Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item Аналіз використання земель сільськогосподарського призначення за допомогою ДЗЗ(Видавництво Львівської політехніки, 2023-06-01) Карпенко, О.; Karpenko, O.; Київський національний університет будівництва і архітектури; Kyiv National University of Construction and ArchitectureМета – аналіз використання сільськогосподарських земель та розроблення методології моніторингу земель сільськогосподарського призначення за даними супутникового знімання. Методика. Для здійснення моніторингу земель сільськогосподарського призначення здійснено класифікацію сільськогосподарських угідь та застосовано такі алгоритми (або класифікатори): Semi-Automatic Classification (SCP) (метод керованої класифікації) та K-means Classification (метод “к-середніх”). Побудовано матрицю похибок класифікації. Вибір найточнішого з методів становив основу загального методу класифікації. Результати. Проаналізовано стан використання земельних ресурсів. Встановлено, що за останні 15 років площа сільськогосподарських угідь в Україні зменшилася на 498 тис. га, переважно за рахунок сіножатей, багаторічних насаджень, пасовищ, перелогів та зміни цільового призначення землі. Підвищення точності класифікації досягається виділенням більшої кількості ознак класифікації у часовому аспекті. Іншими інструментами можуть бути збільшення кількості супутникових знімків безпосередньо періоду вегетації, що підлягають опрацюванню, а також систематичний відбір наземних даних із більшої площі тестової вибірки. Досліджено стан сівозмін впродовж п’яти років за допомогою засобів дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). Обґрунтовано необхідність упровадження системи моніторингу земель. Запропоновано способи удосконалення ведення моніторингу засобами ДЗЗ на основі застосування плагінів Semi-Automatic Classification (SCP) та K-means. Розраховано точність класифікації на основі побудованої матриці помилок. Згідно із отриманими у дослідженні результатами оцінювання точності щодо якості класифікації встановлено, що їх точність становить 92 %, 87 %, 85 % та 71 % відповідно Наукова новизна. Розроблено структурну модель класифікації сільського-сподарських угідь за алгоритмами Semi-Automatic Classification (SCP) (метод керованої класифікації) та K-means Classification (метод “к-середніх”). Практична значущість. Розроблену модель класифікації посівів сільськогосподарських культур за супутниковими даними запропоновано використовувати для оперативного моніторингу раціонального управління земельними ресурсами територіальних громад.