Klassifitseerimisjärgse pilditöötluse võtete rakendamine keskmise ruumilise lahutusega satelliidi Landsat OLI talvistel piltidel lageraiealade leidmisel
| dc.contributor.advisor | Peterson, Urmas (juhendaja) | |
| dc.contributor.author | Tuvikene, Mari | |
| dc.contributor.department | Metsandus | est |
| dc.date.accessioned | 2019-05-28T11:56:07Z | |
| dc.date.available | 2019-05-28T11:56:07Z | |
| dc.date.defensed | 2019-06-10 | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description | Bakalaureusetöö Metsanduse õppekaval | est |
| dc.description.abstract | Satelliidipiltidelt tehtav kaugseire annab võimaluse luua andmestik, mille abil on võimalik saada ülevaade maa peal toimuvatest muutustest. Lageraie uuendusraiena on satelliidipiltidelt eristatav majandusliku võtte rakendus. Bakalaureusetöö eesmärgiks oli 1) luua Lõuna-Eestis asuvast 54 km x 65 km suurusest uuritavast alast metsakaart, kasutades satelliidipiltide vabavara-andmestikku ja tekkinud tulemuse korrigeerimiseks vabavaralist kaardiandmestikku ja 2) lageraiealade kaardistamisel klassifitseerimisjärgse pilditöötluse võtete katsetamine metsaga aladel toimunud suurte muutuste tuvastamiseks ja kaardistamiseks keskmise ruumilise lahutusega satelliidipiltidelt. Metsakaardi loomisel kasutati 1.03.2016 Landsat satelliidipilti ja järeltöötlusel Open Street Map vabavara. Loodud metsakaarti võrreldi Eesti Põhikaardiga. Lageraiealade leidmisel kasutati kahte talvist satelliidipilti, pildistatud 1. märtsil 2016 ja 28. veebruaril 2018. Nii metsakaardi kui satelliidipiltide puhul kasutati pärast klassifitseerimisotsuste tegemist mitmeid pilditöötluse võtteid. Uuritavale alale loodi kolm 10 x 10 km prooviala tulemuste individuaalseks kontrolliks, milleks kasutati Maa-ameti ortofotosid ja RMK lageraieandmeid. Tulemused näitasid, et loodud metsakaart sisaldas võrreldes Eesti Põhikaardiga rohkem „prügi“. Talvistelt satelliidipiltidelt saadud lageraieandmestik kahe pildi pildistamise vahel sisaldab tõeseid ja vale-positiivseid tulemusi. Vale-positiivsed on mingil põhjusel tekkinud lageraiealade kujundid, mis tegelikult lageraiealad ei ole. Enamasti tekkisid vale-positiivsed kujundid metsaservadesse, mida oli näha ka kõigil kolmel proovitükil. Loodud metsakaardilt on võimalik näha metsasust ja kasutada kaarti lageraiealade määramisel – metsamaskina andmete saamisel satelliidipiltidelt. Tekkinud vale-positiivsed lageraiealade kujundid võimaldavad valida järeltöötluse otsuseid, mille tulemusena väheneb vale-positiivsete andmete hulk andmestikes. Klassifitseerimisjärgse pilditöötluse võtted, milleks olid pindalapiirangute kasutamine, proovialadel kujundite individuaalne käsitlemine, puhvervööndite loomine, on vaid osa klassifitseerimisjärgsetest pilditöötlusvõtetest, mida saab rakendada. Seda tüüpi kaugseire puhul on soovitatav kasutada pindalapiiranguid ja puhvervööndite loomist ja seejärel tekitada proovialad, mille töötlemine annab võimaluse saada tagasisidet eelnevatele järeltöötlusvõtetele ja selle tulemusena neid korrigeerida. | est |
| dc.description.abstract | Satellite pictures provide an opportunity for remote sensing to keep track of changes in vegetation from local to global scales. Forest clear-cut patches created with the final harvesting method have been successfully recognised by satellite images. The aim of the bachelor thesis was 1) to create a forest map of an area in South Estonia using medium spatial resolution Landsat satellite winter images and 2) to map clear cut areas, cut within the time interval of two images taken in late winters of 2016 and 2018 respectively. A special emphasis was paid to identify true patches of clear-cuts, separating them from those of false positive clear-cut patches in the course of post-processing of the classified image. It was tried to explain the reasons, why false positive clearcuts appear among the real ones. Three pilot areas were created 10 km x 10 km in size in different forest landscapes. The clearcut map created from satellite images was compared with orthophoto images of the Estonian Basic Map and with data in the State Forest Management Centre clear-cut database. The results show, that false positive clear-cut patches in winter images tend to be small patches, mostly only some pixels in size. A specific region, where false positive clear-cut patches tend to occur is a one pixel wide boundary region of forested patches. | eng |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10492/5049 | |
| dc.publisher | Eesti Maaülikool | |
| dc.subject | bakalaureusetööd | est |
| dc.subject | kaugseire | est |
| dc.subject | lageraie | est |
| dc.title | Klassifitseerimisjärgse pilditöötluse võtete rakendamine keskmise ruumilise lahutusega satelliidi Landsat OLI talvistel piltidel lageraiealade leidmisel | est |
| dc.title.alternative | Application of post-processing methods with medium resolution Landsat Operational Land Imager satellite winter images for mapping clear-cut areas | eng |
| dc.type | Bachelor Thesis | |
| rioxxterms.freetoread.startdate | 10.09.2019 |