title: Development of algorithmic support in satellite monitoring of vegetation: case study of forest logging identification and rubber plantations mapping
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Осипов Георгий Константинович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Osipov Georgij Konstantinovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Васильев Николай Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vasilev Nikolaj Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Капралов Евгений Геннадьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kapralov Evgenij Gennadevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047306
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25870
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В этой работе представлен новый алгоритм, который может быть использован в системах мониторинга нелегальных рубок на Дальнем Востоке РФ и плантаций каучука в Юго-Восточной Азии. В нем используются космические снимки Landsat-7 и Landsat-8 со средним пространственным разрешением для формирования временных рядов, анализ которых используется для поиска изменений. По сравнению с другими алгоритмами он обладает большей универсальностью, включает предварительную многоступенчатую обработку исходных данных для исключения шумов, использует возможности нейронных сетей, позволяющих выявить характерные признаки рубок или плантаций и использовать их для поиска новых. Однако частый облачный покров вызывает многочисленные пропуски в данных, делая их непригодными для анализа. Поэтому требуется вовлекать в работу снимки Sentinel-2 с высоким временным разрешением.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work presents a new algorithm, that can be used for monitoring of illegal logging placed in Dalniy Vostok region of the Russia Federation and of rubber plantations in South-East Asia. Satellite images of Landsat-7 and Landsat-8 with high spatial resolution are involved in process to form time series and analyze them to search for change detection. In comparison with other algorithms, it is more universal, it includes multistep source data preprocessing for noise elimination, uses capabilities of neural networks, which help in pattern recognition of logging and plantations and use this information for searching for new ones. However, frequent cloud cover causes a lot of gaps in data making them unsuitable for analysis. That is why it is required to involve Sentinel-2 high-temporal images in process.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мониторинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временная серия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: гармоническая модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вырубки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: плантации каучука
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: медианный фильтр
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: атмосферная коррекция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: топографическая коррекция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: радиометрическая калибровка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: максимальная апостериорная оценка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: monitoring
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: harmonic model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tree logging
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: rubber plantations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: median filter
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: atmospheric correction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: topographic correction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: radiometric calibration
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: maximum a posteriori estimation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of algorithmic support in satellite monitoring of vegetation: case study of forest logging identification and rubber plantations mapping
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка алгоритмического обеспечения для задач спутникового мониторинга растительности на примере выявления лесных рубок и картографирования плантаций каучука
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st047306.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25870/1/st047306.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,6 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_RUKOVODITELA_Vasilev_bak.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25870/2/reviewSV_OTZYV_RUKOVODITELA_Vasilev_bak.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 175,66 kB