Библиотека диссертаций Украины Полная информационная поддержка
по диссертациям Украины
  Подробная информация Каталог диссертаций Авторам Отзывы
Служба поддержки




Я ищу:
Головна / Сільськогосподарські науки / Лісовпорядкування і лісова таксація


Гаврилюк Сергій Анатолійович. Дешифрування зображень лісових ділянок за матеріалами сканерних космічних зйомок (на прикладі Західного Лісостепу України) : Дис... канд. наук: 06.03.02 - 2008.



Анотація до роботи:

Гаврилюк С.А. Дешифрування зображень лісових ділянок за матеріалами сканерних космічних зйомок (на прикладі Західного Лісостепу України). – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата сільськогосподарських наук за спеціальністю 06.03.02 – лісовпорядкування та лісова таксація. – Національний аграрний університет Кабінету Міністрів України – Київ, 2008.

У дисертаційній роботі розглянуто питання дешифрування зображень лісових ділянок Західного Лісостепу України на основі матеріалів сканерних космічних зйомок, опрацьовано методичні підходи інтерпретації рослинності та виділення різних об’єктів земної поверхні. Створено тематичну карту вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок („лісова маска”) та на її основі цифрову карту лісів Західного Лісостепу України за групами порід на основі космічних знімків Landsat. Оцінено основні параметричні правила проведення контрольованої класифікації та визначено найінформативніші комбінації каналів для дешифрування зображень лісових ділянок. Проведено оцінку точності отриманих тематичних карт, апробовано різні рівні „можливості” для підвищення точності створення цифрової карти лісів Західного Лісостепу України. Для проведення досліджень були використані матеріали польових досліджень та дані моніторингових пробних площадок.

У дисертаційній роботі представлено теоретичні та практичні аспекти використання матеріалів сканерної космічної зйомки для потреб лісового господарства, використання створених тематичних карт для інвентаризації та моніторингу насаджень. Опрацьовані теоретико-методичні підходи дешифрування космічних знімків Landsat, зокрема – методика виділення вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок, проведення класифікації різними параметричними правилами на зображеннях, складених з найінформативніших комбінацій каналів, що дозволяє автоматизувати процес інтерпретації даних дистанційного зондування Землі.

Результати досліджень дозволяють зробити наступні висновки:

  1. Космічні знімки Landsat є придатними для дрібномасштабної інтерпретації рослинності, зокрема дозволяють класифікувати насадження за групами порід. Найінформативнішими комбінаціями каналів знімків Landsat для інтерпретації об’єктів земної поверхні є поєднання каналів 1-4-5, 3-4-5 та 4-5-7.

  2. Опрацьована методика дешифрування зображень лісового фонду за матеріалами космічних знімків дозволяє виділяти вкриті та не вкриті лісовою рослинністю лісові ділянки, інтерпретувати насадження за групами порід, за групами віку, аналізувати параметричні правила проведення класифікації зображень з різною просторовою роздільною здатністю, покращувати якість створених тематичних карт.

  3. Для фотоінтерпретації лісової рослинності слід використовувати комбінації каналів у RGB-форматі, при яких об’єкти земної поверхні зображуються у природних або наближених до них кольорах, а для кількісної оцінки об’єктів земної поверхні використовувати кілька каналів космічних знімків для уникнення спектрального перекриття. Поєднання фотоінтерпретації з польовими даними дозволяє підвищити точність дешифрування, зокрема для виділення вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок.

  4. Найприйнятнішим при проведенні контрольованої класифікації є правило максимальної правдоподібності, в результаті чого отримуємо тематичні карти, які потребують фільтрування. Для збільшення інформативності космічних зображень доцільно покращувати просторову роздільну здатність мультиплікативним методом злиття зображень.

  5. Мультиспектральні сканерні космічні знімки Landsat дозволяють проводити дешифрування зображень лісових ділянок за такими класами: листяні, хвойно-листяні чи листяно-хвойні та хвойні насадження, лісові культури (молодняки до
    20 років), не вкриті лісовою рослинністю лісові ділянки.

Публікації автора:

  1. Миклуш С.І., Гаврилюк С.А. Виділення „лісової маски” для Західного Лісостепу України // Лісівництво і агролісомеліорація. – 2006. – Вип. 110. –
    С. 60-66. (Статистична обробка матеріалів, аналіз результатів).

  2. Миклуш С.І., Гаврилюк С.А. Інформативність каналів космічних знімків Landsat-7 ETM+ для дешифрування рослинності // Наук. вісн. НЛТУУ: Зб. наук.-техн. пр. – Львів: НЛТУУ. – 2006. – Вип. 16.7. – С. 8-13. (Статистична обробка матеріалів, аналіз результатів).

  3. Гаврилюк С.А., Миклуш С.І. Класифікація земель лісового фонду Західного Лісостепу України за матеріалами дистанційного знімання // Наук. вісн. НЛТУУ:
    Зб. наук.-техн. пр. – Львів: НЛТУУ. – 2007. – Вип. 17.3. – С. 26-35. (Статистична обробка матеріалів, аналіз результатів).

  4. Миклуш С.І., Гаврилюк С.А., Часковський О.Г. Дешифрування земель лісового фонду за матеріалами дистанційного зондування землі різної роздільної здатності // Наукові основи підвищення продуктивності та біологічної стійкості лісових та урбанізованих екосистем: Матеріали 55 науково-технічної конференції професорсько-викладацького складу, наукових працівників, докторантів та аспірантів ЛГФ НЛТУ України. Львів, 19-21 травня 2005 р. – Львів: НЛТУУ, 2005. – С. 46-49. (Опрацьовано літературу).

  5. Миклуш С.І., Гаврилюк С.А. Виділення вкритих лісовою рослинністю земель за матеріалами дистанційних знімань // Тези доповідей учасників конференції науково-педагогічних працівників, наукових співробітників і аспірантів та 60-ої ювілейної студентської науково-виробничої конференції. Київ, 11-12 квітня 2006 р. – К.: НАУ, 2006. – С. 90-91. (Статистична обробка матеріалів, аналіз результатів).

  6. Миклуш С.І., Гаврилюк С.А. Виділення різних категорій земель лісового фонду дистанційними методами // Тези доповідей учасників конференції науково-педагогічних працівників, наукових співробітників і аспірантів та 61-ої студентської наукової конференції. Київ, 4-5 квітня 2007 р. – К.: НАУ, 2007. – С. 42-43. (Статистична обробка матеріалів, аналіз результатів).