Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/27723
Title: Методи опрацювання космічних зображень високого розрізнення для класифікації лісів (на прикладі Прикарпатського регіону)
Other Titles: Методы обработки космических изображений высокого разрешения для классификации лесов (на примере Прикарпатья)
Processing methods of high resolution satellite images for classification of forests (on the example of Pre-Carpathian region)
Authors: Поліщук, Богдан Васильович
Bibliographic description (Ukraine): Поліщук Б. В. Методи опрацювання космічних зображень високого розрізнення для класифікації лісів (на прикладі Прикарпатського регіону) : автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук : 05.24.01 – геодезія, фотограмметрія та картографія / Богдан Васильович Поліщук ; Міністерство освіти і науки України, Національний університет “Львівська політехніка”. – Львів, 2015. – 26 с. – Бібліографія: с. 20 (9 назв).
Issue Date: 2015
Publisher: Національний університет "Львівська політехніка"
Keywords: аерокосмічна інформація
лісогосподарські завдання
функція передавання модуляції
гібридна класифікація
пост класифікаційна обробка зображення
аэрокосмическая информация
лесохозяйственные задачи
функция передачи модуляции
гибридная классификация
постклассификационная обработка изображения
space information
forestry tasks
modulation transfer function
hybrid classification
postclassification image processing
Abstract: В роботі розглянуто теоретичні засади та можливості застосування аерокосмічної інформації для розв’язання основних проблем лісівництва та ефективного ведення лісового господарства України і Прикарпатського регіону зокрема. Систематизовано основні лісогосподарські завдання, які розв’язують з використанням космічних знімальних систем різного розрізнення, спектрального діапазону, вказано періодичність отримання інформації, масштаб спостережень, а також основні характеристики досліджуваних об’єктів. Опрацьовано метод визначення функції передавання модуляції аерокосмічних знімальних систем на підставі нормального закону розподілу впливів різних чинників на зображення. Обґрунтовано кількість необхідних вимірів для отримання величини розмитості зображення. Встановлено, що вимірювання необхідно здійснювати не менше, ніж на 50 профільних лініях різкого краю. Розглянуто існуючі математичні моделі класифікації об’єктів та запропоновано модель гібридної класифікації лісів. Основними етапами такої моделі є: визначення оптимальної кількості класів за результатами неконтрольованої класифікації, створення і аналіз навчальних еталонів та виконання контрольованої класифікації. Для оцінки ефективності запропонованого методу із польових досліджень та вимірювань отримано завіркову інформацію з фіксацією лісотаксаційних параметрів вибраних полігонів та визначено координати межових точок. Реалізацію гібридної класифікації здійснено за космічними зображеннями із супутників Ikonos (2002р. зимовий період) і QuickBird (2010р. літній період). Через складний яскравісний розподіл пікселів, особливо на літньому знімку, помилка визначення площ, обчислених за даними завіркової інформації та за методом контрольованої класифікації, для деяких класів може досягати 35-45%. Тому використано процедуру постобробки, яка полягає в тому, що у вибраному околі всім пікселам класу буде присвоєно значення більшості пікселів. Різниця площ різних класів, отриманих із посткласифікаційної обробки зображення та тестових площ, становить загально 2-14%, а для поодиноких класів, де спостерігається значний вплив підстильної поверхні, - близько 20%. В роботі здійснено визначення площ вирубок за різночасовими знімками: Ikonos-2 за 2002р., 2007р., QuickBird-2 за 2010р., WorldView-2 за 2014р., що дає можливість оцінити зміни площ вирубок лісів в певний часовий період. Таким чином, результати дослідження дають можливість стверджувати, що за космічними знімками високого розрізнення можна ідентифікуються вирубки, встановити час вирубок та визначити їх площі. В работе рассмотрены теоретические основы и возможности применения аэрокосмической информации для решения основных проблем лесоводства и эффективного ведения лесного хозяйства Украины и Прикарпатья в частности. Систематизированы основные лесохозяйственные задачи, которые решают с использованием космических съемочных систем различного разрешения, спектрального диапазона, указано периодичность получения информации, масштаб наблюдений, а также основные характеристики исследуемых объектов. К важным задачам лесного хозяйства относятся: контроль за уничтожением лесов; инвентаризация лесов (уточнение видового состава лесной растительности, оценка запасов лесоматериалов, количественное оценивание биомассы); картографирование лесов, оценка ущерба; мониторинг лесных ресурсов (мониторинг лесов и земель лесного фонда); мониторинг лесных пожаров и оценка пожароопасности лесных массивов; лесопатологичуский мониторинг и контроль за вырубкой и восстановлением лесов; изучение биофизических процессов, происходящих в лесах. Разработано метод определения функции передачи модуляции аэрокосмических съемочных систем на основании нормального закона распределения влияний различных факторов на изображение. Обоснованно количество необходимых измерений для получения величины размытости изображения. Установлено, что измерения