часто приводит к негативному влиянию на потенциал территорий, который является национальной гордостью, и национальным богатством Украины[1]. С помощью геоинформационного метода дистанционного зонирования в исследовании Винницкой области используются полученные со спутника Landsat 8 снимки территории, которые обработаны в  программном обеспечении ERDAS Imagine classicinterfaceи ERDAS Imagine. Существующий на сегодня сервис USGS (картографическая служба США) позволяет бесплатно получать спектрозональных снимки, которые обновляются каждый месяц.

Данный Геоинформационный метод дистанционного зонирования земли включает комплексный мониторинг, осуществляется за счет анализа фотографического материала исследуемых территорий. Фотографический материал формируют глобальной спутниковой системой комплексного спектрозонального мониторинга Landsat 8.  Распознают получение снимки интерактивным программным обеспечением для цифровой обработки ERDAS Imagine classicinterfaceи ERDAS Imagine в различных спектральных диапазонах.

Полезная модель относится к методам дистанционного зондирования земли и может быть использована для получения оперативной информации о распределении и использовании земельных ресурсов, состояния сельскохозяйственных угодий и ведения эффективного землеустройства [5].

Предложений Геоинформационный метод позволяет анализировать использование определенных территорий Винницкой области без значительных затрат времени на дешифровки снимков и всегда иметь актуальные (свежие) данные о территории.  Глобальная спутниковая системы мониторинга Landsat 8 нам дает возможность получать снимки в 11 спектральных диапазонах, пространственное разрешение от 15 до 60 метров на точку с разрешением 15 м. [4]. Для обработки данных снимков, используем программное обеспечение ERDAS Imagine, которое позволяет видеть комбинирующие диапазоны в определенных спектрах. Поскольку вода в листьях здоровых растений отражает ее,один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова, позволяют нам измерять степень здоровья растений точнее, чем если бы мы просто оценивали видимую зелень.Для сравнивая с изображениями других диапазонов, мы получаем индексы NDVI (Normalized Difference Vegetation Index — нормализованный относительный индекс растительности — простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (вегетационный индекс).

В целях научного исследования на территории Винницкой области предоставим объективные данные об объектах лесного фонда. Одной из важнейших задач земель лесохозяйственного назначения является государственный учет. Данные такого учета используются при организации и ведении работ на участках покрытых деревьями, при переводе земель в  другое целевое назначения, при регистрации прав использования земли по целевому назначению. Во всех указанных случаях потребители информации требуют предоставления объективных и самых последних данных об интересующих объектах лесного фонда. За счет комбинирования изображения с сенсоров 4,5 и 4, получаем четкое изображение лесного покрова исследуемого участка Винницкой области.

В результате усиления эффекта видимости получается четкое разграничение наличии (цвет насыщенного салатового) которое отображает молодую листву деревьев и отсутствия лесных насаждений (светло -салатовогомасса растений обозначена буквами А,Би отсутствием растений В) на рис.1

Рис. 1. Состояние лесного покрова весеннего периода.

В сложившихся обстоятельствах, уменьшения лесных насаждений произошло за счет вырубки деревьев. Контролирующие органы теперь могут сделать выводы о состоянии лессовых насаждений. Такая оперативность необходима при контроле очагов вырубки деревьев для своевременного проведения ряда мероприятий.

Наиболее эффективным способом обновления данных о состоянии исследуемого ресурса есть доступность снимков на разные даты в течение нескольких лет [6].Таким образом, обеспечивается автоматическим непрерывным «сбросом» снимков со спутников и их хранением в базе данных. Особую ценность при сравнении представляют весенние и осенние цветные снимки одной и той же лесной территории. Так как весной листья начинают распускаться и могут излучать показатель количества фотосинтетически активной биомассы (вегетационный индекс) по которому можно судить о состоянии развития деревьев.

Рис. 2. Состояние лесного покрова осеннего периода.

Рис. 2 предоставляет возможность оценить изменениялесных насаждений, которые произошли за время отображенного на Рис.1. Массивы лесных насаждений имеют насыщенно зеленый цвет, отдельные участки очень хорошо отличаются светло-зеленым тоном обозначены (буквами А, Б, В, Г ). Четко видно, что территории земель лесохозяйственного назначения  после вырубки не поддавались залеснению.  Небыли приняты меры по устранению экологического ущерба.

