Применение дистанционного зондирования для мониторинга зон затопления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Традиционные методы измерения площадей затопления «на месте» иногда приводят к значительным ошибкам или затруднениям, особенно когда площади затопления увеличиваются. В настоящее время многие методики определения площадей затопления земель паводковыми водами с использованием аэрокосмической фотосъемки характеризуются относительной низкой стоимость при высокой достоверности данных. Динамическая природа паводкового затопления территорий обусловливает необходимость использования спутниковых изображений высокого разрешения с учетом временного фактора. Однако такие изображения, как правило, имеют низкое пространственное разрешение. В связи с этим традиционные методы классификации не являются достаточно надежными для очерчивания и мониторинга наводнений, так как используют «жесткие методы» классификации, присваивая уникальный тип покрытия большему пикселю. Кроме того, «сглаженные методы» имеют возможность назначать различные типы покрытий внутри толстого пикселя. Настоящее исследование посвящено применению методологии анализа субпикселей для мониторинга площадей во время наводнения. Улучшение делимитации достигается использованием топографических атрибутов, предоставляемых цифровой моделью местности. Эта методология была применена для мониторинга в Великой впадине Момпозина, в частности для того, чтобы очертить болото Сапатоза. Полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования сезонных паводковых подтоплений территорий в Российской Федерации, а также в других странах, для которых характерны сезонные колебания уровня поверхностных вод.

Об авторах

Николай Суарес Козов

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikolaysuarez@gmail.com

Магистрант департамента строительства, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6

Давид Трухильо Осорио

Папский Ксаверианский университет

Email: nikolaysuarez@gmail.com

Магистрант департамента строительства

Колумбия, 11023, Богота, Carrera 7 No. 40-62

Хуан Хиральдо Осорио

Папский Ксаверианский университет

Email: nikolaysuarez@gmail.com

Доцент департамента строительства, Политехнический университет Картахены, кандидат технических наук по управлению водными ресурсами

Колумбия, 11023, Богота, Carrera 7 No. 40-62

Список литературы

  1. Rodriguez Chavez O.E., Arredodndo Bautista H.A. Manual para el manejo y procesamiento de imágenes satelitales obtenidas del sensor remoto MODIS de la NASA aplicado en estudios de ingenieria civil: Дис. Bogotá, 2005. URL: https://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/ingenieria/ tesis123.pdf (дата обращения: 12.06.2015).
  2. Stanbury K.B., Starr R.M. Applications of Geographic Information Sistems (GIS) to habitat assessment and marine resource management // OCEANOLOGICA ACTA. 1999. Vol. 22. No. 6. Pp. 699-703.
  3. Hinojosa O.R. Monitoreo de la sequía en Chihuahua mediante un sistema de información geografica (GIS) // El Cid Editor - Ingeniería. 2007.
  4. Fenta A., Kifle A. Spatial analysis of groundwater potential using remote sensing and GIS-based multi-criteria evaluation in Raya Valley, northern Ethiopia // Hydrogeology Journal. 2015. No. 23. Pр. 195-206.
  5. Giraldo Osorio J.D., García Galeano S.G. Development of a sub-pixel analysis method applied to dynamic monitoring of floods // International Journal of Remote Sensing. 2012. Vol. 33. No. 7. Pp. 2277-2295.
  6. Garcia Galiano S.G., Giraldo Osorio J.D. Desarrollo de un modelo de análisis de subpíxeles para el seguimiento dinámico de inundaciones. Cartagena, 2008.
  7. Hu Y.H., Lee H.B., Scarpace F.L. Optimal Linear Spectral Unmixing // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1999. Vol. 37. No. 1. Pp. 639-644.
  8. Verhoeye J., De Wulf R. Sub-Pixel Mapping of Sahelian Wetlands using Multi-Temporal SPOT VEGETATION Images // Laboratory of Forest Management and Spatial Information Techniques Faculty of Agricultural and Applied Biological Sciences. Gent - Belgica, 2000.
  9. Hongen Z., Suhong L., Qizhong L., Jiancheng S. Sub-pixel lake mapping in Tibetan Planteau // Geoscience and Remote Sensing Symposium IEEE. 2004. Pp. 3073-3076.
  10. Giacomelli A., Mancini M., Rosso R. Integration of ERS-1 Imgery and Digital Terrain Models for the Assessment of Flooded Areas // 3rd ERS SYMPOSIUM, Florence, 97; 2014 jul. 23. Milano, Italy.
  11. Hualin X., Guanrong Y., Guiying L.B. Spatial evaluation of the ecological importance basen on GIS for enviromental managment: a case study in Xingguo coutry of China // Ecological Indicators. 2014. Vol. 51. Pp. 3-12.
  12. Klein Gebbinck M.S. Descomposition of mixed pixel in remote sensing images to improve the area estimation of agricultural fields: dissertation. Renkum, 1998.
  13. U.S. Geological Survey. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook. URL: http://landsat.usgs.gov/l8handbook_ section5.php (дата обращения: 09.03.2016).
  14. United States of America: Landsat Science 2015-16. URL: http://landsat.gsfc.nasa.gov/?p=3186 (дата обращения: 16.07.2016).
  15. Richards J.A., Xiuping J. Remote Sensing Digital Image Analysis. 5th ed. Berlin: Springer, 2013.
  16. Zwenzner H., Voigt S. Improved estimation of flood parameters by combining space based SAR data with very high resolution digital elevation data // Earth System Sciences. 2009. Pp. 567-576.

© Суарес Козов Н., Трухильо Осорио Д., Хиральдо Осорио Х., 2019

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах