| Инд. авторы: | Донцов А.А., Суторихин И.А. |
| Заглавие: | Специализированная геоинформационная система автоматизированного мониторинга рек и водоемов |
| Библ. ссылка: | Донцов А.А., Суторихин И.А. Специализированная геоинформационная система автоматизированного мониторинга рек и водоемов // Вычислительные технологии. - 2017. - Т.22. - № 5. - С.39-46. - ISSN 1560-7534. - EISSN 2313-691X. |
| Внешние системы: | РИНЦ: 30547602; |
| Реферат: | eng: In recent decades, significant changes in the state and hydrological regime of water bodies have been observed under the influence of global and regional changes in the climate system and the impact of anthropogenic factors on the territory of the Russian Federation. It is known that the characteristics of reservoirs and watercourses, such as the area of water surface, the level and volume of water, the change in the area of sand deposits in river beds, and the processes of glaciation, are of fundamental importance for understanding and assessing the degree of impact of climate change and anthropogenic activity on water resources. This work provides description of a specialized geo informational system (GIS) for automated monitoring of the Siberian internal water bodies. It uses optical and radar remote Earth sensing data from Landsat-8, Sentinel-1, and Sentinel-2 spacecrafts. It also demonstrates GIS architecture, core modules and features. The technological features of the system, the sequence of processing and visualization of satellite data are presented. The proposed solution is a specialized content management system for website, which takes into account the specificity of GIS web applications. The paper presents the results for this system usage to track area dynamics of sand deposits in riverbeds, ice surface on water reservoirs and flood assessment. This system can be used to solve applied and fundamental tasks of hydrology of inland water resources. rus: Представлено описание специализированной геоинформационной системы автоматизированного мониторинга внутренних водоемов Сибири. Используются оптические и радарные данные дистанционного зондирования Земли, полученные с космических аппаратов Landsat-8, Sentinel-2 и Sentinel-1. Показаны архитектура ГИС, основные модули и компоненты. Приведены результаты применения этой системы в задачах определения динамики площади песчаных наносов в русле реки, оледенения водохранилища. |
| Ключевые слова: | спутниковая съемка; водные объекты; спектральные индексы; водные индексы; дешифрирование; автоматическое выделение воды; Landsat-8; Sentinel-2; Sentinel-1; NDWI; гис; NDSI; satellite images; Gis; monitoring; water bodies; lakes; water surface area; water indices; automatic water extraction; MNDWI; мониторинг; |
| Издано: | 2017 |
| Физ. характеристика: | с.39-46 |
| Цитирование: | 1. Cretaux, J.-F., Jelinski, W., Calmant, S. et al. SOLS: A lake database to monitor in the Near Real Time water level and storage variations from remote sensing data // Advances in Space Res. 2011. Vol. 47, No. 9. P. 1497-1507. 2. Курганович К.А., Носкова Е.В. Использование водных индексов для оценки изменения площадей водного зеркала степных содовых озер юго-востока Забайкалья, по данным дистанционного зондирования // Вестн. Забайкальского гос. ун-та. 2015. № 6(121). С. 16-24. 3. Sentinels Scientific Data Hub. Available at: https://scihub.copernicus.eu/dhus/ (accessed 30.03.2017) 4. Sentinel-2 MSI. Technical guide. Level-2A algorithm overview. Available at: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-2-msi/level-2a/algorithm (accessed 30.03.2017) 5. Sentinel-1 SAR. User guide. Available at: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/ sentinel-1-sar (accessed 20.03.2017) 6. Донцов А.А., Волков Н.В., Лагутин А.А. Региональная геоинформационная система оперативного космического мониторинга // Журн. Сиб. федер. ун-та. Техника и технологии. 2015. № 8(6). С. 763-768. 7. Донцов А.А., Суторихин И.А. Определение площади акватории озер по данным дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий // Естественные и технические науки. 2016. № 11(101). С. 106-109. 8. Sen2Cor. Available at: http://step.esa.int/main/third-party-plugins-2/sen2cor (accessed 21.03.2017) 9. ATCOR-4. User guide. Available at: http://www.rese.ch/pdf/atcor4_manual.pdf (accessed 22.03.2017) 10. Синявский Ю.Н., Пестунов И.А., Дубровская О.А. и др. Методы и технология сегментации мультиспектральных изображений высокого разрешения для исследования природных и антропогенных объектов // Вычисл. технологии. 2016. Т 21, № 1. С. 127-140. 11. Pestunov, I.A., Berikov, V.B., Kulikova, E.A., Rylov, S.A. Ensemble of clustering algorithms for large datasets // Optoelectronics, Instrument. and Data Proc. 2011. Vol. 47, No. 3. P. 245-252. 12. McFeeters, S.K. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // Intern. J. of Remote Sensing. 1996. Vol. 17, No. 7. P. 1425-1432. 13. Xu, H. Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery // Intern. J. of Remote Sensing. 2006. Vol. 27, No. 14. P. 3025-3033. 14. Родионова Н.В. Анализ изображений Sentinel-1 для весеннего паводка в Алтайском крае в апреле 2015 года и Рязанской области в апреле 2016 года // Совр. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. № 1(14). С. 136-146. 15. Аншаков Г.П., Журавель Ю.Н., Ращупкин А.В. Использование мульти- и гиперспектральных данных дистанционного зондирования для автоматизированного мониторинга рек и водоемов в весенний период // Компьютерная оптика. 2015. № 2(39). С. 224-233. 16. Hall, D.K., Riggs, G.A. Encyclopedia of Snow, Ice and Glaciers. Springer, 2014. P. 779-780. |
