Исследование возможности применения свободного программного обеспечения для получения тематической информации по многоспектральным космическим снимкам

В статье рассматривается вопрос возможности перехода от коммерческого программного обеспечения к свободному, так как в настоящее время остро встает вопрос о замене коммерческих зарубежных программ их отечественными аналогами либо свободно распространяемыми программными продуктами. Выполнен анализ функциональных возможностей современного программного обеспечения для тематической обработки космических снимков. Выявлен минимальный набор необходимых операций, к которым относятся: географическая привязка снимков, предварительная обработка (работа с гистрограммой, фильтрация, атмосферная коррекция и др.), вычисление индексных изображений, преобразование по методу главных компонент, автоматизированная классификация без обучения и с обучением, постклассификационная обработка. Проведены эксперименты по проверке алгоритмов исследуемых программ (QGIS, SAGA GIS, Orfeo ToolBox, GRASS) для получения тематической информации по многоспектральным космическим снимкам. Сделан вывод об эффективности применения программ с открытым исходным кодом для решения тематических задач на основе данных дистанционного зондирования Земли.

Детальная_Инф: Да

Автор1: А. С. Гордиенко

Афиилиация1: Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация

Автор2: В. В. Дедкова

Афиилиация2: Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация

Название статьи: Исследование возможности применения свободного программного обеспечения для получения тематической информации по многоспектральным космическим снимкам

Рубрика: Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия

Начало_Страница: 72

Конец_Страница: 82

УДК: 004.4:528.87

DOI: 10.33764/2411-1759-2024-29-3-72-82

Год: 2024

Номер: 3

Том: 29

Ключевые слова_RU: свободное программное обеспечение, тематическая обработка, космические снимки, открытый исходный код, методы обработки, плагин

Ключевые слова_EN: free software, thematic processing, space images, open source code, processing methods, plugin

Библиографический список: 1. Navin Sam M., Agilandeeswari L. Comprehensive review on land use/land cover change classification in remote sensing [Electronic resource] // Journal of Spectral Imaging. – 2020. – Vol. 9. – P. a8. – Mode of access: https://www.impopen.com/jsi-abstract/I09_a8 (дата обращения 20.10.2023).
2. Белоусов А. О., Богданов В. Л. Технология создания цифровой карты сельскохозяйственных угодий на территории сельскохозяйственных организаций Ленинградской области с применением QGIS // Геодезия и картография. – 2022. – Т. 83, № 12. – С. 40–48.
3. Карпик А. П., Мареев А. В., Мамаев Д. С. Свободное программное обеспечение для геодезического мониторинга Moncenter // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 5. – С. 43–54.
4. Крюков С. М., Ершов А. В. Анализ возможностей применения геоинформационной системы QGIS в землеустроительных и кадастровых работах // Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопространственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технологические решения : сб. материалов IV Национальной научно-практической конференции, 17–19 ноября 2020 г., Новосибирск. В 3 ч. – Новосибирск : СГУГиТ, 2021. Ч. 2. – С. 180–185.
5. Купцова О. В. Дешифрирование разломов юго-западной части острова Сахалин // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 1. – С. 52–60.
6. Латкин В. А. Применение цифровых технологий для определения свойств растительного покрова в сельском хозяйстве // Геодезия и картография. – 2023. – Т. 84, № 4. – С. 20–27.
7. Шевчук С. О., Малютина К. И., Липатников Л. А. Перспективы использования свободного программного обеспечения для постобработки ГНСС-измерений // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 1. – С. 65–84.
8. Цыгулев К. С., Дубров М. Р. Методы компьютерной классификации для изучения состояния территории горных работ по данным ДЗЗ // Far East Math – 2022 : материалы национальной научной конференции (Хабаровск, 22–26 ноября 2022 г.). – Хабаровск : Тихоокеанский государственный университет, 2022. – С. 167–173.
9. Шелепов Л. К., Поляков А. Н. Выбор геоинформационной системы для анализа серии спутниковых снимков с целью классификации с.-х. полей // Far East Math – 2022 : материалы национальной научной конференции (Хабаровск, 22–26 ноября 2022 г.). – Хабаровск : Тихоокеанский государственный университет, 2022. – С. 174–180.
10. ScanEx Image Processor [Электронный ресурс]. – Режим досутпа: https://www.scanex.ru/software/obrabotka-izobrazheniy/scanex-image-processor (дата обращения: 29.10.2023).
11. QGIS. Documentation [Electronic resource]. – Mode of access: https://qgis.org/ru/docs/index.html (accessed 10.10. 2023).
12. Podolskaia E. S. Review of Open Source QGIS forestry plugins // Forest Science Issues. – 2022. – Vol. 5, № 1. – P. 70–81.
13. Мясоедова В. А. Сравнение геоинформационных систем для создания и анализа геопространственной информации // Modern Science. – 2021. – № 3–1. – С. 443–448.
14. Дунаева А. В. Обзор общедоступных инструментов для сегментации объектов на спутниковых снимках // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли : материалы IX Международной научной конференции (Красноярск, 13–16 сентября 2022 г.). – Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2022. – С. 105–108.
15. Congedo L. Semi-Automatic Classification Plugin: A Python tool forthe download and processing of remote sensing images in QGIS // Journal of Open Source Software. – 2021. – Vol. 6, № 64. – P. 3172.
16. SAGA. System for Automated Geoscientific Analyses [Electronic resource]. – Mode of access: https://saga-gis.sourceforge.io/en/index.html (accessed 20.09. 2023).
17. Orfeo ToolBox [Electronic resource]. – Mode of access: https://www.orfeo-toolbox.org (accessed 31.08.2023).
18. GRASS GIS [Electronic resource]. – Mode of access: https://grass.osgeo.org (accessed 15.09.2023).

Образец цитирования: Гордиенко А. С., Дедкова В. В. Исследование возможности применения свободного программного обеспечения для получения тематической информации по многоспектральным космическим снимкам // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 3. – С. 72–82. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-3-72-82

Ссылка: /upload/vestnik/sborniki/2024/29_3/72-82.pdf