Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. С. 28-38
Метод определения береговых линий водных объектов на основе обработки данных дистанционного зондирования Landsat ETM+
А.С. Тертычная
1 , К.С. Тертычный
1 , А.В. Хоперсков
1 1 Волгоградский государственный университет, Волгоград, Россия
Одобрена к печати: 25.08.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-28-38
Проблема определения береговых линий является важной для различных гидрологических, экологических, геофизических исследований. Сложная система водоёмов разных размеров, особенно на территории крупных пойм при наличии растительных массивов и заболоченных зон, требует специальных подходов для выделения границ водоёмов. Многоканальные спутниковые данные, включающие инфракрасные диапазоны, позволяют достаточно надёжно выделять водные объекты. Рассматривается эффективность построения береговых линий на основе анализа пространственных данных для двух инфракрасных диапазонов (каналы 4 и 5) Landsat ETM+ (англ. Enhanced Thematic Mapper Plus). Создано программное обеспечение для выделения водных объектов по двухканальным инфракрасным изображениям. Алгоритм тестируется на примере Волго-Ахтубинской поймы, которая содержит, помимо таких крупных рек, как Волга и Ахтуба, также сложную мелкомасштабную систему водоёмов: как узких каналов (ериков), так и озёр различных размеров и глубин. Для территории северной части Волго-Ахтубинской поймы критические значения интенсивностей радиации, позволяющие выделять береговые линии на всём изображении, равны 40 и 42 для каналов 4 и 5 соответственно. Проведён анализ погрешностей выделения водных объектов при варьировании критических значений интенсивностей радиации.
Ключевые слова: спутниковые данные, ближний инфракрасный диапазон, водные объекты, границы водоёмов, Волго-Ахтубинская пойма
Полный текстСписок литературы:
- Бычков И. В., Ружников Г. М., Федоров Р. К. и др. Классификация космоснимков Sentinel-2 Байкальской природной территории // Компьютерная оптика. 2022. Т. 46. № 1. С. 90–96. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1022.
- Гинзбург А. И., Костяной А. Г., Шеремет Н. А. и др. Динамика высыхания западного бассейна Большого Аральского моря по спутниковым данным (2002–2021) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. С. 246–263. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-246-263.
- Кликунова А. Ю., Дьяконова Т. А., Агафонникова Е. О. и др. Моделирование затоплений населенных пунктов в период весеннего паводка // Математическая физика и компьютерное моделирование. 2021. Т. 24. № 3. С. 63–72. https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2021.3.6.
- Кравцова В. И., Вахнина О. В., Лебедева С. В. и др. Методика исследований динамики дельт приливных северных рек по космическим снимкам (на примере Северной Двины) // Геоинформатика. 2022. № 1. С. 17–31. DOI: 10.47148/1609-364X-2022-1-17-31.
- Полищук Ю. М., Муратов И. Н., Байсалямова О. А., Набиуллина П. А. Исследование извилистости береговых границ термокарстовых озер Западной Сибири по снимкам высокого разрешения «Канопус-В» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 6. С. 177–184. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-177-184.
- Стерлядкин В. В., Ермаков Д. М., Кузьмин А. В., Пашинов Е. В. Предсказание наводнений на крупных реках по радиометрическим микроволновым измерениям из космоса. Возможно ли это? // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. С. 40–52. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-40-52.
- Терехин Э. А. Индикация многолетних изменений в растительном покрове залежных земель лесостепи на основе рядов вегетационного индекса NDVI // Компьютерная оптика. 2021. Т. 45. № 2. С. 245–252. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-797.
- Терехин Э. А. Изменение внутризональных различий в естественном растительном покрове ландшафтов лесостепи в конце XX – начале XXI века // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 179–192. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-179-192.
- Шинкаренко С. С., Кошелева О. Ю., Солодовников Д. А., Рулев А. С. Динамика береговой линии острова Сарпинский на Нижней Волге // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. С. 120–129. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-120-129.
- Шинкаренко С. С., Барталев С. А., Берденгалиева А. Н., Дорошенко В. В. Спутниковый мониторинг процессов опустынивания на юге европейской России в 2019–2022 гг. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. С. 319–327. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-319-327.
- Abou Samra R. M., Ali R. R. Applying DSAS tool to detect coastal changes along Nile Delta, Egypt // Egyptian J. Remote Sensing and Space Science. 2021. V. 24. No. 3. P. 463–470. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2020.11.002.
- Beale J., Grabowski R. C., Long’or Lokidor P., Vercruysse K., Simms D. M. Vegetation cover dynamics along two Himalayan rivers: Drivers and implications of change // Science of the Total Environment. 2022. V. 849. Article 157826. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.157826.
- Bishop-Taylor R., Nanson R., Sagar S., Lymburner L. Mapping Australia’s dynamic coastline at mean sea level using three decades of Landsat imagery // Remote Sensing of Environment. 2021. V. 267. Article 112734. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112734.
- Boori M. S., Choudhary K., Kupriyanov A. V. Crop growth monitoring through Sentinel and Landsat data based NDVI time-series // Computer Optics. 2020. V. 44(3). P. 409–419. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-635.
- Brown A. G., Lespez L., Sear D. A. et al. Natural vs anthropogenic streams in Europe: History, ecology and implications for restoration, river-rewilding and riverine ecosystem services // Earth-Science Reviews. 2018. V. 180. P. 185–205. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.02.001.
- Hauer C., Flödl P., Habersack H., Pulg U. Critical flows in semi-alluvial channels during extraordinarily high discharges: Implications for flood risk management // J. Flood Risk Management. 2021. V. 14(4). Article e12741. https://doi.org/10.1111/jfr3.12741.
- Isaeva I. I., Voronin A. A., Khoperskov A. V., Kharitonov M. A. Modeling the Territorial Structure Dynamics of the Northern Part of the Volga-Akhtuba Floodplain // Computation. 2022. V. 10. No. 4. Id. 62. https://doi.org/10.3390/computation10040062.
- Khrapov S. S., Khoperskov A. V. Application of Graphics Processing Units for Self-Consistent Modelling of Shallow Water Dynamics and Sediment Transport // Lobachevskii J. Mathematics. 2020. V. 41. No. 8. P. 1475–1484. https://doi.org/10.1134/S1995080220080089.
- Klemas V. V. Remote sensing of landscape-level coastal environmental indicators // Environmental Management. 2001. V. 27. No. 1. P. 47–57. DOI: 10.1007/s002670010133.
- Klikunova A. Yu., Khoperskov A. V. Creation of digital elevation models for river floodplains // CEUR Workshop Proc. 2019. V. 2391. P. 275–284. https://doi.org/10.48550/arXiv.1908.09005.
- Kuz’mina Z. V., Shinkarenko S. S., Solodovnikov D. A. Main Tendencies in the Dynamics of Floodplain Ecosystems and Landscapes of the Lower Reaches of the Syr Darya River under Modern Changing Conditions // Arid Ecosystems. 2019. V. 9. No. 4. P. 226–236. DOI: 10.1134/s207909611904005x.
- Markham B. L., Helder D. L. Forty-year calibrated record of earth-reflected radiance from Landsat: A review // Remote Sensing of Environment. 2012. V. 122. P. 30–40. DOI: 10.1016/j.rse.2011.06.026.
- Matongera T. N., Mutanga O., Sibanda M., Odindi J. Estimating and monitoring land surface phenology in rangelands: A review of progress and challenges // Remote Sensing. 2021. V. 13. No. 11. Article 2060. https://doi.org/10.3390/rs13112060.
- Polidori L., Caldeira C. R. T., Smessaert M., El Hage M. Digital elevation modeling through forests: the challenge of the Amazon // Acta Amazonica. 2022. V. 52. No. 1. P. 69–80. DOI: 10.1590/1809-4392202103091.
- Rivera-Marin D., Dash J., Ogutu B. The use of remote sensing for desertification studies: A review // J. Arid Environments. 2022. V. 206. Article 104829. DOI: 10.1016/j.jaridenv.2022.104829.
- Singh A., Vyas V. A Review on remote sensing application in river ecosystem evaluation // Spatial Information Research. 2022. V. 30. No. 6. P. 759–772. DOI: 10.1007/s41324-022-00470-5.
- Zhao Y., Zhu Z. ASI: An artificial surface Index for Landsat-8 imagery // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2022. V. 107. Article 102703. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102703.