ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЗЕМНОГО ПОКРИВУ ТЕРИТОРІЇ УКРАЇНИ НА ОСНОВІ ДАНИХ GLOBELAND 30

Заголовок (російською):

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЗЕМНОГО ПОКРОВА ТЕРРИТОРИИ УКРАИНЫ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ GLOBELAND 30

Заголовок (англійською):

DATA MINING OF LAND COVER IN UKRAINE BASED ON GLOBELAND 30 DATA

Автор(и):

Путренко В.В.

Пашинська Н.М.

Автор(и) (англ):

Putrenko Viktor

Pashynska Nataliia

Ключові слова (укр):

інтелектуальний аналіз; супутникові знімки; земний покрив; землекористування; ГІС-аналіз; карти самоорганізації Кохонена; кластеризація

Ключові слова (рус):

интеллектуальный анализ; спутниковые снимки; земной покров; землепользование; ГИС-анализ; карты самоорганизации Кохонена; кластеризация

Ключові слова (англ):

Data mining; satellite imagery; land cover; land use; GIS analysis; Kahonen self-organizing map; clustering

Анотація (укр):

В роботі розглянуто аналіз та типізацію земного покриву території України для цілей державного територіального управління та адміністрування з використанням даних продукту глобальної класифікації земного покриву Globeland 30. Для проведення типізації використовувався набір методів ГІС-аналізу, зокрема обробки растрових наборів даних, отримання тайлових мозаїк та конвертації, обробки векторних даних шляхом перекласифікації та зональної статистики, методи кластеризації, зокрема метод побудови карт самоорганізації Кохонена для цілей кластеризації та типізації адміністративних одиниць. На основі цих даних проведено типізацію адміністративних одиниць та отримано розподіл на 9 кластерів, які відображають основні типи землекористування в Україні. Таким чином, було отримано групи районів, які за своїм територіальним положенням, спеціалізацією та особливостями розвитку мають подібні структури землекористування. Отримані результати типізації є основою для формування та корегування програм територіального розвитку на рівні адміністративних одиниць, контролю за природоохоронною, сільськогосподарською та містобудівною діяльністю.

Анотація (рус):

Рассмотрен анализ и типизация земного покрова территории Украины для целей государственного территориального управления и администрирования с использованием данных продукта глобальной классификации земного покрова Globeland 30. Для проведения типизации использовался набор методов ГИС-анализа, в частности обработки растровых наборов данных, получения тайловых мозаик и конвертации, обработки векторных данных путем переклассификации и зональной статистики, методы кластеризации, в частности метод построения карт самоорганизации Кохонена для целей кластеризации и типизации административных единиц. На основе этих данных проведена типизация административных единиц и получено распределение на 9 кластеров, которые отражают основные типы землепользования в Украине. Таким образом, получены группы районов, которые по своему территориальному положению, специализации и особенностям развития имеют подобные структуры землепользования. Полученные результаты типизации являются основой для формирования и корректировки программ территориального развития на уровне административных единиц, контроля за природоохранной, сельскохозяйственной и градостроительной деятельностью.

Анотація (англ):

Analysis and typology of land cover of the territory of Ukraine for the goal of state territorial management and administration using the land cover classification product data global Globeland 30 was considered in work. For the typing was used a set of GIS analysis methods, in particular the processing of raster data sets, obtain tile mosaics and conversion processing of vector data through reclassification and zonal statistics, methods of clustering, in particular the method of constructing Kohonen self-organizing map for the purpose of clustering and typing of administrative units. On the basis of these data typing performed administrative units and received distribution on 9 clusters that represent the main types of land use in Ukraine. Thus, a group of areas of their territorial location, specialization and features of land have similar structures were received. The results of typing are the basis for development and adjustment programs of territorial development at administrative units, control of environmental, agricultural, urban activities.

Публікатор:

Київський національний університет будівництва і архітектури

Назва журналу, номер, рік випуску (укр):

Управління розвитком складних систем, номер 31, 2017

Назва журналу, номер, рік випуску (рус):

Управление развитием сложных систем, номер 31, 2017

Назва журналу, номер, рік випуску (англ):

Management of Development of Complex Systems

Мова статті:

Українська

Формат документа:

application/pdf

Документ:

18.pdf

Дата публікації:

31 Июль 2017

Номер збірника:

Розділ:

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ

Університет автора:

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», Київ; Київський національний університет ім. Тараса Шевченка, Київ

Литература:

1. Бродский Л. Проект INTAS по разработке автоматизированной технологии классификации земных покрытий: научные задачи, основные результаты и перспективы [Текст] / Л. Бродский, Е. И. Бушуев, В. И. Волошин, А. А. Козлова, О. И. Паршина, М. А. Попов, В. И. Саблина, А. И. Сахацкий, А. В. Сиротенко, Т. Соукуп, С. А. Станкевич, А. Г. Тарарико // Космічна наука і технологія. 2009. – Т. 15. – № 2. – С. 36–48.

2. Попов М. А. Использование полного набора нормализованных межканальных индексов многоспектральных космических изображений при классификации покрытий ландшафта [Текст] / М. А. Попов, С. А. Станкевич,
А. И. Сахацкий, А. А. Козлова // Уч. зап. Таврического нац. ун-та им. В. И. Вернадского. – 2007. – 20 (59), № 1. – C. 175–182.

3. Bossard M., Feranec J., Otahel J. The revised and supplemented Corine Land Cover nomenclature // Techn. Rept EEA. – 2000. – N 38. – 110 p.

4. Brian O’Connor, Cristina Secades, Johannes Penner, Ruth Sonnenschein, Andrew Skidmore, Neil D. Burgess & Jon M. Hutton Earth observation as a tool for tracking progress towards the Aichi Biodiversity Targets // Remote Sensing in Ecology and Conservation/ – y John Wiley & Sons Ltd, 2015. – Р. 19 – 27

5. Buttner G., Feranec J., Jaffrain G., et al. The CORINE Land Cover 2000 Project // EARSeL Proceedings 3(3). – 2004. – Р. 331 – 346.

6. Defourny et al., P. Defourny, L. Schouten, S. Bartalev, S. Bontemps, P. Caccetta, A.J.W. De Wit, C. Di Bella, et al. Accuracy Assessment of a 300 M Global Land Cover Map: the GlobCover Experience (2008).

7. Fritz et al., S. Fritz, I. McCallum, C. Schill, C. Perger, R. Grillmayer, F. Achard, F. Kraxner, M. Obersteiner Geo-Wiki.Org: the use of crowdsourcing to improve global land cover Remote Sens., 1 (3) (2009), pp. 345–354 http://dx.doi.org/10.3390/rs1030345

8. Jan Feraneca, Gerard Hazeub, Susan Christensenc, Gabriel Jaffraind, Corine land cover change detection in Europe (case studies of the Netherlands and Slovakia) // Land Use Policy, Volume 24, Issue 1, January 2007, Pages 234 – 247.

9. National Geomatics Center of China, 2014 National Geomatics Center of China 30 M Global Land Cover Data Product (GlobeLand30) (2014).

10. Pashynska Nataliia A decision tree in a classification of fire hazard factors / Nataliia Pashynska, Vitaliy Snytyuk, Viktor Putrenko, Andriy Musienko // Eastern-European journal of enterprise technologies. – Vol 5. – NO 10 (83). – 2016. – pp. 32– 37.

11. The thematic accuracy of Corine land cover 2000. Assessment using LUCAS (land use/cover area frame statistical survey) // Techn. Rept. EEA. – 2006. – N 7. – 85 p. – (www.eea.europa.eu).

References:

1. Brodskyy, L., Bushuev, E.Y, Voloshyn, V.Y., Kozlova, A.A., Parshyna, O.Y., Popov, M.A., Sablyna, V.Y., Sakhatskyy, A.Y., Syrotenko, A.V., Soukup, T., Stankevych, S.A., Tararyko, A.H. (2009). INTAS project on the development of an automated technology for the classification of terrestrial coverages: scientific tasks, main results and prospects. Space science and technology, 15, 2, 36–48.

2. Popov, M.A., Stankevych, S.A., Sakhatskyy, A.Y., Kozlova, A.A. (2007). The use of a complete set of normalized interchannel indices of multispectral cosmic images in the classification of landscape coverings. Scientific notes of the Vernadsky Tavrida National University, 20 (59), 1, 175–182.

3. Bossard, M., Feranec, J., Otahel, J. (2000). The revised and supplemented Corine Land Cover nomenclature. Techn. Rept EEA, 38, 110.

4. O’Connor, Brian, Secades, Cristina, Penner, Johannes, Sonnenschein, Ruth, Skidmore, Andrew, Burgess, Neil D. & Hutton, Jon M. (2015). Earth observation as a tool for tracking progress towards the Aichi Biodiversity Targets. Remote Sensing in Ecology and Conservation. John Wiley & Sons Ltd, 19–27.

5. Buttner, G., Feranec, J., Jaffrain, G., et al. (2004). The CORINE Land Cover 2000 Project. EARSeL Proceedings, 3(3), 331–346.

6. Defourny et al. (2008). Accuracy Assessment of a 300 M Global Land Cover Map: the GlobCover Experience P. Defourny, L. Schouten, S. Bartalev, S. Bontemps, P. Caccetta, A.J.W. De Wit, C. Di Bella, et al.

7. Fritz et al. (2009). S. Fritz, I. McCallum, C. Schill, C. Perger, R. Grillmayer, F. Achard, F. Kraxner, M. Obersteiner Geo-Wiki.Org: the use of crowdsourcing to improve global land cover Remote Sens., 1 (3), 345–354 http://dx.doi.org/10.3390/rs1030345

8. Feraneca, Jan, Hazeub, Gerard, Christensenc, Susan, Jaffraind, Gabriel. (2007). Corine land cover change detection in Europe (case studies of the Netherlands and Slovakia). Land Use Policy, 24, Issue 1, 234–247.

9. National Geomatics Center of China, 2014 National Geomatics Center of China 30 M Global Land Cover Data Product (GlobeLand30) (2014)

10. Pashynska, Nataliia, Snytyuk, Vitaliy, Putrenko, Viktor, Musienko, Andriy. (2016). A decision tree in a classification of fire hazard factors. Eastern-European journal of enterprise technologies, 5, 10 (83), 32-37.

11. The thematic accuracy of Corine land cover 2000. Assessment using LUCAS (land use/cover area frame statistical survey) // Techn. Rept. EEA, 2006, 7, 85. – (www.eea.europa.eu).