2023. — Т 15. — № 5 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/59nzvn523.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 1.6 Мбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Тодорова, А. Й. Автоматизированный анализ карстовых явлений с помощью платформы Google Earth Engine / А. Й. Тодорова, М. А. Дракин // Вестник Евразийской науки. — 2023. — Т 15. — № 5. — URL: https://esj.today/PDF/59NZVN523.pdf (дата обращения: 25.02.2024).


Автоматизированный анализ карстовых явлений с помощью платформы Google Earth Engine

Тодорова Ася Йорданова
ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет», Москва, Россия
Аспирант
E-mail: assia.genova@gmail.com
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1061781

Дракин Михаил Александрович
ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)», Долгопрудный, Россия
Инженер
E-mail: drakin.ma@mipt.ru
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1187279

Аннотация. Своевременное обнаружение вновь образующихся и оперативный мониторинг развивающихся карстовых явлений на поверхности земли имеет важное значение для народного хозяйства. Значительные площади на территории России подвержены опасности карстообразования, делают актуальной проблему эффективного мониторинга карстовых явлений с минимизацией расходов на получение данных и их обработку. В статье дан краткий обзор существующих методов обнаружения карстовых явлений и указаны их недостатки. Авторами предложена технология автоматизированной обработки снимков мультиспектральной космической съемки на примере данных Sentinel-2 с использованием платформы Google Earth Engine. Эта платформа предоставляет доступ к оперативно обновляющейся базе данных космической съемки, представленных в виде ортотрансформированных снимков, и средства для высокопроизводительной обработки этих данных. Авторами предложен алгоритм автоматизированного выделения областей, в которых в течение периода времени, охваченного спутниковой съемкой, потенциально могут происходить процессы образования или развития карстовых провалов, с использованием нормализованного относительного индекса растительности и инфракрасного канала. Для компенсации облачности, присутствующей на значительной части индивидуальных космических снимков, предлагается использовать композитные снимки, составленные путем расчета медианного значения яркости каждого пиксела ортофотоплана по набору исходных снимков за летний период каждого года. В статье приведены примеры обработки данных с использованием предложенного алгоритма на примере карстовых провалов, образовавшихся в последние годы на территории Нижегородской области и республики Татарстан. На примере этих результатов показано, что алгоритм определяет образовавшиеся провалы, но может также отмечать некоторое количество ложноположительных отметок.

Ключевые слова: карст; дистанционное зондирование; космическая съемка; карстоопасность; Sentinel-2; анализ изменений; Google Earth Engine; карстовый провал

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2588-0101 (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий