Кафедра геоинформатики

 

Задача: выполнить анализ тепловых фона и влияние на него существующего растительного покрова в пределах муниципального образования (МО) согласно индивидуальному заданию. 

Ссылки на полезные ресурсы: 

Список городов мира с населением более 1 млн. человек. Необходимо выбрать один город из списка на ваше усмотрение (города РФ исключаются):
https://clck.ru/XU4GW 

Сервис Earth Explorer для получения необходимой спутниковой информации (логин и пароль согласованы):

https://earthexplorer.usgs.gov/ 

 

 

Задание №1. Предварительная обработка снимков системы Sentinel-2.

Рассмотренные вопросы и технические приемы:

Создаем структуру папок для хранения файлов проекта (Rasters-Input..., Shapefiles...) 

1. Распаковка снимка и структура папок сцены Sentinel-2. 
2. Характеристика каналов спутника Sentinel-2 (пространственное разрешение, электромагнитный спектр).
3. Добавление каналов видимого диапазона и NIR в проект ArcMap (4 канала).
4. Методы синтезирования (объединения) каналов в среде ArcMap. 
5. Вырезание фрагмента снимка по области интереса изучаемой области (Area of Interest).
6. Методы рассчета индекса растительности NDVI по данным спутника Sentinel-2 в среде ArcMap.

После обработки: все файлы, необходимые для дальнейшей работы, сохраняются в папке проекта (Export...).

 

 

Задание №2. Административные границы муциципального образования (МО) района исследования.

Раздаточный материал: векторные слои с административно-территориальными границами РФ (8 уровней)

Рассмотренные вопросы и технические приемы:

1. Дополнительная информация о структуре папок проекта. Относительные пути к слоям внутри документа ArcMap (Map Properties - Store relative pathnames...).
2. Создание области интереса - границы МО по векторным слоям административно-территориальным границам РФ. Сохранение векторного файла с границами в папке проекта. 
3. Создать векторный фоновый контур за пределами области интереса. 
4. Первичная обработка Sentinel (задание №1).
5. Создание мозаики из нескольких снимков. 
6. Вырезание полученного снимка по границе МО.
7. Расчет индекса растительности NDVI на всю территорию МО. Создание классификации (представлена ниже).

Деление на классы по типу растительности индекса NDVI:
1) NDVI < 0,25 – «голые» бесплодные поверхности,
2) 0,25–0,5 – редкая растительность (преимущественно травы, кустарники),
3) 0,5–0,75 – умеренная растительность,
4) 0,75–0,9 – густая растительность,
5) NDVI > 0,9 – густая растительность с наибольшей продуктивностью (условный лес).

Домашнее задание: 1) Скачать снимок Sentinel-2 на выбранное муниципальное образование. Дата съемки - август 2015-2019 гг. Удостовериться, что на снимке МО помещается целиком. Если это не так, то докачать необходимое количество снимков. 2) Выполнить первичную обработку снимка по схеме, рассмотренной на учебном занятии. 3) Вырезать снимок по границам МО. 4) Рассчитать индекс растительности на территорию МО.

  

Задание №3. Создание векторной основы МО.

 

Векторные данные Open Street Map: 

https://extract.bbbike.org/

Доп. векторный данные (площадная гидрография): 

https://download.geofabrik.de/russia.html 

 

1. Скачивание векторных данных Open Street Map МО (см. в начале страницы). Границы скачиваемого фрагмента выбирать за пределами вашего МО.
2. Вырезание полученных данных по границам МО с помощью инструмента ArcToolBox - Clip. Сохранение в папку Shapefiles. Названия = исходным + название города. Например, Roads_Krasnodar.shp.
3. Подготовка векторных данных и добавление легенды (8 слоев). Классификация (Symbology) по колонке Type. 
   
   !!!При вырезании полигональных объектов Open Street Map может не создаваться вырезанный файл (пустой шейпфайл без объектов). Это связано с различными ошибками в геометрии объектов в файле, для исправления этого используйте инструмент Repair Geometry (Data Management Tools - Features - Repair Geometry).

Домашее задание: 1) Выполнить подготовку векторной основы МО согласно задания №3. 2) Скачать снимок Landsat-8, дата съемки максимально близкая к дате Sentinel-2. 

 

Задание №4. Техника обработки теплового инфракрасного канала спутника Landsat 8.

Методика рассчета температуры подстилающей поверхности (land surface temperature) - ArcMap:
https://geogeek.xyz/how-to-calculate-land-surface-temperature-with-landsat-8-images.html 

QGIS (на русском):

http://wiki.gis-lab.info/w/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B_%D0%BF%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%85%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%BA%D0%B0_Landsat-8_%D0%BF%D1%80%D0%B8_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D0%B8_Land_Surface_Temperature_QGIS_Plugin 

1. Характеристика теплового инфракрасного сенсора спутника Landsat 8 (простраственное разрешение, электромагнитный спектр).
2. Обработка теплового инфракрасного канала в среде ENVI с помощью интрумента Radiometric Calibration. 
3. Предварительная обработка сцены Landsat 8 в ArcMap (по схеме описанной в Задании №1). 
4. Перевод единиц измерения температуры в градусы Цельсия в ArcMap. Удаление экстремальных значений температуры.  
5. Изучение температурного поля. Выделение температурных аномалий и их анализ с использованием дополнительных слоев (векторных данных, комбинаций каналов Landsat 8 и Sentinel-2). 

Домашее задание: 1) Выделить основные температурные аномалии МО. Описать возможные причины их возникновения. Результаты оформить в виде 2-3 стр. документа Word со рисунками (скриншоты).

 

Задание №5. Создание карты озелененности городской территории.

1. Выбор зеленых зон МО (по нескольким источникам - спутниковые снимки, карты Open Street Map и т.п.).
2. Создание векторных контуров зеленых зон (не менее 2-4).  
3. Создание буфера (200 м) вокруг зеленых зон.
4. Создание серии фрагментов растров по каждой буферной зоне: температура исходная, NDVI, температура с удаленной растительностью, температура с заполнением пустых значений (NODATA) средними значениями (по данному растру).

 

 

Задание №6. Автоматизация обработки данных (Model Builder).

 

1. Выбор зеленых зон МО (по нескольким источникам - спутниковые снимки, карты Open Street Map и т.п.).
2. Создание векторных контуров зеленых зон (не менее 2-4).  
3. Создание буфера (200 м) вокруг зеленых зон.
4. Создание серии фрагментов растров по каждой буферной зоне: температура исходная, NDVI, температура с удаленной растительностью, температура с заполнением пустых значений (NODATA) средними значениями (по данному растру).

 

 

Задание №7. Сравнительный анализ тепловых полей 

 

Провести обработку снимка Landsat 8 по методике, описанной в Задании №4. Провести сравнение тепловых зон с данными летнего снимка. 

 

 

Задание №8. Наведение порядка в папке проекта. Перенос проекта в новую папку. 

Для растровых файлов используем только TIF

1. Создать новую папку проекта

2. Создание папок проекта для переноса файлов (BAT-файл). 

md Shapefiles

md Input-Rasters

md Output-Rasters

md TEMP

3. Пересохранить проект MXD в новую папку.

4. Определить зону проекции Гаусс-Крюгера (по шейп-файлу). Поменять проекцию в Data Frame и использовать ее для всех операций экспорта.

6. Сделать экспорт важных файлов из старого проекта в новый (вектор, растр).

Имена файлов (примеры):

Названия документов ArcMap: GreenVoronezh.mxd

Для векторных файлов (Тип_Город.shp (транслитерация)):

dosug-Voronezh.shp

sport-Voronezh.shp

...

Зеленые зоны (аналитический блок) - каждый парк - отдельная папка в Rasters-Output:

temp-НазваниеПарка-дата.tif - температура подстилающей поверхности (LST) исходная
temp-НазваниеПарка-NULL-дата.tif - температура подстилающей поверхности (LST) без растительности
temp-НазваниеПарка-woVeg-дата.tif - температура подстилающей поверхности (LST) без растительности (средняя температура)

  

Задание №9. Отчет по исследованию теплового воздействия зеленых зон в пределах муниципального образования

 См. раздаточный материал