Методика супутникового моніторингу вирубування лісів за даними Sentinel-2A/B
Ключові слова:
супутниковий моніторинг, Sentinel-2A/B, мультиспектральна зйомка, виявлення вирубки, автоматизована обробка зображень, нормалізовані індекси, індекс зміни (NDI)Анотація
Мета. Основною метою досліджень були розробка та тестування методики автоматизованої обробки та аналізу багатоспектральних супутникових знімків середнього просторового розрізнення для виявлення вирубок лісів. Дизайн/Метод/Підхід. Проведене експериментальне відпрацювання запропонованої методики на південному заході Івано-Франківської та південному сході Закарпатської областей з використанням безкоштовних архівних знімків видимого та ІЧ-діапазонів із супутників Sentinel-2A/B. Результати. Отримані під час проведених досліджень результати підтвердили можливість і високу ефективність використання знімків із супутників Sentinel-2A/B для виявлення та оцінки динаміки вирубок диких та заповідних лісів. Тільки на одній тестовій ділянці площа виявлених вирубок за 2 роки склала понад 300 га. Теоретичне значення. В роботі показані переваги застосування нормалізованого різницевого індексу часових змін NDI для заданої пари різночасних супутникових знімків та вибраних спектральних каналів. Завдяки NDI збільшується точність та стійкість результатів виявлення часових змін, а також зменшується вплив таких факторів, як відмінності в освітленості різночасних знімків, наявність розсіяної хмарності, аерозольної серпанки, поглинання радіації атмосферою та ін. Практичне значення. Завдяки високому ступеню автоматизації розроблена методика може бути програмно реалізована у вигляді геоінформаційного веб-сервісу, який може функціонувати в інтересах широкого кола державних служб. Оригінальність/Цінність. В ході дослідження були визначені необхідні етапи та послідовність обробки даних ДЗЗ, а також здійснені вибір методів, алгоритмів та програмних інструментів обробки знімків, розробка власних алгоритмів та програм для підвищення ступеня автоматизації та оперативності обробки знімків, а також з метою покращення інтерфейсу взаємодії з користувачем. Обмеження дослідження/Майбутні дослідження. Дане дослідження було обмежене використанням багатоспектральних знімків із супутників Sentinel-2A/B (знімальний прилад MSI). Майбутні дослідження пов’язані з використанням додаткових даних із супутників Landsat-7 (знімальний прилад ЕТМ+), Landsat-8 (знімальний прилад OLI), Landsat-9 (знімальний прилад OLI-2) та Terra (знімальний прилад ASTER). Тип статті. Прикладне дослідження, методологічна стаття.
Завантажити
Посилання
Bilousov, K. H., Nechyporuk, М. V., Khoroshylov, V. S., Svynarenko, D. M., Mozgovoy, D. K., & Popel, V. M. (2022). Method of automated correction of instrument distortions on Landsat-7 multispectral satellite images. Kosmìčna Nauka ì Tehnologìâ, 28(3), 17–28. https://doi.org/10.15407/knit2022.03.017
Bullock, E. L., Woodcock, C. E., & Olofsson, P. (2020). Monitoring tropical forest degradation using spectral unmixing and Landsat time series analysis. Remote Sensing of Environment, 238, 110968. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.11.011
Claverie, M., Ju, J., Masek, J. G., Dungan, J. L., Vermote, E. F., Roger, J.-C., Skakun, S. V., & Justice, C. (2018). The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set. Remote Sensing of Environment, 219, 145–161. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.09.002
Cohen, W., Healey, S., Yang, Z., Stehman, S., Brewer, C., Brooks, E., Gorelick, N., Huang, C., Hughes, M., Kennedy, R., Loveland, T., Moisen, G., Schroeder, T., Vogelmann, J., Woodcock, C., Yang, L., & Zhu, Z. (2017). How Similar Are Forest Disturbance Maps Derived from Different Landsat Time Series Algorithms? Forests, 8(4), 98. https://doi.org/10.3390/f8040098
Copernicus. (2024). A European wide-swath, high-resolution, multi-spectral imaging mission Sentinel-2. Copernicus. https://dataspace.copernicus.eu/explore-data/data-collections/sentinel-data/sentinel-2
Dolinets, J., & Mozgovoy, D. (2009). Training of specialists in the field of Earth remote sensing. Acta Astronautica, 64(1), 75–80. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2008.06.006
Eoportal. (2024). Satellite Missions catalogue. Eoportal.org. https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions
EOS DA. (2024). EOSDA’s Satellite Intel Reveals The Scale Of Saamaka’s Newest Forest Crisis. EOS Data Analytics. https://eos.com/blog/decades-long-story-of-saamaka-the-forest-defenders/
ESA. (2024). Sentinel-2 Colour vision for Copernicus. ESA. https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-2
Flood, N. (2017). Comparing Sentinel-2A and Landsat 7 and 8 Using Surface Reflectance over Australia. Remote Sensing, 9(7), 659. https://doi.org/10.3390/rs9070659
Foga, S., Scaramuzza, P. L., Guo, S., Zhu, Z., Dilley, R. D., Beckmann, T., Schmidt, G. L., Dwyer, J. L., Joseph Hughes, M., & Laue, B. (2017). Cloud detection algorithm comparison and validation for operational Landsat data products. Remote Sensing of Environment, 194, 379–390. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.026
Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
Hnatushenko, V. V., Hnatushenko, V., Mozgovoy, D. K., & Vasiliev, V. V. (2016). Satellite technology of the forest fires effects monitoring. Науковий вісник Національного гірничого університету, (1), 70-76. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2016_1_13
Hnatushenko, V. V., Mozgovyi, D. K., Vasyliev, V. V., & Kavats, О. О. (2017). Satellite monitoring of consequences of illegal extraction of amber in Ukraine. Науковий вісник Національного гірничого університету, (2), 99-105. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2017_2_17
Hnatushenko, V. V., Mozhovyi, D. K., & Vasyliev, V. V. (2017). Satellite monitoring of deforestation as a result of mining. Науковий вісник Національного гірничого університету, (5), 94-99. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2017_5_16
Makarov, A. L., Belousov, K. G., Svinarenko, D. N., Khoroshylov, V. S., Mozgovoy, D. K., & Popel, V. M. (2021). Automatized recognition of urban vegetation and water bodies by Jilin-1А satellite images. Kosmìčna Nauka ì Tehnologìâ, 27(4), 42–53. https://doi.org/10.15407/knit2021.04.042
Mozgoviy, D. K., Parshyna, O. I., Voloshyn, V. I., & Bushuyev, Y. I. (2007). Remote Sensing and GIS Application for Environmental Monitoring and Accidents Control in Ukraine. In Geographic Uncertainty in Environmental Security (pp. 259-270). Dordrecht: Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6438-8_16
Mozgovoy, D. K., Svinarenko, D. N., Leong, Y. R., Zhigalov, K. Y., Tsarev, R. Y., Yamskikh, T. N., & Bystrova, N. V. (2019). Automated detection of deforestation based on multi-spectrum satellite data. Journal of Physics: Conference Series, 1399(4), 044101. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1399/4/044101
Mozgovoy, D., & Hnatushenko, V. (2019, September). Information technology of satellite image processing for monitoring of floods and drought. In Conference on Computer Science and Information Technologies (pp. 473-487). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33695-0_32
Mozgovoy, D., Tsarev, R., Korchynskyi, V., Tynchenko, V., Dyachuk, P., Danichev, A., Knyazkov, A., Kapustina, S., & Bakwa, D. D. (2021, April). Processing of Radar and Optical Images for Monitoring Natural and Anthropogenic Emergencies. In Computer Science On-line Conference (pp. 607-620). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77448-6_60
Myroniuk, V., Bell, D. M., Gregory, M. J., Vasylyshyn, R., & Bilous, A. (2022). Uncovering forest dynamics using historical forest inventory data and Landsat time series. Forest Ecology and Management, 513, 120184. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2022.120184
Vanegas-Cubillos, M., Sylvester, J., Villarino, E., Pérez-Marulanda, L., Ganzenmüller, R., Löhr, K., Bonatti, M., & Castro-Nunez, A. (2022). Forest cover changes and public policy: A literature review for post-conflict Colombia. Land Use Policy, 114, 105981. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2022.105981
Vermote, E., Justice, C., Claverie, M., & Franch, B. (2016). Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product. Remote Sensing of Environment, 185, 46–56. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.04.008
Vogelmann, J. E., Gallant, A. L., Shi, H., & Zhu, Z. (2016). Perspectives on monitoring gradual change across the continuity of Landsat sensors using time-series data. Remote Sensing of Environment, 185, 258–270. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.02.060
Wulder, M. A., Loveland, T. R., Roy, D. P., Crawford, C. J., Masek, J. G., Woodcock, C. E., Allen, R. G., Anderson, M. C., Belward, A. S., Cohen, W. B., Dwyer, J., Erb, A., Gao, F., Griffiths, P., Helder, D., Hermosilla, T., Hipple, J. D., Hostert, P., Hughes, M. J., … Zhu, Z. (2019). Current status of Landsat program, science, and applications. Remote Sensing of Environment, 225, 127–147. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.015
Ye, S., Rogan, J., Zhu, Z., & Eastman, J. R. (2021). A near-real-time approach for monitoring forest disturbance using Landsat time series: stochastic continuous change detection. Remote Sensing of Environment, 252, 112167. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112167
Zhu, Z. (2017). Change detection using landsat time series: A review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130, 370–384. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.06.013
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Dmytro Mozghovyi, Volodymyr Korchynskyi, Dmytro Svynarenko (Author)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Всі статті, опубліковані в журналі Challenges and Issues of Modern Science, ліцензовані за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY). Це означає, що ви можете:
- Поширювати, копіювати та передавати статтю
- Адаптувати, реміксувати та створювати похідні роботи на основі статті
за умови, що ви надаєте належне посилання на оригінальну роботу, вказуєте ім'я авторів, назву статті, журнал та наявність ліцензії CC BY. Будь-яке використання матеріалів не повинно припускати схвалення авторами або журналом використаного матеріалу.
