vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2024-29-3-72-82 Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия Исследование возможности применения свободного программного обеспечения для получения тематической информации по многоспектральным космическим снимкам А. С. Гордиенко Гордиенко А. С. В. В. Дедкова Дедкова В. В. Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация 2024 29 3 72 82 © А. С. Гордиенко, В. В. Дедкова, 2024 2024 А. С. Гордиенко, В. В. Дедкова Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. 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. свободное программное обеспечение тематическая обработка космические снимки открытый исходный код методы обработки плагин free software thematic processing space images open source code processing methods plugin 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).