Lageraiealade kaardistamise võrdlus satelliitide Landsat 8 ja Sentinel-2 piltidel
| dc.contributor.advisor | Peterson, Urmas (juhendaja) | |
| dc.contributor.author | Press, Gert | |
| dc.contributor.department | Metsakorraldus | et |
| dc.date.accessioned | 2017-05-24T08:08:36Z | |
| dc.date.available | 2017-05-24T08:08:36Z | |
| dc.date.defensed | 2017-05-31 | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description | Bakalaureusetöö Metsatööstuse õppekaval | et |
| dc.description.abstract | Varasemate aastate lageraiealade kaardistamise seiretöö on Eesti keskkonnaseire programmis tehtud vabavaraliste keskmise ruumilise lahutusega USA satelliidi Landsat piltidega. Alates 2015.a. suvest on orbiidil ning toodab vabavaralisi keskmise ruumilise lahutusega pilte Euroopa Kosmoseagentuuri satelliit Sentinel-2. Võimalusel kasutatakse mõlema satelliidi pilte lageraiealade kaardistamisel edaspidi vaheldumisi. Oma bakalaureusetöös püüan selgitada, kas ja missuguseid erinevaid tulemusi annab samade pilditöötluse võtete rakendamine kahe satelliidi piltide pilditöötlus lageraiealade leidmisel. Uurimuses kasutasin Landsat 8 Operational Land Imager ja Sentinel-2 Multispectral Instrument pilte, mis on allalaaditud vastavalt USA geoloogiakeskuse arhiivist ja Euroopa kosmoseagentuuri arhiivist. Satelliidipiltidele lisaks kasutasin kaardiandmeid: Eesti põhikaardistamise tarbeks pildistatud ortofotosid Eesti Maa-ameti lehelt, satelliidipiltidest koostatud Eesti metsakaarti ja Tartu ja Jõgeva maakondade riigimetsade eraldiste vektorkaarti Metsaregistrist. Andmetöötluseks kasutasin rasterandmete haldamise ja töötluse paketti IDRISI Taiga ja vektorandmete haldamiseks ja töötluseks paketti MapInfo. Põhilised erinevused väljendusid kahe satelliidi piltide klassifitseerimisjärgses järeltöötluses. Järeltöötlus tähendab lageraiealadena klassifitseeritud lappide suhtes otsuse langetamist, kas tegemist on tegeliku lageraiealaga või on tegemist piltide pildistamise ajavahemikus toimunud olulise muutusega, mis aga lageraieala ei ole ning tuleb tulemuse andmestikust kustutada. Satelliidi Sentinel-2 piltide järeltöötlus oli töömahukam, seisnedes suurema hulga objektide suhtes otsuse langetamises ning mõjutades suuremal määral lageraiealadena klassifitseeritud kujundite kogupindala. Enne järeltöötlust oli klassifitseeritud alasid Landsat 8 OLI piltide puhul 405,9 hektarit, Sentinel-2 MSI piltidel oli klassifitseeritud alasid 962,3 hektarit. Järeltöötluses oli rohkem tööd Sentinel-2 MSI piltidega. Pärast järeltöötlust jäi Landsat 8 OLI pildile klassifitseeritud alasid 378,9 hektarit ja Sentinel-2 pildi puhul 427,8 hektarit. Tulemused erinevad, sest Sentinel-2 MSI pildil klassifitseeriti lageraiealasid, mida Landsat 8 OLI pildil ei klassifitseeritud. Töö tulemused on mõeldud toetama Eesti keskkonnaseire programmis tehtavaid otsuseid. | et |
| dc.description.abstract | Mapping of the clear-cut areas in the Estonian environmental monitoring program thusfar have been done using satellite images taken from the USA based Landsat satellite. Sentinel-2, which belongs to the European Space Agency, has been on Earths orbit since summer 2015. It produces freeware satellite imagery. Nowadays they use images from both the satellites by turns. In my bachelors thesis I try to explain if using the same image treatment on both the satellites images has a different outcome on mapping the clear-cut areas. In my research I use the satellite images of Landsat 8 Operational Land Imager and Sentinel-2 Multispectral Instrument. These images have been downloaded from the USA Geological Survey and from the archive of the European Space Agency respectively. As an add on I used orthophotos taken from the Estonian Land Board, a satellite image of the forests of Estonia and a map of the Tartu and Jõgeva counties which was made for the forest registry. While processing data I used a program called IDRISI Taiga and when processing vector data I used a program called MapInfo. The main differences expressed themselves in the post treatment following the classification of the images. Post treatment means making a decision if a piece of land really is a clear-cut area. Or has there been serious changes when the images were last taken. If that is the case the area marked as a clear-cut area must be deleted from the database. Post treatment of the Sentinel-2 photos is more sizable. Because the area where a decision had to be made if it really was a clear-cut area was bigger. That had a big impact on the whole surface of the clear-cut areas. The Landsat 8 had 405,9 hectares of classified land while Sentinel-2 had 962,3 hectares before post treatment. After the post treatment Landsat 8 was left with 378,9 hectares of classified land. Sentinel-2 was left with 427,8 hectares. The outcomes differentiate because Sentinel- 2 had classified some areas as clear-cut where Landsat 8 had not. The result of this thesis is meant to support the decisions made in the Estonian environmental monitoring program. | en |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10492/3275 | |
| dc.publisher | Eesti Maaülikool | |
| dc.subject | bakalaureusetööd | et |
| dc.subject | kaugseire | et |
| dc.subject | lageraiealad | et |
| dc.subject | kaardistamine | et |
| dc.title | Lageraiealade kaardistamise võrdlus satelliitide Landsat 8 ja Sentinel-2 piltidel | et |
| dc.title.alternative | Comparison of clear-cut mapping on Landsat 8 and Sentinel-2 satellite images | en |
| dc.type | Bachelor Thesis |
Failid
Originaal pakett
1 - 1 1
Laen...
- Nimi:
- Gert Press _MA2017.pdf
- Suurus:
- 1.52 MB
- Formaat:
- Adobe Portable Document Format
- Kirjeldus:
- Täistekst