Предусматривается применение космических снимков в исследованной территории Винницкого района, земель лесохозяйственного назначения, открываются новые возможности при решении широкого круга задач. Оперативный автоматизированный мониторинг выявляет существующие изменения новых вырубок и гарей что очень важно для действительной оценки экологического ущерба.

Благодаря спутниковой системе мониторинга Landsat 8 нам предоставляться возможность получать снимки в 11 спектральных диапазонах [3]. Дополнительно значительно помогает в определение категорий (лиственные, хвойные) деревья их породного состава лесов, подразделение лесов на категории по возрасту, степени зрелости, запасом древесной массы, биологической продуктивности.

Продолжив изучения территории Винницкой области, рассмотрим состояния земель сельскохозяйственного использования с помощью Геоинформационного метода, системы мониторинга Landsat 8 и программного обеспечения ERDAS Imagine.

Исторически сложилось, что роль сельского хозяйства для Украины достаточно велика. Большие территории, которые заняты сельскохозяйственными угодьями, довольно сложно контролировать из-за недостатка точных карт, неразвитой сети пунктов оперативного мониторинга. Кроме того, в силу разного рода природных процессов, происходит постоянное изменение границ посевных площадей, характеристик почв и условий вегетации на различных полях и от участка к участку. Все эти факторы препятствуют получению объективной, оперативной информации, необходимой для констатации текущей ситуации, ее оценки и прогнозирования. Отсутствия нужных достоверных данных препятствуют увеличению производства сельскохозяйственной продукции, оптимизации использования земель, прогнозирования урожайности, уменьшение затрат и повышение рентабельности.

За счет комбинирования изображения из сенсоров 5,8 и 6, эти спектры человеческий глаз не различает, 5-й измеряет ближний инфракрасный спектр или NIR (Near Infrared) насыщенность биомассы,6-й покрывает разные участки коротковолнового ИК или SWIR (shortwave infrared), позволяют отличать сухую землю и влажную, а также снег и воду. [7]. 

Используя снимки зимнего периода, получены со спутника Landsat 8, что дает нам возможность оценить состояния культур прорастающих на территории Винницкой области.

Обрабатываем данные  в программном обеспечении ERDAS Imagine, так мы оценим прорастания озимых культур, степень влажности грунта, распределение снега на исследуемом объекте. Поскольку культуры находятся под снежным покровом, насыщенность биомассы сельскохозяйственных культур будем исследовать по вегетационному индексу NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). На рис. 3 отражается поля посевов розовым цветом, некоторые участки более насыщены в цветовой гамме, это означает что степень прорастания культуры значительно больше (вегетационный индекс),  чем у культур нежно розового цвета. Также наглядность позволяет оценить влажность почвенного покрова, который очень важен для дальнейшего прорастания культур. Участки территории степени влажности отображении от темно-синего до светло фиолетового цвета спектрального анализа. Очень важно обратить внимания на снег, который неравномерно покрывает исследуемую территорию, отображающую в желтоватой цветовой гамме  Рис.3.

Рис. 3. Анализ прорастания озимых культур, степень влажности почвенного покрова, распределение снега на исследуемом объекте.

Контроль над состоянием сельскохозяйственных посевов предоставляет возможность оценки схожести, раннее прогнозирование характеристик урожайности тех или иных культур на базе текущего состояния посевов. После перезимовки состояние озимых культур преимущественно оценивается по расхождениям в цвете здоровых и погибших растений. По данному объекту исследования можно сделать выводы о благоприятных условиях развития озимых посевов.

Оценивания информативности гиперспектральных аэрокосмических снимков позволяет прогнозировать возможность различных комбинаций спектральных каналов сенсоров при расширении тематических задач, а также оптимизировать состав информативных спектральных каналов, улучшая же показатели качества и оперативности интерпретации материалов в целом.

Проведем анализ созревания посевов культур исследуемого участка в Винницкой области, которые прорастают в летний период поскольку уборка урожая начинается в июле месяце. С помощью комбинирования изображения с сенсоров 5,8 и 7, Рис.4. оценим степень созревания сельскохозяйственных культур, влажность почвенного покрова.

Имея два снимка разного периода прорастания культур, можно оценить, как меняется спектральная фотосинтетическая активность биомассы растительности в течение вегетационного периода и по яркости изображения полей судить об их агротехническое состояние.

Рис. 4. Степень созревания сельскохозяйственных культур, влажность почвенного покрова.

Степень яркости (фотосинтетической) биомассы обозначена красным цветом, чем контрастнее тон посевных площадей, тем качественней равномерность травостоя. По яркости биомассы можно определить степень созревания культуры, насыщенность падает вскоре можно заниматься уборкой урожая. С рис.4 наглядно видно степень влажности почвенного покрова отображенного в диапазоне от светло-голубого до синего цвета. Темным цветом отображена река, которая способствует прорастаниям и созреванием культур в период незначительных осадков. Почти белым цветом отображены участки на которых уже убрали урожай и под солнечными лучами произошло высыхания грунта.

Благодаря возможностям Геоинформационного метода, системы мониторинга Landsat 8 и программного обеспечения ERDAS Imagine можно установить:

  • - наглядное использование земель сельскохозяйственного назначения;  
  • - трансформацию угодий, или их неизменность;
  • - установить целевое использование земель;
  • -  выявить степень распаханности и истощение почвы;
  • - установить увлажненность почвы;
  • - проанализировать показатель количества фотосинтетической  активной биомассы (вегетационный индекс) земель сельскохозяйственного назначения;
  • - выявить вырубку участки леса, образованные результате антропогенной нагрузки;
  • - отслеживать изменения лесных угодий в результате трансформации и использования земель рекреационного назначения.

Выводы: Применение геоинформационного метода дистанционного зонирования в исследовании состояния сельскохозяйственного, лесохозяйственного назначения земель Винницкой области позволяет получать актуальную, полную и достоверную информацию для реализации поставленных задач. Современные средства спутника Landsat 8 и программного обеспечения ERDAS Imagine позволяют получать информацию для обширных территорий, что практически недостижимо при любых наземных обследованиях. Благодаря преимуществам использованного метода, можно одновременно ввести мониторинг в разные периоды времени года о состоянии исследуемых территорий, о процессах происходящих на них и о хозяйственной деятельности человека. Важным свойством информации, получаемой с космических снимков, является ее независимость от любых попыток сокрытия информации или ограничения доступа к ней.

Литература:

  • 1. Газетов Е.И., Мединец В.И., Сучков И.А. Методология комплексного использования ГИС, аэрофотосъемки и спутниковых снимков при обработке результатов мониторинга природной среды.
  • 2. ДНВП «Геосистема» Створення геоінформаційних систем різного рівня з використанням космічних знімків [електронний ресурс] – режим доступу: http://geosistema.business-guide.com.ua//irbis-nbuv.gov.ua/
  • 3. Лялько В.І., Попов М.О., Федоровський О.Д. Багатоспектральні методи дистанційного зондування Землі - Київ: Наукова думка, 2006. – 357 с.
  • 4. Arzuaga-Cruz E., Jimenez-Rodriguez L.O., and Velez-Reyes M. Unsupervised Feature Extraction and Band Subset Selection Techniques Based on Relative Entropy Criteria for Hyperspectral Data Analysis // Proc. SPIE, 2003. Vol. 5093. P. 462-473.
  • 5. Підлипна М.П. Патент на корисну модель «Геоінформаційний метод дистанційного зонування землі», 25.12.2015р. Бюлетень №24, UA 103624 U
  • 6. Landsat-8 / LDCM (Landsat Data Continuity Mission). eoPortal, ESA.
  • 7. [электронный ресурс] – режим доступу: http://www.space.com/19728-nasa-launches-landsat-earth-satellite-ldcm.html

0
Your rating: None Average: 9 (5 votes)
Comments: 11

Ivliev Yuri Andreevich

Уважаемая Марина Петровна! Ваш доклад заслуживает самой высокой оценки. Я отдаю Вам свой голос и желаю дальнейших успехов в работе. Поздравляю с праздниками. С уважением, к.ф.м.н. Юрий Ивлиев.

