Использование ГИС-технологий (ILWIS GIS) и спутниковых снимков для моделирования изменений ландшафтов и дешифрирования типов почвенно-растительного покрова

• Main Author: Lemenkova, Polina
• Other Authors: Ocean University of China (OUC), Ufa State Petroleum Technological University, F. U. Enikeev
• Format: Other/Unknown Material
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2015
• Subjects: Supervised classification; Modeling & Simulation; Supervised classification method; Landsat TM and ETM data; Landsat 7 ETM+; Image classification; Image analysis and processing; Image analysis applications; Landsat TM; remote sensing; спутниковые снимки; Landsat; modeling Ключевые слова: Ландсат; классификация; моделирование; geo; manag; Yamal Peninsula
• Online Access: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7211639; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02000251/file/Lemenkova_Bashkortostan2015.pdf; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02000251

Цель данной работы состоит в технической апробации данных дистанционного зондирования Земли (спутниковые снимки Ландсат) для картографирования почвенно-растительного покрова северных экосистем. Область исслtдований-п-ов Ямал, Россия. Космические снимки Ландсат, покрывающие нужный участок территории в 1988, 2001 и 2011 г.г., были классифицированны и проанализированны в ГИС ИЛВИС (ILWIS GIS). Обработка снимков была осуществлена в полуавтоматическом режиме методами ГИС. Встроенный режим обработки и распознавания растровых изображений в ILWIS GIS позволил провести картографирование почвенно-растительного покрова и распространение ландшафтов на п-ве Ямал. Результаты показывают, изменение ландшафтов за исследуемый участок времени. Работа проиллюстрировала успешное применение спутниковых снимков Ландсат с 30-м разрешением для мелкомасштабного ландшафтного ГИС-картографирования. International audience The emphasis of this article is placed on the technical application of the remote sensing tools and methods for studies of vegetation coverage in northern ecosystems. The study area is located in Yamal peninsula, the Russian Federation. Landsat imagery covering study area in 1988, 2001 and 2011 has been analyzed using ILWIS GIS. The image processing was performed using semi-automated method of image interpretation. The remote sensing data classification from ILWIS menu enabled to map vegetation coverage over research area, which helped to identify land cover types and distribution in Yamal. Results show that Landsat TM imagery with 30 m mesh spacing is useful for landscape mapping and the interpretation of the vegetation cover types.