Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
3 results
Search Results
Item Особливості класифікації космічних зображень для ідентифікації лісів Прикарпатського регіону(Видавництво Львівської політехніки, 2022-06-14) Бурштинська, Х.; Декалюк, Я.; Заяць, І.; Burshtynska, Kh.; Dekaliuk, Ya.; Zayats, I.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityМета цієї роботи – дослідження ефективності використання контрольованої класифікації для ідентифікації лісової рослинності за космічними зображеннями високої розрізненості; ідентифікації здорової, повністюзасохлої та пошкодженої засиханням хвойної рослинності. Методика полягає у дослідженні впливу вибору кількості сигнатур для контрольованої класифікації на основі параметричного правила максимальної вірогідності за знімком високого розрізнення, який отримано зі знімальної системи GeoEye1. Результати. Дослідження виконано на основі аналізу статистичних характеристик спектральних яскравостей пікселів, що дає змогу зробити висновок про пріоритетність сигнатур того чи іншого розміру. Створені класифіковані зображення для двох випадків вибраних розмірів сигнатур за тестовими ділянками дають змогу оцінити точність площ вибраних класів. Наукова новизна та практична значущість. Новизною отриманих результатів роботи є дослідження розмірів навчальних вибірок для проведення контрольованої класифікації космічних зображень за методом максимальної вірогідності. Метод контрольованої класифікації за правилом максимальної вірогідності дає змогу ідентифікувати різні об’єкти, характерні для площ, зайнятих лісовою рослинністю. Використовуючи правильний вибір сигнатур та їх розташування на знімку, можна визначати тип лісових об’єктів, зокрема категорії хвойної рослинності: здорова, пошкоджена та суха, які мають складні спектральні яскравості. Тобто формування навчальних вибірок для класифікації лісових об’єктів із змішаними спектральними характеристиками потребує додаткового дослідженняItem Моніторинг засихання хвойних лісів за різночасовими космічними знімками (на прикладі Тухлянського лісництва)(Видавництво Львівської політехніки, 2019-02-28) Денис, Ю.; Бурштинська, Х.; Паштетник, О.; Burshtynska, Kh.; Denys, Yu.; Pashtetnyk, O.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityМета роботи полягає у виявленні ділянок із засиханням хвойних лісів на підставі спектральних яскравостей зображень із використанням польових досліджень та у створенні навчальних вибірок для здійснення контрольованої класифікації для обчислення площ ділянок із засиханням хвойних дерев. Методика. Для моніторингу стану лісів Тухлянського лісництва використано комплексну методику, основану на використанні різночасових космічних знімків середнього розрізнення з подальшим їх опрацюванням за допомогою геоінформаційних систем. На ділянці досліджень у 2007 р. за матеріалами аерознімання електронно-оптичною камерою створено ортофотоплани із позначеними ділянками, на яких виявлено засихання хвойних дерев. Польові дослідження полягали в ідентифікації вибраних на ортофотоплані п’яти ділянок і виявленні змін щодо засихання хвойних лісів за десятиліття. Дослідження стосувались вибору тестових зразків для подальшого опрацювання космічних знімків, отриманих із супутників Landsat 5 (2007 р.) та Sentinel 2 (2017 і 2018 рр.), методом контрольованої класифікації. Контрольована класифікації дає можливість визначати масштаби засихання лісів за останні 11 років, зміни ландшафту та визначати площі засихання лісів. Результати. Дослідження проведено на території Тухлянського лісництва Сколівського району Львівської області. Для польових досліджень вибрано п’ять ділянок із відомими координатами, на яких виявлено засихання. З метою збирання завіркової інформації на ці ділянки організовано дві експедиції. На підставі завіркової інформації створено навчальні вибірки. Для оцінювання навчальних вибірок використано гістограми та діаграми розсіювання. Контрольовану класифікацію здійснено за методом максимальної вірогідності на територію лісництва з подальшим постопрацюванням. Ідентифіковано нові ділянки із засиханням хвойних дерев та визначено площі засихання. Наукова новизна та практична значущість. Запропонована методика дає змогу достовірно та з достатньою точністю вести моніторинг лісових масивів, а також контролювати поширення засихання у лісах і відповідно, приймати вчасні управлінські рішення щодо зменшення осередків поширення шкідників у хвойних лісах. Опрацьовану методику та отримані результати досліджень доцільно використовувати у лісовому господарстві для здійснення оперативного лісового моніторингу.Item Методика двоетапної класифікації лісів за космічними зображеннями високого розрізнення(Видавництво Львівської політехніки, 2016) Бурштинська, Х.; Денис, Ю.; Мадяр, Ю.; Поліщук, Б.Розглянуто та реалізовано методику двоетапної класифікації лісів Прикарпатського регіону з використанням космічного знімка, отриманого в літній період із супутника QuickBird-2. Методика полягає у використанні лісових масок для класифікації за алгоритмом максимальної вірогідності. Точність визначення площ становить 1–8 %. Оцінку точності визначення площ здійснено на підставі завіркової інформації. Рассмотрено и реализовано методику двоэтапной классификации лесов Прикарпатского региона с использованием космического снимка, полученного в летний период из спутника QuickBird-2. Методика состоит в использовании лесных масок для классификации по алгоритму максимального правдоподобия. Точность определения площадей составляет 1–8 %. Оценку точности определения площадей осуществлено с использованием заверительной информации. Considered and implemented two-step method of classification of Precarpathian region forests using satellite images obtained during the summer from satellite QuickBird-2. The technique is to use masks for forest classification by maximum likelihood algorithm. The accuracy of the areas is 1.8 %. Assessment of the accuracy of the area is based.