Геоінформаційна технологія аналізу хмарності на території західної України з використанням супутникових зображень

Simple item page
dc.citation.epage42
dc.citation.issue887
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage31
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorБородатий, П. А.
dc.contributor.authorБунь, Р. А.
dc.contributor.authorBorodatyi, Petro
dc.contributor.authorBun, Rostyslav
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2019-02-22T08:27:59Z
dc.date.available2019-02-22T08:27:59Z
dc.date.created2018-02-26
dc.date.issued2018-02-26
dc.description.abstractНа основі спостережуваних даних Землі, які взято із супутників програми Landsat, та із використанням можливостей хмарної платформи Google Earth Engine створено геоінформаційну технологію просторового аналізу хмарності на території Західної України. Проаналізовано розподіл хмарності у регіоні та показано, як впливає на основні параметри хмарності хребет Карпатських гір. Наведено розподіл щільності хмарності у Львівській та Закарпатській областях. Проаналізовано сезонну динаміку хмарності у регіоні впродовж року та усереднену динаміку хмарності впродовж 2013– 2017 рр. Наведено порівняльні гістограми розподілу площ із однаковою усередненою протягом року хмарністю у Львівській та Закарпатській областях.
dc.description.abstractBased on Earth observation data taken from satellites of the Landsat program and using the capabilities of the cloud platform Google Earth Engine the geoinformation technology of spatial analysis of cloudiness in the territory of Western Ukraine has been created. The distribution of cloudiness in the region is presented and the influence of the mountain range of the Carpathian Mountains on the main parameters of cloudiness is analyzed. The distribution of cloudiness densities in Lviv and Zakarpattya provinces is shown. The seasonal dynamics of cloudiness in the region during the year and the average cloudiness dynamics over 2013–2017 are analyzed. The comparative histograms of the distribution of areas with the same average cloudiness over the year in the Lviv and Zakarpattya provinces are presented.
dc.format.extent31-42
dc.format.pages12
dc.identifier.citationБородатий П. А. Геоінформаційна технологія аналізу хмарності на території західної України з використанням супутникових зображень / П. А. Бородатий, Р. А. Бунь // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. — № 887. — С. 31–42. — (Інформаційні системи, мережі та технології).
dc.identifier.citationenBorodatyi P. Geoinformation technology for cloudiness analysis on the territory of western Ukraine using satellite images / Petro Borodatyi, Rostyslav Bun // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Informatsiini systemy ta merezhi. — Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2018. — No 887. — P. 31–42. — (Informatsiini systemy, merezhi ta tekhnolohii).
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/44383
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі, 887, 2018
dc.relation.references1. Armstrong S. A new methodology to optimise solar energy extraction under cloudy conditions / S. Armstrong, W. G. Hurley // Renewable Energy. – 2010 – Vol. 35, Is. 4. – P. 780–787.
dc.relation.references2. Clemesha R. Daily variability of California coastal low cloudiness: A balancing act between stability and subsidence / Rachel E. S. Clemesha, Alexander Gershunov, Sam F. Iacobellis, Daniel R. Cayan // Geophysical Research Letters. – 2017. – Vol. 44, Is. 7. – P. 3330–3338.
dc.relation.references3. Collow A. Cloudiness over the Amazon rainforest: Meteorology and thermodynamics / Allison B. Marquardt Collow, Mark A. Miller, Lynne C. Trabachino // Journal of Geophysical Research. – 2016. – Vol. 121, Is. 13. – P. 7990–8005.
dc.relation.references4. Corine Land Cover data. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www. eea. europa. eu/ (17.09.2017).
dc.relation.references5. Dai A. Recent trends in cloudiness over the United States: A tale of monitoring inadequacies / Dai A., Karl Th. R., Sub B., Trenberth K. E. // Bulletin of the American Meteorological Society (BAMS). – 2006. – Vol. 87(5). – P. 597–606.
dc.relation.references6. Dong J. Mapping paddy rice planting area in northeastern Asia with Landsat 8 images, phenology-based algorithm and Google Earth Engine / Jinwei Dong, XiangmingXiao, Michael A. Menarguez et al. // Remote Sensing of Environment. – 2016. – Vol. 185. – P. 142–154.
dc.relation.references7. Eliseev A. V. Scheme for calculation of multi-layer cloudiness and precipitation for climate models of intermediate complexity / Eliseev A. V., Coumou D., Chernokulsky A. V., Petoukhov V., Petri S. // Geoscientific Model Development. – 2013. – Vol. 6. – P. 1745–1765.
dc.relation.references8. Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://earthengine. google. com (20.10.2017).
dc.relation.references9. Google Visualization API Reference: Google Charts. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://developers. google. com/chart/ interactive/docs/reference (12.02.2017).
dc.relation.references10. Gorelick N. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone / Noel Gorelick, Matt Hancher, Mike Dixon, Simon Ilyushchenko, David Thau, Rebecca Moore // Remote Sensing of Environment. – 2017. – Vol. 202. – P. 18–27.
dc.relation.references11. Ioannidis E. On the intra-annual variation of cloudiness over the Mediterranean region / E. Ioannidis, C. J. Lolis, C. D. Papadimas et al. // Atmospheric Research. – 2017. − Doi: 10.1016/j. atmosres.2017.08.021.
dc.relation.references12. Landsat Algorithms / Google Earth Engine API. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://developers. google. com/earth-engine/landsat (12.08.2017).
dc.relation.references13. Landsat Mission. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://landsat. usgs. gov/ (19.09.2017).
dc.relation.references14. Landsat Science. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://landsat. gsfc. nasa. gov/ (13.09.2017).
dc.relation.references15. Landsat 8. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www. n2yo. com/satellite/? s=39084 (15.11.2017).
dc.relation.references16. What are the band designations for the Landsat satellites? / Landsat Missions. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://landsat. usgs. gov/what-are-band-designations-landsat-satellites (12.08.2017).
dc.relation.references17. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook – Section 5 // USGS. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://landsat. usgs. gov/landsat-8-l8-data-users-handbook-section-5 (12.02.2017).
dc.relation.references18. Nikitidou E. Short-term cloudiness forecasting for solar energy purposes in Greece, based on satellite-derived information / E. Nikitidou, A. Zagouras, V. Salamalikis, A. Kazantzidis // Meteorology and Atmospheric Physics. – 2017. – Doi: 10.1007/s00703-017-0559-0.
dc.relation.references19. Patel N. N. Multitemporal settlement and population mapping from Landsat using Google Earth Engine / N. N. Patel, E. Angiuli, P. Gamba et al. // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2015. – Vol. 35, Part B. – P. 199–208.
dc.relation.references20. Sakaeda N. The diurnal cycle of tropical cloudiness and rainfall associated with the Madden–Julian oscillation / Naoko Sakaeda, George Kiladis, Juliana Dias // Journal of Climate. – 2017. – Vol. 30, Is. 11. – P. 3999–4020.
dc.relation.references21. Singh H. N. Evaluation of cloudiness/haziness factor for composite climate / H. N. Singh, G. N. Tiwari // Energy. – 2005. – Vol. 30, Is. 9. – P. 1589–1601.
dc.relation.references22. Sumargo E. Variability of cloudiness over mountain terrain in the Western United States / Edwin Sumargo, Daniel Cayan // Journal of Hydrometeorology. – 2017. – Vol. 18, Is. 5. – P. 1227–1245.
dc.relation.references23. Xu K.-M. Evaluation of Statistically Based Cloudiness Parameterizations Used in Climate Models / Kuan-Man Xu, David A. Randall // Journal of the Atmospheric Science. – 1996. – Vol. 53, No. 21. – P. 3103–3119.
dc.relation.referencesen1. Armstrong S. A new methodology to optimise solar energy extraction under cloudy conditions, S. Armstrong, W. G. Hurley, Renewable Energy, 2010 – Vol. 35, Is. 4, P. 780–787.
dc.relation.referencesen2. Clemesha R. Daily variability of California coastal low cloudiness: A balancing act between stability and subsidence, Rachel E. S. Clemesha, Alexander Gershunov, Sam F. Iacobellis, Daniel R. Cayan, Geophysical Research Letters, 2017, Vol. 44, Is. 7, P. 3330–3338.
dc.relation.referencesen3. Collow A. Cloudiness over the Amazon rainforest: Meteorology and thermodynamics, Allison B. Marquardt Collow, Mark A. Miller, Lynne C. Trabachino, Journal of Geophysical Research, 2016, Vol. 121, Is. 13, P. 7990–8005.
dc.relation.referencesen4. Corine Land Cover data. − [Electronic resource], Access mode: http://www. eea. europa. eu/ (17.09.2017).
dc.relation.referencesen5. Dai A. Recent trends in cloudiness over the United States: A tale of monitoring inadequacies, Dai A., Karl Th. R., Sub B., Trenberth K. E., Bulletin of the American Meteorological Society (BAMS), 2006, Vol. 87(5), P. 597–606.
dc.relation.referencesen6. Dong J. Mapping paddy rice planting area in northeastern Asia with Landsat 8 images, phenology-based algorithm and Google Earth Engine, Jinwei Dong, XiangmingXiao, Michael A. Menarguez et al., Remote Sensing of Environment, 2016, Vol. 185, P. 142–154.
dc.relation.referencesen7. Eliseev A. V. Scheme for calculation of multi-layer cloudiness and precipitation for climate models of intermediate complexity, Eliseev A. V., Coumou D., Chernokulsky A. V., Petoukhov V., Petri S., Geoscientific Model Development, 2013, Vol. 6, P. 1745–1765.
