Опыт классификации космоснимка Sentinel- 2a с помощью Semi-Automatic Classification Plugin в QGIS

Данная статья описывает опыт работы с Semi-Automatic Classification Plugin для QGIS для классификации снимка Sentinel-2a с целью выявления лесонарушений на примере национального парка "Орловское полесье", а также содержит пошаговую инструкцию для лесного дешифрирования снимка с помощью данного плагина.

Карпачев Андрей Петрович, научный сотрудник- ГИС специалист НП "Орловское полесье"

Содержание:

1. Цели проекта

2. Материалы и ПО

3. Подготовка к началу обработки, формирование дирректорий

4. Формирование Bandset, ROI и SIG

3.4. Классификация

4. Конкретизация и корректировка результатов классификации; представление результов; вывод

4.1. Загрузка космоснимка, атмосферная коррекция

5. Выводы

6. Литература

1. Цели проекта

1) Выявление участков усохшего и нарушенного леса на территории НП «Орловское полесье».

2) Общее дешифрирование фрагмента территории Орловско-Брянско-Калужского региона.

2. Материалы и ПО

Для реализации классификации были выбраны тестовые участки на основе лесоустроительных материалов 2006 и 2016 года и полевых обходов.

В проекте был использован космоснимок Sentinel-2a на территорию нацпарка за сентябрь 2016 года, предварительной скачанный с официального сайта.

Програмное обеспечение:

Qgis 2.14.8 с интегрированным SAC плагином;

Internet Dawnloader Manager использовался для прямой и более ускоренной закачки космоснимка с офф.сайта.