Інформаційна система аналізу антропогенного впливу на стан лісових насаджень

DOI: 10.31673/2412-4338.2021.032536

  • Шпурик В. В. (Shpuryk V. V.) Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», м. Київ
  • Бандурка О. І. (Bandurka О. I.) Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», м. Київ

Анотація

Дистанційне зондування Землі являється новим і сучасним інструментом для дослідження кліматичної та географічної ситуації в світі. В останні роки було запущено сучасні супутникові системи, що дозволяють отримувати багатовимірні зображення земної поверхні високої якості, та використовуються у різних напрямках: моніторинг морських об’єктів, лісових угідь, контроль стану та прогнозування врожаю, моніторингу стихійних лих, дослідження клімату тощо. Останніми роками інтенсивність лісових пожеж, яка обумовлена кліматичними змінами та антропогенним чинником, за кількістю та площею в Україні зростає. Також останніми роками збільшується кількість випадків незаконного вирубування лісів. Це все несе непоправну шкоду екологічній ситуації нашої країни. Знищення лісів негативно впливає не тільки на стан атмосфери, а й може привести до різкої зміни температури, руйнування ґрунтів, що в майбутньому спричинить їх ерозію, погіршенню круговороту води, а також зміни постійного місця проживання лісових тварин. Розвиток космічних засобів дистанційного зондування дозволяє розроблювати нові ефективні методи оцінки стану лісів. Було проаналізовано лісовий покрив Овруцького району Житомирської області. Дана інформаційна система використовує космічні знімки, що були зроблені супутником Landsat 5 і 8. З метою аналізу лісистості досліджуваної території створено та проаналізовано тематичну карту лісистості Овруцького району. Для класифікації породного складу за космічними знімками було обрано класифікатор Байєса. Було виділено 7 видів порід дерев в лісі, серед яких найбільшу територію займають соснові. Виокремлено територію, де на території лісу немає лісових насаджень. Також для якісного аналізу лісового покриву було проаналізовано лісовий покрив цього району по кількості дерев протягом декількох десятиліть (1999, 2009 та 2019 роки) по кожній породі окремо. Ці всі результати представлені графічно.

Ключові слова: дистанційне зондування землі, космічні знімки, класифікація знімків, дешифрування знімків, породний склад дерев.

Список використаної літератури
1. Гнатушенко В.В., Шедловська Я.І. Розрахунок властивостей зображення для порівняння супутникових знімків високої просторової роздільної здатності. Сучасні проблеми моделювання. 2017. Вип. 10. С. 51–58.
2. Красиленко В.Г., Яцковська В.Г., Яцковський В.І. Моделювання методів розпізнавання та класифікації фрагментів кольорових зображень земель сільськогосподарського призначення при їх дистанційному моніторингу. Системи обробки інформації, 2017. № 5 (151). С. 55–61.
3. Миронюк В.В, Білоус А.М. Узгодженість оцінок площі лісів за даними глобальної карти змін лісового покриву і мультиспектральних супутникових знімків. Науковий вісник НЛТУ України, 2017. № 27(5). С. 38–42.
4. Kim J., Kim T., Shin D., Kim S. Fast and Robust Geometric Correction for Mosaicking UAV Images with Narrow Overlaps. International Journal of Remote Sensing. 2017. Vol 37. No. 8–10. P. 2557–2576.
5. Гнатушенко В.В., Шедловська Я.І. Тематична класифікація супутникових знімків високої просторової роздільної здатності. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2018. Т. 2, №3(66). С. 130–136.
6. Zoka M., Psomiadis E., Dercas N. The complementary use of optical and SAR data in monitoring flood events and their effects. Proceedings. 2018. Vol. 2. 644 (8 pages).
7. Dadhich G., Miyazaki H., Babel M. Applications of Sentinel-1 synthetic aperture radar imagery for floods damage assessment: a case study of Nakhon SI Thammarat, Thailand. The International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2019. Vol. XLII-2/W13. Р. 1927–1931.
8. Sabri A., Siham A., Abdellah A. A multiscale based approach for automatic shadow detection and removal in natural images. Multimedia Tools and Applications. Multimedia Tools and Applications. 2019. Vol.78, Issue 9. P. 11263–11275.
9. Чайковський О.Г., Карабчук Д.Ю., Іванюк А.П. Зміни лісового вкриття Українських Карпат за період 1984–2016 років. Науковий вісник НЛТУ України, 2019. № 29(2). С. 9–14.
10. Часковський О.Г., Гриник Г.Г. Оцінювання втрат лісового покриву Українських Карпат дистанційними методами за матеріалами відкритих джерел супутникової інформації. Науковий вісник НЛТУ України, 2020. Вип. 30 (1). С. 66–73.
11. Микитчин О., Іванов Є., Маланяк У. Геопросторовий аналіз лісових угідь передгірної і низькогірної частин Українських Карпат (на прикладі Дрогобицького району Львівської області). Проблеми геоморфології і палеогеографії Українських Карпат і прилеглих територій, 2021. Вип. 1 (12). С. 39–50.
12. Білинський Й.Й., Книш Б.П., Кулик Я.А. Обробка та використання мультиспектральних зображень моніторингу. Наукові праці ВНТУ, 2020. №4. С. 1–11.
13. Барабаш О., Бандурка О., Шпурик В., Свинчук О. Інформаційна система аналізу геоданих для відслідковування змін рослинності. Сучасні інформаційні системи. № 5(4). 2021. С. 17–25.
14. Valerii Shvaiko, Olena Bandurka, Vadym Shpuryk, Yevhen V. Havrylko. Methods for detecting fires in ecosystems using low-resolution space images. Informatics, Control, Measurement in economy and Environmental Protection. Poland, 2021. Vol. 1. Р. 15-19.

Номер
Розділ
Статті