528.8: 581.9: 581.526

Разработана методика автоматизированной обработки космических изображений, позволяющая выполнять дешифрирование цифровых изображений антропогенной территории с использованием комплекса изображений среднего разрешения, полученных много лет назад, вместе с изображениями высокого разрешения, полученных в последнее время. Основная идея новой методики дешифрирования заключается в том, что мы классифицируем изображение среднего разрешения, обрезанное по маске «антропогенная территория», полученной в результате классификации более позднего изображения высокого разрешения той же территории. В статье дана краткая характеристика существующих методов тематической обработки цифровых изображений в задачах рационального природопользования, решаемых с помощью данных космического дистанционного зондирования городских территорий. Используя комбинацию данных изображения высокого и среднего разрешения, новый метод преодолевает недостатки традиционных методов, помогая повысить их эффективность и точность классификации. Карты антропогенной территории и ее изменений, полученные в результате автоматизированной классификации, могут быть использованы для последующего количественного, пространственного анализа и картографирования городских территорий с менее затратными временными и материальными ресурсами. Полученные результаты показали перспективность использования новой методики для дешифрирования изменений объектов, имеющих свойство «только расширяется во времени» на аэрокосмических изображениях.

A technique has been developed for automated processing of space images, which makes it possible to interpret the anthropogenic territory using a complex of medium-resolution images obtained many years ago together with recent high-resolution images. The principle of the new technique is that we classify a medium-resolution image cropped using the «anthropogenic territory» mask obtained as a result of classification of a high-resolution image. This helps to improve the accuracy of the classification and certainly ensures the "only to expand" properties of the urban object. The article gives a brief description of the existing methods in the problems of urban areas using remote sensing data. Using a combination of high and medium resolution image, the new method overcomes the shortcomings of other methods helping to improve classification efficiency and accuracy. Maps of anthropogenic territory and its change obtained as a result of automated classification can be used for subsequent quantitative spatial analysis and mapping of urban areas with less expensive time and material resources. The results show the promise of our technique for change detection of other objects that have the property «only to expand with time» on satellite images.

аспирант, Московский государственный университет геодезии и картографии

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой космического мониторинга и экологии, Московский государственный университет геодезии и картографии

Сутырина Е.Н. Дистанционное зондирование земли: учеб. пособие. Иркутск: Изд-во ИГУ. 2013. С. 61.

Мамин Р.Г. Безопасность природопользования и экология здоровья: Учеб. пос. / Р.Г.Мамин. М.: Изд-во ЮНИТИ. 2003. 238 с.

Kalnay, &Cai. Impact of urbanization and land-use change on climate. Nature, 423(May) (2003). Pp. 528-531. https://doi.org/10.1038/nature01649.1.

F.Yuan. Land-cover change and environmental impact analysisin the Greater Mankato area of Minnesota using remotesensing and GIS modelling. International Journal of Remote Sensing. 2008. 29:4. Pp. 1169-1184.

Занозин В.В., Бармин А.Н., Валов М.В. Применение ГИС и данных ДЗЗ для оценки антропогенного преобразования территории // ВЕСТНИК СВФУ. Серия «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» №2(14) 2019. C. 74-84.

Karanam H.K., Neela V.B. Study of normalized difference built-up (NDBI) index in automatically mapping urban areas from Landsat TN imagery. Int. J. Eng. Sci. Math. 2017. 8. Pp. 239-248.

Hai Minh Pham, Yasushi Yamaguchi, Thanh Quang Bui. A case study on the relation between city planning and urban growth using remote sensing and spatial metrics. Landscape and Urban Planning. 100 (2011). Pp. 223-230.

Борзов С.М., Потатуркин А.О. Oбнаружение изменений территории застройки на основе применения структурных признаков спутниковых изображений // АВТОМЕТРИЯ. 2015. Т. 51. №4. С. 3-11.

Харалик Р.М. Статистический и структурный подходы к описанию текстур // ТИИЭР. 1979. 67. №5. С. 98-118.

Малинников В.А, Чан Тиен Ранг. Количественный анализ многозональных космических изображений городских агломераций. М.: Academia // Архитектура и строительство. 2019. №2. C. 100-109.