Pоdlypnay Marina

Также поздравляю ВАС с праздниками! Очень благодарна за высокою оценку моих исследований. Landsat 8 уже стал одним из востребованных источников данных, и не только моих. Снимки имеют разрешение 15 м. Они бывают дневные, ночные, дают возможность создавать спектральные портреты. В отличие от предыдущих спутников программы, на LandSat -8 ( при тестировании назывался Landsat Data Continuity Mission ), собранном в Аризоне компанией Orbital Sciences Corporation, используется схему Push broom scanner с линейными датчиками (развитие системы ALI, протестированной на спутнике Earth Observing-1). В фокальной плоскости основного инструмента миссии, Operational Land Imager ( OLI ), установлено 14 модулей Focal Plane Modules, в каждом модуле установлено 10 линейных сенсоров различных диапазонов. Телескоп OLI состоит из 4 неподвижных зеркал. В инфракрасном инструменте Thermal Infrared Sensor ( TIRS ) используется подобная схема с 3 модулями в фокальной плоскости и отдельным телескопом с 4 линз, изготовленных из германия и селенида цинка. Это дополнительная возможность, помимо добавления свежих полноцветных фотографий с Landsat 8 в MapBox Satellite, можно использовать мультиспектральные данные, которые предоставляет спутник. Данные из невидимых диапазонов спектра позволяют анализировать множество разных аспектов, начиная с типов поверхности, заканчивая ростом сельскохозяйственных культур и природными катастрофами по всему миру, иногда в течении нескольких часов. С помощью данных спутника LandSat 8, Диапазон 1 представляет единственный в своем роде инструмент, предоставляющий открытые данные в реальном разрешении. Это одна из вещей, делающих этот спутник особенным. Он очень чувствителен к темно-синим и фиолетовым цветам который считывает их через воздух. Синий цвет трудно различать из космоса, так как он хорошо рассеивается на пыли и частичках воды в воздухе, а также на самих молекулах воздуха. Диапазон 1 также называется побережным или аэрозольным, согласно двум своим основным видам применения: - в нем видно мелководье и мельчайшие частички пыли и дыма в воздухе (что очень важно для исследований); - используя наложения диапазона 1 и диапазона 2 (который отражают больше темно-фиолетовый тон таких как океан, моря и живые растения) например можно увидеть вещество эпикутикулярный воск который большинство растений производит (к примеру, белый налет на свежих сливах), которое отражает ультрафиолет. Развитие науки в целом зависит от ученых, которые могут объединятся в своих исследованиях для дальнейшего прогресса, внедрять «новые открытия» в распознавания и детализации изображений, полученных из космоса. С уважением Подлипная Марина.

Sarsekova Dani

Уважаемая Марина Петровна! Актуальность Ваших исследований не вызывает сомнений. Можно ли при использовании данного метода определить современное состояние, состав лесных насаждений и их площади ? Желаю творческих успехов. С ув.Дани Н.

Pоdlypnay Marina

C помощью данных спутника LandSat 8, который содержит (накапливает) снимки каждый месяц (доступные для пользователей), используя программное обеспечение ERDAS Imagine можно исследовать текущие (современное) состояние, состав лесных насаждений по их разновидности и получить площадь их насаждений на разных территориях прорастания. Классификация территории (угодий лесных или других исследуемых по потребности) с помощью снимков может быть осуществлена двумя путями: - Первый способ предлагаем программному обеспечению самостоятельно разбить территорию на заданное нами количество классов, с дальнейшим определением на местности (по имеющимся данным) для характеристик каждого класса. - Второй способ предусматривает создание определенного эталона - фотограмметрического полигона. Один раз исследуем небольшую территорию, которая включает как можно больше разных по свойствам территории (лесных пород) и путем сопоставления территории на полигоне и на большом снимке определяем - к каким видам принадлежит идентифицированный класс на большом снимке. В дальнейшем используя или первый или второй способ, делаем «привязку свежего» снимка LandSat 8 к системе координат - 63. Это дает возможность создать модулируемое высококачественное изображение, которое можно использовать путем наложения на план (предыдущих годов) который уже утратил свою актуальность и посмотреть насколько изменилась площадь исследуемого объекта. Предложен новый способ выбора оптимальной комбинации спектральных изображений, учитывающий не только статистические распределения признаков объектов различных классов спектральных изображений, но и пространственно - статистические свойства изображения, что дает возможность обоснованию решений по созданию и прогнозированию для дальнейшего накопления и анализа пространственной информации. С уважением Подлипная Марина.

