Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика», 2018, том 7, выпуск 3, страницы 5–18
DOI: https://doi.org/10.14529/cmse180301
(Mi vyurv191)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Геоинформатика

Диагностика ландшафтов провинции Эль-Дивания (Ирак) по мультиспектральным снимкам Landsat-8

З. Х. Халил, С. М. Абдуллаев

Южно-Уральский государственный университет (454080 Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, д. 76)
Список литературы:
Аннотация: Дистанционные методы мониторинга и прогноза урожайности сельскохозяйственных культур широко используются во всем мире. Однако такие методы не являются универсальными и требуют апробации в каждом ландшафтном регионе. В работе исследуется подходы к использованию мультиспектральных снимков спутника Landsat-8 для классификации ландшафтов провинции Эль-Дивания – одного из главных центров орошаемого земледелия Ирака. Исходными данными для классификации послужили сходные по радиометрическим характеристикам снимки, сделанные в период максимальной вегетации зерновых культур (март 2014, 2015 и 2016 года). Такой подбор снимков предполагал уверенное выделение агроландшафтов на основе вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Исследование отклика распределений NDVI на изменения площади зерновых культур и на сезонные осадки позволило обосновать пороговые значения индекса для ландшафтов провинции. В том числе выделены четыре типа ландшафтов: ландшафты со здоровой, умеренно разряженной растительностью (NDVI > 0,34); ландшафты с угнетенной или сильно разряженной растительностью (0,34 $\ge$ NDVI > 0,19); ландшафты без растительности (0,19 $\ge$ NDVI > –0,1) и водные ландшафты (NDVI $\ge$ –0,1). Сравнение типов автоматически классифицированных и визуально дешифрованных ландшафтов, формализованное в матрицу ошибок, показывает, что общая точность, F-мера и другие метрики качества классификации близки к 90 %.
Ключевые слова: дистанционное зондирование агроландшафтов, Эль-Дивания, обработка снимков Landsat-8, фенология зерновых культур, автоматическая классификация растительного покрова, оценка точности классификации.
Поступила в редакцию: 02.04.2018
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004, 55, 502, 911, 528.8, 581.5
Образец цитирования: З. Х. Халил, С. М. Абдуллаев, “Диагностика ландшафтов провинции Эль-Дивания (Ирак) по мультиспектральным снимкам Landsat-8”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 7:3 (2018), 5–18
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KhaAbd18}
\by З.~Х.~Халил, С.~М.~Абдуллаев
\paper Диагностика ландшафтов провинции Эль-Дивания (Ирак) по мультиспектральным снимкам Landsat-8
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.
\yr 2018
\vol 7
\issue 3
\pages 5--18
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyurv191}
\crossref{https://doi.org/10.14529/cmse180301}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=32611426}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurv191
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurv/v7/i3/p5
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:174
    PDF полного текста:69
    Список литературы:23
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024