AGRIS - 

Data provenance by Country

2023

Yudaev, I.V. | Rozhkov, E.A.

The most effective technology of grain separation into groups is optoelectronic sorting of seeds by color sorters. The purpose of the research is to perform a comparative analysis of the existing methods for the identification of selective criteria and defect detection in wheat seeds by image and to evaluate the use effectiveness of these methods in modern optoelectronic grain sorters (color sorters). The process of identifying defects by the analytical unit of the installation has been analyzed. It consists of several stages: image acquisition and processing; filtering; selection of the analyzed object; selection of significant areas of the object; determination of the set parameters. To define the accuracy of the existing methods for detecting seed defects in the Kuban State Agrarian University, relevant studies were conducted. Two grain batches of 100 pieces each were graded in groups using a specialized hardware and software complex. The features of image detecting defects in wheat seeds by the methods, which are used in modern color sorters: correlation and using Fourier transformation, were considered. According to the results obtained, the installation makes a decision on whether the analyzed object belongs to a particular group. As a result of the experiment, errors and accuracy were calculated when dividing seeds into groups using the methods described above. It has been found that each method has certain features, however, both methods are based on the principles of neural networks and artificial intelligence and allow judging with sufficient accuracy whether wheat seeds belong to a particular group. The average accuracy of the correlation method for identifying defects is 90.6%, and the Fourier transformation method is 89.27%. | Наиболее эффективной технологией сепарации зерна на отдельные группы является оптико-электронная сортировка семян фотосепараторами. Цель исследования – провести сравнительный анализ существующих методов выделения селективных критериев и обнаружения дефектов семян пшеницы по изображению и оценить эффективность применения данных методов в современных оптико-электронных сортировщиках зерна (фотосепараторах). Проанализирован процесс идентификации дефектов аналитическим блоком установки. Он состоит из нескольких этапов: получение и обработка изображения, фильтрация, выделение анализируемого объекта, выделение значимых областей объекта, определение заданных параметров. Для определения точности существующих методов обнаружения дефектов семян в Кубанском ГАУ провели соответствующие исследования. Две партии зерна по 100 штук в каждой сортировали на группы с помощью специализированного программно-аппаратного комплекса. Были рассмотрены особенности обнаружения дефектов семян пшеницы по изображению методами, которые используются в современных фотосепараторах: корреляции и с помощью преобразования Фурье. Согласно полученным результатам, установкой принимается решение о принадлежности анализируемого объекта к той или иной группе. В результате проведенного эксперимента были рассчитаны погрешности и точность при разделении семян на группы с использованием вышеописанных методов. Установлено, что у каждого метода есть определенные особенности, однако они оба основаны на принципах работы нейронных сетей и искусственного интеллекта и позволяют с достаточной точностью судить о принадлежности семян пшеницы к той или иной группе. Усредненная точность корреляционного метода выделения дефектов составляет 90,6%, а метода преобразования Фурье – 89,27%.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Alejnikov, A.F., Siberian Federal Scientific Center of Agrobiotechnology, Novosibirsk Region

