Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів
Системи на основі сучасних інтелектуальних технологій сенсорного та супутникового моніторингу здатні відстежувати та контролювати віддалені території навколишнього середовища в реальному часі та сприяють швидкому реагуванню на його зміни, перш ніж це стане проблемою. Вони дозволяють ефективніше вико...
Gespeichert in:
| Datum: | 2023 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/116 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-116 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-03-14T10:18:54Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
сенсори спектральні канали Sentilel-2 аналіз супутникових даних інтелектуальні технології сенсорного моніторингу довкілля виявлення змін у стані лісів |
| spellingShingle |
сенсори спектральні канали Sentilel-2 аналіз супутникових даних інтелектуальні технології сенсорного моніторингу довкілля виявлення змін у стані лісів Hordiiko, Nataliia Yailymova, Hanna Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів |
| topic_facet |
сенсоры спектральные каналы Sentilel-2 анализ спутниковых данных интеллектуальные технологии сенсорного мониторинга окружающей среды выявление изменений в состоянии лесов sensors spectral bands Sentilel-2 satellite data analysis intelligent environmental sensor monitoring technologies forest state change detection сенсори спектральні канали Sentilel-2 аналіз супутникових даних інтелектуальні технології сенсорного моніторингу довкілля виявлення змін у стані лісів |
| format |
Article |
| author |
Hordiiko, Nataliia Yailymova, Hanna |
| author_facet |
Hordiiko, Nataliia Yailymova, Hanna |
| author_sort |
Hordiiko, Nataliia |
| title |
Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів |
| title_short |
Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів |
| title_full |
Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів |
| title_fullStr |
Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів |
| title_full_unstemmed |
Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів |
| title_sort |
аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів |
| title_alt |
Analysis of time series of satellite data for monitoring the state of forests Анализ временных рядов спутниковых данных для мониторинга состояния лесов |
| description |
Системи на основі сучасних інтелектуальних технологій сенсорного та супутникового моніторингу здатні відстежувати та контролювати віддалені території навколишнього середовища в реальному часі та сприяють швидкому реагуванню на його зміни, перш ніж це стане проблемою. Вони дозволяють ефективніше використовувати наявні ресурси, оскільки дані можна відстежувати та контролювати віддалено, без необхідності фізичного доступу. Сучасні супутникові датчики дозволяють отримати зображення об’єктів земної поверхні з високою роздільною здатністю, що дозволяє створювати детальні карти навколишнього середовища Землі та робить космічний моніторинг потужним та ефективним інструментом як аналізу кліматичних змін, екологічних катастроф та глобального впливу людської діяльності на стан екосистем, так і їхнього попередження. В даній роботі досліджуються та визначаються найбільш інформативні спектральні канали супутника Sentinel-2 з метою їхнього подальшого аналізу в процесі супутникового моніторингу пошкоджених лісів. Сформовано дослідницький набір даних безхмарних супутникових знімків (тестового датасету (набору даних) по території Франції) у вигляді часового ряду супутникових знімків для дистанційного моніторингу лісових ділянок (до та після пошкодження). Отриманий набір безхмарних супутникових знімків складається з 5573 зображень. На прикладі вегетаційного індексу NDVI перевірена гіпотеза щодо зменшення його середнього значення та зростання його стандартного відхилення при появі на певній ділянці хвойного лісу пошкодження (захворювання чи засихання). Отримані результати можуть використовуватися при машинному навчанні алгоритмів класифікації пошкоджених лісів. Дослідження проводилось відповідно до наукових цілей європейського проєкту «Satellites for Wilderness Inspection and Forest Threat Tracking» (SWIFTT). |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/116 |
| work_keys_str_mv |
AT hordiikonataliia analízčasovihrâdívsuputnikovihdanihdlâmonítoringustanulísív AT yailymovahanna analízčasovihrâdívsuputnikovihdanihdlâmonítoringustanulísív AT hordiikonataliia analysisoftimeseriesofsatellitedataformonitoringthestateofforests AT yailymovahanna analysisoftimeseriesofsatellitedataformonitoringthestateofforests AT hordiikonataliia analizvremennyhrâdovsputnikovyhdannyhdlâmonitoringasostoâniâlesov AT yailymovahanna analizvremennyhrâdovsputnikovyhdannyhdlâmonitoringasostoâniâlesov |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:39Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:39Z |
| _version_ |
1847373353055158272 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-1162024-03-14T10:18:54Z Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів Analysis of time series of satellite data for monitoring the state of forests Анализ временных рядов спутниковых данных для мониторинга состояния лесов Hordiiko, Nataliia Yailymova, Hanna сенсоры спектральные каналы Sentilel-2 анализ спутниковых данных интеллектуальные технологии сенсорного мониторинга окружающей среды выявление изменений в состоянии лесов sensors spectral bands Sentilel-2 satellite data analysis intelligent environmental sensor monitoring technologies forest state change detection сенсори спектральні канали Sentilel-2 аналіз супутникових даних інтелектуальні технології сенсорного моніторингу довкілля виявлення змін у стані лісів Системи на основі сучасних інтелектуальних технологій сенсорного та супутникового моніторингу здатні відстежувати та контролювати віддалені території навколишнього середовища в реальному часі та сприяють швидкому реагуванню на його зміни, перш ніж це стане