Informacionnye tehnologii. Problemy i rešeniâ / Modelling Landscape Changes and Detecting Land Cover Types by Means of Remote Sensing Data and ILWIS GIS

• Main Author: Lemenkova, Polina
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: English
• Published: Ufa State Petroleum Technical University 2015
• Subjects: Landsat; Fernerkundung; überwachte Klassifizierung; Modellieren; remote sensing; supervised classification; modeling; Yamal Peninsula
• Online Access: https://doi.org/10.5281/zenodo.2309529; https://eplus.uni-salzburg.at/doi/10.5281/zenodo.2309529; https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubs:3-30560

Der Schwerpunkt dieses Artikels liegt auf der technischen Anwendung der Fernerkundungsinstrumente und -methoden zur Untersuchung der Vegetationsbedeckung in nördlichen Ökosystemen. Das Untersuchungsgebiet liegt auf der Halbinsel Jamal in der Russischen Föderation. Landsat-Bilder, die das Untersuchungsgebiet in den Jahren 1988, 2001 und 2011 abdecken, wurden mit ILWIS GIS analysiert. Die Bildverarbeitung wurde mithilfe einer halbautomatischen Methode der Bildinterpretation durchgeführt. Die Klassifizierung der Fernerkundungsdaten aus dem ILWIS-Menü ermöglichte die Kartierung der Vegetationsbedeckung im Forschungsgebiet, was zur Identifizierung der Landbedeckungstypen und der Verteilung in Jamal beitrug. Die Ergebnisse zeigen, dass Landsat TM-Bilder mit einem Maschenabstand von 30 m für die Landschaftskartierung und die Interpretation der Vegetationsbedeckungstypen nützlich sind. 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.