Мониторинг объектов захоронения отходов на основе космических снимков
Цель работы - анализ возможностей мониторинга объектов захоронения отходов на основе космических снимков.
Объектом ВКР является использование данных дистанционного зондирования Земли.
Предметом ВКР является космический мониторинг объектов захоронения отходов.
Задачи ВКР:
- определить сущность и состав мониторинга обстановки;
- провести выбор инструментария для проведения мониторинга;
- разработать технологию извлечения космоснимков для мониторинга;
- осуществить выбор базовой карты для предоставления объекта мониторинга;
- разработать алгоритм выявления изменений площади объекта захоронения отходов;
- провести анализ изменения экологического состояния на основе космоснимков (изменения почвенного и растительного покрова);
- сформировать графическую часть работы.
В аналитическом разделе проведен обзор систем и технологий дистанционного зондирования Земли из космоса, изучены технические компоненты удаленного мониторинга, осуществлен выбор инструментария для проведения мониторинга.
В сервисном разделе проанализированы возможности удаленного мониторинга объектов захоронения отходов; произведен обзор дешифровочных признаков объектов захоронения отходов на космических снимках, представлен анализ характеристик района исследования.
Практическая значимость ожидаемых результатов: данная ВКР может быть использована в практической деятельности в области обеспечения ООС (охраны окружающей среды) с целью картографирования и разработки баз данных системы обращения ТБО, а также для анализа изменений территорий свалок твердых коммунальных отходов при дистанционном космическом мониторинге обширных территорий.
1.1. Системы и технологии дистанционного зондирования Земли из космоса. 11
1.3. Технические компоненты удаленного мониторинга. 20
2.1. Возможности удаленного мониторинга ОРО.. 26
3.1. Подбор исходных данных. 33
3.2. Предварительная обработка. 34
3.3. Тематическая обработка. 40
3.4. Запись алгоритма для выявления изменений на местности. 58
1. Шибалова, Г. В. Использование геоинформационных технологий для мониторинга мест складирования отходов / Г. В. Шибалова // Природообустройство. – 2015. – № 3. – С. 22-26.
2. Абросимов, А. В. Использование космических снимков и геоинформационных технологий для мониторинга мест складирования отходов / А. В. Абросимов, Д. Б. Никольский, Л. В. Шешукова // Экология урбанизированных территорий. – 2014. – № 1. – С. 38-43.
3. А. Н. Шихов, А. П. Герасимов, А. И. Пономарчук, Е. С. Перминова Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения. Учебное пособие // Пермский государственный национальный исследовательский университет. – Пермь, 2020. – 191 с.
4. Дударева Д.А., Гарифзянов Р.Д. Техническое и программное обеспечение аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов для исследования объектов размещения отходов // Химия. Экология. Урбанистика. – 2018
5. Лидар [Электронный ресурс]: Википедия. Свободная энциклопедия. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Лидар (дата обращения: 05.02.2022).
6. Weng Q. Remote Sensing and GIS Integration: Theories, Methods, and Applications // Theory, Methods, and Applications. Mcgraw-hill, 2009. P. – 1, 43-46.
7. Pohl C., Van Genderen J. L. Multisensor Image Fusion in Remote Sensing: Concepts, Methods and Applications // International Journal of Remote Sensing. – 2010, Vol. 19 – Р. 823 – 854.
8. Djamdji J.-P., Bijaoui A., Manieri R. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing // Geometrical registration of images. – 1993, P. 645 – 653.
9. Маркелов В.М., Цветков В.Я. Геомониторинг // Славянский форум. - 2015. - № 2 (8). - с. 177-184.
10. Акинина, Н. В. Алгоритм детектирования несанкционированных свалок мусора на основе анализа данных дистанционного зондирования земли / Н. В. Акинина, М. Б. Никифоров // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2019. – № 10. – С. 321-329.
11. Алдушина, Ю. К. Возможности применения ГИС-технологий в мониторинге объектов размещения твердых коммунальных отходов / Ю. К. Алдушина, П. Н. Барановский // Известия КГТУ. – 2017. – № 45. – С. 62-71.
12. Титова, А. Г. К вопросу использования данных дистанционного зондирования при оценке негативного влияния объектов размещения отходов на окружающую среду / А. Г. Титова // Геоинформационное картографирование в регионах России : Материалы IX Всероссийской Научно-Практической Конференции, Воронеж, 05 декабря 2017 года / Воронежский государственный университет. – Воронеж: Издательство "Научная книга", 2017. – С. 76-79. – EDN YVXWTW.
13. Мамин, Р. Г. Инновационные методы управления отходами с использованием технологий дистанционного зондирования / Р. Г. Мамин, Л. А. Шилова // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2012. – № 5. – С. 70-73.
14. Совина, Д. В. Использование геоинформационных технологий и дистанционного зондирования в процессе утилизации твердых коммунальных отходов / Д. В. Совина, В. В. Корсак, А. М. Лушникова // Инновации в природообустройстве и защите в чрезвычайных ситуациях : Материалы IV международной научно-практической конференции, Саратов, 29–30 мая 2018 года. – Саратов: Саратовский государственный аграрный университет им. Н.И. Вавилова, 2018. – С. 152-155.
15. У. Д. Ниязгулов, А. А. Гебгарт, В. Г. Крестинков, Ф. Х. Ниязгулов Мониторинг состояния объектов размещения отходов с использованием данных дистанционного зондирования // Геодезия и картография. – 2018. – Т. 79. – № 11. – С. 47-53. – DOI 10.22389/0016-7126-2018-941-11-47-53.
16. Пинаев, В. Е. Оценка отходов и накопленного экологического ущерба по материалам дистанционного зондирования Земли при проведении оценки современного состояния окружающей среды / В. Е. Пинаев, А. И. Михеева // Интернет-журнал Науковедение. – 2017. – Т. 9. – № 1. – С. 17.
17. Титова, А. Г. Средства и методы космического мониторинга свалок твердых коммунальных и промышленных отходов (на примере Тверской области) / А. Г. Титова // Современные подходы к изучению экологических проблем в физической и социально-экономической географии : X Международная молодёжная школа-конференция, Курск, 24–28 мая 2017 года / Институт географии РАН. – Курск: 11-й ФОРМАТ, 2017. – С. 194-203.
18. Динамика ландшафтной структуры в зоне многолетнего воздействия свалки твердых бытовых и промышленных отходов в Курской области / Н. О. Тельнова, И. В. Замотаев, О. В. Кайданова, С. Б. Суслова // Современное ландшафтно-экологическое состояние и проблемы оптимизации природной среды регионов : Материалы XIII Международной ландшафтной конференции, посвященной столетию со дня рождения Ф.Н. Милькова. В 2-х томах, Воронеж, 14–17 мая 2018 года / Под редакцией В.Б. Михно. – Воронеж: Издательство Истоки, 2018. – С. 463-464.
19. Чумаченко С.И., Князева М.Д., Митрофанов Е.М., Шайтура С.В. Космический мониторинг - Учебное пособие - Бургас, 2017.
20. Чехарин Е.Е. Алгоритмы интерпретации данных дистанционного зондирования // Славянский форум. - 2015. - № 3 (10). - с. 301-308.
21. Минитаева А.М., Винтова Т.А. Моделирование на примере прогнозирующей модели надёжности с использованием искусственных нейронных сетей // Славянский форум. - 2016. - № 2 (12). - с. 148-155.
22. James W. Merchant and Narumalani S. Integrating Remote Sensing and Geographic Information Systems, University of Nebraska - Lincoln, 2009, P. 2-3, 8-14.
23. Dr. Punyatoya P. Remote Sensing and Geographical Information System (GIS) // The Association for Geographical Studies, University of Delhi - 2019, с. 9-11.
24. Лапщун, В. В. Выявление изменения площади полигона ТБО «Тимохово» с 2015 по 2021 гг. методом дешифрирования разновременных спутниковых снимков [Электронный ресурс]: РусАльянс — Режим доступа: https://sowa-ru.com/item-work/2021-2778/ (дата обращения: 31.12.2021).
25. Barnaba E. M., Philipson W. R., Ingram A. W., Pim J. The use of aerial photographs in coun ty inventories of waste-disposal sites // Photogram metric Engineering and Remote Sensing – 1991, P. 1289-1296.
26. HSV [Электронный ресурс]: Википедия. Свободная энциклопедия. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/HSV _(цветовая_модель) (дата обращения: 11.01.2022).
27. Вейвлет-преобразование [Электронный ресурс]: Википедия. Свободная энциклопедия. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki¬_Вейвлет-преобразование (дата обращения: 11.01.2022).
28. Каштан В.Ю., Гнатушенко В.В., Шедловская Я.И. Технология обработки многоспектральных изображений дистанционного зондирования // Международный форум молодых ученых по прикладной физике и инженерии, 2017 – с. 355-358.
29. Yonezawa C. Possibility of Monitoring of Waste Disposal Site Using Satellite Imagery // Journal of Integrated Field Science, 2009 – P. 23-28.
30. Рихтер А. А., Мурынин А.Б. Комплексное дешифрирование объектов размещения отходов по данным космической съёмки // Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли. — Москва : RORSE , 2018. — С. 92-100.
31. Weisheng Lu. Big data analytics to identify illegal construction waste dumping: A Hong Kong study, Resources, Conservation and Recycling, 2019, Vol. 141, P. 264-272.
32. Протокол заседания общественных слушаний по обсуждению материалов оценки воздействия намечаемой хозяйственной деятельности на окружающую среду в рамках реконструкции и рекультивации полигона захоронения ТБО «Тимохово», 2018 год [Электронный ресурс]: Официальный сайт органов местного самоуправления Богородского городского округа Московской области – Режим доступа: http://bogorodsky-okrug.ru/docs/doc/proekt-protokol-zasedaniya-obschestvennyh-slushanij-po-obsuzhdeniyu-materialov-otsenki-vozdejstviya-namech-53345 (дата обращения: 19.10.2021).
33. М. Л. Казарян, А. А. Рихтер, М. А. Шахраманьян, Р. Д. Недков Космический мониторинг объектов захоронения твердых бытовых отходов и промышленных отходов (ТБО и ПО): теоретико-методические и социально-экономические аспекты // Москва : НИЦ ИНФРА-М, 2019. — 278 c.
34. Попов, Ю. П. Применение ГИС в системе обращения с твердыми коммунальными отходами // NovaInfo.Ru. – 2017. – Т. 2. – № 60. – С. 534-544.
35. ПК IMAGE MEDIA CENTER. Руководство пользователя, 2016. – 548 с.
Мурынин А.Б., Рихтер А.А., Шахраманьян М.А. Выбор информативных признаков для выделения областей размещения отходов по космическим изображениям высокого пространственного разрешения // Исследование Земли из космоса. - 2019. - №2. - C. 29-44.
