Моніторинг хвойних лісів з використанням даних дистанційного зондування (на прикладі Тухлянського лісгоспу)

Simple item page
dc.citation.epage108
dc.citation.journalTitleСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва
dc.citation.spage99
dc.citation.volumeІІ (42)
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorБурштинська, Х.
dc.contributor.authorДекалюк, Я.
dc.contributor.authorBurshtynska, Kh.
dc.contributor.authorDekaliuk, Y.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-06-19T09:49:15Z
dc.date.available2023-06-19T09:49:15Z
dc.date.created2021-06-22
dc.date.issued2021-06-22
dc.description.abstractМетою роботи є розгляд стану хвойних лісів Тухлянського лісгоспу Прикарпатського регіону. Зміни земельного покриву, забруднення повітря, води та ґрунтів, погіршення їх якості, втрати біологічного різноманіття лісових екосистем відбуваються на регіональному та глобальному рівнях. Зміни клімату, підвищення температури та зменшення кількості опадів провокують розвиток шкідників, що найпоширеніші саме в хвойних лісах. Технології дистанційного зондування дають змогу створювати системи моніторингу лісів, зокрема визначення структури насаджень, виявлення змін у лісах через вплив пожеж, вирубок, екологічних проблем, зокрема засихання лісів. Методика виявлення змін у лісах ґрунтується на використанні космічних зображень високого просторового розрізнення, а для ідентифікації здорової, засохлої й частково пошкодженої засиханням хвойної рослинності на тестових ділянках – на опрацюванні знімків, отриманих з безпілотних літальних апаратів. Результатом дослідження є зображення, отримане методом контрольованої класифікації. Точність класифікації залежить від правильного вибору сигнатур, для чого і слугують знімки з БПЛА. Наукова новизна та практична значущість. Запропоновано методику для ідентифікації різних станів хвойних лісів із використанням методу контрольованої класифікації за алгоритмом максимальної вірогідності. Принциповим для виконання завдання є вибір сигнатур класів. Методика може бути застосована у різних структурах лісового господарства.
dc.description.abstractThe purpose of the work is to consider the state of coniferous forests of the Tukhlyanske forestry of the Precarpathian region. Changes in land cover, pollution of air, water and soil, and deterioration of their quality, loss of biological diversity occur for forest ecosystems at the regional and global levels. Climate change, rising temperatures and declining rainfall are provoking the development of pests that are most common in coniferous forests. Remote sensing technologies allow to create forest monitoring systems, including determination of plantation structure, detection of changes in forests due to fires, deforestation, environmental problems, in particular forest drying. The method of detecting changes in forests is based on the use of high-resolution space imagery and on the processing of images obtained from unmanned aerial vehicles to identify healthy, dried and partially damaged by drying conifers in test areas. The result of the study is an image obtained by the method of controlled classification. The accuracy of the classification depends on the choice of signatures, and for that the UAV images are used. Scientific novelty and practical significance. A method for the identification of different states of coniferous forests using the method of controlled classification by the algorithm of maximum probability is proposed. The choice of class signatures is fundamental to solving the problem. The technique can be applied in various structures of forestry.
dc.format.extent99-108
dc.format.pages10
dc.identifier.citationБурштинська Х. Моніторинг хвойних лісів з використанням даних дистанційного зондування (на прикладі Тухлянського лісгоспу) / Х. Бурштинська, Я. Декалюк // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2021. — Том ІІ (42). — С. 99–108.
dc.identifier.citationenBurshtynska Kh. Monitoring coniferous forests using remote sensing data (on the example of Tukhlyanske forestry) / Kh. Burshtynska, Y. Dekaliuk // Modern Achievements of Geodesic Science and Industry. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2021. — Vol II (42). — P. 99–108.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/59234
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва, 2021
dc.relation.ispartofModern Achievements of Geodesic Science and Industry, 2021
dc.relation.referencesBochenek, Z., Ziolkowski, D., Bartold, M., Orlowska K.
dc.relation.referencesand Ochtyra A. (2017). Monitoring forest biodiversity
dc.relation.referencesand the impact of climate on forest environment
dc.relation.referencesusing high-resolution satellite images. European
dc.relation.referencesJournal of Remote Sensing, Vol. 51, 166–181.
dc.relation.referencesBurshtynska K., Polishchuk B. and Madyar J. (2014). The
dc.relation.referencesdefinition of the area of felling forests by high
dc.relation.referencesresolution satellite images. GLL, No. 3, 43–54.
dc.relation.referencesFranklin S. E., Wulder M. A., Skakun R. S. and Carroll A. L.
dc.relation.references(2003). Mountain pine beetle red attack forest
dc.relation.referencesdamage classification using stratified Landsat TM
dc.relation.referencesdata in British Columbia, Canada. Photogrammetric
dc.relation.referencesEngineering and Remote Sensing, No. 69(3), 283–288.
dc.relation.referencesKarnieli A., Adam N., Pinker R. T., Anderson M., Imhoff
dc.relation.referencesM. L., Gutman G. G., Panov N., Goldberg A. (2010).
dc.relation.referencesUse of NDVI and Land Surface Temperature for
dc.relation.referencesDrought Assesment: Merits and Liminations. J.
dc.relation.referencesClimate, Vol. 23, 618–633.
dc.relation.referencesKatz Ch. (2017). Small Pests, Big Problems: The Global
dc.relation.referencesSpread of Bark Beetles. URL: https://e360.yale.edu/features/small-pests-big-problems-the-global-spreadof-bark-beetles.
dc.relation.referencesKokhan S. (2020). Improved Approach to the Development
dc.relation.referencesof the Crop Monitoring System Based on the Use of
dc.relation.referencesMulti-Source Spatial Data. Journal of Ecological
dc.relation.referencesEngineering, No. 21 (7), 108–114.
dc.relation.referencesKumar D. (2011). Monitoring Forest Cover Changes
dc.relation.referencesUsing Remote Sensing and GIS: A Global
dc.relation.referencesProspective. Research Journal of Environmental
dc.relation.referencesSciences, Vol. 5, 105–123
dc.relation.referencesSherbinin A., Carr D., Cassels S. and L. Jiang. (2007).
dc.relation.referencesPopulation and environment. Annual Review of
dc.relation.referencesEnvironment and Resources, Vol. 32, 345–373.
dc.relation.referencesSwain P. H., Davis S. M. (eds.) (1978). Remote sensing –
dc.relation.referencesthe quantitative approach. New York, 396 p.
dc.relation.referencesTrigg S. N., Curran L. M. and McDonald A. K. (2006).
dc.relation.referencesUtility of Landsat 7 satellite data for continued
dc.relation.referencesmonitoring of forest cover change in protected areas
dc.relation.referencesin southeast Asia. Singapore Journal of Tropical
dc.relation.referencesGeography, Vol. 27, 49–66.
dc.relation.referencesБардиш Б., Бурштинська Х. (2014). Використання
dc.relation.referencesвегетаційних індексів для ідентифікації об’єктів
dc.relation.referencesземної поверхні. Cучасні досягнення геодезичної
dc.relation.referencesнауки та виробництва, Вип. ІІ (28), C. 82–88.
dc.relation.referencesБурштинська Х., Петрик Ю., Поліщук Б., Шило Є.
dc.relation.references(2019). Моніторинг засихання хвойних лісів
dc.relation.referencesПрикарпатського регіону з використанням даних
dc.relation.referencesдистанційного зондування. Геодезія, картографія та аерофотознімання, Вип. 90, C. 29–40.
dc.relation.referencesБурштинська Х., Денис Ю., Мадяр Ю., Поліщук Б.
dc.relation.references(2016). Методика двоетапної класифікації лісів за
dc.relation.referencesкосмічними зображеннями високого розрізнення.
dc.relation.referencesCучасні досягнення геодезичної науки та виробництва, Вип. 1, С. 148–155.
dc.relation.referencesЗацерковний В., Оберемок Н., Ягорлицька К. (2017).
dc.relation.referencesЗастосування технологій ГІС і ДЗЗ в задачах
dc.relation.referencesмоніторингу лісових ценозів. Наукоємні технології, Вип. 4 (36), C. 350–357.
dc.relation.referencesКохан С., Востоков А. (2009). Дистанційне зондування
dc.relation.referencesЗемлі: теоретичні основи: підручник. Київ: Вища школа, 511 с.
dc.relation.referencesКохан С. (2011). Застосування вегетаційних індексів
dc.relation.referencesна основі серії космічних знімків IRS-1D LISS-III
dc.relation.referencesдля визначення стану посівів сільськогосподарських культур. Космічна наука і технологія, Т. 17, № 5, С. 58–63.
dc.relation.referencesКрылов А. М., Соболев А. А., Владимирова Н. А.
dc.relation.references(2011). Выявление очагов короеда-типографа в
dc.relation.referencesМосковской области с использованием снимков
dc.relation.referencesLandsat. Лесной вестник, Вип. 4, C. 54–60.
dc.relation.referencesМиклуш С. І., Гаврилюк С. А.,Часковський О. Г. (2012).
dc.relation.referencesДистанційне зондування Землі в лісовому господарстві: навч. посіб. Львів. ЗУКЦ, 324 с.
dc.relation.referencesПоліщук Б. (2015). Методи опрацювання космічних
dc.relation.referencesзображень високого розрізнення для класифікації
dc.relation.referencesлісів (на прикладі Прикарпатського регіону): автореф.: дис. …. канд. техн. наук. Львів.
dc.relation.referencesСеменова І. Г. (2014). Використання вегетаційних
dc.relation.referencesіндексів для моніторингу посух в Україні. Український гідрометеорологічний журнал, № 14, С. 43–52.
dc.relation.referencesСидельник Н. Я., Пушкин А. А., Ковалевский С. В.
dc.relation.references(2018). Картирование поврежденных лесных насаждений и объектов лесохозяйственных мероприятий
dc.relation.referencesс использованием материалов космической съемки и ГИС-технологий. Труды БГТУ, Вип. № 1, С. 5–12.
dc.relation.referencesСлободяник М. П. (2014). Використання методів ДЗ та ГІС-технологій для моніторингу лісових ресурсів.
dc.relation.referencesВісник геодезії та картографії, №1.
dc.relation.referencesenBochenek, Z., Ziolkowski, D., Bartold, M., Orlowska K. and Ochtyra A. (2017). Monitoring forest biodiversity and the
dc.relation.referencesenimpact of climate on forest environment using high-resolution satellite images. European Journal of Remote
dc.relation.referencesenSensing, Vol. 51, 166–181.
dc.relation.referencesenBurshtynska K., Polishchuk B. and Madyar J. (2014). The definition of the area of felling forests by high resolution
dc.relation.referencesensatellite images. GLL, No. 3, 43–54.
dc.relation.referencesenFranklin S. E., Wulder M. A., Skakun R. S. and Carroll A. L. (2003) Mountain pine beetle red attack forest damage
dc.relation.referencesenclassification using stratified Landsat TM data in British Columbia, Canada. Photogrammetric Engineering and
dc.relation.referencesenRemote Sensing, No. 69(3), 283–288.
dc.relation.referencesenKarnieli A., Adam N., Pinker R. T., Anderson M., Imhoff M. L., Gutman G. G., Panov N., Goldberg A. (2010). Use of
dc.relation.referencesenNDVI and Land Surface Temperature for Drought Assesment: Merits and Liminations. J. Climate, Vol. 23, 618–633.
dc.relation.referencesenKatz Ch. (2017). Small Pests, Big Problems: The Global Spread of Bark Beetles. URL: https://e360.yale.edu/features/small-pests-big-problems-the-global-spread-of-bark-beetles.
dc.relation.referencesenKokhan S. (2020). Improved Approach to the Development of the Crop Monitoring System Based on the Use of MultiSource Spatial Data. Journal of Ecological Engineering, No. 21 (7), 108–114.
dc.relation.referencesenKumar D. (2011). Monitoring Forest Cover Changes Using Remote Sensing and GIS: A Global Prospective. Research
dc.relation.referencesenJournal of Environmental Sciences, Vol. 5, 105–123
dc.relation.referencesenSherbinin A., Carr D., Cassels S. and L. Jiang. (2007). Population and environment. Annual Review of Environment and
dc.relation.referencesenResources, Vol. 32, 345–373.
dc.relation.referencesenSwain P. H., Davis S. M. (eds.) (1978). Remote sensing – the quantitative approach. New York, 396 p.
dc.relation.referencesenTrigg S. N., Curran L. M. and McDonald A. K. (2006). Utility of Landsat 7 satellite data for continued monitoring
dc.relation.referencesenof forest cover change in protected areas in southeast Asia. Singapore Journal of Tropical Geography, Vol. 27, 49–66.
dc.relation.referencesenBardysh B., Burshtynska Kh. (2014). Vykorystannia vehetatsiinykh indeksiv dlia identyfikatsii obiektiv zemnoi
dc.relation.referencesenpoverkhni. Cuchasni dosiahnennia heodezychnoi nauky ta vyrobnytstva, Vyp. II (28), 82–88 [in Ukrainian].
dc.relation.referencesenBurshtynska Kh., Petryk Yu., Polishchuk B., Shylo Ye. (2019). Monitorynh zasykhannia khvoinykh lisiv Prykarpatskoho
dc.relation.referencesenrehionu z vykorystanniam danykh dystantsiinoho zonduvannia. Heodeziia, kartohrafiia ta aerofotoznimannia. Vyp. 90, 29–40 [in Ukrainian].
