# Обработка данных ДДЗ с использованием ПО Erdas Imagine для картографирования региона Эгейского моря, Турция

Polina Lemenkova

► To cite this version:

Polina Lemenkova. Обработка данных ДДЗ с использованием ПО Erdas Imagine для картографирования региона Эгейского моря, Турция. Informatics. Problems, Methodology, Technologies, Feb 2015, Voronezh, Russia. pp.29, <10.6084/m9 figshare.7434584.v1>. <cel-01991382>

HAL Id: cel-01991382

https://hal.science/cel-01991382

Submitted on 28 Jan 2019

HAL is a multi-disciplinary open access archive
for the deposit and dissemination of scientific re-
search documents, whether they are published or not.
The documents may come from teaching and research
institutions in France or abroad, or from public or pri-
vate research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
Processing remote sensing data using Erdas
Imagine for mapping Aegean Sea region,
Turkey

(Обработка данных ДДЗ с использованием
ПО Erdas Imagine для картографирования
региона Эгейского моря, Турция)

Леменкова Полина,

Аспирант 2 г.о. института экологических исследований

Карлова университета г. Праги

(Institute for Environmental Studies,
Charles University in Prague, Czech Republic)
# Область исследований

Район изучения расположен
в западной приморской
части Турции (область
г.Измир)

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

<figure><img src="image_3.png" /></figure>
# Экологические особенности региона

* Измирский регион – особенная часть Турции, обладающая уникальными ландшафтами с разнообразием типов растительного покрова, разными формами рельефа и природоохранными зонами.

* Растительность в пределах прибрежного района Эгейскогоморя имеет комплексный характер, охарактеризованный высоким биоразнообразием и присутствием уникальных форм (эндемики).

* В то же время, Измир – это третий по величине и численноти населения город Турции, промышленный город, значимый и как центр торговли и промышленности, и как крупный морской порт стратегического значения.

* Поэтому регион имеет высокую экологическую значимость и одновременно испытывает сильную антропогенную нагрузку: хорошо развитая транспортная сеть, интенсивное мореходство, наличие фабрим и пром. центров, густо населенные районы, интенсивное сельскохозяйственная деятельность – вот черты современного Измира.
# Цели и задачи исследования

* Изменились ли ландшафты в пределах тестируемой территории Измирского региона за последние 13 лет (1987-2000) ? ( Если да, то как ?)

* Если имеются изменения, то указать конкретно (в km), какие типы земного покрова имелись ранее, и какие сейчас.

* Методологически – как данные ДДЗ в сочетании с ГИС ПО Erdas Imagine может быть использовано для решенияпоставленных вопросов
# Методы

* Импорт и конвертация данных

* Создание цветных композитных снимков из 3 каналом Landsat TM (multi-band layer & color composite)

* Выделение и вырезание тестируемой области

* Сегментация и классификация снимков (Clustering segmentation and classification)

* ГИС картографирование

* Верификация по снимкам Google Earth

* Анализ результатов
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>METHODOLOGICAL FLOWCHART</figcaption></figure>
# I. Импорт данных

Выбор нужных снимков Landsat TM с с айта GLCF (Global Land Cover Facility)

**Landsat Thematic Mapper (TM):**
Global Land Cover Facility (GLCF)
Earth Science Data Interface

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Для выбора конкретной нужной территории
Была наложена маска с координатами 26°00′–26°00′
в.д. - 38°00′–39°00′с.ш.

Выбранные снимки показывают регион Измира в
1987 и 2000.

## 2 снимка:

- имеют временную разницу в 13-лет
(1987-2000)
(для оценки изменений растительности)

-во летние месяцы (июнь)
Оценка растительных типов

<figure><img src="image_6.png" /></figure>
## V. Спектральные яркости объектов на снимках

* Классификация снимков = группировка пикселов в классы соответствующие данным типам растительного покрова (в соответствии с тестируемым ареалом)

* Классификация проведена на основе использования данных спектральных яркостей пикселов снимков.

* Разные типы растительного покрова и другие ландшафтные объекты (напр., дороги, реки) были распознаны по значениям спектральных яркостей пикселов на снимке.