Sarsekova Dani

Уважаемая Марина Петровна! Актуальность Ваших исследований не вызывает сомнений. Можно ли при использовании данного метода определить современное состояние, состав лесных насаждений и их площади ? Желаю творческих успехов. С ув.Дани Н.

Ievtukhov Vladyslav

Уважаемая Марина Петровна! Хотел бы отметить, что ваш доклад имеет очень актуальную проблематику и очень интересен с точки зрения практичного применения! Метод дистанционного зонирования в исследовании использования состоянии земель лесохозяйственного и сельскохозяйственного назначения является очень перспективным и высокотехнологичным методом, который способен получать актуальную, полную и достоверную информацию для реализации поставленных задач. Большое спасибо вам за предоставленные результаты ваших исследований. Желаю вам успехов в вашей работе и только положительных результатов!

Pоdlypnay Marina

Очень признательна за высокою оценку и пожелания в моем исследовании. Поскольку имею возможность работать в Госструктуре, потихоньку коллективно, начинаем внедрения в практическое применение разных отраслях землеустройства и кадастра. С уважением Подлипная Марина.

Babayev Naqibullo Habibullayevich

Здравствуйте уважаемая Марина Павловна! Материал и в частности разработанный Вами метод дистанционного зонирования в исследовании сельскохозяйственных угодий представленного в Вашем докладе имеет очень огромное значение в вопросе осуществления мониторинга окружающей среды и земель выделенных под сельскохозяйственные угодья. Работа актуальна и имеется возможность для применения и в других областях Украины и стран постсоветского пространства. Одним словом оцениваю Вашу работу с оценкой в 9 балов. Желаю Вам дальнейших творческих успехов в ваших исследованиях, написании и защите диссертации. С уважением д.т.н. проф. Н. Бабаев

Pоdlypnay Marina

Весьма благодарна за высокою оценку. Актуальность проблематики мониторинга окружающей среды и земель выделенных под сельскохозяйственные назначения в Украине очень высока. Так как сейчас на базе правового обеспечения зонирования территорий, формируется законодательство Украины. Конечно, есть много изъянов в работе юристов, но в дальнейшем планируется практическое внедрение нового базиса в реализации целого проекта. Есть множество возможностей не останавливаться на достигнутом! С уважением Подлипная Марина.

Simonian Geworg

Уважаемая Марина Петровна! Я был прав, когда прошлий раз констатировал, что созданная вами модель имеет многоцелевое назначение в мониторинге окружающей среды и земель. Современные средства спутника Landsat 8 и программного обеспечения ERDAS Imagine позволяют получать информацию для обширных территорий, что практически недостижимо при любых наземных обследованиях. Вами с примененим геоинформационного метода дистанционного зонирования в исследованиях сельскохозяйственных и лесохозяйственных земель Винницкой области , получена полная, откритая и достоверная информация, что способствует прогнозированию и предотвращению экологических кризисов. Работа на 9. (Вы также можете комментировать и оценивать мой доклад). Успехов в написании и защите диссертации. С уважением к.х.н. доцент Симонян Геворг Саркисович.

Pоdlypnay Marina

Спасибо за высокою оценку. Спасибо за расширенный комментарий и пожелания. Обещаю не останавливаться на достигнутом! Ценю Ваш профессионализм. Желаю творческих успехов и реализации достижений. Ваш доклад заслуживает оценки 10. С уважением Подлипная Марина.
Comments: 11

Ivliev Yuri Andreevich

Уважаемая Марина Петровна! Ваш доклад заслуживает самой высокой оценки. Я отдаю Вам свой голос и желаю дальнейших успехов в работе. Поздравляю с праздниками. С уважением, к.ф.м.н. Юрий Ивлиев.