dc.relation.referencesenBurshtynska Kh., Denys Yu., Madiar Yu., Polishchuk B. (2016). Metodyka dvoetapnoi klasyfikatsii lisiv za
dc.relation.referencesenkosmichnymy zobrazhenniamy vysokoho rozriznennia. Suchasni dosiahnennia heodezychnoi nauky ta vyrobnytstva,
dc.relation.referencesenVyp. 1, 148–155 [in Ukrainian].
dc.relation.referencesenZatserkovnyi V., Oberemok N., Yahorlytska K. (2017). Zastosuvannia tekhnolohii HIS i DZZ v zadachakh monitorynhu
dc.relation.referencesenlisovykh tsenoziv. Naukoiemni tekhnolohii, Vyp. 4 (36), 350–357 [in Ukrainian].
dc.relation.referencesenKokhan S., Vostokov A. (2009). Dystantsiine zonduvannia Zemli: teoretychni osnovy: pidruchnyk. Kyiv: Vyshcha
dc.relation.referencesenshkola, 511 s. [in Ukrainian].
dc.relation.referencesenKokhan S. (2011). Zastosuvannia vehetatsiinykh indeksiv na osnovi serii kosmichnykh znimkiv IRS-1D LISS-III dlia
dc.relation.referencesenvyznachennia stanu posiviv silskohospodarskykh kultur. Kosmichna nauka i tekhnolohiia, T. 17, No. 5, 58–63 [in
dc.relation.referencesenUkrainian].
dc.relation.referencesenKrylov A. M., Sobolev A. A., Vladymyrova N. A. (2011). Vyiavlenye ochahov koroeda-typohrafa v Moskovskoi oblasty
dc.relation.referencesens ispolzovanyem snimkov Landsat. Lesnoi vestnyk, Vyp. 4, 54–60 [in Russian].
dc.relation.referencesenMyklush S. I., Havryliuk S. A., Chaskovskyi O. H. (2012). Dystantsiine zonduvannia Zemli v lisovomu hospodarstvi:
dc.relation.referencesennavch.posibnyk. Lviv. ZUKTs, 324 s. [in Ukrainian].
dc.relation.referencesenPolishchuk B. (2015). Metody opratsiuvannia kosmichnykh zobrazhen vysokoho rozriznennia dlia klasyfikatsii lisiv (na
dc.relation.referencesenprykladi Prykarpatskoho rehionu): avt. dys. …kand. tekhn. nauk. Lviv [in Ukrainian].
dc.relation.referencesenSemenova I. H. (2014). Vykorystannia vehetatsiinykh indeksiv dlia monitorynhu posukh v Ukraini. Ukrainskyi
dc.relation.referencesenhidrometeorolohichnyi zhurnal, No. 14, 43–52 [in Ukrainian].
dc.relation.referencesenSydelnyk N. Ia., Pushkyn A. A., Kovalevskyi S. V. (2018). Kartyrovanye povrezhdennykh lesnykh nasazhdenyi i
dc.relation.referencesenobjektov lesokhoziaistvennykh meropryiatyi s yspolzovanyem materyalov kosmycheskoi sjemky i HYStekhnolohyi. Trudy BHTU, Vyp. 1, 5–12 [in Russian].
dc.relation.referencesenSlobodianyk M. P. (2014). Vykorystannia metodiv DZ ta HIS-tekhnolohii dlia monitorynhu lisovykh resursiv. Visnyk
dc.relation.referencesenheodezii ta kartohrafii, No. 1 (88), 27–31 [in Ukrainian].
dc.relation.urihttps://e360.yale.edu/features/small-pests-big-problems-the-global-spreadof-bark-beetles
dc.relation.urihttps://e360.yale.edu/features/small-pests-big-problems-the-global-spread-of-bark-beetles
dc.rights.holder© Західне геодезичне товариство, 2021
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2021
dc.subjectдистанційне зондування Землі
dc.subjectметоди класифікації зображень
dc.subjectсигнатури
dc.subjectкосмічні зображення
dc.subjectзнімки із безпілотних літальних апаратів
dc.subjectremote sensing of the Earth
dc.subjectmethods of image classification
dc.subjectsignatures
dc.subjectspace images
dc.subjectimages from unmanned aerial vehicles
dc.subject.udc528.46
dc.subject.udc711.14
dc.titleМоніторинг хвойних лісів з використанням даних дистанційного зондування (на прикладі Тухлянського лісгоспу)
dc.title.alternativeMonitoring coniferous forests using remote sensing data (on the example of Tukhlyanske forestry)
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
2021vII__42__Burshtynska_Kh-Monitoring_coniferous_99-108.pdf
Size:
1.33 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
2021vII__42__Burshtynska_Kh-Monitoring_coniferous_99-108__COVER.png
Size:
526.05 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.8 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. – 2021. – Випуск 2 (42)