* Спектральные яркости показывают спектральную отражательную способность объектов и типов растительности, которые фиксируются на растровом снимке (spectral reflectance of the land cover features and individual properties of the objects)
## II. Конвертация данных

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

“Сырые” снимки в формате .TIFF (Landsat TM) были конвертированы в формат Erdas Imagine “.img”.
### III. Создание цветных композитов из отдельных каналов (multi-band color composites)

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
## IV. Выбор тестируемого ареала: окрестности г.Измир

* Регионы г.г. Измир и Маниса выбраны по причине их высокого экологического разнообразия, которое всключает разнообразные типы ландшафтов:

* Застроенные городские и пригородные территории, прибрежные зоны, сельскохозяйственные возделываемые оюласти и предгорные ландшафты.

* Городские территории сосредоточены в основном в пределах узкой прибрежной зоны Эгейского моря с проживающими ~ 4 млн чел., которые оказывают воздействие на окружающую среду (демографический, экологический и индустриальный прессинг).

* Влияние человека на окружающую среду выражается в изменении структуры ландшафтов: типы растительного покрова, мозаичность и пестрота, гетерогенность.
# IV. Маскирование и вырезание нужного ареала

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

**Слева:** Выбор тестируемой зоны из перекрывающихся снимков Landsat.

**По центру:** установка параметров, Erdas Imagine.

**Справа:** тест. ареал 1987 (вверху) и он же в 2000 (внизу).
## V. Сегментация снимков
(Clustering segmentation)

* Логический алгоритм сегментации состоит с группровки пикселов на снимке (merging pixels) в кластеры.

* Спектральные и текстурные характеристики разных типов растительного покрова отображаются на снимке в виде различных спектральных яркостей пикселов.

* Группровка пикселов происходит в полуавтоматическом режиме на основе их различимости от соседних (neighboring pixels) и т.о. принадлежности к разным группам
# V. Кластеризация (Clustering)

* Кластерный анализ - статистическая процедура обработки объектов упорядочивающая их в однородные группы

* Кластерный анализ был применен для классификации пикселов и их группировки в тематические группы (кластеры)

* Кол-во кластерных групп = 15, что соответствует основному количеству типов растительного покрова в данном регионе.

* Каждый цифровой пиксел на снимке был присвоен определенной группе соответствующего ландшафтного типа на основании близости значения спектральной яркости (Digital Number, DN) данного пиксела к центроиду.

* Процемм повторялся интерактивным образом до тех пор, пока не достигнуты оптимальные значения классов и пикселей, присоединенных к данным классам, соответственно.

* После этого, типы ландшафтов были визуально оценены и идентифицированы с каждым соответсвующим типом растительности (land cover class)
# V. Кластеризация

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
# VI. Картографирование

* Тематическое картографирование основанно на результатах классификации снимков: визуализация струкруты ландшафтов и типов растительного покрова Земли в пределах тестируемого ареала.

* Итоговое картографирование (результаты) показаны на следующих двух слайдах
LAND COVER TYPES IN PROVINES MANISA AND IZMIR, WESTERN TURKEY.
Supervised classification applied to Landsat TM image, 1987.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>1. Landsat TM initial image</figcaption></figure>

1987

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>2. Thematic map of land cover types</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Class-md-1987.img

<table><thead><tr><th>Row</th><th>Histogram</th><th>Color</th><th>Red</th><th>Green</th><th>Blue</th><th>Optacy</th><th>Class_Name</th></tr></thead><tbody><tr><td>6</td><td>51041</td><td></td><td>0.25</td><td>0.88</td><td>0.82</td><td>1</td><td>Wetlands</td></tr><tr><td>1</td><td>14863</td><td></td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>Water</td></tr><tr><td>18</td><td>165250</td><td></td><td>0.17</td><td>0.57</td><td>0.62</td><td>1</td><td>Sparsely vegetated areas</td></tr><tr><td>14</td><td>24344</td><td></td><td>0.82</td><td>0.71</td><td>0.95</td><td>1</td><td>Agricultural lands (cotton, etc)</td></tr><tr><td>4</td><td>144350</td><td></td><td>0.51</td><td>0.62</td><td>0.53</td><td>1</td><td>Urban areas</td></tr><tr><td>17</td><td>1260294</td><td></td><td>0.69</td><td>0.61</td><td>0.67</td><td>1</td><td>Upland</td></tr><tr><td>12</td><td>915377</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>0.88</td><td>1</td><td>Platrees</td></tr><tr><td>5</td><td>790421</td><td></td><td>0</td><td>0.99</td><td>0</td><td>1</td><td>Mixed forests</td></tr><tr><td>13</td><td>220976</td><td></td><td>0.8</td><td>0.94</td><td>0.76</td><td>1</td><td>Cropland 2 (barley, cereals)</td></tr><tr><td>3</td><td>411873</td><td></td><td>1</td><td>0.65</td><td>0</td><td>1</td><td>Grasslands</td></tr><tr><td>8</td><td>458425</td><td></td><td>1</td><td>0.84</td><td>0</td><td>1</td><td>Cropland 1 (wheat)</td></tr><tr><td>11</td><td>169592</td><td></td><td>0.16</td><td>0.96</td><td>0.36</td><td>1</td><td>Copper</td></tr><tr><td>15</td><td>1253627</td><td></td><td>0.63</td><td>0.32</td><td>0.18</td><td>1</td><td>Coniferous forest (pine)</td></tr><tr><td>10</td><td>87150</td><td></td><td>0.12</td><td>0.15</td><td>0.15</td><td>1</td><td>Coniferous forest (fir)</td></tr><tr><td>7</td><td>109842</td><td></td><td>0.5</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>Broadleaf forests</td></tr></tbody></table>

