Using Remote Sensing Data to Create Maps of Vegetation and Relief for Natural Resource Management of a Large Administrative Region

Abstract

Abstract. The authors offer methods for mapping nature, in particular, vegetation and relief maps using remote sensing data. These thematic maps are most often used by administrators of different levels for environmental and territorial management. In the Russian Federation administrative territories occupied large areas. The algorithm for constructing visual models using remote sensing data for large administrative areas differs from the algorithms for working with small territories. Automated mapping method includes the analysis of the territory by indicators of topography and dominant vegetation, the selection of satellite images, processing, composing mosaics, composites, classification of plant objects, post-processing. The authors offer to use a specific data source, because the quality of the materials is sufficient for working with large areas. Classifications – the most complicated section. At the moment, scientists have not proposed an unambiguous solution to the choice of algorithm. However, the authors of this study experimentally came to the most convenient algorithm, which we characterize as the main one precisely for the purposes of managing natural resources of large administrative structures (regions with legally fixed boundaries). Examples of the thematic maps fragments and results of intermediate versions of visual models built by automated methods are given. The potential use of methods by municipal employees, rather than narrow specialists, was taken into account. In this regard, the value of the study is an exclusively applied nature and can be used in the administrative structures of the executive authorities.

Untitled

“…В добавление к вышесказанному необходимо отметить, что авторы статьи принимали участие и в других проектах по изучению методик дешифрирования космических снимков различных категорий объектов земной поверхности: рельефа, растительности, урбанизированной застройки [Артемьева, Бакулев, Данилова, 2020; Artemeva et al, 2019]. Однако разработка алгоритмов создания рабочих слоев именно для динамических карт как более сложных визуальных конструкций проводилась впервые.…”

Dynamic mapping of disturbed lands using remote sensing data

“…7-9, 199034, Санкт-Петербург, Россия; e-mail: ovartemyeva@mail.ru 2 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, Университетская наб., д. 7-9, 199034, Санкт-Петербург, Россия; e-mail: aleksandrbakulev@yandex.ru 3 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, Университетская наб., д. 7-9, 199034, Санкт-Петербург, Россия; e-mail: qlnat@mail.ru 4 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, Университетская наб., д.…”

“…В добавление к вышесказанному необходимо отметить, что авторы статьи принимали участие и в других проектах по изучению методик дешифрирования космических снимков различных категорий объектов земной поверхности: рельефа, растительности, урбанизированной застройки [Артемьева, Бакулев, Данилова, 2020; Artemeva et al, 2019]. Однако разработка алгоритмов создания рабочих слоев именно для динамических карт как более сложных визуальных конструкций проводилась впервые.…”

“…These territories have a large number of environmental problems, causing an increase in the areas of disturbed lands: open pits, an increase in the number of mining and processing factories, degradation of agricultural and forest lands due to anthropogenic activities and erosion processes, active seismic processes, mudflows and avalanche hazard. KEYWORDS: remote sensing data, GIS, dynamic maps, maps of disturbed lands, disturbed land monitoring 1 Saint Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Universitetskaya nab., 7-9, 199034, St-Petersburg, Russia; e-mail: ovartemyeva@mail.ru 2 Saint Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Universitetskaya nab., 7-9, 199034, St-Petersburg, Russia; e-mail: aleksandrbakulev@yandex.ru 3 Saint Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Universitetskaya nab., 7-9, 199034, St-Petersburg, Russia; e-mail: qlnat@mail.ru 4 Saint Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Universitetskaya nab., 7-9, 199034, St-Petersburg, Russia; e-mail: s.tjurin@spbu.ru…”

“…2 U.S.Geological Survey. Электронный ресурс: https://earthexplorer.usgs.gov/(дата обращения 18.02.2022) 3. Interpreting Landsat TM/ETM+ data channel combinations.…”