Preview

Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии

Расширенный поиск

Применение дистанционных методов и ГИС–технологий для классификации земель Пушкинского района Санкт-Петербурга

https://doi.org/10.21266/2079-4304.2021.235.84-102

Аннотация

технологии и методы автоматизированной классификации материалов ДЗЗ активно используются во многих странах при проведении работ по инвентаризации лесов, проектированию использования лесов и изучению их состояния и характеристик. Задачи исследования состояли в разработке методики и проведении автоматизированной классификации категорий земель крупной административно-территориальной единицы на основе дистанционных методов и ГИС-технологий. Объектом исследования служила территория Пушкинского района Санкт-Петербурга. На территории Пушкинского района расположено значительное количество зелёных насаждений (парки, скверы, сады, лесополосы), часть из которых включена в список памятников, охраняемых ЮНЕСКО. Также на территории района расположены промышленные предприятия, крупные производственные зоны, развито сельское хозяйство. В качестве исходных материалов дистанционного зондирования использовались спутниковые изображения Landsat-8. Использовался также набор карт на изучаемую территорию. Программными средствами для сбора, представления и обработки данных служили ГИС Arcgis и Mapinfo, и программы ENVI и Trimble eCognition. Наземные работы по отбору эталонных (тренировочных) участков включали выбор участка на местности, фотографирование, определение координат. Классификация снимка Landsat осуществлялась по результатам двух основных операций – автоматизированного дешифрирования методом максимального правдоподобия и определения вегетационных индексов классов представленных категорий земель. После наземной верификации результатов классификации и выполнения операций обработки и агрегирования была сформирована итоговая тематическая карта классов категорий земель Пушкинского района и получены итоговые таблицы распределения площадей по муниципальным образованиям. Представленная методика, связанная с обработкой и интерпретацией материалов дистанционного зондирования средствами ГИС-технологий, может рассматриваться в качестве современного инструмента ландшафтного анализа, государственной (национальной) инвентаризации лесов, различных видов мониторинга.

Об авторах

Тхань Кует Фан
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова
Россия

ФАН Тхань Кует – аспирант

194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург



Чонг Тай Нгуен
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова
Россия

НГУЕН Чонг Тай – аспирант

194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург



А. С. Алексеев
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова
Россия

АЛЕКСЕЕВ Александр Сергеевич – профессор, заведующий кафедрой лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем, доктор географических наук

194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург



А. В. Любимов
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова
Россия

ЛЮБИМОВ Александр Владимирович – профессор кафедры лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем, доктор сельскохозяйственных наук

194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург



В. Л. Сергеева
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова
Россия

СЕРГЕЕВА Валерия Лейзеровна – доцент кафедры лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем, кандидат биологических наук

194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург



Д. М. Черниховский
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова
Россия

ЧЕРНИХОВСКИЙ Дмитрий Михайлович – доцент кафедры лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем, кандидат сельскохозяйственных наук

194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург



Список литературы

1. Али М.С., Воробьёв О.Н., Курбанов Э.А. Алгоритм «дерево решений» для классификации лесов Сирийской Арабской Республики по снимку SENTINEL-2 // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2020. № 1 (45). С. 5–30. DOI: 10.25686/2306-2827.2020.1.5

2. Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.

3. Белова Е.И., Ершов Д.В. Опыт оценки естественного лесовосстановления на сплошных вырубках по временным рядам Landsat // Лесоведение. 2015. № 5. С. 339–345.

4. Белова Е.И., Ершов Д.В. Исследование возможности оценки возобновления лесной растительности после сплошных рубок по спутниковым данным Landsat (на примере Брянского Полесья) // Вопросы лесной науки. Т 2 (4). 2019. С. 1–20. DOI: 10.31509/2658-607x-2019-2-4-1-20

5. Воробьев О.Н., Курбанов Э.А., Демишева Е.Н., Меньшиков С.А., Смирнова Л.Н. Алгоритм определения фенологических характеристик лесного покрова на основе временных рядов спутниковых данных // Вестник Поволжского государственного технологического унивеpситета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2019a. № 1 (41). С. 5–20. DOI: 10.25686/2306-2827.2019.1.5

6. Воробьев О.Н., Курбанов Э.А., Демишева Е.Н., Меньшиков С.А., Али М.С., Смирнова Л.Н., Тарасова Л.В. Дистанционный мониторинг устойчивости лесных экосистем. Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2019b. 165 с.

