Картографування мінної небезпеки за даними великомасштабних багатоспектральних знімань
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
12 березня 2025 р.
Автор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Випуск :
1(108)
ISSN :
1728-3817
Початкова сторінка :
103
Кінцева сторінка :
108
Цитування :
[APA 7] Ляшенко, Д. О., Зобнів, І., & Цвик, О. (2025). Картографування мінної небезпеки за даними великомасштабних багатоспектральних знімань. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія, (1(108)), 103–108. https://doi.org/10.17721/1728-2713.108.14
[ДСТУ] Ляшенко Д. О., Зобнів І., Цвик О. Картографування мінної небезпеки за даними великомасштабних багатоспектральних знімань. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія. 2025. № 1(108). С. 103—108. DOI: 10.17721/1728-2713.108.14 (дата звернення: 25.07.2026).
Вступ. Наслідком повномасштабної збройної агресії проти України є значні зміни природних та антропогенних ландшафтів. Це негативно впливає на безпеку населення та розвиток економіки країни. Надзвичайну загрозу становлять міни, нерозірвані боєприпаси та інші вибухонебезпечні об'єкти. Для ідентифікації мін проаналізовано можливості використання спектрозональних знімків, отриманих з БПЛА для картографування.
Методи. Для завдань картографування використано отримані з БПЛА зображення високого розрізнення тестових знімань полігону, розташованого в Хмельницькій області (Україна), з муляжами мін, розміщеними на поверхні та невеликій глибині. Оброблення даних виконано в ArcGIS PRO з використанням програмування мовою Python.
Результати. У роботі виконано порівняння методів дистанційної ідентифікації мін різними сенсорами за літературними джерелами. Апробовано методику дешифрування геозображень високого просторового розрізнення, отриманих з БПЛА у видимому та тепловому діапазонах спектра для виявлення мін на відкритих ділянках для завдань гуманітарного розмінування. Набув подальшого розвитку алгоритм оброблення знімків для ідентифікації мін, аналізу та інтерпретації результатів за допомогою мови Python.
Висновки. Порівняльний аналіз та експериментальні роботи підкреслюють ефективність використання багатоспектральних зображень, зокрема, розрахованого на їх основі індексу вологості ґрунту (Soil Water Index – SWI) для ідентифікації мін на багатоспектральних зображеннях, отриманих з БПЛА. Використання SWI забезпечує точність ідентифікації мін лише близько 70% в і може бути використаний лише для попередньої оцінки забруднення територій вибухонебезпечними предметами.
Методи. Для завдань картографування використано отримані з БПЛА зображення високого розрізнення тестових знімань полігону, розташованого в Хмельницькій області (Україна), з муляжами мін, розміщеними на поверхні та невеликій глибині. Оброблення даних виконано в ArcGIS PRO з використанням програмування мовою Python.
Результати. У роботі виконано порівняння методів дистанційної ідентифікації мін різними сенсорами за літературними джерелами. Апробовано методику дешифрування геозображень високого просторового розрізнення, отриманих з БПЛА у видимому та тепловому діапазонах спектра для виявлення мін на відкритих ділянках для завдань гуманітарного розмінування. Набув подальшого розвитку алгоритм оброблення знімків для ідентифікації мін, аналізу та інтерпретації результатів за допомогою мови Python.
Висновки. Порівняльний аналіз та експериментальні роботи підкреслюють ефективність використання багатоспектральних зображень, зокрема, розрахованого на їх основі індексу вологості ґрунту (Soil Water Index – SWI) для ідентифікації мін на багатоспектральних зображеннях, отриманих з БПЛА. Використання SWI забезпечує точність ідентифікації мін лише близько 70% в і може бути використаний лише для попередньої оцінки забруднення територій вибухонебезпечними предметами.
Галузі знань та спеціальності :
10 Природничі науки::103 Науки про Землю
Галузі науки і техніки (FOS) :
Природничі науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
2.31 MB
Контрольна сума :
(MD5):a474cc9bb31085c972cfea4c5695e66f
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International