The symptoms and biophysical processes occurring in garden strawberry plants when they are affected by the dominant type of disease (up to 80%) caused by pathogenic fungi have been described. The ineffectiveness of the visual assessment of the degree of damage to strawberry diseases by a conventional 5-point scale or as a percentage of the leaf plate area affected by fungi, with the involvement of qualified specialists, has been shown. To create diagnostic tools that allow early detection of fungal diseases of garden strawberries, one of the methods of computer vision was proposed by counting image pixels in the space of color channels of red, green and blue (R, G, B), which makes it possible to determine the degree of fungal diseases affecting an individual plant leaf. The algorithm includes capturing an image with a digital camera by focusing on a plant leaf placed on a substrate with a uniform background providing a contrasting selection of the object; converting a color image to black and white; dividing the image between areas with necrotic spots and healthy areas of the plant leaf by masking and removing pixels; counting the number of pixels in these two areas and calculating their ratio. Information about computer software for determining the degree of damage to a strawberry leaf by garden fungal diseases has been given. Java programming language (operating system Android Studio 3.4.1) was used as a language for the development of the logical part of the information system. In order to build a graphical interface, the software facilitating the development and integration of various modules of the LibGDX software project was used. The proposed algorithm is implemented for a personal computer and can be installed on a smartphone in the form of a software application, with the help of which any agricultural producer can carry out early diagnosis of fungal plant diseases. | Описаны симптомы и биофизические процессы, протекающие в землянике садовой при поражении ее доминирующим видом болезни (до 80%), вызванной грибами-возбудителями. Показана неэффективность визуальной оценки степени поражения болезнями земляники по условной 5-балльной шкале или в процентном отношении по площади, пораженной грибами листовой пластины, с привлечением квалифицированных специалистов. Для создания средств диагностики, позволяющих заранее обнаружить грибные болезни земляники садовой, предложен один из методов компьютерного зрения путем подсчета пикселей изображения в пространстве цветовых каналов красного, зеленого и синего цвета (R, G, B). Данный метод дает возможность определять степень поражения грибными болезнями отдельного листа растения. Алгоритм включает захват изображения с помощью цифровой камеры путем фокусировки на листе растения, размещенном на подложке с равномерным фоном, обеспечивающим контрастное выделение объекта; преобразование цветного изображения в черно-белое; разделение изображения между областями c некротическими пятнами и здоровыми областями листа растения с помощью маскирования и удаления пикселей; подсчет количества пикселей в этих 2-х областях и расчет их соотношения. Приведены сведения о компьютерной программе определения степени поражения листа земляники садовой грибными болезнями. В качестве языка для разработки логической части информационной системы использован язык программирования Java (операционная система Android Studio 3.4.1). Для построения графического интерфейса использовано обеспечение, облегчающее разработку и объединение разных модулей программного проекта LibGDX. Предлагаемый алгоритм реализован для персонального компьютера и может в виде программного приложения устанавливаться на смартфон, с помощью которого любой сельхозпроизводитель может осуществлять раннюю диагностику грибных болезней растений.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Savin, I.Yu. | Andronov, D.P. | Shishkonakova, E.A. | Vernyuk, Yu.I.

The areas occupied by Sosnowsky's hogweed (Heracleum sosnowskyi Manden.) have significantly increased in recent years in Russia and abroad, which has led to the necessity of developing reliable methods of monitoring its habitats. The purpose of the research was to evaluate the possibilities of detecting Sosnowsky's hogweed by means of territory survey using an unmanned aerial vehicle. The research was carried out on the example of the key 70 ha area in the Tver region where Sosnovsky's hogweed grows in small massifs on the abandoned plots next to plowable fields. The area was photographed on June 30, 2021, in the growth phase of hogweed from the altitude of 100 m using unmanned aerial vehicle DJI Matrice 200 equipped with Zenmuse X4S gyrostabilized camera shooting in the visible range. The resulting color image was decomposed into 3 channels (R, G, and B). After that, several training classifications were performed to distinguish inflorescences and leaves of hogweed. After combining the inflorescence and leaf maps, we obtained a map of hogweed distribution in the study area. Its accuracy was estimated on the basis of the classification error matrix, and it was more than 95%. Consequently, plants of Sosnovsky's hogweed can be successfully automatically detected by images taken by an unmanned aerial vehicle with a standard camera during the flowering phase of the plants. It appeared that in contrast to satellite imagery, the detection algorithm for each mosaics of the drone images is individual. This is predetermined by the specifics of imaging, the type of ground cover of the study area (especially the type of vegetation cover), as well as the phenophase of hogweed at the time of imaging. It is impossible to use the developed algorithm on other territories without its adaptation. The detection accuracy can be improved by selecting the optimal time of survey or by using multitemporal images. | В последние годы в России и за рубежом значительно увеличились площади, занятые борщевиком Сосновского (Heracleum sosnowskyi Manden.), что привело к необходимости разработки надежных методов мониторинга его ареалов. Цель работы - оценка возможностей детектирования борщевика Сосновского по данным съемки территории с использованием беспилотного летательного аппарата. Исследования проведены на примере ключевого участка в Тверской области площадью 70 га, где борщевик Сосновского произрастает небольшими массивами на заброшенных участках, соседствующих с распахиваемыми полями. Съемку проводили 30 июня 2021 г. в фазе цветения борщевика с высоты 100 метров с использованием беспилотного летательного аппарата DJI Matrice 200, оснащенного гиростабилизируемой камерой Zenmuse X4S, ведущей съемку в видимом спектральном диапазоне. Полученное цветное изображение было разложено на 3 канала (R, G и B). После этого последовательно провели несколько классификаций с обучением для выделения соцветий и листьев борщевика. После объединения карт соцветий и карт листьев была получена карта распространения борщевика на территории исследований. Ее точность оценивали на основе построения матрицы ошибок классификации, и она составила более 95%. Следовательно, растения борщевика Сосновского в фазе цветения могут быть успешно автоматизированно детектированы по изображениям, получаемым с беспилотного летательного аппарата с помощью стандартной фотокамеры. При этом, в отличие от спутниковой съемки, алгоритм детектирования для каждой мозаики изображения, полученного с беспилотного летательного аппарата индивидуален. Это предопределяют специфика съемки, тип наземного покрова территории исследований (особенно тип растительного покрова), а также фенофаза борщевика в момент съемки. Использование разработанного алгоритма на других территориях невозможно без его адаптации. Точность детектирования может быть повышена путем подбора оптимального срока съемки или с использованием мультивременных изображений.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2017

Zykin, P.А., St. Petersburg State Univ. (Russian Federation) | Utkina, E.I., The N.V. Rudnitskij Zonal Research and Development Inst. of North-Eastern Agriculture, Kirov (Russian Federation) | Vojlokov, A.V., Russian Academy of Agricultural Sciences, Moscow (Russian Federation). The N.I. Vavilov Inst. of Common Genetics

There has been carried out an image analysis of size and color of rye kernels of different color that is controlled by known genes. There were studied 23 samples of rye with kernel color visually described as yellow, green, brown and violet. The GrainScan software developed for wheat was adapted for computer analysis of digital images of rye kernels obtained with scanner. The software along with size allows calculating three-coordinates of color in three-dimensional color space CIEL*a*b*. Based on coordinate values a* and b* calculation of two additional parameters - C* and h* describing the saturation (purity) and tone (the color itself) of the grains, respectively, was made. It is shown that the individual analysis of size and color characteristics of the kernels give low values of standard errors. This allows revealing pairs of forms, which differ from each other for any of the studied parameters. The color of the rye grain cannot be described as the saturated color of one of the tones. The values of h* made it possible to redistribute the four groups of samples with differently colored kernels into three ones in accordance with the lack of anthocyanins in caryopsis (anthocyaninless, yellow-kernel, brown-kernel samples), the presence of anthocyanins in the aleurone layer (green-kernel samples) and the presence of anthocyanins in the pericarp (violet-kernel samples). The data obtained are discussed in connection with literature data on visual description of colors of rye grain, type of pigments, and the coloring of the individual layers of rye kernel. | Проведен имидж-анализ размеров и цвета зерновок ржи разной окраски, контролируемой известными генами. Изучено 23 образца ржи с окраской зерна, визуально описанной как желтая, зеленая, коричневая и фиолетовая. Для компьютерного анализа цифровых изображений зерновок, полученных с помощью сканера, адаптировали программу GrainScan, используемую для работы с пшеницей. Программа помимо размеров позволяет установить три координаты цвета, рассчитанные в цветовом трехмерном пространстве CIEL*a*b*. На основании значений координат a* и b* произведен расчет двух дополнительных параметров – C* и h*, характеризующих насыщенность (чистоту) и тон (собственно цвет) зерновок соответственно. Показано, что индивидуальный анализ размеров и цветовых характеристик зерновок дает малые значения стандартных ошибок. Это позволяет установить пары форм, различающиеся по любому из параметров. Цвет зерна ржи нельзя описать как насыщенный цвет одного из тонов. Значения h* позволили перераспределить четыре группы образцов с разной окраской зерна в три в соответствии с отсутствием антоцианов в зерновке (безантоциановые, желтозерные и коричневозерные образцы), наличием антоцианов в алейроновом слое (зеленозерные образцы) и наличием антоцианов в перикарпе (фиолетовозерные образцы). Полученные данные обсуждаются в связи с литературными данными по визуальному описанию цвета зерна ржи, типу пигментов и окраске отдельных слоев зерновки у ржи.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2016

Tkachenko, N.A., All-Russia Research and Development Inst. of Land and Forest Improvement, Volgograd

