Параметри
Визначення змін землекористування в контексті об’єднаних територіальних громад: приклад використання віддаленого спостереження для визначення лісистості території та її змін
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
12 листопада 2020 р.
Автор(и) :
Мова основного тексту :
English
eKNUTSHIR URL :
Випуск :
1-2(76-77)
ISSN :
1728-2721
Початкова сторінка :
101
Кінцева сторінка :
107
Цитування :
Panchenko, V. (2020). Land cover change detection for amalgamated territorial communities: Example of using remote sensing for forest classification and deforestation disclosure. Visnyk Kyivskogo Natsionalnogo Universytetu Imeni Tarasa Shevchenka, Geografiya, 1–2(76–77), 101–107. https://doi.org/10.17721/1728-2721.2020.76-77.15
Дослідження спрямоване на застосування методів віддаленого спостереження з метою виявлення змін у землекористуванні при дослідженнях громад – нових територіальних одиниць в Україні. Застосовано приклад виявлення та класифікації лісів за допомогою зображень супутників Landsat. Досліджуваний район представлений межами Коровинської сільської об’єднаної територіальної громади Сумської області. Класифікація лісів і виявлення вирубки лісів проводилася за даними знімків періодами п’ять років із 1990 по 2020 р.
Для дослідження використовувались дані Landsat 5, 7 та 8 Геологічної служби США (USGS). Кількість і дата використаних знімків залежали від їхньої якості, але в основному датуються другою половиною травня – початком липня відповідних років. Набір із 11 загальних знімків оброблено в середовищі для візуалізації супутникових знімків Harris Geospatial Solutions (ENVI). Дані були відкалібровані за допомогою інструменту калібрування ENVI Landsat. Атмосферну корекцію застосовано за допомогою інструмента ENVI FLAASH; безшовне мозаїчне зображення використовувалося протягом деяких періодів із кількома необхідними знімками.
Нормалізований диференційний вегетаційний індекс (NDVI) є основою для класифікації’ лісистості. Порівняння даних віддаленого спостереження різних років та різних супутників Landsat дозволило не лише визначити рослинний тип лісу, а й виявити зміни земельного покриву. Виявлення змін було проаналізовано двома способами. Перший метод базувався на зміні статусу класифікації, другий – на різниці значень NDVI, тоді як класифікація лісів застосовувалася для маскування нелісових територій.
У цьому прикладному дослідженні було застосовано шляхи економічно ефективних досліджень використання земель для місцевих громад. Ці методи можуть бути використані неурядовими організаціями, місцевими активістами, цивільними науковцями, місцевими органами влади для вдосконалення управління землекористування з використанням найсвіжіших даних та виявлення проблем лісів. Тим не менше, виявлення зміни земельного покриву не обмежується лише лісовим покривом, представленим у дослідженні. У випадку класифікування лісистості, зображення Landsat із різних супутників можна порівнювати та представити історичні дані для сільських районів, які в минулому становили низький науковий інтерес, але наразі інтерес до них зріс унаслідок адміністративної реформи в Україні та переходу управлінських рішень на місцевий рівень.
Для дослідження використовувались дані Landsat 5, 7 та 8 Геологічної служби США (USGS). Кількість і дата використаних знімків залежали від їхньої якості, але в основному датуються другою половиною травня – початком липня відповідних років. Набір із 11 загальних знімків оброблено в середовищі для візуалізації супутникових знімків Harris Geospatial Solutions (ENVI). Дані були відкалібровані за допомогою інструменту калібрування ENVI Landsat. Атмосферну корекцію застосовано за допомогою інструмента ENVI FLAASH; безшовне мозаїчне зображення використовувалося протягом деяких періодів із кількома необхідними знімками.
Нормалізований диференційний вегетаційний індекс (NDVI) є основою для класифікації’ лісистості. Порівняння даних віддаленого спостереження різних років та різних супутників Landsat дозволило не лише визначити рослинний тип лісу, а й виявити зміни земельного покриву. Виявлення змін було проаналізовано двома способами. Перший метод базувався на зміні статусу класифікації, другий – на різниці значень NDVI, тоді як класифікація лісів застосовувалася для маскування нелісових територій.
У цьому прикладному дослідженні було застосовано шляхи економічно ефективних досліджень використання земель для місцевих громад. Ці методи можуть бути використані неурядовими організаціями, місцевими активістами, цивільними науковцями, місцевими органами влади для вдосконалення управління землекористування з використанням найсвіжіших даних та виявлення проблем лісів. Тим не менше, виявлення зміни земельного покриву не обмежується лише лісовим покривом, представленим у дослідженні. У випадку класифікування лісистості, зображення Landsat із різних супутників можна порівнювати та представити історичні дані для сільських районів, які в минулому становили низький науковий інтерес, але наразі інтерес до них зріс унаслідок адміністративної реформи в Україні та переходу управлінських рішень на місцевий рівень.
Галузі знань та спеціальності :
106 Географія
Галузі науки і техніки (FOS) :
Соціальна та економічна географія
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Формат
Adobe PDF
Розмір :
746.5 KB
Контрольна сума:
(MD5):67e9de3451bd4c4174fc6ee16bd365d2
Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY
10.17721/1728-2721.2020.76-77.15