RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика» // Архив

Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 2018, том 7, выпуск 3, страницы 5–18 (Mi vyurv191)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Геоинформатика

Диагностика ландшафтов провинции Эль-Дивания (Ирак) по мультиспектральным снимкам Landsat-8

З. Х. Халил, С. М. Абдуллаев

Южно-Уральский государственный университет (454080 Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, д. 76)

Аннотация: Дистанционные методы мониторинга и прогноза урожайности сельскохозяйственных культур широко используются во всем мире. Однако такие методы не являются универсальными и требуют апробации в каждом ландшафтном регионе. В работе исследуется подходы к использованию мультиспектральных снимков спутника Landsat-8 для классификации ландшафтов провинции Эль-Дивания – одного из главных центров орошаемого земледелия Ирака. Исходными данными для классификации послужили сходные по радиометрическим характеристикам снимки, сделанные в период максимальной вегетации зерновых культур (март 2014, 2015 и 2016 года). Такой подбор снимков предполагал уверенное выделение агроландшафтов на основе вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Исследование отклика распределений NDVI на изменения площади зерновых культур и на сезонные осадки позволило обосновать пороговые значения индекса для ландшафтов провинции. В том числе выделены четыре типа ландшафтов: ландшафты со здоровой, умеренно разряженной растительностью (NDVI > 0,34); ландшафты с угнетенной или сильно разряженной растительностью (0,34 $\ge$ NDVI > 0,19); ландшафты без растительности (0,19 $\ge$ NDVI > –0,1) и водные ландшафты (NDVI $\ge$ –0,1). Сравнение типов автоматически классифицированных и визуально дешифрованных ландшафтов, формализованное в матрицу ошибок, показывает, что общая точность, F-мера и другие метрики качества классификации близки к 90 %.

Ключевые слова: дистанционное зондирование агроландшафтов, Эль-Дивания, обработка снимков Landsat-8, фенология зерновых культур, автоматическая классификация растительного покрова, оценка точности классификации.

УДК: 004, 55, 502, 911, 528.8, 581.5

Поступила в редакцию: 02.04.2018

DOI: 10.14529/cmse180301



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024