7. Воробьев О.Н., Курбанов Э.А. Дистанционный мониторинг восстановительной динамики растительности на гарях Марийского лесного Заволжья // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. № 14(2). С. 84–97. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-2-84-97

8. Воробьев О.Н., Курбанов Э.А., Губаев А.В., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А. Дистанционный мониторинг гарей в Марийском Заволжье // Вестник ПГТУ. 2012. №1. С. 12–22.

9. Воробьев О.Н., Курбанов Э.А., Полевщикова Ю.А., Лежнин С.А. Оценка динамики и нарушенности лесного покрова в Среднем Поволжье по снимкам Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 4. С. 124–134. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-3-124-134

10. Жирин В.М., Князева С.В., Эйдлина С.П. Использование материалов съемок при оценке восстановительной динамики лесов на равнинных территориях // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 2. С. 208–216.

11. Нешатаев М.В., Нешатаев В.Ю. Комбинированный метод картографирования растительности (на примере Лапландского заповедника) // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2012. Вып. 201. С. 29–40.

12. Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования. М.: Техносфера, 2006. 336 c.

13. Соромотин А.В., Бродт Л.В. Мониторинг растительного покрова при освоении нефтегазовых месторождений по данным многозональной съемки LANDSAT // Вестник Тюменского государственного университета. Экология и природопользование. 2018. Т. 4. №1. С. 37–49. DOI: 10.21684/2411-7927-2018-4-1-37-49

14. Токарева О.С. Обработка и интерпретация данных дистанционного зондирования Земли. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2010. 148 с.

15. Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Техносфера, 2008. 312 с.

16. Шарикалов А.Г., Якутин М.В. Анализ состояния таежных экосистем с использованием методики…автоматизированного дешифрирования // Известия Алтайского государственного университета. Науки о Земле. 2014. Вып. 3-1(83). С. 123–127. DOI: 10.14258/izvasu(2014)3.1-22

17. Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений. М.: Техносфера, 2010. 560 с.

18. Chu T., Guo X., Takeda K. Remote sensing approach to detect post-fire vegetation regrowth in Siberian boreal larch forest // Ecological Indicators. 2016. Is. 62. P. 32–46. DOI: 10.1016/j.ecolind.2015.11.026

19. Franklin S.E. Remote sensing for sustainable forest management. LEWIS PUBLISHERS Boca Raton London New York Washington, 2001. 407 p.

20. Frazier R.J., Coops N.C., Wulder M.A. Boreal Shield forest disturbance and recovery trends using Landsat time series // Remote Sensing of Environment. 2015. Is. 170. P. 317–327. DOI:10.1016/j.rse.2015.09.015

21. Maguire D.J., Goodchild M.F., Rhind D.W., Geographical information systems: principles and applications. New York: Wiley, Harlow, England, 1991. 649 p.

22. Ramachandran B., Justice C.O, Abrams M.J. Land Remote Sensing and Global Environmental Change NASA's Earth Observing System and the Science of ASTER and MODIS. Springer Science+Business Media, LLC, 2011. 873 p.

23. Vilaa J.P.S., Barbosa P. Post-fire vegetation regrowth detection in the Deiva Marina region (Liguria-Italy) using Landsat TM and ETM+ data // Ecological Modelling. 2010. Is. 210. P. 75–84.


Рецензия

Для цитирования:


Фан Т.К., Нгуен Ч.Т., Алексеев А.С., Любимов А.В., Сергеева В.Л., Черниховский Д.М. Применение дистанционных методов и ГИС–технологий для классификации земель Пушкинского района Санкт-Петербурга. Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2021;(235):84-102. https://doi.org/10.21266/2079-4304.2021.235.84-102

For citation:


Phan T.Q., Nguyen T.T., Alekseev A.S., Lyubimov A.V., Sergeeva V.L., Chernikhovskii D.M. Application of remote sensing methods and GIS technologies for the classification of lands in the Pushkin district of St. Petersburg. Izvestia Sankt-Peterburgskoj lesotehniceskoj akademii. 2021;(235):84-102. (In Russ.) https://doi.org/10.21266/2079-4304.2021.235.84-102

Просмотров: 87


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-4304 (Print)
ISSN 2658-5871 (Online)