The results of assessment of forest reclamation and mapping of lands of the Volgograd region based on remote sensing methods and geographic information systems (GIS) technologies are presented in the paper. For a comprehensive assessment of the territory the forest reclamation classification developed in the All-Russia Research and Development Institute of Land and Forest Improvement, is used. The use of high resolution satellite images has revealed the interpretive features of forest reclamation categories (FRC) and forest reclamation types (FRT) of lands. The different combinations of FRC and FRT allowed identifying the contours of forest reclamation settlements (FRA) and draw up the forest reclamation maps of the research region. It was found that 66% of the territory (1747.2 thousand ha) refers to FRA IV "b" - lands with loamy and clay soils with limited availability of groundwater (5-10 m), 15.3% (407.2 thousand ha) - FRA III "b" - lands with sandy soils with limited availability of groundwater (5-10 m), 10% (265.7 thousand ha) FRA IV "g" - lands with loamy and clay soils with unavailable groundwater (10 m). The rest of the FRA are much rarer and occupy an area of 0.1 to 4%. The created map of forest reclamation will provide the development of the recommendations on arrangement of degraded and poorly productive lands, measures for surface and radical improvement of natural grassland and the creation of protective forest plantations aimed at ensuring the agroecological sustainability of landscapes. | Представлены результаты лесомелиоративной оценки и картографирования земель Волгоградского Заволжья на основе дистанционных методов исследования и геоинформационных технологий. Для всесторонней оценки территории использована лесомелиоративная классификация, разработанная во Всероссийском научно-исследовательском институте агролесомелиорации. Применение космических снимков высокого разрешения позволило выявить дешифровочные признаки лесомелиоративных категорий (ЛМК) и лесомелиоративных типов (ЛМТ) земель. Сочетание в различных комбинациях ЛМК и ЛМТ позволили выделить контуры лесомелиоративных выделов (ЛМВ) и составить лесомелиоративную карту региона исследования. Установлено, что 66% территории (1747,2 тыс. га) относится к ЛМВ IV "б" (земли с суглинистыми и глинистыми почвами с ограниченно доступными грунтовыми водами (5-10 м)), 15,3% (407,2 тыс. га) – ЛМВ III "б" (земли с супесчаными почвами с ограниченно доступными грунтовыми водами (5-10 м)), 10% (265,7 тыс. га) – ЛМВ IV "г" (земли с суглинистыми и глинистыми почвами с недоступными грунтовыми водами (более 10 м)). Остальные ЛМВ встречаются значительно реже и занимают площадь от 0,1 до 4%. Составленная лесомелиоративная карта позволит разработать рекомендации по обустройству деградированных и малопродуктивных земель, мероприятия по поверхностному и коренному улучшению естественных кормовых угодий и созданию защитных лесных насаждений, направленные на обеспечение агроэкологической устойчивости ландшафтов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2015

VOROBYEV Oleg | KURBANOV Eldar | GUBAYEV Aleksandr | DEMISHEVA Еkaterina

В работе представлена методика пошаговой классификации спутниковых снимков среднего пространственного разрешения для тематического картирования лесного покрова на основе подходов международных организаций ФАО, НАСА и Российской государственной инвентаризации лесов. Для исследований использованы архивные снимки спутника Landsat 2001 и 2014 гг. Получены закономерности распределения тематических классов (страт) лесного покрова по спектральным сигнатурам спутниковых изображений Landsat в векторном «пространстве признаков». Близкие значения спектральных сигнатур показали спелые и средневозрастные лесные насаждения, что приводит к смешиванию классов в процессе классификации спутниковых снимков. Максимальную спектральную разделимость показали основные лесные классы TNEC_MaO (хвойные сомкнутые спелые и перестойные), TBDC_MaO (лиственные сомкнутые спелые и перестойные) и TMC_MaO (смешанные спелые перестойные). Анализ вновь полученных разновременных тематических карт на территорию Среднего Поволжья показал снижение площади класса TNEC_MaO на 2,8 %. Одновременно по тематическим картам 2001 и 2014 гг. наблюдается незначительное увеличение классов TNEC_M (светлохвойные средневозрастные среднепроизводительные) на 2,3 %, TNEO_W (мелколиственные спелые и перестойные среднепроизводительные) на 0,6 %. Результаты исследования могут быть использованы при осуществлении лесного мониторинга методами дистанционного зондирования. | Introduction. Question of unification and automation of the forest cover decoding are of great importance in connection to increasing number of used satellites. Regional estimates of forest cover are significant for solving problems of monitoring and validation of thematic maps by alignment o satellite images of middle and high spatial resolutions. The goal of research is to develop method of stepwise classification of satellite images of middle resolution for thematic mapping of forest cover with the user of classification systems of FAO, NASA and Russian state forest inventory. Objects and methods. Approbation of the methodology was carries out on the territory of Middle Povolzhje including Republics of Mari El, Chuvashia, Tatarstan, Kirov and Nizhny Novgorod region. In the research we used archival Landsat images of 2011 and 2014 years. Spectral separability of forest classes on the satellite images, transformed by the “Tasseled cap” procedure to the images of Brightness, Greenness, and Wetness, was carried out in the “feature space”. For determination of the age groups (young, middle-aged, mature and over mature stands) of the decoding forest class each thematic layer was subject to detailed classification with scale of specified gradations and iterations. Results and discussion. After separation of all classes under unsupervised classification a detailed thematic map on 14 and 5 classes of land cover was derived. Similar values of spectral signatures showed mature and middle aged forest stands, which brings to the mixture of classes in the process of satellite images classification. Maximum spectral separability revealed main forest classes TNEC_MaO (Tree Needleleaved Evergreen Closed_Mature and Overmature), TBDC_MaO (Tree Broadleaved Deciduous Closed_Mature and Overmature), and TMC_MaO (Tree mixed closed _Mature and Overmature). The analyses of newly obtained multi temporal thematic maps on the territory of Middle Povozhje show a decrease of TNEC_MaO class area on the 2,8%. At the same time on the base of thematic maps of 2001 and 2014 there is a slight increase in TNEC_M class (Tree Needleleaved Evergreen Closed_ Middle aged) on 2,3%, and TNEO_W (Tree Needleleaved Evergreen Closed_Wetland) on 0,6%. The research results could be used for the implementation of forest monitoring with the use of remote sensing techniques. Conclusions. We suggest improved methodology of stepwise classification of forest cover on satellite images of middle spatial resolution on the base of international systems of land cover classifications. The research results could be used during implementation of forest monitoring by the methods of remote sensing, carrying out forest activities on increasing productivity, conservation of biodiversity and sustainable use of forest resources.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2015

STEFANIDOU Alexandra | DRAGOZI Eleni | TOMPOULIDOU Maria | GITAS Z. Ioannis

Forest area and the landscape level spatial pattern of forests are two of the indicators for sustainable forest management in Europe (MCPFE 2003). As they are important for forest policymaking (MCPFE 2007), there is a constant need of timely and accurate information about their current status. The aim of this study was to examine the potential of Artificial Neural Networks (ANNs) in differentiating forest from non-forested areas and to explore how the use of higher-order features, derived from a Landsat-5 TM image, could improve the performance of the ANNs classifier. The features were generated through the application of the Tasseled Cap transformation and Principal Component Analysis (PCA). The study area is a typical Mediterranean region located in the north-east part of Greece. The results from the classification accuracies of the study revealed that the most accurate map (Overall Accuracy (OA) =91,76 %-Kappa Index of Agreement (KIA) =0,787) was generated through the implementation of ANNs on the three bands produced by the application of Tasseled Cap transformation on the Landsat TM image. The comparison of the produced map products with the Pan-European Forest Map 2000 of the Joint Research Centre (JRC) (FMAP 2000), showed that the overall accuracy of the JRC map (OA=78,02 %-KIA=0,446) is lower than the ones of the maps that were produced by ANNs. Finally, it is concluded that, for this study area, the implemented methodology for differentiating areas covered by forest from other classes led to the production of maps of high accuracy, which exceed the adequate accuracy of the FMAP 2000. | В настоящей работе был рассмотрен ряд положений, которые касаются, главным образом, использования ANNs при картировании лесных и не лесных земель. Индикаторами устойчивого управления в лесном хозяйстве Европы на ландшафтном уровне (MCPFE 2003) являются пространственная структура и общая площадь лесов. Оба эти индикатора важны для принятия решений на уровне (MCPFE 2007), поэтому существует необходимость в своевременной и точной информации об их текущем состоянии. Целью настоящей работы явилось исследование потенциала метода «искусственные нейронные сети» (ANNs) при оценке дифференцирования лесных и не лесных земель, а также анализ применимости данных более высокого уровня, полученных по снимкам Landsat-5 TM с целью улучшения производительности классификатора (ANNs). Исходные параметры снимков были преобразованы при помощи инструментов трансформации изображений: «колпачок с кисточкой» (Tasseled Cap transformation) и анализа главных компонент (Principal Component Analysis, РСА). Исследования проводились в типичной для Средиземноморья местности на северо-востоке Греции. В результате оценки точности классификации было выявлено, что наиболее точная карта (общая точность - 91,76 %, коэффициент согласованности Каппа KIA=0,787) была создана с использованием метода ANNs на основе трёх изображений преобразованного методом «колпачок с кисточкой» снимка Landsat-TM. Сравнение полученной карты с общеевропейской картой лесного покрова 2000, разработанной Объединённым исследовательским центром (JRC) в 2000 году (FMAP 2000), показало, что общая точность классификации этой карты (OA=78,02 %, KIA=0,446) ниже, чем точность карты, которая была создана при помощи метода «искусственные нейронные цепи» (ANNs). Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что ANNs подходит для картирования лесных и не лесных земель, создания карт высокой точности, кроме того использование преобразования «колпачок с кисточкой» позволяет улучшить результаты картирования. По итогам работы были сделаны следующие выводы: комбинирование метода ANNs и снимков Landsat для картирования лесных и не лесных земель позволяет создавать карты высокой точности | использование данных более высокого уровня (анализа главных компонент (РСА) и преобразования «колпачок с кисточкой») для картирования лесных и не лесных земель с использованием ANNs позволило создать карту высокой точности греческого острова Лесбос | комбинирование параметров изображения Landsat, полученных на основе трансформированного метода «колпачок с кисточкой» и метода ANNs для картирования лесных и не лесных земель острова Лесбос, позволило создать карту приемлемой точности. Результаты исследований показали, что внедрение предложенной в настоящей работе методики создания карт лесных и не лесных земель позволяет получить карты более высокой точности, чем FMAP 2000. Дальнейшее исследование может быть связано с оценкой потенциала использования материала высокого порядка или спутниковых снимков, полученных от различных датчиков, для картографирования лесов и дифференцирования их от не покрытых лесом территорий при помощи ANNs.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2015

VOROBYEV Oleg | KURBANOV Eldar | GUBAYEV Aleksandr | POLEVSHCHIKOVA Yuliya | DEMISHEVA Ekaterina | KOPTELOV Vasily

The aim of the research was to carry out the comparative analyses of changes in spatial structure of Yoshkar-Ola city's urban forests between 1989 and 2014. To fulfill this aim several tasks were accomplished: finding out and processing of satellite images of middle and high resolutions on the territory of the city Yoshkar-Ola | elaboration of thematic maps with the use of ISODATA unsupervised classification and allocation of 6 main dominant classes of land cover on the investigated territory | estimation the degree of fragmentation on the territory of Yoshkar-Ola on the base of landscape metrics and detection of main spatial dynamics of urban forests. The paper also explores eligibility of a landscape metrics for the estimation of spatial distribution of Yoshkar-Ola urban forests for the 1981, 2001 and 2014 with the use of remote sensing. In the research we used archival Landsat images, map and plan of the city, satellite data Canopus and Rapid Eye of higher spatial resolution. The analyses of newly obtained multi temporal thematic maps on the territory of the city district of Yoshkar-Ola show the structure heterogeneity of the forest patches. There is sufficient allocation of large forest areas in the south-eastern and central part of the urban district, which strongly affect the general trend of the dynamics of landscape metrics. The findings suggest that over the past 25 years on the investigated territory there is an increase in fragmentation of single patches of urban forests, and a significant reduction in the class of deciduous and mixed forest stands from 1527.4 ha to 1069.3 ha. Also there was an increase in number of forest patches from 1865 in 1989 to 1998 in 2014, while the mean size of the patches was decreased from 0.9 to 0.58 ha. The thematic mapping of the Landsat images showed that the accuracy assessment of the forest cover classification with such processes varies between 83 % and 88 %. The proposed method of thematic mapping and evaluation of urban forests with the use of remote sensing has good potential to frequent update of the required data while reducing costs compared to field sampling. The research also shows the significance of the use of spatial measurements and landscape metrics that can contribute to more detail thematic mapping of the urban forests. | Проанализирована приемлемость ландшафтных индексов для оценки пространственного распределения городских лесов муниципального образования «город Йошкар-Ола» за 1981, 2001 и 2014 гг. методами дистанционного зондирования. Для исследований использованы архивные снимки спутника Landsat, кадастровая карта и план города, спутниковые данные более высокого разрешения Канопус и Rapid Eye. Анализ вновь полученных разновременных тематических карт на территорию г. Йошкар-Олы показал неоднородность структуры её лесных участков. Заметно выделяются крупные лесные участки в юго-восточной и центральной части городского округа, которые сильно влияют на общий тренд динамики ландшафтных показателей. Полученные данные свидетельствуют о том, что за последние 25 лет на территории исследований наблюдается увеличение фрагментированности участков городских лесов и происходит существенное сокращение класса лиственных и смешанных насаждений с 1527,4 га до 1069,3 га. Также произошло увеличение количества лесных участков городских лесов с 1865 в 1989 году до 1998 в 2014 году. Точность полученных данных подтверждается современными критериями геоинформационной статистики. Предложенный метод тематического картирования и оценки городских лесов методами дистанционного зондирования по ландшафтным показателям позволит сократить стоимость работ в сравнении с наземными исследованиями и повысить их точность.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2015

Медведев С.О. | Мохирев А.П. | Безруких Ю.А.

В статье представлены результаты анализа возможностей и перспектив использо-вания географических информационных систем в учете и мониторинге отходов производства. Ре-зультатом использования данного инструмента должно стать улучшение состояния окружающей среды и качества жизни населения.

Show more [+]

Less [-]

Sergey Gorin Publishing - Russian Federation

2014

Kurbanov E.A. | Vorobyev O.N. | Gubayev A.V. | Lezhnin S.A. | Polevshikova Y.A. | Demisheva E.N.

Проведён обзор основных направлений исследований лесного покрова Земли, проведённых на основе архива серии спутниковых снимков Landsat Геологической службы США. Рассматриваются вопросы применения спутниковых снимков при тематическом картировании лесных насаждений в области оценки их таксационных показателей и состояния древостоев, моделировании биологической продуктивности и выявлении нарушений природного и антропогенного характера. Проводится анализ различных методов дешифрирования разновременных спутниковых серий снимков Landsat и возможности их потенциального применения для долгосрочного мониторинга лесов России на региональном и национальном уровнях. Работа представляет собой систематизацию зарубежных и российских публикаций по изложенным вопросам. | The paper presents a review of the main research directions of the Earth forest cover based on the use of USGS Landsat Global Archive. The questions of the use of the satellite images for the thematic mapping of forest ecosystems, estimation of their conditions, modeling of biological productivity and detecting of disturbances were examined. The analyses of different methods of detecting multi temporal Landsat images and possibilities of their potential use for the long term monitoring of Russian forests on the regional and national levels were carried out. The research represents systematization of foreign and Russian publications concerning the touched questions. The Landsat images could be used in detecting of the forest characteristics (average age, height, diameter on the breast height and basal area), as well for the forest inventory and management. Several examples of such research publications were discussed in the paper. The defoliation in the forests of the different regions of the world was studied. The thematic mapping of the Landsat images showed that the accuracy assessment of the forest cover classification with such processes varies between 64 and 78%. Important part of the Landsat use is the research on estimation and mapping of biological productivity (carbon) in forest stands all over the world. The vegetation indexes (NDVI, SVI) and dendrometry parameters of the forests are important mechanisms in this respect. Special part of the research activities are dedicated to the estimation of afforestation and reforestation on the abandoned agricultural lands. Meanwhile FAO reports based on the Landsat images assessments show decrease in forest lands due to extensive forest cuttings and catastrophic nature disasters. Recently, estimations of burnt forest areas are based on the wide use of BAI (Burnt Area Index), NBR (Normalized Burn Ratio) and SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index). The research showed high capacity of Landsat archive images for the increasing of accuracy for the monitoring of forest cover in Russian Federation on regional and national levels.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation