Моніторинг засихання хвойних лісів за різночасовими космічними знімками (на прикладі Тухлянського лісництва)

Simple item page
dc.citation.epage84
dc.citation.issue1(37)
dc.citation.journalTitleСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва
dc.citation.spage78
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorДенис, Ю.
dc.contributor.authorБурштинська, Х.
dc.contributor.authorПаштетник, О.
dc.contributor.authorBurshtynska, Kh.
dc.contributor.authorDenys, Yu.
dc.contributor.authorPashtetnyk, O.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2020-02-21T12:33:50Z
dc.date.available2020-02-21T12:33:50Z
dc.date.created2019-02-28
dc.date.issued2019-02-28
dc.description.abstractМета 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.
dc.description.abstractThe purpose of the work is to identify areas with coniferous forest drying on the basis of spectral brightness of images using field research and to create training samples for controlled classification in order to calculate the areas with the drying of coniferous forest. Methodology. To monitor the condition of forests in Tukhlya forestry, a complex methodology, based on the use of time-varying medium-resolution satellite images with further postprocessing by geoinformation systems, is used. In the research area in 2007, based on materials of aerosurveying using an electro-optical camera, orthophotomaps with marked areas drying of coniferous trees were created,. Field researchs consisted of identifying the five selected on orthophotomaps areas and identifying changes regarding the drying of coniferous forests over a decade. The research concerned the selection of test samples for the further processing of satellite images received from satellites Landsat 5 (2007) and Sentinel 2 (2017 and 2018) by controlled classification method. The controlled classifications allows to determine the extent of drying forests over the past 11 years, changing the landscape and determining the area of drying forests. Results. The research was conducted on the territory of Tukhlya Forestry, Skolivsky District, Lviv Oblast. For field researchs, five areas with known coordinates have been selected, in which forest drying was detected. Two expeditions were organized for the purpose of collecting information on these areas. By using verification data, training samples have been created. Histograms and scatter diagrams are used to evaluate the training samples. The controlled classification by the maximum probability method was performed on the territory of forestry with further postprocessing. New areas with coniferous forest drying have been identified and the area of drying has been determined. Scientific novelty and practical significance. The proposed methodology allows to monitor forest areas with sufficient accuracy, and to control the spread of drying in forests, and, accordingly, to take timely management decisions to reduce the distribution of pests in coniferous forests. This methodology and the obtained research results should be used in forestry for operational forest monitoring.
dc.format.extent78-84
dc.format.pages7
dc.identifier.citationДенис Ю. Моніторинг засихання хвойних лісів за різночасовими космічними знімками (на прикладі Тухлянського лісництва) / Ю. Денис, Х. Бурштинська, О. Паштетник // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2019. — № 1(37). — С. 78–84.
dc.identifier.citationenBurshtynska Kh. Monitoring of coniferous forests drying by different time satellite images (for Tukhlya forestry) / Kh. Burshtynska, Yu. Denys, O. Pashtetnyk // Modern achievements of geodesic science and industry. — Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2019. — No 1(37). — P. 78–84.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/45939
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва, 1(37), 2019
dc.relation.ispartofModern achievements of geodesic science and industry, 1(37), 2019
dc.relation.referencesBochenek, Z., Ziolkowski, D., Bartold, M., Orlowska K. and Ochtyra, A. (2017). Monitoring forest biodiversity and the impact of climate on forest environment using high-resolution satellite images. European Journal of Remote Sensing, Vol. 51, 166-181.
dc.relation.referencesBurshtynska, K., Polishchuk, B., Madyar, J. (2014). The definition of the area of felling forests by high resolution satellite images. GLL, No. 3, 43-54. Grinandabc, G., Rakotomalalacd, F., Gonde, V., Vaudryc, R., Bernouxg, M. and Vieilledentef G. (2013). Estimating deforestation in tropical humid and dry forests in Madagascar from 2000 to 2010 using multi-date Landsat satellite images and the random forests classifier. Remote Sensing of Environment, Vol. 139, 68-80.
dc.relation.referencesHais, M., Wild, J., Berec, L., Brnna, J., Kennedy, R., Braaten, J., Broz, Z. (2016). Landsat Imagery Spectral Trajectories-Important Variables for Spatially Predicting the Risks of Bark Beetle Disturbance. Remote Sensing, Vol. 8, 687.
dc.relation.referencesViewegh, J., Kusbach, A., Mikeska, M. (2003). Czech forest ecosystem classification. Journal of forest science, Vol. 49, 74-82.
dc.relation.referencesБурштинська Х., Поліщук Б., Ковальчук О. (2013). Дослідження методів класифікації лісів з використанням космічних знімків високого розрізнення. Геодезія, картографія та аерофотознімання, Вип. 78, 101-110.
dc.relation.referencesВолосецький Б. (2012). Геодезія у природокористуванні: навч. посіб. Л.: Вид-во Львів. політехніки.
dc.relation.referencesДенис Ю., Паштетник О., Поліщук Б. (2017). Дослідження стану хвойних лісів Прикарпатського регіону з використанням космічних знімків. Міжнародна науково-технічна конференція молодих вчених "GeoTerrace-2017’ 14-16 грудня 2017 р., Львів, Україна: Видавництво Львівської політехніки.
dc.relation.referencesЗацерковний В., Тішаєв О., Шишенко О. (2016). Застосування матеріалів дистанційного зондування в завданнях моніторингу лісових пожеж і кількісного оцінювання рослинності. Наукоємні технології, Вип. № 1 (29), 42-47.
dc.relation.referencesЗацерковний В., Оберемок Н., Ягорлицька К. (2017). Застосування технологій ГІС і ДЗЗ в задачах моніторингу лісових ценозів. Наукоємні технології, Вип. № 4 (36), 350-357.
dc.relation.referencesКотляревська Н. (2010). Лісове господарство України: розвиток і проблеми сьогодення. Актуальні проблеми економіки, Вип. 107 (№ 5). 30-36.
dc.relation.referencesЛялько В., Попов М. (2006). Багатоспектральні методи дистанційного зондування Землі в задачах природокористування. К.: Наукова думка
dc.relation.referencesМиклуш С., Гаврилюк С., Часковський О. (2012). Дистанційне зондування Землі в лісовому господарстві. Львів: ЗУКЦ.
dc.relation.referencesШпак А. (2012). Порівняльний аналіз методів класифікації лісів гірської місцевості за матеріалами знімання супутника RapidEye. Вісник Астрономічної школи, Т. 8, № 2, 212-216.
dc.relation.referencesДП “Славське лісове господарство” [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://slavsklis.com.ua
dc.relation.referencesenBochenek, Z., Ziolkowski, D., Bartold, M., Orlowska K. and Ochtyra, A. (2017). Monitoring forest biodiversity and the impact of climate on forest environment using high-resolution satellite images. European Journal of Remote Sensing, Vol. 51, 166-181. Burshtynska, K., Polishchuk, B., Madyar, J. (2014). The definition of the area of felling forests by high resolution satellite images. GLL, No. 3, 43-54.
dc.relation.referencesenGrinandabc, G., Rakotomalalacd, F., Gonde, V., Vaudryc, R., Bernouxg, M. and Vieilledentef G. (2013). Estimating deforestation in tropical humid and dry forests in Madagascar from 2000 to 2010 using multi-date Landsat satellite images and the random forests classifier. Remote Sensing of Environment, Vol. 139, 68-80.
dc.relation.referencesenHais, M., Wild, J., Berec, L., Bruna, J., Kennedy, R., Braaten, J., Broz, Z. (2016). Landsat Imagery Spectral Trajectories- Important Variables for Spatially Predicting the Risks ofBark Beetle Disturbance. Remote Sensing, Vol. 8, 687. Viewegh J., Kusbach A., Mikeska M. (2003). Czech forest ecosystem classification. Journal of forest science, Vol. 49, 74-82. Burshtynska, Kh., Polishchuk, B., Kovalchuk, O. (2013). Doslidzhennia metodiv klasyfikatsii lisiv z vykorystanniam kosmichnykh znimkiv vysokoho rozriznennia. Heodeziia, kartohrafiia ta aerofotoznimannia, Vyp. 78, 101-110. Volosetskyi B. (2012). Heodeziia u pryrodokorystuvanni: navch. posib. L.: Vyd-vo Lviv. Politekhniky.
dc.relation.referencesenDenys, Yu., Pashtetnyk, O., Polishchuk, B. (2017) Doslidzhennia stanu khvoinykh lisiv Prykarpatskoho rehionu z vykorystanniam kosmichnykh znimkiv. Mizhnarodna naukovo-tekhnichna konferentsiia molodykh vchenykh “GeoTerrace-2017” 14-16 hrudnia 2017r., Lviv, Ukraina: Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky.
dc.relation.referencesenZatserkovnyi V., Tishaiev O., Shyshenko O. (2016). Zastosuvannia materialiv dystantsiinoho zonduvannia v zavdanniakh monitorynhu lisovykh pozhezh i kilkisnoho otsiniuvannia roslynnosti. Naukoiemni tekhnolohii, Vyp. No. 1 (29), 42-47. Zatserkovnyi V., Oberemok N., Yahorlytska K. (2017). Zastosuvannia tekhnolohii HIS i DZZ v zadachakh monitorynhu lisovykh tsenoziv. Naukoiemni tekhnolohii, Vyp. No. 4 (36), 350-357.
dc.relation.referencesenKotliarevska N. (2010). Lisove hospodarstvo Ukrainy: rozvytok i problemy sohodennia. Aktualni problemy ekonomiky, Vyp. 107 (No. 5). 30-36.
dc.relation.referencesenLialko V., Popov M. (2006). Bahatospektralni metody dystantsiinoho zonduvannia Zemli v zadachakh pryrodokorystuvannia. K.: Naukova dumka.
dc.relation.referencesenMyklush S., Havryliuk S., Chaskovskyi O. (2012). Dystantsiine zonduvannia Zemli v lisovomu hospodarstvi. Lviv: ZUKTs.
dc.relation.referencesenShpak A. (2012). Porivnialnyi analiz metodiv klasyfikatsii lisiv hirskoi mistsevosti za materialamy znimannia suputnyka RapidEye. Visnyk Astronomichnoi shkoly, T. 8, No. 2, 212-216.
dc.relation.referencesenDP “Slavske lisove hospodarstvo” [Elektronnyi resurs]. Rezhym dostupu: http://slavsklis.com.ua
dc.relation.urihttp://slavsklis.com.ua
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2019
dc.rights.holder©Західне геодезичне товариство, 2019
dc.subjectмоніторинг лісів
dc.subjectзасихання хвойних лісів
dc.subjectкосмічні знімки
dc.subjectкласифікація
dc.subjectнавчальні вибірки
dc.subjectmonitoring of forest
dc.subjectconiferous forest drying
dc.subjectsatellite images
dc.subjectclassification
dc.subjecttraining samples
dc.subject.udc528.46
dc.subject.udc711.14
dc.titleМоніторинг засихання хвойних лісів за різночасовими космічними знімками (на прикладі Тухлянського лісництва)
dc.title.alternativeMonitoring of coniferous forests drying by different time satellite images (for Tukhlya forestry)
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
2019n1_37__Burshtynska_Kh-Monitoring_of_coniferous_78-84.pdf
Size:
985.18 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
2019n1_37__Burshtynska_Kh-Monitoring_of_coniferous_78-84__COVER.png
Size:
1.45 MB
Format:
Portable Network Graphics
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
3.03 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. – 2019. – Випуск 1(37)