Latvijas ekosistēmas analīze, izmantojot satelītu spektrālo informāciju

Abstract

Lai novērotu izmaiņas zemes virsmas ekosistēmās un veiktu to analīzi reālajā laikā, jāiegulda daudz laika un darba, kā arī, manuāli šāda analīze nav iespējama pilnīgi visai Latvijas teritorijai. Šī maģistra darba “Latvijas ekosistēmas analīze, izmantojot satelītu spektrālo informāciju” mērķis, ir izpētīt vai un kā ar satelītu spektru sniegto informāciju iespējams veikt automatizētu zemes virsmas kartēšanu un ekosistēmu analīzi. Darba ietvaros izpētīts pieejamo brīvpieejas datu satelītu klāsts, izpētīti un analizēti citi, līdzīgu problēmu risinoši nozares pētījumi, veikta zemes virsmas indeksu un spektru apvienojumu praktiska analīze un izstrādāts veiksmīgs prototips algoritmiem Latvijas teritorijas zemes virsmas kartēšanai, lai kartētu noteiktas klases – mākoņus, sniegu, mežus, ūdenstilpes, veģetāciju, ne-veģetāciju un pilsētvidi. Šis darbs atklāj jaunu pieeju Latvijas teritorijas automatizētā zemes virsmas analīzē, izmantojot satelītu spektrālo informāciju, noteiktu spektru apvienojumu un indeksu bāzētas metodes, kurām izstrādāts speciāls algoritmu kopums lēmumu pieņemšanai.

Manual land and ecosystem analysis is a time and work consuming process, moreover, it is not possible to manually observe and analyze all surface of Latvia in real time. This highlights, the aim of this master thesis “Analysis of Latvian ecosystem by using satellite spectral information” to explore whether and how it is possible to conduct automated land cover mapping and ecosystem analysis in regions of Latvia, by using satellite spectral information. This study describes different satellites and their open data availability, summarizes other successful research in Latvia and other countries, provides overview of land cover analyzing indices and spectral unions complemented with information regarding their practical usage, and describes how to develop a successful prototype of algorithms for land cover mapping in Latvia in respect to, 8 different types of class detection – cloud detection, snow detection, forest detection, water detection, non-vegetation detection and urban detection. This master thesis provides a new approach in automated land cover analysis for territory of Latvia, by using satellite spectral information, methods of satellite spectral unions and index-based data analysis. These methods are further equipped with special algorithms for decision making.