Operational satellite monitoring vegetation and water objects in the territory of cities

  • Dmytro Mozgovoy Oles Honchar Dnipro National University, Dnipro, Ukraine
Keywords: satellite monitoring, multispectral images, spectral indices, image processing, map updating

Abstract

A technique for the operational monitoring of vegetation and water objects in the territory of cities by satellite images of ultrahigh spatial resolution of the visible and IR ranges is proposed. In the process of processing multispectral images from the satellite DubaiSat-2, vector layers of recognized vegetation and water objects were obtained. The analysis of the results of the automated processing of satellite images showed a sufficiently high accuracy of distinguishing the boundaries of recognized objects and a good separation of classes. The developed methodology allows to significantly increase the efficiency and reliability of updating maps of large cities while reducing financial costs. Due to the high degree of automation, the proposed methodology can be implemented in the form of a geoinformation web service, functioning in the interests of a wide range of users.

References

Бурштинська Х. В., Поліщук Б. В., Ковальчук О. Ю. (2013). Дослідження методів класифікації космічних знімків високого розрізнення. Геодезія, картографія та аерофотознімання: зб. наук. пр. Львів. Вип. 78. С. 101–110. http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/20062

Пазинич Н. В., Ліщенко Л. П., Мичак А. Г., Філіпович В. Є., Теременко О. М. (2015). Використання матеріалів дистанційного зондування землі при вирішенні завдань екологічної геоморфології в міських умовах (на прикладі долини р. Либідь в м. Києві). Український журнал дистанційного зондування Землі. № 5. С. 33–36. https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/49

Мозговой Д. К., Васильев В. В. (2016). Мониторинг природных и антропогенных процессов с помощью веб-сервиса Landsat Viewer / Д. К. Мозговой, // Вісник ДНУ. Ракетно-космічна техніка. Вип. 13, Т. 24. № 4. С. 95–101. http://www.dnu.dp.ua/docs/visnik/ftf/program_581ca869a0eb6.pdf

Соколовська А. В. (2013). Космічний моніторинг екологічного стану міських території (на прикладі міста Києва). Косм. наука технол. №19(4). С. 44–49. https://doi.org/10.15407/knit2013.04.044

Станкевич С. А., Пєстова І. О. (2014). Геоінформаційний сервіс оброблення даних для оцінювання стану рослинності урбанізованих територій. Вісник геодезії та картографії. — 2014. — № 3. — С. 23–26. http://gki.com.ua/ua/2014-3

Томченко О. В., Хижняк А. В. (2016). Вегетаційні індекси, як інструмент оцінки і моніторингу стану земельних ресурсів. Новітні технології: зб. Наукових праць ПВНЗ “Університет новітніх технологій”. № 1 (1). С. 13–15.

Філіпович В. Є. (2013). Особливості космічного моніторингу урбанізованих ландшафтів / В. Є. Філіпович // Фізична географія та геоморфологія. Вип. 3. С. 143–150.

Hnatushenko V. V., Mozgovoy D. K., Serikov I. Ju., Vasyliev V. V. (2016). Automatic vegetation classification using multispectral aerial images and neural network. Системные технологии. 6. З.66-72.

Mozgovoy D. K., Hnatushenko V. V., Vasyliev V. V. (2018). Automated recognition of vegetation and water bodies on the territory of megacities in satellite images of visible and IR bands. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. IV-3. P. 167–172. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-3-167-2018

Mozgovoy D., Hnatushenko V., Vasyliev V. (2018). Accuracy Evaluation of Automated Object Recognition Using Multispectral Aerial Images and Neural Network. International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2018). Shanghai, East China Normal University, May 11–14, 2018. https://doi.org/10.1117/12.2502905

Satellite Missons Database. Portal Directory. https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions

Section
Earth observation data applications: Challenges and tasks