Перспективи і особливості використання різних типів дистанційного зондування Землі для моніторинга екологічних індикаторів болотних та річкових екосистем
Author(s) -
Ірина Дронова
Publication year - 2021
Publication title -
матеріали міжнародної науково-практиченої конференції екологія людина суспільство
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
ISSN - 2710-3315
DOI - 10.20535/ehs.2021.233530
Subject(s) - computer science
Застосування даних дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) із супутникових, повітряних та незайнятих приладових платформ швидко зростає в різних сферах екологічного моніторингу. Охоплення великих просторових масштабів та можливість повторних спостережень роблять цю технологію економічно вигідною порівняно з польовими дослідженнями. Цей потенціал представляє особливий інтерес для чутливих екосистем з високим рівнем біорізноманіття, але складним доступом в польових умовах, таким як водно-болотні угіддя та річкові системи, що знаходяться під загрозою в усьому світі. Цей огляд обговорює основні сучасні проблеми використання ДЗЗ для таких екосистем та способи їх вирішення, наголошуючи на трьох основних стратегіях. По-перше, використання знімків ДЗЗ що представляють різні пори року замість однієї дати може значно полегшити розпізнавання різних типів рослинності та болотних поверхонь на основі їх сезонних спектральних контрастів. По-друге, як дуже висока, так і дуже низька просторова роздільна здатність зображень може ускладнити картування різноманітних поверхонь в водно-болотних ландшафтах через наявність спектального «шуму» або недостатнє відтворення меж різних ландшафтних елементів. Цю проблему можна полегшити за допомогою об'єктного аналізу зображень, де замість окремих пікселей мінімальними одиницями картування є невеликі обєкти, або групи пікселів утворені за допомогою сегментації, а спектральний шум зменшується за рахунок усереднення спектральної інформації на рівні таких об'єктів. Нарешті, картування та моніторинг водно-болотних угідь можуть інтенсивніше використовувати нові алгоритми машинного навчання, які долають статистичні обмеження попередніх підходів та покращують розпізнавання ландшафтних класів. Найголовніше, ці заходи доповнюють один одного і тому їх слід застосовувати разом, інтегруючи в один робочий процес ландшафтного аналізу.
Accelerating Research
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom
Address
John Eccles HouseRobert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom