Автоматизированное дешифрирование многозональных космических снимков для распознавания высоты снежного покрова на примере Западной Якутии

С. В. Калиничева; А. Н. Петрова; В. П. Семенов

doi:10.7868/S2412376525030047

Автоматизированное дешифрирование многозональных космических снимков для распознавания высоты снежного покрова на примере Западной Якутии

С. В. Калиничева, А. Н. Петрова, В. П. Семенов

https://doi.org/10.7868/S2412376525030047

Полный текст:

Аннотация

Приводится методика картирования высоты снежного покрова на пяти участках Западной Якутии с применением полевых данных и автоматизированного дешифрирования высоты снежного покрова по методу неконтролируемой классификации. Установлено, что метод неконтролиру емой классификации грамотно распределяет снежный покров по высоте и может применяться при составлении карт снежного покрова на обширных территориях.

Ключ. слова

высота снежного покрова, ГИС, дешифрирование, дистанционное зондирование Земли, неконтролируемая классификация, снегомерная съёмка,

Об авторах

С. В. Калиничева

Институт мерзлотоведения СО РАН
Россия
Якутск

А. Н. Петрова

Институт мерзлотоведения СО РАН
Россия
Якутск

В. П. Семенов

Институт мерзлотоведения СО РАН
Россия
Якутск

Список литературы

1. Булыгина О.Н., Коршунова Н.Н., Разуваев В.Н. Мониторинг снежного покрова на территории Российской Федерации // Труды Гидрометцентра России. 2017. Вып. 366. С. 87–96.

2. Елисеев А.В., Симакина Т.Е. Определение высоты снежного покрова по многоспектральным спутниковым снимкам // Материалы 22-й Международной конференции “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса” (Москва, 11–15 ноября 2024 г.). М.: Ин-т космических исследований РАН, 2024. С. 256. https://doi.org/10.21046/22DZZconf-2024a

3. Кудрявцев В.А. Температура вечномерзлой толщи в пределах СССР. М.: Изд-во АН СССР, 1954. 182 с.

4. Методы дистанционного исследования земной поверхности: учебно-методическое пособие / П.Н. Дагуров, Т.Н. Чимитдоржиев. Улан-Удэ: Изд-во ФГОУ ВПО, 2005. 88 с.

5. Научно-прикладной справочник «Климат России» // Электронный ресурс. URL: http://aisori.meteo.ru/ClspR ( Дата обращения 01.06.2025)

6. Павлов А.В. Теплообмен почвы с атмосферой в северных и умеренных широтах территории СССР. Якутск: Якутское книжное изд-во, 1975. 301 с.

7. Павлов А.В. Теплофизика ландшафтов. Новосибирск: Наука, 1979. 237 с.

8. Порхаев Г.В. Тепловое взаимодействие зданий и сооружений с вечномерзлыми грунтами. М.: Наука, 1970. 208 с.

9. Проскурякова Б.В. Указания по подготовке грунта к разработке в зимних условиях. М.: Бюро технич. помощи ин-та Госсельстрой, 1956. 190 с.

10. Фельдман Г.М. Прогноз температурного режима грунтов и развития криогенных процессов. Новосибирск: Наука, 1977. 191 с.

11. Физико-географическое районирование СССР / Под ред. Н.А. Гвоздецкого. М.: Изд-во МГУ, 1968. 576 с.

12. Шендер Н.И. Рекомендации по прогнозу температурного режима грунтов. Якутск: Ин-т мерзлотоведения Сибирского отделения АН СССР, 1986. 57 с.

13. Шошин Е.Л. Методы дистанционного измерения характеристик снежных покровов // Вестник кибернетики. 2021. № 1 (41). С. 20–30. https://doi.org/10.34822/1999-7604-2021-1-20-30

14. Adams M.S., Bühler Y., Fromm R. Multitemporal accuracy and precision assessment of unmanned aerial system photogrammetry for slope-scale snow depth maps in alpine terrain // Pure Appl. Geophys. 2018. V. 175 (9). P. 3303–3324. https://doi.org/10.1007/s00024-017-1748-y

15. Bühler Y., Adams M.S., Bösch R., Stoffel A. Mapping snow depth in alpine terrain with unmanned aerial systems (UASs): potential and limitations // The Cryosphere. 2016. V. 10 (3). P. 1075–1088. https://doi.org/10.5194/tc-10-1075-2016

16. Eberhard L.A., Sirguey P., Miller A., Marty M., Schindler K., Stoffel A., Bühler Y. Intercomparison of photogrammetric platforms for spatially continuous snow depth mapping // The Cryosphere. 2021. V. 15 P. 69–94. https://doi.org/10.5194/tc-15-69-2021

17. ESRI. Resources for ArcMap and migration support // Электронный ресурс. URL: https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-desktop/resources (Дата обращения: 07.05.2025).

18. GISLAB. Географические информационные системы и дистанционное зондирование // Электронный ресурс. URL: https://gis-lab.info/qa/landsat-bandcomb.html (Дата обращения: 07.05.2025).

19. Jacobs J.M., Hunsaker A.G., Sullivan F.B., Palace M., Burakowski E.A., Herrick C., Cho E. Snow depth mapping with unpiloted aerial system lidar observations: a case study in Durham, New Hampshire, United States // The Cryosphere. 2021. V. 15. P. 1485–1500. https://doi.org/10.5194/tc-15-1485-2021

20. Lievens H., Demuzere M., Marshall H.P. Snow depth variability in the Northern Hemisphere mountains observed from space // Nat. Commun. 2019. V. 10. 4629. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12566-y

21. Toleubay Zh.B., Usalinov E.B., Shmatov B.B. Model for calculating snow cover characteristics based on remote sensing data // Science Bulletin of the Kazakh Agro Technical University named after S. Seifullin. 2021. V. 4. № 111. P. 44–49. https://doi.org/10.51452/kazatu.2021.4(111).782

Дополнительные файлы

Для цитирования: Калиничева С.В., Петрова А.Н., Семенов В.П. Автоматизированное дешифрирование многозональных космических снимков для распознавания высоты снежного покрова на примере Западной Якутии. Лёд и Снег. 2025;65(3):411-421. https://doi.org/10.7868/S2412376525030047

For citation: Kalinicheva S.V., Petrova A.N., Semenov V.P. Automated Interpretation of Multi-Zone Space Images for Snow Depth Recognition: the Case of Western Yakutia. Ice and Snow. 2025;65(3):411-421. (In Russ.) https://doi.org/10.7868/S2412376525030047

Обратные ссылки

Обратные ссылки не определены.

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2076-6734 (Print)
ISSN 2412-3765 (Online)

Логин
Пароль