Сравнение способов классификации данных при спутниковом мониторинге процесса опустынивания
Агролесомелиорация
УДК 911.2
DOI: 10.34736/FNC.2022.117.2.002.25-29
Сравнение способов классификации данных при спутниковом мониторинге процесса опустынивания
Владислав Александрович Романов, м.н.с., e-mail: romanov-1996@mail.ru, ORCID 0000-0002-5984-270X, лаборатория геоинформационного моделирования и картографирования агролесоландшафтов – Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук» (ФНЦ агроэкологии РАН), e-mail: info@vfanc.ru, 400062, Университетский проспект, 97, Волгоград, Россия
Аннотация. Статья касается проблемы опустынивания в южных регионах европейской части России. Спутниковый мониторинг является одним из основных методов дистанционного изучения территории. В результате исследования проанализированы основные подходы и методы спутникового мониторинга, ранее предложенные учёными для изучения процесса опустынивания. Рассмотрены основные дешифровочные признаки опустынивания, приведены основные источники спутниковых данных для изучения процессов деградации земель. Методики подсчета площади опустынивания для получение данных используют способ классификации участков спутникового снимка по тону. Новизна заключается в том, что в рамках работы была проведена ручная (по средствам программного обеспечения QGIS) и автоматическая классификация спутникового снимка (используя программное обеспечение ENVI), и было проведено сравнение точности и скорости работы при классификации, выявлена целесообразность использование этих способов. Выявлены основные достоинства и недостатки метода спутникового мониторинга по этим параметрам. Проведено апробирование методик на тестовом участке южнее реки Кума площадью 75 км2. Выявлены очаги опустынивания на тестовом участке. Подсчитана площадь опустынивания территории относительно общей площади исследуемого участка. Так, одним из главных преимуществ дистанционных методов с автоматической классификацией спутникового снимка является возможность большего территориального охвата исследований за минимальный период времени с точность до 97,88%.
Ключевые слова: спутниковый мониторинг, опустынивание, дешифрирование, ГИС, картографирование