Pоdlypnay Marina

Также поздравляю ВАС с праздниками! Очень благодарна за высокою оценку моих исследований. Landsat 8 уже стал одним из востребованных источников данных, и не только моих. Снимки имеют разрешение 15 м. Они бывают дневные, ночные, дают возможность создавать спектральные портреты. В отличие от предыдущих спутников программы, на LandSat -8 ( при тестировании назывался Landsat Data Continuity Mission ), собранном в Аризоне компанией Orbital Sciences Corporation, используется схему Push broom scanner с линейными датчиками (развитие системы ALI, протестированной на спутнике Earth Observing-1). В фокальной плоскости основного инструмента миссии, Operational Land Imager ( OLI ), установлено 14 модулей Focal Plane Modules, в каждом модуле установлено 10 линейных сенсоров различных диапазонов. Телескоп OLI состоит из 4 неподвижных зеркал. В инфракрасном инструменте Thermal Infrared Sensor ( TIRS ) используется подобная схема с 3 модулями в фокальной плоскости и отдельным телескопом с 4 линз, изготовленных из германия и селенида цинка. Это дополнительная возможность, помимо добавления свежих полноцветных фотографий с Landsat 8 в MapBox Satellite, можно использовать мультиспектральные данные, которые предоставляет спутник. Данные из невидимых диапазонов спектра позволяют анализировать множество разных аспектов, начиная с типов поверхности, заканчивая ростом сельскохозяйственных культур и природными катастрофами по всему миру, иногда в течении нескольких часов. С помощью данных спутника LandSat 8, Диапазон 1 представляет единственный в своем роде инструмент, предоставляющий открытые данные в реальном разрешении. Это одна из вещей, делающих этот спутник особенным. Он очень чувствителен к темно-синим и фиолетовым цветам который считывает их через воздух. Синий цвет трудно различать из космоса, так как он хорошо рассеивается на пыли и частичках воды в воздухе, а также на самих молекулах воздуха. Диапазон 1 также называется побережным или аэрозольным, согласно двум своим основным видам применения: - в нем видно мелководье и мельчайшие частички пыли и дыма в воздухе (что очень важно для исследований); - используя наложения диапазона 1 и диапазона 2 (который отражают больше темно-фиолетовый тон таких как океан, моря и живые растения) например можно увидеть вещество эпикутикулярный воск который большинство растений производит (к примеру, белый налет на свежих сливах), которое отражает ультрафиолет. Развитие науки в целом зависит от ученых, которые могут объединятся в своих исследованиях для дальнейшего прогресса, внедрять «новые открытия» в распознавания и детализации изображений, полученных из космоса. С уважением Подлипная Марина.

Sarsekova Dani

Уважаемая Марина Петровна! Актуальность Ваших исследований не вызывает сомнений. Можно ли при использовании данного метода определить современное состояние, состав лесных насаждений и их площади ? Желаю творческих успехов. С ув.Дани Н.

Pоdlypnay Marina

C помощью данных спутника LandSat 8, который содержит (накапливает) снимки каждый месяц (доступные для пользователей), используя программное обеспечение ERDAS Imagine можно исследовать текущие (современное) состояние, состав лесных насаждений по их разновидности и получить площадь их насаждений на разных территориях прорастания. Классификация территории (угодий лесных или других исследуемых по потребности) с помощью снимков может быть осуществлена двумя путями: - Первый способ предлагаем программному обеспечению самостоятельно разбить территорию на заданное нами количество классов, с дальнейшим определением на местности (по имеющимся данным) для характеристик каждого класса. - Второй способ предусматривает создание определенного эталона - фотограмметрического полигона. Один раз исследуем небольшую территорию, которая включает как можно больше разных по свойствам территории (лесных пород) и путем сопоставления территории на полигоне и на большом снимке определяем - к каким видам принадлежит идентифицированный класс на большом снимке. В дальнейшем используя или первый или второй способ, делаем «привязку свежего» снимка LandSat 8 к системе координат - 63. Это дает возможность создать модулируемое высококачественное изображение, которое можно использовать путем наложения на план (предыдущих годов) который уже утратил свою актуальность и посмотреть насколько изменилась площадь исследуемого объекта. Предложен новый способ выбора оптимальной комбинации спектральных изображений, учитывающий не только статистические распределения признаков объектов различных классов спектральных изображений, но и пространственно - статистические свойства изображения, что дает возможность обоснованию решений по созданию и прогнозированию для дальнейшего накопления и анализа пространственной информации. С уважением Подлипная Марина.

Sarsekova Dani

Уважаемая Марина Петровна! Актуальность Ваших исследований не вызывает сомнений. Можно ли при использовании данного метода определить современное состояние, состав лесных насаждений и их площади ? Желаю творческих успехов. С ув.Дани Н.

Ievtukhov Vladyslav

Уважаемая Марина Петровна! Хотел бы отметить, что ваш доклад имеет очень актуальную проблематику и очень интересен с точки зрения практичного применения! Метод дистанционного зонирования в исследовании использования состоянии земель лесохозяйственного и сельскохозяйственного назначения является очень перспективным и высокотехнологичным методом, который способен получать актуальную, полную и достоверную информацию для реализации поставленных задач. Большое спасибо вам за предоставленные результаты ваших исследований. Желаю вам успехов в вашей работе и только положительных результатов!

Pоdlypnay Marina

Очень признательна за высокою оценку и пожелания в моем исследовании. Поскольку имею возможность работать в Госструктуре, потихоньку коллективно, начинаем внедрения в практическое применение разных отраслях землеустройства и кадастра. С уважением Подлипная Марина.

Babayev Naqibullo Habibullayevich

Здравствуйте уважаемая Марина Павловна! Материал и в частности разработанный Вами метод дистанционного зонирования в исследовании сельскохозяйственных угодий представленного в Вашем докладе имеет очень огромное значение в вопросе осуществления мониторинга окружающей среды и земель выделенных под сельскохозяйственные угодья. Работа актуальна и имеется возможность для применения и в других областях Украины и стран постсоветского пространства. Одним словом оцениваю Вашу работу с оценкой в 9 балов. Желаю Вам дальнейших творческих успехов в ваших исследованиях, написании и защите диссертации. С уважением д.т.н. проф. Н. Бабаев

Pоdlypnay Marina

Весьма благодарна за высокою оценку. Актуальность проблематики мониторинга окружающей среды и земель выделенных под сельскохозяйственные назначения в Украине очень высока. Так как сейчас на базе правового обеспечения зонирования территорий, формируется законодательство Украины. Конечно, есть много изъянов в работе юристов, но в дальнейшем планируется практическое внедрение нового базиса в реализации целого проекта. Есть множество возможностей не останавливаться на достигнутом! С уважением Подлипная Марина.

Simonian Geworg

Уважаемая Марина Петровна! Я был прав, когда прошлий раз констатировал, что созданная вами модель имеет многоцелевое назначение в мониторинге окружающей среды и земель. Современные средства спутника Landsat 8 и программного обеспечения ERDAS Imagine позволяют получать информацию для обширных территорий, что практически недостижимо при любых наземных обследованиях. Вами с примененим геоинформационного метода дистанционного зонирования в исследованиях сельскохозяйственных и лесохозяйственных земель Винницкой области , получена полная, откритая и достоверная информация, что способствует прогнозированию и предотвращению экологических кризисов. Работа на 9. (Вы также можете комментировать и оценивать мой доклад). Успехов в написании и защите диссертации. С уважением к.х.н. доцент Симонян Геворг Саркисович.

Pоdlypnay Marina

Спасибо за высокою оценку. Спасибо за расширенный комментарий и пожелания. Обещаю не останавливаться на достигнутом! Ценю Ваш профессионализм. Желаю творческих успехов и реализации достижений. Ваш доклад заслуживает оценки 10. С уважением Подлипная Марина.
PARTNERS
 
 
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
Would you like to know all the news about GISAP project and be up to date of all news from GISAP? Register for free news right now and you will be receiving them on your e-mail right away as soon as they are published on GISAP portal.