Методологія автоматизованого виявлення аномальних геопросторових зон на супутникових знімках із використанням статистичного аналізу та спеціалізованого плагіна для QGIS

Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
30 червня 2025 р.
Автор(и) :
Гудак, Василь
Мергес, Сергій
Центр аерокосмічних досліджень Землі Iнституту геологічних наук, Національна академія наук України
De Donatis Mauro
University of Urbino Carlo Bo, Urbino, Italy
Мова основного тексту :
Англійська
eKNUTSHIR URL :
DOI :
Журнал :
Випуск :
3(110)
ISSN :
1728-2713
Початкова сторінка :
117
Кінцева сторінка :
126
Фінансування :
This research was conducted within the framework of the state-funded project "Integrated Models and Forecasting of Natural and Military Geohazards and Assessment of Their Impact on Critical Infrastructure" (State Registration No. 25BP049-01(M)).
Цитування :
[APA 7] Гудак, В., Мергес, С., Зацерковний, В. І., & De, D. M. (2025). Methodology for the automated detection of anomalous geospatial zones in satellite imagery using statistical analysis and a custom QGIS plugin. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія, (3(110)), 117–126. https://doi.org/10.17721/1728-2713.110.13
[ДСТУ] Methodology for the automated detection of anomalous geospatial zones in satellite imagery using statistical analysis and a custom QGIS plugin / В. Гудак et al. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія. 2025. no. 3(110). P. 117—126. DOI: 10.17721/1728-2713.110.13 (date of access: 25.07.2026).
Вступ. Представлено методологію автоматизованого виявлення аномальних геопросторових зон, реалізовану у вигляді плагіна для геоінформаційної системи QGIS. Розроблений інструмент підвищує ефективність просторового аналізу та забезпечує швидку ідентифікацію територій з потенційними змінами для моніторингу природних і техногенних процесів.

Методи. Запропонований підхід базується на використанні порогового та статистичного аналізу супутникових знімків у середовищі QGIS. Плагін забезпечує інтерактивне налаштування параметрів обробки зображень та автоматично виявляє геодинамічні аномалії, які після векторизації надаються користувачу для подальшого аналізу. Алгоритм використовує бібліотеки Python (NumPy, SciPy, GDAL, PyQt, QGIS API) для обробки різних типів супутникових даних і застосовує критерії на основі стандартного відхилення для виявлення аномальних ділянок.

Результати. Тестування розробленого авторами плагіна підтвердило його ефективність під час обробки супутникових знімків типів InSAR, теплових інфрачервоних (TIR) та знімків на основі індексу NDWI. Плагін успішно ідентифікував зони вертикальних зміщень земної поверхні, виявив температурні аномалії та окреслив області з дефіцитом вологи. Такий підхід суттєво покращує точність геоінформаційного аналізу.

Висновки. Розроблений плагін є ефективним інструментом для автоматизованого моніторингу змін земної поверхні та оцінки гідрогеологічних умов. Його інтеграція в середовищі QGIS дає змогу оперативно налаштовувати параметри аналізу та отримувати результати у форматі векторних даних. Тестування плагіна підтвердило його практичну цінність і виявило потенційні напрями для подальшого вдосконалення, зокрема щодо роздільної обробки додатних і від'ємних значень зміщень для підвищення точності інтерпретації аномалій.
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Завантажити
Формат :

Adobe PDF

Розмір :

1.39 MB

Контрольна сума :

(MD5):5e7529f8295c41eb4c01f2ad68e5549e

Creative Commons Attribution 4.0 International
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International