МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Географический факультет
Кафедра геодезии и картографии
ЛЕЩЕНКО
Александр Васильевич
Картографирование структуры сельскохозяйственных посевов на основе данных дистанционного зондирования Земли
(на примере хозяйств Минской области)
Дипломная работа
Научный руководитель:
кандидат
географических наук,
доцент
Допущен к защите
«___» ___________2016 г.
Зав. кафедрой геодезии и картографии
кандидат географических наук, доцент
Минск, 2016
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение 6
Глава 1 Изучение сельскохозяйственной растительности на основе материалов дистанционного зондирования Земли 8
1.1. Физические основы дистанционного зондирования и спектральные отражательные свойства агрокультур 8
1.2. Основные виды космических изображений, применяемых для дешифрирования сельскохозяйственных посевов 10
1.3. Обзор существующего опыта использования ДДЗ для изучения и картографирования культурной растительности 13
Глава 2. Анализ спектрально-отражательных свойств посевов сельскохозяйственных культур по материалам ДЗЗ 23
2.1. Объект и характеристика физико-географических условий исследуемой территории 23
2.2. Сбор и обработка спутниковой информации 31
2.3. Анализ кривых спектрального отклика исследуемых видов посевов и выявление оптимальных сроков распознавания 35
2.4. Определение наиболее эффективных методов дешифрирования видовой структуры посевов 40
Глава 3. Результаты автоматизированного распознавания агрокультур на основе спектральных преобразований спутниковых данных 42
3.1. Методика автоматизированного распознавания агрокультур 42
3.2. Оценка точности результатов распознавания сельскохозяйственных культур 44
3.3. Создание картосхем структуры посевных площадей на основе данных ДЗЗ 45
Заключение 48
Список использованных источников 49
Примечание
РЕФЕРАТ
Картографирование структуры сельскохозяйственных посевов на основе данных дистанционного зондирования Земли (на примере хозяйств Минской области) (дипломная работа). – Минск, 2016. – 52 с. Рис. 14, табл. 4, прил. 4, библиогр. 29 назв.
ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ, ГИС-КАРТОГРАФИРОВАНИЕ, СПЕКТРАЛЬНО-ОТРАЖАТЕЛЬНАЯ СПОСОБНОСТЬ, СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ, АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
Цель работы – картографирование видовой структуры агрокультур с использованием данных ДЗЗ (дистанционного зондирования Земли) и ГИС.
Объектом исследования являются сельскохозяйственные посевы хозяйств Минской области.
Предмет исследования – Спектрально-отражательные способности сельскохозяйственных культур и методы их картографирования при помощи данных дистанционного зондирования и ГИС.
Написание дипломной работы основывалось на системном и комплексном научном подходах с помощью методов: анализа и синтеза, индукции и дедукции, классификации, ГИС-методов.
В процессе исследования были рассмотрены: использование данных дистанционного зондирования в картографировании сельскохозяйственных угодий, технические характеристики космических систем, физико-географические условия территории исследования, динамика изменения спектрально-отражательной способности культур в зависимости от их вида, методы автоматизированной классификации и создание картосхем с использование ГИС по результатам дешифрирования.
Результаты работы могут быть использованы в целях ГИС-картографирования земель, мониторинга за состоянием посевов, контроле за соблюдением севооборота, поисках изменения площадей земельных участков, учебном процессе.
РЭФЕРАТ
Картаграфаванне структуры сельскагаспадарчых пасеваў на аснове данных дыстанцыйнага зандзіравання Зямлi (на прыкладзе гаспадарак Мінскай вобласці) (дыпломная работа). – Мінск, 2016. – 52 с. мал. 14, табл. 4, прым. 4, бiблiягр. 29 назв.
ДыстанцыйнаЕ зандзіраваннЕ Зямлі, ГІС-картаграфаваннЕ, спектральна-адбівальная здольнасць, сістэма дыстанцыйнага зандзіравання, Аўтаматызаваная КЛАСІФІКАЦЫЯ
Мэта работы –картаграфаванне відавой структуры агракультуры з выкарыстаннем даных ДЗЗ (дыстанцыйнага зандзіравання Зямлі) і ГІС.
Аб'ектам даследавання з'яўляюцца сельскагаспадарчыя пасевы гаспадарак Мінскай вобласці.
Прадмет даследавання – спектральна-адбівальныя здольнасці сельскагаспадарчых культур і метады іх картаграфавання пры дапамозе данных дыстанцыйнага зандзіравання і ГІС.
Напісанне дыпломнай работы засноўвалася на сістэмным і комплексным навуковых падыходах з дапамогай метадаў: аналізу і сінтэзу, індукцыі і дэдукцыі, класіфікацыі, ГІС-метадаў.
У працэсе даследавання былі разгледжаны: выкарыстанне данных дыстанцыйнага зандзіравання ў картаграфаваннi сельскагаспадарчых угоддзяў, тэхнічныя характарыстыкі касмічных сістэм, фізіка-геаграфічныя ўмовы тэрыторыі даследавання, дынаміка змены спектральна-адбівальнай здольнасці культур у залежнасці ад іх тыпу, метады аўтаматызаванай класіфікацыі і стварэння картасхем з выкарыстаннем ГІС па выніках дэшыфравання.
Вынікі работы могуць быць выкарыстаны ў мэтах ГІС-картаграфавання зямель, маніторынгу за станам пасеваў, кантролі за выкананнем сяўбазвароту, пошуках змены плошчаў зямельных участкаў, навучальным працэсе.
ABSTRACT
Leshchenko A. V. Mapping of the structure of agricultural crops on the basis of remote sensing data (on an example of farms in Minsk Region) (graduate work). – Minsk, 2016. – 52 p. Fig. 14, Table. 4, adj. 4, refs.29 titles.
Remote sensing, GIS mapping, Spectral-reflectivity, remote sensing systems, automated classification
The purpose of the work ismappingof the agricultures structure using remote sensing data (remote sensing) and GIS.
The object of research are agricultural crops farms in Minsk region.
Subject of research arespectralreflectances of crops and methods of mapping using remote sensing and GIS data.
The research paper based on a systematic and integrated scientific approach, using methods: analysis and synthesis, induction and deduction, classification, GIS techniques.
The study examined the use of remote sensing data in the mapping of agricultural land, the technical characteristics of space systems, physical and geographical conditions of the study area, changes in spectral reflectance of the crop depending on their type, methods of automated classification and creation of map-charts with the use of GIS as a result of automated decryption.
The results can be used for GIS mapping of land, monitoring of crop condition monitoring of compliance with crop rotation, looking for changes in land areas, the learning process.