необходимо производить не менее, чем на 50 профильных линиях резкого края. Определена величина размытости изображения для фотографических аерокамер АФА ТЭС, RMK, LMK и оптико-электронных аерокамер UltraCamD, ADS-40 и 3-DAS-2. Установлено высокие измерительные возможности для камер ADS-40 и 3-DAS-2 ( 1,0 1,5пиксела). Полоса размытости выше на космических изображениях, что объясняется влиянием атмосферы, а также дефокусированием объектива. Для съемочной аппаратуры со спутников Landsat-7, Ikonos и QuickBird σ составляет 1,5-2,0 пиксела. Рассмотрены существующие математические модели классификации объектов и предложена модель гибридной классификации лесов. Основными этапами такой модели являются: определение оптимального количества классов по результатам неконтролируемой классификации, создание и анализ учебных эталонов и выполнение контролируемой классификации. Для оценки эффективности предложенного метода по полевым исследованиям и измерениям получена заверительная информация с фиксацией лесотаксационных параметров выбранных полигонов и определены координаты межевых точек. Реализацию гибридной классификации осуществлено по космическим изображениям со спутников Ikonos (2002г. зимний период) и QuickBird (2010г.летний период). Из-за сложного яркостного распределения пикселов, особенно на летнем снимке, ошибка определения площадей, рассчитанных по данным заверительной информации и по методу контролируемой классификации, для некоторых классов может достигать 35-45%. Поэтому использовано процедуру постобработки, которая заключается в том, что в выбранной окрестности всем пикселам класса будет присвоено значение большинства пикселей. Разница площадей различных классов, полученных из постклассификационной обработки изображения и тестовых площадей, составляет в общем 2-14%, а для отдельных классов, где наблюдается значительное влияние подстилающей поверхности, - около 20%. В работе осуществлено определение площадей вырубок по разновременным снимкам Ikonos-2 за 2002г., 2007г., QuickBird-2 за 2010г. и WorldView-2 за 2014г., что дает возможность оценить изменения площадей вырубок лесов в определенный временной период. Таким образом, результаты исследования позволяют утверждать, что по космическим снимкам высокого разрешения можно идентифицировать вырубки, установить время вырубок и определить их площади. This paper consideres the theoretical framework and the possibilities of using space information for solving the basic problems of forestry and effective management of Ukraine forestry and the Pre-Carpathian region in particular. Basic forestry tasks solved using remote sensing aerospace systems of various resolution and spectral range are systematized, the frequency of obtaining information, the scale of observation and the main characteristics of the objects are set. A method for determining the modulation transfer function of remote sensing aerospace systems based on the normal law of distribution of various factors impact on the image is processed. The number of required measurements to obtain the values of blur are grounded. It is established that measurements should be carried out not less than on 50 sharp edge specialized lines. Existing mathematical models of object classification are considered and a model of hybrid classification of forests is proposed. The main stages of this model are the following: determining of the optimal number of classes based on the results of uncontrolled classification, creation and analysis of educational standards and implementation of controlled classification. To assess the effectiveness of the proposed method, testifying information is obtained from field studies and measurements with fixing forest taxation parameters of selected polygons and coordinates of boundary points are determined. Implementation of a hybrid classification is made by space images from satellites Ikonos (the winter of 2002) and QuickBird (the summer of 2010). Through sophisticated luminance distribution of pixels, especially in the summer photo, an error in determination of areas, calculated according to testifying information and the method of controlled classification, may reach 35-45% for certain classes. Therefore, the procedure of postprocessing is used, which means that in the selected neighborhood the value of the majority pixels will be set to all the pixels of the class. The difference among various class areas, derived from postclassification image processing and test areas, is generally 2-14% and for some classes with a significant impact of underlying surface it is about 20%. The area of cutting is determined by the pictures taken in different periods: Ikonos-2 in 2002 and 2007, QuickBird-2 in 2010 and WorldView-2 in 2014, which makes it possible to evaluate changes in forest clearings areas in specified time period. Thus, the results of the investigation make it possible to assert that by high resolution satellite images deforestation can be identified, the time of cutting can be set and the area can be determined.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/27723
Content type: Autoreferat
Appears in Collections:Автореферати та дисертаційні роботи

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
avt_Polishchuk.pdf4,57 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.