Практическое использование данных дистанционного зондирования

• Актуальность использования данных дистанционного зондирования для мониторинга структуры почвенно-растительного покрова и земельного фонда.  

• Применение различных программных комплексов и ГИС для обработки и тематической интерпретации данных.  

• Стандартные комбинации зон многозонных снимков: истинный цвет, ближний, средний инфракрасный и красный видимый, искусственные цвета.  

• Автоматизированное дешифрирование на основе классификации объектов.  

• Использование различных программных продуктов для сравнения результатов классификации.  

• Пост-классификационная обработка и генерализация для дальнейшего анализа и тематической интерпретации.  

• Вегетационные индексы для оценки наличия и состояния растительности.  

• Расчет индексов на основе использования программы "Аргиз-Про".  

• Использование цифровых картографических материалов, топографических карт, цифровых моделей рельефа, информационных ресурсов о СМ для уточнения результатов дешифрирования.  

• Использование морфометрических показателей рельефа для уточнения результатов дешифрирования.  

• В докладе обсуждается использование искусственных нейронных сетей для автоматизации дешифрирования снимков.  

• Нейронные сети и система нечеткой логики дополняют друг друга и могут быть использованы для определения параметров функции принадлежностей.  

• В качестве примера использования нейронных сетей приводится автоматизированное дешифрирование снимка быка для территории на северо-западе Нановской равнины.  

• Для уточнения результатов дешифрирования используются значения уклонов рельефа.  

• В докладе представлены основные методы контролируемой классификации, такие как максимальное правдоподобие опорных векторов, нейронные сети и объектно-ориентированная классификация.  

• Выбор метода контролируемой классификации зависит от характера распределения спектральных данных и репрезентативности обучающей выборки.  

• В докладе обсуждаются возможности использования ГИС-программ для расчета статистических показателей, компоновки и оформления карт и схем, а также анализа основных статистических показателей и динамики изменения структуры почвенно-растительного покрова.  

• В докладе также обсуждаются возможности использования гиперспектральных данных для определения почвы сельскохозяйственных земель, подверженных водной эрозии.  

• Для этого используются данные дистанционного зондирования, индекс оксида железа, вегетационный индекс и уклон рельефа.