An application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring
Modern Remote Sensing methods and approaches gives a new opportunities for conducting scientific research in a much more detail way. Nowadays many methods for satellite image processing are applied in remote sensing. Band selection and classification procedure are one of most serious and complex pro...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/260 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Institution
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| id |
uajuacgovua-article-260 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-07-25T19:46:26Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
image classification Normalized Difference Vegetation Index evidence theory Yager’s combination rule ecological monitoring |
| spellingShingle |
image classification Normalized Difference Vegetation Index evidence theory Yager’s combination rule ecological monitoring Alpert, Sofiia An application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring |
| topic_facet |
image classification Normalized Difference Vegetation Index evidence theory Yager’s combination rule ecological monitoring класифікування зображень нормалізований диференційний вегетаційний індекс теорія свідчень правило комбінування Ягера екологічний моніторинг |
| format |
Article |
| author |
Alpert, Sofiia |
| author_facet |
Alpert, Sofiia |
| author_sort |
Alpert, Sofiia |
| title |
An application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring |
| title_short |
An application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring |
| title_full |
An application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring |
| title_fullStr |
An application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring |
| title_full_unstemmed |
An application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring |
| title_sort |
application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring |
| title_alt |
Застосування новітніх методів обробки космічних зображень для вирішення задач екологічного моніторингу |
| description |
Modern Remote Sensing methods and approaches gives a new opportunities for conducting scientific research in a much more detail way. Nowadays many methods for satellite image processing are applied in remote sensing. Band selection and classification procedure are one of most serious and complex procedures of satellite image processing. Band selection method based on correlation analysis, Yager’s combination rule and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for satellite data processing were proposed in this paper. Application of NDVI is the first step of classification. The NDVI can be applied to evaluate the density of green vegetation. Different values of Vegetation Index correspond to different classes of objects, such as: sand, soil, reservoirs, green vegetation, roads and petroleum pollutions. Using NDVI, we can select special classes, that we need. Control classification is the second step of satellite image processing. But a lot of classification methods can not deal with conflicting data and can provide illogical and wrong results of classification. That’s why we should use the Dempster-Shafer evidence theory and Yager’s combination rule. Yager’s rule can process ambiguous and incomplete data from different spectral bands. Main advantages of the Dempster-Shafer evidence theory and Yager’s combination rule were described and analyzed in this work. The development of Dempster-Shafer evidence theory arises from the necessity to overcome the limitations of Probability Theory. It was noted, that Yager’s combination rule can quickly and easy process information. It was given a formula of Yager’s combination rule in this paper. Yager’s rule can combine imprecise and high conflicting information. It was considered an numerical example, where NDVI and Yager’s combination rule were used for detection and mapping of petroleum pollution. Described methods for satellite image processing can be applied in different agriculture and practical tasks, searching for minerals, ecological monitoring, mapping of petroleum pollutions. |
| publisher |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/260 |
| work_keys_str_mv |
AT alpertsofiia zastosuvannânovítníhmetodívobrobkikosmíčnihzobraženʹdlâviríšennâzadačekologíčnogomonítoringu AT alpertsofiia anapplicationofthemodernmethodsforsatelliteimageprocessingforsolutionofproblemsofenvironmentalmonitoring |
| first_indexed |
2025-07-17T11:23:01Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:23:01Z |
| _version_ |
1850411254127001600 |
| spelling |