проблемою. Вони дозволяють ефективніше використовувати наявні ресурси, оскільки дані можна відстежувати та контролювати віддалено, без необхідності фізичного доступу. Сучасні супутникові датчики дозволяють отримати зображення об’єктів земної поверхні з високою роздільною здатністю, що дозволяє створювати детальні карти навколишнього середовища Землі та робить космічний моніторинг потужним та ефективним інструментом як аналізу кліматичних змін, екологічних катастроф та глобального впливу людської діяльності на стан екосистем, так і їхнього попередження. В даній роботі досліджуються та визначаються найбільш інформативні спектральні канали супутника Sentinel-2 з метою їхнього подальшого аналізу в процесі супутникового моніторингу пошкоджених лісів. Сформовано дослідницький набір даних безхмарних супутникових знімків (тестового датасету (набору даних) по території Франції) у вигляді часового ряду супутникових знімків для дистанційного моніторингу лісових ділянок (до та після пошкодження). Отриманий набір безхмарних супутникових знімків складається з 5573 зображень. На прикладі вегетаційного індексу NDVI перевірена гіпотеза щодо зменшення його середнього значення та зростання його стандартного відхилення при появі на певній ділянці хвойного лісу пошкодження (захворювання чи засихання). Отримані результати можуть використовуватися при машинному навчанні алгоритмів класифікації пошкоджених лісів. Дослідження проводилось відповідно до наукових цілей європейського проєкту «Satellites for Wilderness Inspection and Forest Threat Tracking» (SWIFTT). Systems based on modern intelligent sensor monitoring technologies are able to monitor and control remote data about the environment in real time and facilitate a quick response to its changes before it becomes a problem. They allow for more efficient use of available resources, as data can be monitored and controlled remotely, without the need for physical access. Modern satellite sensors allow obtaining images of Earth's surface objects with high resolution, which allows creating detailed maps of the Earth's environment and makes space monitoring a powerful and effective tool for the analysis of climate change, environmental disasters and the global impact of human activity on the state of ecosystems, and their warning. In this work, a study was conducted to determine the most informative spectral bands of the Sentinel-2 satellite for the purpose of their further analysis in the process of satellite monitoring of damaged forests. The formation of a research data set of cloudless satellite images (test dataset) in the form of a time series of satellite images, the results of remote monitoring of forest areas (before and after damage). The resulting set of cloud-free satellite images consists of 5573 images. Using the example of the NDVI vegetation index, the hypothesis of a decrease in the average value of this vegetation index and an increase in its standard deviation when damage (disease) appears in a certain area of a coniferous forest is tested. The obtained results can be used in machine learning algorithms for the classification of damaged forests. The research was conducted in accordance with the scientific objectives of the EU project «Satellites for Wilderness Inspection and Forest Threat Tracking» (SWIFTT). Системы на основе современных интеллектуальных технологий сенсорного и спутникового мониторинга способны отслеживать и контролировать удаленные территории окружающей среды в реальном времени и способствуют быстрому реагированию на ее изменения, прежде чем это станет проблемой. Они позволяют более эффективно использовать существующие ресурсы, поскольку данные можно отслеживать и контролировать удаленно, без необходимости физического доступа. Современные спутниковые датчики позволяют получить изображения объектов земной поверхности с высоким разрешением, что позволяет создавать детальные карты окружающей среды Земли и делает космический мониторинг мощным и эффективным инструментом как анализа климатических изменений, экологических катастроф и глобального влияния человеческой деятельности на состояние экосистем, так и их предупреждение. В данной работе исследуются и определяются наиболее информативные спектральные каналы спутника Sentinel-2 с целью дальнейшего анализа в процессе спутникового мониторинга поврежденных лесов. Сформирован исследовательский набор данных безоблачных спутниковых снимков (тестового датасета (набора данных) по территории Франции) в виде временного ряда спутниковых снимков для дистанционного мониторинга лесных участков (до и после повреждения). Полученный набор безоблачных спутниковых снимков состоит из 5573 изображений. На примере вегетационного индекса NDVI проверена гипотеза об уменьшении его среднего значения и росте его стандартного отклонения при появлении на определенном участке хвойного леса повреждения (заболевания или засыхания). Полученные результаты могут использоваться при машинном обучении алгоритмов классификации поврежденных лесов. Исследование проводилось в соответствии с научными целями европейского проекта «Satellites for Wilderness Inspection and Forest Threat Tracking» (SWIFTT). V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-08-10 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/116 10.34229/1028-0979-2023-4-8 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 68 № 4 (2023): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 96-104 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 68 № 4 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 96-104 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 68 No. 4 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 96-104 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2023-4 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/116/209 Copyright (c) 2023 Nataliia Hordiiko, Hanna Yailymova https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |