Нгуен Т.Д., Малинников В.А.
Оценка изменений береговой линии реки Оки по спутниковым изображениям Sentinel 2
Change analysis of the Oka river shoreline using sentinel 2 Satellite imagery
| УДК: |
528.8 |
| Аннотация: |
Статья посвящена проблеме определения положения береговой линии поверхностных водных объектов и оценки ее изменений по материалам разновременных космических съемок. Авторы представили методику оценки изменения береговой линии с использованием модели сверточной нейронной сети. Показано преимущество представленной методики по сравнению с традиционными методами при определении положения береговой линии по космическим изображениям. Экспериментальная апробация разработанной методики показала эффективность её применения. Результаты оценки изменения береговой линии показали, что на трех исследуемых участках наблюдается существенное сужение русла реки Оки. |
Ключевые
слова: |
дистанционное зондирование, береговая линия, обнаружение изменений, аэрокосмическая съемка, глубокое обучение, нейронная сеть, DSAS, Ока, Коломна, Кашира, Серпухов |
| Abstracts: |
This paper presented a method of shoreline changes determining using remote sensing images and deep learning technology. The accuracy of the proposed method is evaluated in the area of the Oka River. The advantage of the presented method has been shown in comparison with the traditional methods in determining the position of the shoreline by satellite images. The dynamics of changes in the shoreline of the Oka River in 3 regions under study - Kashira city, Kolomna city and Serpukhov city has been detected for the period 2015-2019. |
| Keywords: |
remote sensing, coastline, shoreline, change detection, remote sensing, deep learning, neural network, DSAS, Oka, Kolomna, Kashira, Serpukhov |
Авторы статьи:
НГУЕН
Тхань Доан
ngthanhdoan@outlook.com |
аспирант, Московский государственный университет геодезии и картографии |
МАЛИННИКОВ
Василий Александрович |
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой космического мониторинга и экологии, Московский государственный университет геодезии и картографии |
Список литературы:
| 1. |
Государственное учреждение «Государственный гидрологический институт». Методические рекомендации по определению расчетных гидрологических характеристик при отсутствии данных гидрометрических наблюдений. 2009. Санкт-Петербург: Нестор-История. |
| 2. |
Нгуен Т.Д., Малинников В.А. Разработка методики определения положения береговой линии поверхностных водных объектов по материалам аэрокосмических съемок с использованием технологии глубокого обучения // Мониторинг. Наука и технологии. 2021. №2. С. 32-40. |
| 3. |
Avsar N., Kutoglu H., Analysis of Seasonal Cycle of Sea Level Variations in The Black Sea. International symposium on applied geoinformatics (ISAG2019). 2019. Istanbul, Turkey. |
| 4. |
Amiruddin A., Haigh I., Tsimplis M., Calafat F., Dangendorf S. The seasonal cycle and variability of sea level in the South China Sea. Journal of Geophysical Research: Ocean. 2015. V. 120. No. 8. Pp. 5490-5513. |
| 5. |
Besset M., Gratiot N., Anthony E., Bouchette F., Goichot M., Marchesiello P. Mangroves and shoreline erosion in the Mekong River delta, Viet Nam. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 2019. V. 226. Pp. 106263. |
| 6. |
Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. Lecture Notes in Computer Science. 2015. V. 9351. |
| 7. |
FastAI, FastAI deep learning library. [В Интернете]. Ссылка: https://github.com/fastai. [Дата обращения: 19.01.2022 г.]. |
| 8. |
CosmiQ Works, Solaris - CosmiQ Works Geospatial Machine Learning Analysis Toolkit. [В Интернете]. Ссылка: https://github.com/CosmiQ/solaris. [Дата обращения: 19.01.2022 г.]. |
| 9. |
Nguyen T.D. Improving the efficiency of using deep learning model to determine shoreline position in high-resolution satellite imagery. E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 310. Pp. 15. |
| 10. |
Мисиров С., Шевердяев И., Магаева А. Оценка площадных потерь земель в пределах береговой зоны таганрогского залива // Экология. Экономика. Информатика. Серия: геоинформационные технологии и космический мониторинг. 2021. T. 2. №6. С. 66-73. |
|
|
