Urban Atlas для городов Украины на основе спутниковых данных высокого разрешения

Куссуль, НН, Шелестов, АЮ, Яйлимов, БЯ, Шумило, ЛЛ, Яйлимова, АА, Лавренюк, НС, Колос, ЛН, Подгородецкая, ЛВ, Белоконская, ЮВ
Косм. наука технол. 2019, 25 ;(6):51-60
https://doi.org/10.15407/knit2019.06.051
Язык публикации: Украинский
Аннотация: 
Статья посвящена разработке современной технологии на основании открытых данных, совместимой с сервисом Urban Atlas программы Copernicus. В рамках выполнения проекта программы H2020 ERA-PLANET SMURBS (SMart URBan Solutions for air quality, disasters and city growth) был разработан городской атлас Киева, который стал первым городом за пределами ЕС, для которого создан такой продукт. Данная технология базируется на использовании бесплатных спутниковых данных наблюдения Земли и классификации земного покро ва с использованием методов машинного обучения собственной разработки и геостатистического анализа плотности застройки по векторной карте города из открытых источников, в частности данных OSM (Open Street Map). Особенностями предлагаемого решения является использование только открытых источников данных и ежегодное обновление информации о земном покрове / землепользовании в городе. В дальнейшем разработанная технология может быть применена и для других городов.
Ключевые слова: Urban Atlas, городской атлас, классификация земного покрова, рост городских агломераций, спутниковый мониторинг
References: 
1. Copernicus Land Monitoring Service — Urban Atlas. European Environment Agency. URL: www.eea.europa. eu/data-and-maps/data/copernicus-land-monitoringservice-urban-atlas (Last accessed 18 July 2018).
2. CORINE Land Cover nomenclature conversion to Land Cover Classification system (2018). URL: https://land.copernicus.eu/eagle/files/eagle-related-projects/pt_clcconv... (Last accessed 18 July 2018).
3. Earth.esa.int. Sentinel-2 MSI — Technical Guide — Sentinel Online. URL: https://earth.esa.int/web/sentinel/technicalguides/sentinel-2-msi (Last accessed 18 July 2019).
4. Google Earth. URL: https://www.google.com/earth/(Last accessed 18 July 2019).
5. Kussul N., Lavreniuk M., Skakun S., Shelestov A. (2017). Deep Learning Classification of Land Cover and Crop Types Using Remote Sensing Data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 14(5), 778—782.
6. Kussul N., Shelestov A., Lavreniuk M., Butko I., Skakun S. (2016). Deep learning approach for large scale land cover mapping based on remote sensing data fusion. 2016  IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS).
7. Lavreniuk M., Kussul N., Novikov A. (2018). Deep Learning Crop Classification Approach Based on Sparse Coding of Time Series of Satellite Data. IGARSS 2018 — 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium.
8. Lavreniuk M., Kussul N., Shelestov A., Dubovyk O., Low F. (2018). Object-Based Postprocessing Method for Crop Classification MAPS. IGARSS 2018 — 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium.
9. Lavreniuk M., Kussul N., Shelestov, A., Yailymov B., Oliinyk T., Kosteckyi A. (2016). Validation methods for regional retrospective high resolution land cover for Ukraine. 2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS).
10. Ong B. L. (2002). Green plot ratio: an ecological measure for architecture and urban planning. Landscape and Urban Planning, 63 (4), 197—211.
11. OpenStreetMap. URL: https://www.openstreetmap.org (Last accessed 18 July 2019).
12. Scihub.copernicus.eu. Open Access Hub. URL: https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home (Last accessed 18 July 2019).
13. Sentinel.esa.int. IW GRD Resolutions — Sentinel-1 SAR Technical Guide — Sentinel Online. URL: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-1-sar/pr... (Last accessed 18 July 2019).
14. Shelestov A., Lavreniuk M., Kussul N., Novikov A., Skakun S. (2017). Large scale crop classification using Google earth engine platform. 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS).
15. Shelestov A., Lavreniuk M., Kussul N., Novikov A., Skakun S. (2017). Exploring Google Earth Engine Platform for Big Data Processing: Classification of Multi-Temporal Satellite Imagery for Crop Mapping. Frontiers in Earth Science, 5.
16. Shelestov A., Raudner A., Kolotii A., Marinosci I., Attanasio A., Munafò M., Lavreniuk M., Speyer O., Yailymov B., Kussul N. (2019). Urban Growth Services Within ERA-PLANET SMURBS Project. Living Planet Symposium. Milan, Italy.
17. Skakun S. V., Basarab R. M. (2014). Reconstruction of Missing Data in Time-Series of Optical Satellite Images Using Self-Organizing Kohonen Maps. J. Automation and Information Sciences, 46(12), 19—26. doi:10.1615/jautomatinfscien.v46.i12.30.
18. SNAP. STEP. (n.d.). URL: https://step.esa.int/main/toolboxes/snap/ (Last accessed 18 July 2019).
19. “Urban Atlas”. Urban Atlas — Copernicus Land Monitoring Service. URL: land.copernicus.eu/local/urban-atlas/view (Last accessed 26 Mar. 2019).