Auxiliary technical data:

Initial data: Landsat TM image
acquired on 1987.06.05 by EarthSat.
WRS-2, Path 180, Row 033.
Distributed by GLCF in GeoTIFF.

Classification type:
Supervised classification,
Minimal Distance method

Land cover classes: 15 types
Area: Izmir and Manisa provinces,
western Turkey.
LAND COVER TYPES IN PROVINES MANISA AND IZMIR, WESTERN TURKEY.
Supervised classification applied to Landsat TM image, 2000.

2000

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>1. Landsat TM initial image</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>2. Thematic map of land cover types</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

class-mnd-2000.img

<table><thead><tr><th>Row</th><th>Histogram</th><th>Color</th><th>Red</th><th>Green</th><th>Blue</th><th>Opacity</th></tr></thead><tbody><tr><td>6</td><td>27723</td><td></td><td>0.25098</td><td>0.87843</td><td>0.81568</td><td>1</td></tr><tr><td>12</td><td>13107</td><td></td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>197360</td><td></td><td>0.39</td><td>0.76</td><td>0.87</td><td>1</td></tr><tr><td>14</td><td>293646</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>0.87843</td><td>1</td></tr><tr><td>16</td><td>1716513</td><td></td><td>0.55</td><td>0.56</td><td>0.95</td><td>1</td></tr><tr><td>18</td><td>350603</td><td></td><td>0.73</td><td>0.57</td><td>0.83</td><td>1</td></tr><tr><td>19</td><td>925560</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>13</td><td>1711708</td><td></td><td>0</td><td>0.392157</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>2</td><td>79542</td><td></td><td>0.64</td><td>0.77</td><td>0.87</td><td>1</td></tr><tr><td>11</td><td>859733</td><td></td><td>0.847959</td><td>0.164706</td><td>0.164706</td><td>1</td></tr><tr><td>10</td><td>1137788</td><td></td><td>0.15</td><td>0.38</td><td>0.34</td><td>1</td></tr><tr><td>6</td><td>134650</td><td></td><td>0.21</td><td>0.31</td><td>0.07</td><td>1</td></tr><tr><td>7</td><td>90157</td><td></td><td>0.12</td><td>0.19</td><td>0.15</td><td>1</td></tr><tr><td>5</td><td>242800</td><td></td><td>0.96</td><td>0.94</td><td>0.44</td><td>1</td></tr><tr><td>17</td><td>643604</td><td></td><td>0.498039</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Auxiliary technical data:

Initial data: Landsat TM image acquired on 2000.06.16 by EarthSat. WRS-2, Path 180, Row 033. Distributed by GLCF in GeoTIFF.

Classification type:
Supervised classification,
Minimal Distance method

Land cover classes: 15 types
Area: Izmir and Manisa provinces, western Turkey.
<table><thead><tr><th>Тип растительного покрова</th><th>No pixels, 1987</th><th>No of pixels, 2000</th><th>Area(ha), 1987</th><th>Area (ha), 2000</th></tr></thead><tbody><tr><td>Луга (Grasslands)</td><td>411879</td><td>795422</td><td>2141</td><td>4134</td></tr><tr><td>Городские территории (Urban areas)</td><td>1443590</td><td>1797360</td><td>7504</td><td>9342</td></tr><tr><td>Хвойные-1 (сосны)</td><td>1253627</td><td>1711708</td><td>6516</td><td>8898</td></tr><tr><td>Хвойные-2 (еловые)</td><td>871502</td><td>921977</td><td>4530</td><td>4793</td></tr><tr><td>Рощи, подлесок (Coppice)</td><td>1058062</td><td>134659</td><td>5500</td><td>700</td></tr><tr><td>Водно-болотные угодья (Wetlands)</td><td>51041</td><td>27721</td><td>265</td><td>144</td></tr><tr><td>Пахотные земли 1 (пшеница)</td><td>458425</td><td>643684</td><td>2382</td><td>3345</td></tr><tr><td>Пахотные земли 2 (ячмень, злаковые)</td><td>220975</td><td>850931</td><td>1149</td><td>4423</td></tr><tr><td>Смешанные леса</td><td>790421</td><td>242800</td><td>4109</td><td>1262</td></tr><tr><td>С/х угодья</td><td>24344</td><td>925968</td><td>127</td><td>4813</td></tr><tr><td>Пастбища</td><td>815377</td><td>283646</td><td>4238</td><td>1474</td></tr><tr><td>Области с редкой растительностью</td><td>165250</td><td>1137789</td><td>859</td><td>5914</td></tr><tr><td>Широколиственные леса</td><td>1716519</td><td>1098428</td><td>8923</td><td>5710</td></tr><tr><td>Кустарники</td><td>1260254</td><td>350603</td><td>6550</td><td>1822</td></tr></tbody></table>
# Выводы по таблице

* Полученные результаты демонстрируют произошедшие изменения в типе и характере структуры ландшафтом западного побережья Турции за последние декады: увеличение с/х зон и посевных территорий. Например, :

* - в 1987 размер посевных составлял 71% оот их же территории в 2000: 2382 vs. 3345 га.

* - увеличение других посевных территорий (“прочие”) так же заметно: 1149 га в 1987 vs. 4423 га в 2000.

* Области со слабым (редким) растительным покровом в 2000 занимают больше территории, чем в 1987: 5914 га в 2000 vs. 859 га в 1987.

* Природная (естественная) растительность деградировал, что может быть объяснено экспансией с/х зонами
# VII. Верификация по Google Earth

* Выбранный ареал представляет собой наиболее диверсифицированную часть Измирского региона, с разнообразной структурой ландшафтов и типов растительного покрова. Поэтому в целях контроля наиболее сложных участков классификации, снимкибыли верифицированы по Google Earth

* Функция "connect to Google Earth" была активирована для использования визуализации того же самого района на спутниковом снимке и снимке Google Earth одновременно.

* Функции "Link Google Earth to View" и "Sync Google Earth to View" позволили синхронизировать визуализацию изобржений на Google Earth и на снимке при движении.

* Это позволило визуально проверить особо диверсифицированные районы, где возникали вопросы "к какому типу растительности принадлежит данный участок".
# VII. Верификация по Google Earth

<figure><img src="image_17.png" /></figure>
# VIII. Оценка погрешности

Оцена качества и валидация результатов спроведены с использованием racy assessment operations in Erdas Imagine menu

Выбор случайных точек для проверки качества (automated generating of control points)

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

- Классификация снимка 1987 проведена с точностью 81.25%,

- Классификация снимка 2000 проведена с точностью 80,47%.

- Статистика Каппа:

- 0.7843 для снимка Landsat TM 2000,

- 0.7923 для снимка Landsat TM 1987.
# VIII. Оценка погрешности

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

**Слева:** Сравнение присвоенных значений пикселов классов с автоматически сгенерированными согласно их значениям.

**Справа:** Матрица ошибок (Error matrix) сгенерированная для каждого типа ландшафтом, классификация Landsat ТМ 1987.
# Оценка погрешностей (продолжение)

## ACCURACY TOTALS

<table><thead><tr><th>Class Name</th><th>Reference Totals</th><th>Classified Totals</th><th>Number Correct</th><th>Producers Accuracy</th><th>Users Accuracy</th></tr></thead><tbody><tr><td>Unclassified</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>---</td><td>---</td></tr><tr><td>Water</td><td>3</td><td>2</td><td>2</td><td>66.67%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Cropland 2 (barley, cereals)</td><td>18</td><td>14</td><td>14</td><td>77.78%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Sparsely vegetated areas</td><td>42</td><td>41</td><td>39</td><td>92.86%</td><td>95.12%</td></tr><tr><td>Mixed forests</td><td>30</td><td>27</td><td>27</td><td>90.00%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Wetlands</td><td>5</td><td>1</td><td>1</td><td>20.00%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Broadleaf forests</td><td>29</td><td>31</td><td>26</td><td>89.66%</td><td>83.87%</td></tr><tr><td>Cropland 1 (wheat)</td><td>9</td><td>5</td><td>5</td><td>55.56%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Coniferous forest</td><td>21</td><td>23</td><td>19</td><td>90.48%</td><td>82.61%</td></tr><tr><td>Coppice</td><td>25</td><td>23</td><td>21</td><td>84.00%</td><td>91.30%</td></tr><tr><td>Pastures</td><td>21</td><td>18</td><td>18</td><td>85.71%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Grasslands</td><td>6</td><td>2</td><td>2</td><td>33.33%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Agricultural lands</td><td>5</td><td>2</td><td>2</td><td>40.00%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Coniferous forest</td><td>34</td><td>34</td><td>31</td><td>91.18%</td><td>91.18%</td></tr><tr><td>Shrubland</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>---</td><td>---</td></tr><tr><td>Urban areas</td><td>0</td><td>5</td><td>0</td><td>---</td><td>---</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Totals</td><td>256</td><td>256</td><td>208</td><td></td><td></td></tr></tfoot></table>

Overall Classification Accuracy = 81.25%

----- End of Accuracy Totals -----

## KAPPA (K^) STATISTICS

Overall Kappa Statistics = 0.7923

Conditional Kappa for each Category.

<table><thead><tr><th>Class Name</th><th>Kappa</th></tr></thead><tbody><tr><td>Unclassified</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Water</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Cropland 2 (barley, cereals)</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Sparsely vegetated areas</td><td>0.9416</td></tr><tr><td>Mixed forests</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Wetlands</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Broadleaf forests</td><td>0.8181</td></tr><tr><td>Cropland 1 (wheat)</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Coniferous forest</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Coppice</td><td>0.9036</td></tr><tr><td>Pastures</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Grasslands</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Agricultural lands (cotton, etc)</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Coniferous forest (pines)</td><td>0.8983</td></tr><tr><td>Shrubland</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Urban areas</td><td>0.0000</td></tr></tbody></table>

----- End of Kappa Statistics -----

## ACCURACY TOTALS

<table><thead><tr><th>Class Name</th><th>Reference Totals</th><th>Classified Totals</th><th>Number Correct</th><th>Producers Accuracy</th><th>Users Accuracy</th></tr></thead><tbody><tr><td>Unclassified</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>---</td><td>---</td></tr><tr><td>Water</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>---</td><td>---</td></tr><tr><td>Grasslands</td><td>23</td><td>25</td><td>20</td><td>86.96%</td><td>80.00%</td></tr><tr><td>Urban areas</td><td>9</td><td>8</td><td>7</td><td>77.78%</td><td>87.50%</td></tr><tr><td>Coniferous forest</td><td>10</td><td>13</td><td>9</td><td>90.00%</td><td>69.23%</td></tr><tr><td>Coppice</td><td>4</td><td>3</td><td>3</td><td>75.00%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Coniferous forest</td><td>23</td><td>19</td><td>18</td><td>78.26%</td><td>94.74%</td></tr><tr><td>Wetlands</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>0.00%</td><td>0.00%</td></tr><tr><td>Sparsely vegetated areas</td><td>6</td><td>0</td><td>0</td><td>---</td><td>---</td></tr><tr><td>Broadleaf forests</td><td>25</td><td>30</td><td>24</td><td>96.00%</td><td>80.00%</td></tr><tr><td>Coniferous forest</td><td>17</td><td>17</td><td>14</td><td>82.35%</td><td>82.35%</td></tr><tr><td>Water</td><td>7</td><td>6</td><td>4</td><td>57.14%</td><td>66.67%</td></tr><tr><td>Mixed forests</td><td>32</td><td>41</td><td>31</td><td>96.88%</td><td>75.61%</td></tr><tr><td>Agricultural lands</td><td>16</td><td>10</td><td>10</td><td>62.50%</td><td>100.00%</td></tr><tr><td>Pastures</td><td>18</td><td>19</td><td>14</td><td>77.78%</td><td>73.68%</td></tr><tr><td>Coniferous forest</td><td>42</td><td>46</td><td>40</td><td>95.24%</td><td>86.96%</td></tr><tr><td>Shrubland</td><td>10</td><td>14</td><td>9</td><td>90.00%</td><td>64.29%</td></tr><tr><td>Totals</td><td>256</td><td>256</td><td>206</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Overall Classification Accuracy = 80.47%

----- End of Accuracy Totals -----

## KAPPA (K^) STATISTICS

Overall Kappa Statistics = 0.7843

Conditional Kappa for each Category.

<table><thead><tr><th>Class Name</th><th>Kappa</th></tr></thead><tbody><tr><td>Unclassified</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Grasslands</td><td>0.7803</td></tr><tr><td>Urban areas</td><td>0.8704</td></tr><tr><td>Coniferous forest (pines)</td><td>0.6798</td></tr><tr><td>Coppice</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Coniferous forests (firs)</td><td>0.9422</td></tr><tr><td>Wetlands</td><td>0.0119</td></tr><tr><td>Sparsely vegetated areas</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Broadleaf forests</td><td>0.7784</td></tr><tr><td>Coniferous forest (pines)</td><td>0.8110</td></tr><tr><td>Water</td><td>0.6573</td></tr><tr><td>Mixed forests</td><td>0.7213</td></tr><tr><td>Agricultural lands (cotton, etc)</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Pastures</td><td>0.7169</td></tr><tr><td>Sparsely vegetated areas</td><td>0.8440</td></tr><tr><td>Broadleaf forests</td><td>0.6283</td></tr><tr><td>Shrubland</td><td>0.7470</td></tr></tbody></table>

----- End of Kappa Statistics -----
Заключения

✓ Увеличение антропогенной нагрузки и деятельности (с/х работы, разрастание городов, индустриализация) оказывает воздействие на окружающую среду, свызывает негативные последствия на окружающие экосистемы и способствует изменениям в растительном покрове

✓ Климатические изменения в некоторой степени также оказывают влияние на ландшафты, т.к. в измирском регионы виден трент к исчезновению древесной растительности (типичным для этих широт ранее) и замещению его кустарниковым типом.

✓ Как доказано разными авторами, чьи статьи были использованы в данной работ, значительные изменения в ландшафтном покрове зафиксированы и доказаны (откартографированы) в различных регионах Турции включая прибрежные области региона Измир.
# Выводы

* Мониторинг изменений ландшафтов – важное средство для оценки экологической стабильности региона. Для этого, пространственный анализ разновременных космических снимков методамии алгоритмами ГИС представляется наиболее эффективным инструментом.

* Работа продемонстрировала, как конкретно изменились ландшафты выбранного района за данный промежуток времени (1987-2000).

* Данные включали спутниковые снимки Landsat, покрывающие нужный регион западной Турции. Обработка снимков была проведена с использованием методов классификации.

* Результаты показали изменения ландшафтов с 1987 по 2000, что подтверждает наличие антропогенного влияния на экологию.

* Работа продемонстрировала успешное применение методов ДЗЗ и пространственного ГИС-анализа, эффективные для мониторинга таких гетерогенных ландшафтов в как регион Измира.
Использованная литература

* Alrababah M.A., & Alhamad M.N. (2006) Land use/cover classification of arid and semi-arid Mediterranean landscapes using Landsat ETM. *International Journal of Remote Sensing*, 27 (13), 2703-2718.

* Ataberk E., and Baykal F. (2011). Utilization of natural and cultural resources of Dikili (Izmir) for tourism. *Procedia Social and Behavioral Sciences* 19, 173–180.

* Baskent E.Z., Kadiogullari A.I. (2007). Spatial and temporal dynamics of land use pattern in Turkey: A case study in Inegöl. *Landscape and Urban Planning* 81, 316–327.

* Benedetti R., Rossini P. & Taddei R. (1994) Vegetation classification in the Middle Mediterranean area by satellite data. *International Journal of Remote Sensing* 15 (3).

* Burak S., Dogan E., Gazioglu, C. (2004) Impact of urbanization and tourism on coastal environment. *Ocean & Coastal Management* 47, 515–527.

* Efe, R. (2000). The impact of land use changes on natural vegetation along the coastal zone between Edremit and Kucukkuyu. In: *International Symposium on Desertification, Turkey, Proceedings*, pp. 222–227.

* Hepcan S., Hepcan C.C., Bouwma I.M., Jongman R.H.G., Özkan M.B. (2009) Ecological networks as a new approach for nature conservation in Turkey: A case study of İzmir Province. *Landscape and Urban Planning* 90, 143–154.

* Kesgin B., Nurlu E. (2009) Land cover changes on the coastal zone of Candarli Bay, Turkey using remotely sensed data. *Environmental Monitoring Assessment* 157, 89–96.
DOI 10.1007/s10661-008-0517-x
# Спасибо за внимание