dc.relation.referencesen8. Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis. − [Electronic resource], Access mode : https://earthengine. google. com (20.10.2017).
dc.relation.referencesen9. Google Visualization API Reference: Google Charts. − [Electronic resource], Access mode: https://developers. google. com/chart/ interactive/docs/reference (12.02.2017).
dc.relation.referencesen10. Gorelick N. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone, Noel Gorelick, Matt Hancher, Mike Dixon, Simon Ilyushchenko, David Thau, Rebecca Moore, Remote Sensing of Environment, 2017, Vol. 202, P. 18–27.
dc.relation.referencesen11. Ioannidis E. On the intra-annual variation of cloudiness over the Mediterranean region, E. Ioannidis, C. J. Lolis, C. D. Papadimas et al., Atmospheric Research, 2017. − Doi: 10.1016/j. atmosres.2017.08.021.
dc.relation.referencesen12. Landsat Algorithms, Google Earth Engine API. − [Electronic resource], Access mode : https://developers. google. com/earth-engine/landsat (12.08.2017).
dc.relation.referencesen13. Landsat Mission. − [Electronic resource], Access mode: https://landsat. usgs. gov/ (19.09.2017).
dc.relation.referencesen14. Landsat Science. − [Electronic resource], Access mode: https://landsat. gsfc. nasa. gov/ (13.09.2017).
dc.relation.referencesen15. Landsat 8. − [Electronic resource], Access mode: http://www. n2yo. com/satellite/? s=39084 (15.11.2017).
dc.relation.referencesen16. What are the band designations for the Landsat satellites?, Landsat Missions. − [Electronic resource], Access mode : https://landsat. usgs. gov/what-are-band-designations-landsat-satellites (12.08.2017).
dc.relation.referencesen17. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook – Section 5, USGS. − [Electronic resource], Access mode : https://landsat. usgs. gov/landsat-8-l8-data-users-handbook-section-5 (12.02.2017).
dc.relation.referencesen18. Nikitidou E. Short-term cloudiness forecasting for solar energy purposes in Greece, based on satellite-derived information, E. Nikitidou, A. Zagouras, V. Salamalikis, A. Kazantzidis, Meteorology and Atmospheric Physics, 2017, Doi: 10.1007/s00703-017-0559-0.
dc.relation.referencesen19. Patel N. N. Multitemporal settlement and population mapping from Landsat using Google Earth Engine, N. N. Patel, E. Angiuli, P. Gamba et al., International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2015, Vol. 35, Part B, P. 199–208.
dc.relation.referencesen20. Sakaeda N. The diurnal cycle of tropical cloudiness and rainfall associated with the Madden–Julian oscillation, Naoko Sakaeda, George Kiladis, Juliana Dias, Journal of Climate, 2017, Vol. 30, Is. 11, P. 3999–4020.
dc.relation.referencesen21. Singh H. N. Evaluation of cloudiness/haziness factor for composite climate, H. N. Singh, G. N. Tiwari, Energy, 2005, Vol. 30, Is. 9, P. 1589–1601.
dc.relation.referencesen22. Sumargo E. Variability of cloudiness over mountain terrain in the Western United States, Edwin Sumargo, Daniel Cayan, Journal of Hydrometeorology, 2017, Vol. 18, Is. 5, P. 1227–1245.
dc.relation.referencesen23. Xu K.-M. Evaluation of Statistically Based Cloudiness Parameterizations Used in Climate Models, Kuan-Man Xu, David A. Randall, Journal of the Atmospheric Science, 1996, Vol. 53, No. 21, P. 3103–3119.
dc.relation.urihttp://www
dc.relation.urihttps://earthengine
dc.relation.urihttps://developers
dc.relation.urihttps://landsat
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2018
dc.rights.holder© Бородатий П. А., Бунь Р. А., 2018
dc.subjectгеоінформаційна технологія
dc.subjectGoogle Earth Engine
dc.subjectпрограма Landsat
dc.subjectсупутникові зображення
dc.subjectхмарність
dc.subjectаналіз геопросторових даних
dc.subjectgeoinformation technology
dc.subjectGoogle Earth Engine
dc.subjectLandsat program
dc.subjectsatellite image
dc.subjectcloudiness
dc.subjectgeospatial data analysis
dc.subject.udc004.942
dc.titleГеоінформаційна технологія аналізу хмарності на території західної України з використанням супутникових зображень
dc.title.alternativeGeoinformation technology for cloudiness analysis on the territory of western Ukraine using satellite images
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2018n887_Borodatyi_P-Geoinformation_technology_31-42.pdf
Size:
1.61 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2018n887_Borodatyi_P-Geoinformation_technology_31-42__COVER.png
Size:
457.38 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
3 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Інформаційні системи та мережі. – 2018. – №887