Применение дистанционного зондирования для мониторинга зон затопления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Традиционные методы измерения площадей затопления «на месте» иногда приводят к значительным ошибкам или затруднениям, особенно когда площади затопления увеличиваются. В настоящее время многие методики определения площадей затопления земель паводковыми водами с использованием аэрокосмической фотосъемки характеризуются относительной низкой стоимость при высокой достоверности данных. Динамическая природа паводкового затопления территорий обусловливает необходимость использования спутниковых изображений высокого разрешения с учетом временного фактора. Однако такие изображения, как правило, имеют низкое пространственное разрешение. В связи с этим традиционные методы классификации не являются достаточно надежными для очерчивания и мониторинга наводнений, так как используют «жесткие методы» классификации, присваивая уникальный тип покрытия большему пикселю. Кроме того, «сглаженные методы» имеют возможность назначать различные типы покрытий внутри толстого пикселя. Настоящее исследование посвящено применению методологии анализа субпикселей для мониторинга площадей во время наводнения. Улучшение делимитации достигается использованием топографических атрибутов, предоставляемых цифровой моделью местности. Эта методология была применена для мониторинга в Великой впадине Момпозина, в частности для того, чтобы очертить болото Сапатоза. Полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования сезонных паводковых подтоплений территорий в Российской Федерации, а также в других странах, для которых характерны сезонные колебания уровня поверхностных вод.

Об авторах

Николай Суарес Козов

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikolaysuarez@gmail.com

Магистрант департамента строительства, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6

Давид Трухильо Осорио

Папский Ксаверианский университет

Email: nikolaysuarez@gmail.com

Магистрант департамента строительства

Колумбия, 11023, Богота, Carrera 7 No. 40-62

Хуан Хиральдо Осорио

Папский Ксаверианский университет

Email: nikolaysuarez@gmail.com

Доцент департамента строительства, Политехнический университет Картахены, кандидат технических наук по управлению водными ресурсами

Колумбия, 11023, Богота, Carrera 7 No. 40-62

Список литературы

  1. Rodriguez Chavez OE, Arredodndo Bautista HA. Manual para el manejo y procesamiento de imágenes satelitales obtenidas del sensor remoto MODIS de la NASA aplicado en estudios de ingenieria civil [tesis]. Bogotá; 2005. Available from: https://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/ ingenieria/tesis123.pdf
  2. Stanbury KB, Starr RM. Applications of Geographic Information Sistems (GIS) to habitat assessment and marine resource management. OCEANOLOGICA ACTA. 1999; 22(6): 699-703.
  3. Hinojosa OR. Monitoreo de la sequía en Chihuahua mediante un sistema de información geografica (GIS). El Cid Editor - Ingeniería. 2007.
  4. Fenta A, Kifle A. Spatial analysis of groundwater potential using remote sensing and GIS-based multi-criteria evaluation in Raya Valley, northern Ethiopia. Hydrogeology Journal. 2015;23: 195-206. doi: 10.1080/01431161.2011.6 08091.
  5. Giraldo Osorio JD, García Galeano SG. Development of a sub-pixel analysis method applied to dynamic monitoring of floods. International Journal of Remote Sensing. 2012;33(7): 2277-2295.
  6. Garcia Galiano SG, Giraldo Osorio JD. Desarrollo de un modelo de análisis de subpíxeles para el seguimiento dinámico de inundaciones. Cartagena; 2008.
  7. Hu YH, Lee HB, Scarpace FL. Optimal Linear Spectral Unmixing. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING. 1999;37(1): 639-644. doi: 10.1109/36.739139
  8. Verhoeye J, De Wulf R. Sub-Pixel Mapping of Sahelian Wetlands using Multi-Temporal SPOT VEGETATION Images. Laboratory of Forest Management and Spatial Information Techniques Faculty of Agricultural and Applied Biological Sciences. Gent - Belgica; 2000.
  9. Hongen Z, Suhong L, Qizhong L, Jiancheng S. Sub-pixel lake mapping in Tibetan Planteau. Geoscience and Remote Sensing Symposium IEEE. 2004: 3073-3076. doi 10.1109/ IGARSS.2004.1370347
  10. Giacomelli A, Mancini M, Rosso R. Integration of ERS-1 Imgery and Digital Terrain Models for the Assessment of Flooded Areas. 3rd ERS SYMPOSIUM, Florence, 97; 2014 jul. 23; Milano, Italy. Aviable from: https://earth.esa.int/ workshops/ers97/papers/mancini/index-2.html
  11. Hualin X, Guanrong Y, Guiying LB. Spatial evaluation of the ecological importance basen on GIS for enviromental managment: a case study in Xingguo coutry of China. Ecological Indicators. 2014;51: 3-12. doi: 10.1016/j. ecolind.2014.08.042
  12. Klein Gebbinck MS. Descomposition of mixed pixel in remote sensing images to improve the area estimation of agricultural fields [dissertation]. Renkum; 1998. Available from: https:// repository.ubn.ru.nl/handle/2066/18654
  13. U.S. Geological Survey. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook. 29 March 2016. Available from: http://landsat. usgs.gov/l8handbook_section5.php
  14. United States of America: Landsat Science 2015-16. Available from: http://landsat.gsfc.nasa.gov/?p=3186
  15. Richards JA, Xiuping J. Remote Sensing Digital Image Analysis. 5th ed. Berlin: Springer; 2013.
  16. Zwenzner H, Voigt S. Improved estimation of flood parameters by combining space based SAR data with very high resolution digital elevation data. Earth System Sciences. 2009: 567-576.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).