Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Шестнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XVI.B.283

Дешифрирование изменений городской застройки Москвы по снимкам со спутников серии Landsat: опыт использования спектральных индексов

Грищенко М.Ю. (1,2), Сарычев Е.Ю. (1)
(1) МГУ имени М.В. Ломоносова, географический факультет, Москва, Россия
(2) Государственный природный заповедник "Курильский", пос. Южно-Курильск, Россия
Цель работы - изучение изменений застройки Москвы на основе индексных изображений, рассчитанных по космическим снимкам со спутников серии Landsat. Спутники серии Landsat ведут съемку с 1972 года; полученные снимки есть в открытом доступе, для них характерно высокое пространственное разрешение. В работе использованы специализированные индексы застройки, которые позволяют автоматически выделять застроенные территории. Для реализации поставленной цели были подобраны следующие индексы: NDBI, UI, VgNIR–BI, VrNIR–BI, NDISI. Для удобства получения необходимой информации были рассчитаны бинарные изображения по методу Оцу. В результате получены 55 бинарных изображений, которые отображают застройку Москвы и ближайшего Подмосковья.
С помощью метода Оцу можно сравнительно легко выделить на снимке области, занятые зданиями. Но часто при расчете бинарного растра происходят некоторые ошибки, из-за которых увеличивается или, наоборот, уменьшается количество пикселов, определённых как застройка. Так, к застройке могут быть отнесены: участки открытого грунта, хвойные леса, водные объекты, торфоразработки. С другой стороны, застроенные территории в некоторых случаях относятся к классу прочих объектов.
В итоге определенны индексы, которые наиболее правдоподобно передают застройку, а также, те, которые, наоборот, наихудшим образом её отображают. В ходе анализа результатов подтверждена гипотеза, заключающаяся в том, что для дешифрирования застройки Москвы лучше всего подойдет индекс NDBI, так как он использует ближний (0,76–0,90 мкм) и средний (1,55–1,75 мкм) инфракрасные каналы, в которых для застроенных территорий характерна высокая отражательная способность. Достоверное отображение застройки наблюдается при использовании индекса UI, который использует тот же участок ближнего инфракрасного диапазона и соседний участок среднего инфракрасного (2,08–2,35 мкм).
Исследование выполнено за счёт средств гранта Российского научного фонда (проект № 17-77-20070 «Оценка и прогноз биоклиматической комфортности городов России в условиях изменения климата в XXI веке»).

Ключевые слова: Городская застройка; спектральные индексы; Москва; Landsat; географическое дешифрирование.

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга

86