Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS

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...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Lemenkova, Polina
Format: Conference Object
Language:English
Published: 2015
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/364563
https://dipot.ulb.ac.be/dspace/bitstream/2013/364563/3/Lemenkova_Bashkortostan2015.pdf
id ftunivbruxelles:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/364563
record_format openpolar
spelling ftunivbruxelles:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/364563 2024-09-15T18:40:59+00:00 Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS Lemenkova, Polina 2015-05-20 1 full-text file(s): application/pdf http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/364563 https://dipot.ulb.ac.be/dspace/bitstream/2013/364563/3/Lemenkova_Bashkortostan2015.pdf en eng uri/info:doi/10.6084/m9.figshare.7211639 local/http://ssrn.com/abstract=3316550 https://dipot.ulb.ac.be/dspace/bitstream/2013/364563/3/Lemenkova_Bashkortostan2015.pdf http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/364563 1 full-text file(s): info:eu-repo/semantics/openAccess In: Proceedings of the International Research Conference. Vostochnaya Pechat, Ufa, Russia Sciences exactes et naturelles Sciences de la terre et du cosmos Cartographie Géographie physique Géographie rurale Géomorphologie et orographie Télédétection Systèmes d'information géographique Ecologie Ecologie [végétale] Méthodologie de la recherche scientifique Landsat supervised classification remote sensing modeling info:eu-repo/semantics/conferencePaper info:ulb-repo/semantics/conferencePaper info:ulb-repo/semantics/openurl/proceeding 2015 ftunivbruxelles 2024-07-19T04:48:29Z 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. 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. info:eu-repo/semantics/published Conference Object Yamal Peninsula DI-fusion : dépôt institutionnel de l'Université libre de Bruxelles (ULB)
institution Open Polar
collection DI-fusion : dépôt institutionnel de l'Université libre de Bruxelles (ULB)
op_collection_id ftunivbruxelles
language English
topic Sciences exactes et naturelles
Sciences de la terre et du cosmos
Cartographie
Géographie physique
Géographie rurale
Géomorphologie et orographie
Télédétection
Systèmes d'information géographique
Ecologie
Ecologie [végétale]
Méthodologie de la recherche scientifique
Landsat
supervised classification
remote sensing
modeling
spellingShingle Sciences exactes et naturelles
Sciences de la terre et du cosmos
Cartographie
Géographie physique
Géographie rurale
Géomorphologie et orographie
Télédétection
Systèmes d'information géographique
Ecologie
Ecologie [végétale]
Méthodologie de la recherche scientifique
Landsat
supervised classification
remote sensing
modeling
Lemenkova, Polina
Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS
topic_facet Sciences exactes et naturelles
Sciences de la terre et du cosmos
Cartographie
Géographie physique
Géographie rurale
Géomorphologie et orographie
Télédétection
Systèmes d'information géographique
Ecologie
Ecologie [végétale]
Méthodologie de la recherche scientifique
Landsat
supervised classification
remote sensing
modeling
description 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. 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. info:eu-repo/semantics/published
format Conference Object
author Lemenkova, Polina
author_facet Lemenkova, Polina
author_sort Lemenkova, Polina
title Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS
title_short Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS
title_full Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS
title_fullStr Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS
title_full_unstemmed Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS
title_sort modelling landscape changes and detecting land cover types by means of remote sensing data and ilwis gis
publishDate 2015
url http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/364563
https://dipot.ulb.ac.be/dspace/bitstream/2013/364563/3/Lemenkova_Bashkortostan2015.pdf
genre Yamal Peninsula
genre_facet Yamal Peninsula
op_source In: Proceedings of the International Research Conference. Vostochnaya Pechat, Ufa, Russia
op_relation uri/info:doi/10.6084/m9.figshare.7211639
local/http://ssrn.com/abstract=3316550
https://dipot.ulb.ac.be/dspace/bitstream/2013/364563/3/Lemenkova_Bashkortostan2015.pdf
http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/364563
op_rights 1 full-text file(s): info:eu-repo/semantics/openAccess
_version_ 1810485383260012544