uajuacgovua-article-2602024-07-25T19:46:26Z Застосування новітніх методів обробки космічних зображень для вирішення задач екологічного моніторингу An application of the modern methods for satellite image processing for solution of problems of environmental monitoring Alpert, Sofiia image classification Normalized Difference Vegetation Index evidence theory Yager’s combination rule ecological monitoring класифікування зображень нормалізований диференційний вегетаційний індекс теорія свідчень правило комбінування Ягера екологічний моніторинг Modern Remote Sensing methods and approaches gives a new opportunities for conducting scientific research in a much more detail way. Nowadays many methods for satellite image processing are applied in remote sensing. Band selection and classification procedure are one of most serious and complex procedures of satellite image processing. Band selection method based on correlation analysis, Yager’s combination rule and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for satellite data processing were proposed in this paper. Application of NDVI is the first step of classification. The NDVI can be applied to evaluate the density of green vegetation. Different values of Vegetation Index correspond to different classes of objects, such as: sand, soil, reservoirs, green vegetation, roads and petroleum pollutions. Using NDVI, we can select special classes, that we need. Control classification is the second step of satellite image processing. But a lot of classification methods can not deal with conflicting data and can provide illogical and wrong results of classification. That’s why we should use the Dempster-Shafer evidence theory and Yager’s combination rule. Yager’s rule can process ambiguous and incomplete data from different spectral bands. Main advantages of the Dempster-Shafer evidence theory and Yager’s combination rule were described and analyzed in this work. The development of Dempster-Shafer evidence theory arises from the necessity to overcome the limitations of Probability Theory. It was noted, that Yager’s combination rule can quickly and easy process information. It was given a formula of Yager’s combination rule in this paper. Yager’s rule can combine imprecise and high conflicting information. It was considered an numerical example, where NDVI and Yager’s combination rule were used for detection and mapping of petroleum pollution. Described methods for satellite image processing can be applied in different agriculture and practical tasks, searching for minerals, ecological monitoring, mapping of petroleum pollutions. Сучасні методи та підходи дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) відкривають нові можливості для проведення більш детальних наукових досліджень. На даний час у ДЗЗ застосовується багато методів обробки космічних зображень (ГКЗ). Відбір спектральних каналів та процедура класифікування є одними із найбільш важливих та складних процедур обробки космічних зображень. У даній статті пропонується застосовувати метод відбору спектральних каналів на основі кореляційного аналізу, правило комбінування Ягера та нормалізований диференційний вегетаційний індекс для проведення обробки супутникових даних. На першому кроці обробки космічного зображення застосовано використовується для оцінки густини зеленої рослинності. Різним класам об’єктів, таким як: пісок, ґрунт, водойми, зелена рослинність, дороги та місця нафтозабруднень, відповідають різні значення вегетаційного індексу. Використовуючи можна обрати саме ті класи, що що саме потрібні для розв’язку конкретної задачі. На другому кроці обробки космічного зображення застосовано метод контрольованого класифікування. Але багато методів контрольованого класифікування не можуть працювати із суперечливими даними, оскільки дають нелогічні та невірні результати. Ось чому слід використовувати теорію свідчень Демпстера-Шейфера та правило комбінування Ягера. Правило Ягера може обробляти неточні та неповні дані, отримані із різних спектральних каналів. У цій роботі описані та проаналізовані основні переваги теорії свідчень Демпстера-Шейфера та правила комбінування Ягера. Теорія свідчень Демпстера-Шейфера набула розвитку через необхідність обійти обмеження теорії ймовірностей. Зазначено, що правило комбінування Ягера дозволяє швидко та легко обробляти інформацію. У цій статті була наведена формула правила комбінування Ягера. Було розглянуто числовий приклад, де та правило комбінування Ягера використовувалися для виявлення та картографування місць нафтозабруднень. Описані методи обробки космічних зображень можна застосовувати для вирішення різних сільськогосподарських і практичних завдань, для пошуку корисних копалин та для проведення екологічного моніторингу. Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2024-06-30 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/260 10.36023/ujrs.2024.11.2.260 Ukrainian journal of remote sensing; Vol. 11 No. 2 (2024); 13-18 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; Том 11 № 2 (2024); 13-18 Український журнал дистанційного зондування Землі; Том 11 № 2 (2024); 13-18 2313-2132 uk https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/260/271 Copyright (c) 2024 Ukrainian journal of remote sensing |