RU2327987C2 - Diagnosis method for soil covering according to remote information - Google Patents
Diagnosis method for soil covering according to remote information Download PDFInfo
- Publication number
- RU2327987C2 RU2327987C2 RU2006100624/12A RU2006100624A RU2327987C2 RU 2327987 C2 RU2327987 C2 RU 2327987C2 RU 2006100624/12 A RU2006100624/12 A RU 2006100624/12A RU 2006100624 A RU2006100624 A RU 2006100624A RU 2327987 C2 RU2327987 C2 RU 2327987C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- soil
- thematic
- data
- soil cover
- map
- Prior art date
Links
Images
Abstract
Description
Изобретение относится к почвенному картографированию для нужд сельского хозяйства и может быть использовано в целях инвентаризации земель и контроля за состоянием почвенного покрова.The invention relates to soil mapping for agricultural needs and can be used for land inventory and monitoring the state of soil cover.
Известны способы анализа материалов дистанционных съемок в целях составления почвенных карт визуальные, визуально-инструментальные и инструментально-измерительные. (Виногдадов Б.В. Космические методы изучения природной среды. М.: Мысль, 1976.)Known methods of analysis of materials of remote sensing in order to compile soil maps visual, visual-instrumental and instrumental-measuring. (Vinogodadov B.V. Space methods for studying the natural environment. M.: Thought, 1976.)
Недостатками данных способов является субъективная диагностика почвенного покрова, зависящая от профессиональных способностей специалиста, что снижает точность диагностики. При этом проведение многозональной съемки не позволяет представить почвенную карту в трехмерном виде, что снижает ее информативность.The disadvantages of these methods is the subjective diagnosis of soil cover, depending on the professional abilities of a specialist, which reduces the accuracy of diagnosis. At the same time, conducting multi-zone surveys does not allow presenting the soil map in three-dimensional form, which reduces its information content.
Наиболее известным, близким к предлагаемому, является способ диагностики почвенного покрова по данным дистанционной информации, включающий проведение космической съемки, обработку полученных данных, сбор тематических картографических материалов и проведение выборочных наземных исследований, на основании полученных данных, тематических картографических материалов и данных наземных исследований корректируют почвенный покров (патент РФ RU 2105974 C1, G01N 33/24, опубл. 27.02.1998).The most famous, close to the proposed, is a method for diagnosing soil cover according to distance information, including satellite imagery, processing the data obtained, collecting thematic cartographic materials and conducting selective ground research, on the basis of the data obtained, thematic cartographic materials and ground research data correct the soil cover (RF patent RU 2105974 C1, G01N 33/24, publ. 02.27.1998).
В известном способе проводится многозональная съемка, которая не позволяет представить почвенную карту в трехмерном виде, что снижает визуальную информативность при диагностике почвенного покрова.In the known method, a multi-zone survey is carried out, which does not allow presenting the soil map in three-dimensional form, which reduces the visual information content in the diagnosis of soil cover.
Задачей предлагаемого изобретения является повышение визуальной информативности диагностики почвенного покрова в условиях открытой поверхности и развитого растительного покрова.The task of the invention is to increase the visual informativeness of the diagnosis of soil cover in an open surface and developed vegetation.
Для достижения данного технического результата в способе диагностики почвенного покрова по данным дистанционной информации, включающем проведение космической съемки, обработку полученных данных, сбор тематических картографических материалов и проведение выборочных наземных исследований, на основании полученных данных, тематических картографических материалов и данных наземных исследований корректируют почвенный покров, дополнительно проводят космическую радиолокационную съемку в диапазоне 5,6 и 3,1 см, обрабатывают полученные данные и на основании полученных данных корректируют почвенный покров.To achieve this technical result, in a method for diagnosing soil cover according to distance information, including satellite imagery, processing the obtained data, collecting thematic cartographic materials and conducting selective ground-based studies, the soil cover is adjusted based on the data obtained, thematic cartographic materials and ground-based research, additionally conduct space radar imaging in the range of 5.6 and 3.1 cm, process the received data and based on the data obtained, correct the soil cover.
Дополнительное проведение космической радиолокационной съемки позволяет рассчитать трехмерные карты основных параметров рельефа и трехмерный каркас рельефа, которые влияют на дифференциацию почвенного покрова, что и повышает визуальную информативность диагностики почвенного покрова в условиях открытой поверхности и развитого растительного покрова.Additional satellite radar imagery allows you to calculate three-dimensional maps of the main parameters of the relief and three-dimensional skeleton of the relief, which affect the differentiation of the soil cover, which increases the visual informativeness of the diagnosis of soil cover in an open surface and developed vegetation cover.
Предлагаемый способ осуществляется следующим образом.The proposed method is as follows.
Проводят космическую съемку в трех спектральных диапазонах. Космические снимки содержат информацию о спектральной яркости различных природных объектов в трех спектральных диапазонах: в среднем инфракрасном (2,0-2,3 мкм), ближнем инфракрасном (0,8-0,9 мкм), зеленом диапазонах (0,5-0,6 мкм). К природным объектам различного происхождения относятся: открытая почва, растительность, водные объекты, горные породы и т.д. Различные природные объекты имеют индивидуальную спектральную отражательную способность в трех диапазонах, которая служит идентифицирующим признаком при проведении цифровой автоматической группировки пикселей в классы с одинаковыми значениями. С целью повышения распознаваемости природных объектов используют разные методы обработки космических снимков. Среди них наиболее универсальным считается метод максимального правдоподобия. В результате обработки космического снимка этим методом получают карту спектральных классов, идентификация которых проводится наземными исследованиями с использованием системы глобального позиционирования (GPS).Space imaging is carried out in three spectral ranges. Space images contain information on the spectral brightness of various natural objects in three spectral ranges: average infrared (2.0-2.3 microns), near infrared (0.8-0.9 microns), green ranges (0.5-0 6 μm). Natural objects of various origins include: open soil, vegetation, water bodies, rocks, etc. Various natural objects have an individual spectral reflectance in three ranges, which serves as an identifying sign when digitally grouping pixels into classes with the same values. In order to increase the recognition of natural objects using different methods of processing satellite images. Among them, the most universal method is considered the maximum likelihood. As a result of processing a satellite image by this method, a map of spectral classes is obtained, the identification of which is carried out by ground-based studies using the global positioning system (GPS).
Проводят выборочные наземные исследования с использованием системы глобального позиционирования (GPS), которые осуществляют на предварительно выделенных по карте спектральных классов ключевых участках. Использование системы глобального позиционирования (GPS) позволяет создать карту с точечными данными наземных исследований, к которым присоединена информация о географических координатах, данные о растительном и почвенном покрове, почвообразующих породах, положение в рельефе и т.д. Эта карта служит в качестве эталона диагностических признаков таксономических единиц почв. Выявленные в результате проведения наземных исследований закономерные взаимосвязи между почвенным покровом, растительностью, рельефом и почвообразующими породами служат косвенными признаками таксономических единиц почв, которые экстраполируют на не обследованные близлежащие территории.Selective ground-based studies are carried out using the global positioning system (GPS), which are carried out on key areas pre-allocated on the map of spectral classes. Using the global positioning system (GPS) allows you to create a map with point data from ground research, which is attached to information about geographical coordinates, data on vegetation and soil cover, parent rocks, position in relief, etc. This map serves as a reference for diagnostic features of taxonomic units of soils. The regular relationships between soil cover, vegetation, topography, and parent rocks identified as a result of ground-based studies serve as indirect signs of taxonomic units of soils that extrapolate to unexplored nearby territories.
На основании данных, полученных в результате обработки космического снимка, тематических картографических материалов и данных наземных исследований методом пространственного моделирования, составляют двухмерную карту почвенного покрова. Затем дополнительно проводят космическую радиолокационную съемку. Радиолокационная съемка с синтезированной апертурой в С-и X-диапазоне (длина волны 5,6 и 3,1 см соответственно) содержит информацию о высоте земной поверхности, которую используют для расчета трехмерных карт основных параметров рельефа (карта высот, карта экспозиции склонов, карта крутизны склонов).Based on the data obtained as a result of processing a satellite image, thematic cartographic materials and data from ground-based studies using spatial modeling, a two-dimensional map of the soil cover is compiled. Then additionally carry out space radar imaging. A radar survey with a synthesized aperture in the C and X ranges (wavelengths of 5.6 and 3.1 cm, respectively) contains information about the height of the earth's surface, which is used to calculate three-dimensional maps of the main relief parameters (elevation map, slope exposure map, map steepness of slopes).
На трехмерной карте высот отчетливо видны перепады высот местности, отдельные мезоформы рельефа, хорошо передаются элементы рельефа речных долин, характер водоразделов, особенности склонов, обрамляющих горные котловины.On the three-dimensional height map, the elevation differences, individual mesoforms of the relief are clearly visible, the relief elements of the river valleys, the nature of the watersheds, the features of the slopes framing the mountain basins are well transmitted.
Трехмерные карты экспозиции склонов отражают ориентацию склонов относительно частей света: север, юг, запад, восток. Расположение растительности на склонах разной экспозиции является дополнительным диагностирующим признаком почвенного покрова.Three-dimensional slope exposure maps reflect the orientation of the slopes relative to parts of the world: north, south, west, east. The location of vegetation on the slopes of different exposures is an additional diagnostic sign of the soil cover.
На трехмерной карте крутизны склонов отражены склоны с различной крутизной, которые характеризуются разной мощностью отложений коренных пород, мощность которых тесно связана с величиной крутизны и формой склонов.On a three-dimensional map of the slope steepness slopes with different steepness are shown, which are characterized by different thicknesses of bedrock deposits, the thickness of which is closely related to the steepness and shape of the slopes.
Также на основе данных о высоте, содержащихся в радиолокационных снимках, методом трехмерной визуализации строят трехмерный каркас рельефа. На трехмерном каркасе рельефа, для горных территорий, первоначально выделяют: 1) поймы рек; 2) пойменные и надпойменные террасы; 3) вершины склонов с различной экспозицией и крутизной; 4) террасы склонов с различной экспозицией и крутизной; 5) отложения подножий склонов с различной экспозицией и крутизной; 6) каменные морены и моренные всхолмления; 7) ледники и снежники. Такое разделение территории позволяет установить границы ареалов с однородным рельефом, в пределах которых проводится диагностика почвенного покрова.Also, based on the altitude data contained in the radar images, a three-dimensional relief framework is constructed by three-dimensional visualization. On a three-dimensional skeleton of the relief, for mountainous areas, initially distinguish: 1) floodplains of rivers; 2) floodplain and floodplain terraces; 3) the tops of the slopes with different exposures and steepness; 4) terraces of slopes with various expositions and steepness; 5) deposits of the foots of slopes with different exposures and steepness; 6) stone moraines and moraine hills; 7) glaciers and snowfields. Such a division of the territory allows us to establish the boundaries of areas with a uniform relief, within which the diagnostics of the soil cover is carried out.
Затем проводят наложение двухмерной почвенной карты на трехмерные карты основных параметров рельефа и трехмерный каркас рельефа и методом пространственного моделирования осуществляют сопоставление и сличение признаков, соответствующих определенному типу почвы, экстраполируют почвенный покров на не обследованные близлежащие территории и корректируют почвенный покров.Then, a two-dimensional soil map is superimposed on three-dimensional maps of the main relief parameters and the three-dimensional relief framework, and the spatial modeling method is used to compare and compare features corresponding to a particular soil type, extrapolate the soil cover to unexplored nearby territories and adjust the soil cover.
Пример.Example.
Для апробации предлагаемого способа использована территория Республики Горный Алтай - восточная часть Курайского хребта, окаймляющая Чуйскую степь. Общая площадь объекта исследования 6 тыс. кв. км. Он представляет собой территорию шириной около 80 км, протянувшуюся с юга на север от окраины Чуйской степи до р. Башкаус. Территория исследования включает юго-восточную оконечность Курайского хребта с его крутым юго-западным ступенчатым склоном и пологим северо-восточным, а также верховья и долины речек Башкаус, Чулышман, Верх. Ильдугем, Бол. Салжек, Мал. Кокоря и др.To test the proposed method used the territory of the Republic of Gorny Altai - the eastern part of the Kurai ridge that borders the Chui steppe. The total area of the research object is 6 thousand square meters. km It represents an area with a width of about 80 km, stretching from south to north from the outskirts of the Chui steppe to the river. Baskaus. The study area includes the southeastern end of the Kurai ridge with its steep southwestern stepped slope and gentle northeastern, as well as the upper reaches and valleys of the Bashkaus, Chulyshman, and Verkh rivers. Ildugem, Bol. Salzek, Mal. Kokoria et al.
Почвообразующими породами на положительных формах рельефа служат сильно щебнисто-каменистый элювий и элювио-делювий пара- и ортосланцев, слюдистых кварцитов, гнейсов, амфиболов, песчаников, кварц-хлоритовых, хлоритовых и биотитовых сланцев, гранитов туфов, гипербазитов и других пород. Отрицательные формы рельефа заняты рыхлыми ледниковыми щебнисто валунными суглинками, озерно-аллювиальными и делювиальными галечниково-гравийными супесями и песками. В поймах рек почвообразующей породой служит слоистый суглинистый и супесчано-песчаный с гравийно-галечниковыми прослойками аллювий.The parent rocks on the positive landforms are strongly rubble-stony eluvium and eluvio-deluvium para- and orthoslates, micaceous quartzites, gneisses, amphiboles, sandstones, quartz-chlorite, chlorite and biotite schists, tuff granites, hyperbases and other. Negative landforms are occupied by loose glacial gravelly-boulder loams, lake-alluvial and deluvial pebble-gravel sandy loams and sands. In the floodplains of the rivers, the soil-forming rock is layered loamy and sandy-sandy with gravel-pebble layers of alluvium.
На территории объекта исследования развита вертикально-поясная дифференциация почвенного покрова, выражающаяся в последовательной смене почвенных поясов (сверху вниз): 1) пояс горно-тундровых, горно-луговых, горных лугово-степных почв высокогорий (на высотах 1600-3500 м); 2) пояс горно-лесных почв высокогорий, среднегорий и низкогорий (на высотах 600-2500 м); 3) пояс лесостепных почв низкогорий (на высотах менее 600 м), этот пояс на территории объекта не имеет распространения. А также распространены почвы сухостепного ряда почвообразования - горные каштановые, горные светло-каштановые, распространенные в основном в речных долинах и межгорных котловинах.On the territory of the object of study, vertical-belt differentiation of the soil cover is developed, expressed in a successive change of soil zones (from top to bottom): 1) a belt of mountain-tundra, mountain-meadow, mountain meadow-steppe soils of high mountains (at altitudes of 1600-3500 m); 2) the belt of mountain forest soils of highlands, middle mountains and low mountains (at altitudes of 600-2500 m); 3) belt of forest-steppe soils of low mountains (at altitudes less than 600 m), this belt does not have a distribution on the territory of the object. Soils of the dry steppe series of soil formation are also widespread - mountain chestnut, mountain light chestnut, distributed mainly in river valleys and intermontane basins.
Результаты исследований представлены на чертеже в виде трехмерной почвенной карты, на которой показано, что в средней и нижней части высокогорного пояса распространены горно-луговые почвы (подтипы: альпийские, субальпийские). При проведении пространственного анализа было установлено, что горно-луговые субальпийские почвы формируются в основном под высокотравными субальпийскими либо мелкотравными альпийскими лугами с ориентацией склонов в южном и западном направлении. На склонах северного и восточного направлений их развитие сдерживает наличие достаточного количества тепла. Горно-луговые субальпийские почвы, формирующиеся на склонах, характеризуются разной мощностью отложений коренных пород, мощность которых тесно связана с величиной крутизны и формой склонов, определяемой по трехмерным картам основных параметров рельефа. С помощью аппроксимации значений установленной зависимости от крутизны склонов выделяют контуры горно-луговых субальпийских почв разной мощности.The research results are presented in the drawing in the form of a three-dimensional soil map, which shows that mountain meadow soils (subtypes: alpine, subalpine) are widespread in the middle and lower parts of the alpine zone. When conducting spatial analysis, it was found that mountain meadow subalpine soils are formed mainly under tall grass subalpine or shallow alpine meadows with the orientation of the slopes in the southern and western directions. On the slopes of the northern and eastern directions, their development is constrained by the presence of a sufficient amount of heat. Mountain meadow subalpine soils formed on the slopes are characterized by different thicknesses of bedrock deposits, the thickness of which is closely related to the steepness and shape of the slopes, determined by three-dimensional maps of the main relief parameters. By approximating the values of the established dependence on the steepness of the slopes, the contours of mountain meadow subalpine soils of different thicknesses are distinguished.
В верхней части высокогорного пояса на высотах 1600-3500 м распространены в основном горно-тундровые почвы (подтипы: слаборазвитые, дерновые, перегнойные, торфянистые, торфяно-глеевые, торфянисто-глеевые). Эти почвы формируются как в отрицательных, так и положительных формах рельефа под различными формациями высокогорной тундровой растительности. Формации высокогорной тундровой растительности диагностируются по карте спектральных классов. Использование трехмерных карт основных параметров рельефа и трехмерного каркаса рельефа позволяет выделить участки с преобладанием автоморфного или гидроморфного типа почвообразования. В автоморфных условиях формируются горно-тундровые (подтипы: слаборазвитые, дерновые, перегнойные), в гидроморфных условиях формируются горно-тундровые (подтипы: торфянистые, торфяно-глеевые, торфянисто-глеевые).In the upper part of the alpine zone at altitudes of 1600-3500 m, mainly mountain-tundra soils are distributed (subtypes: underdeveloped, soddy, humus, peaty, peat-gley, peat-gley). These soils are formed in both negative and positive landforms under various formations of alpine tundra vegetation. Formations of alpine tundra vegetation are diagnosed by a map of spectral classes. The use of three-dimensional maps of the main parameters of the relief and three-dimensional skeleton of the relief allows you to select areas with a predominance of automorphic or hydromorphic type of soil formation. Under automorphic conditions, mountain tundra forms (subtypes: underdeveloped, soddy, humus), under hydromorphic conditions, mountain tundra (subtypes: peaty, peat-gley, peat-gley) form.
На делювиальных и делювиально-пролювиальных отложениях подножий склонов и горных котловинах формируются горные каштановые и горные светло-каштановые почвы различной мощности, которая находится в прямой зависимости от градиента убывания или увеличения крутизны склонов. В верхней и средней части подножий склонов с большим количеством мелкоземистого материала и степными формациями растительности формируются горные каштановые маломощные и среднемощные. Горные светло-каштановые почвы формируются в таких же геоморфологических условиях, но в отличие от каштановых на щебнисто-галечниковых отложениях и с участием полупустынной степной растительности, определяемой по карте спектральных классов.Mountain chestnut and mountain light chestnut soils of various thicknesses are formed on deluvial and deluvial-proluvial deposits of the foots of slopes and mountain depressions, which is directly dependent on the gradient of decreasing or increasing slope steepness. In the upper and middle parts of the foothills of the slopes with a large amount of fine-grained material and steppe formations of vegetation, mountain chestnut thin and medium powerful are formed. Mountain light chestnut soils are formed under the same geomorphological conditions, but unlike chestnut soils on gravel and pebble deposits and with the participation of semi-desert steppe vegetation, determined by the map of spectral classes.
При незначительной расчлененности рельефа на равнинных участках, в пойменной части рек, большое значение приобретает микрозападинность рельефа, который отображается на трехмерном каркасе в виде ячеистой или бугорчатой поверхности, что служит индикатором почв с признаками гидроморфного типа почвообразования - горно-луговые пойменные.With a slight dissection of the relief on the flat areas, in the floodplain of the rivers, the micro-depression of the relief, which is displayed on a three-dimensional skeleton in the form of a cellular or tuberous surface, is of great importance, which serves as an indicator of soils with signs of hydromorphic type of soil formation - mountain meadow floodplains.
Таким образом, предлагаемое изобретение позволяет повысить визуальную информативность диагностики почвенного покрова в условиях открытой поверхности и развитого растительного покрова.Thus, the present invention improves the visual informativeness of the diagnosis of soil cover in an open surface and developed vegetation cover.
Использованные материалы:Used materials:
1. Космический снимок (разрешение 30 м) в среднем инфракрасном (2,0-2,3 мкм), ближнем инфракрасном (0,8-0,9 мкм) и зеленом диапазонах (0,5-0,6 мкм), полученный со спутника Landsat в 2000 году.1. A satellite image (resolution 30 m) in the average infrared (2.0-2.3 microns), near infrared (0.8-0.9 microns) and green ranges (0.5-0.6 microns), obtained from the Landsat satellite in 2000.
2. Тематические картографические материалы: Государственная почвенная карта СССР М 1:1000000, Почвенная карта Республики Горный Алтай М 1:1600000, карта четвертичных отложений М 1:1600000, Геологическая карта M 1:1600000.2. Thematic cartographic materials: State soil map of the USSR M 1: 1,000,000, Soil map of the Republic of Gorny Altai M 1: 1600000, Quaternary sediment map M 1: 1600000, Geological map M 1: 1600000.
3. Данные наземных исследований почв и растительности, собранных на ключевых участках с помощью системы глобального позиционирования (GPS).3. Data from ground-based studies of soils and vegetation collected at key sites using a global positioning system (GPS).
4. Радиолокационный снимок (разрешение 90 м) в С- и Х-диапазоне (длина волны 5,6 и 3,1 см соответственно), получен в результате проведения проекта Shuttle Radar Topography Mission - SRTM в феврале 2000 года.4. A radar image (resolution 90 m) in the C- and X-band (wavelengths of 5.6 and 3.1 cm, respectively) was obtained as a result of the Shuttle Radar Topography Mission - SRTM project in February 2000.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2006100624/12A RU2327987C2 (en) | 2006-01-10 | 2006-01-10 | Diagnosis method for soil covering according to remote information |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2006100624/12A RU2327987C2 (en) | 2006-01-10 | 2006-01-10 | Diagnosis method for soil covering according to remote information |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2006100624A RU2006100624A (en) | 2007-07-27 |
| RU2327987C2 true RU2327987C2 (en) | 2008-06-27 |
Family
ID=38431372
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2006100624/12A RU2327987C2 (en) | 2006-01-10 | 2006-01-10 | Diagnosis method for soil covering according to remote information |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2327987C2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2455660C1 (en) * | 2011-03-24 | 2012-07-10 | Государственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт агрохимии им. Д.Н. Прянишникова | Method of accelerated identification of stable internal field contours of soil fertility in agricultural fields |
| RU2502047C1 (en) * | 2012-07-13 | 2013-12-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт геологии и минералогии им. В.С. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук (Институт геологии и минералогии СО РАН, ИГМ СО РАН) | Method to estimate off-road terrain trafficability |
-
2006
- 2006-01-10 RU RU2006100624/12A patent/RU2327987C2/en not_active IP Right Cessation
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2455660C1 (en) * | 2011-03-24 | 2012-07-10 | Государственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт агрохимии им. Д.Н. Прянишникова | Method of accelerated identification of stable internal field contours of soil fertility in agricultural fields |
| RU2502047C1 (en) * | 2012-07-13 | 2013-12-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт геологии и минералогии им. В.С. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук (Институт геологии и минералогии СО РАН, ИГМ СО РАН) | Method to estimate off-road terrain trafficability |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2006100624A (en) | 2007-07-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Rembold et al. | Use of aerial photographs, Landsat TM imagery and multidisciplinary field survey for land-cover change analysis in the lakes region (Ethiopia) | |
| Corbane et al. | Remote sensing of soil surface characteristics from a multiscale classification approach | |
| Phillips et al. | Remote wetland assessment for Missouri Coteau prairie glacial basins | |
| Boger et al. | Identifying hurricane impacts on Barbuda using citizen science ground observations, drone photography and satellite imagery | |
| RU2327987C2 (en) | Diagnosis method for soil covering according to remote information | |
| Winterbottom et al. | Airborne multi‐spectral prospection for buried archaeology in mobile sand dominated systems | |
| Estrada-Belli et al. | Remote sensing and GIS analysis of a Maya city and its landscape: Holmul, Guatemala | |
| Ramteke et al. | Geospatial techniques in land resource inventory and management: a review | |
| Afif et al. | UAV (Unmanned Aerial Vehicle) for Landslide Analysis Case Study in Grenggeng Village, Kebumen District, Central Java | |
| Siombone et al. | Land Cover, Land Surface Temperature and Geomorphology Structure at Tulehu Geothermal Area, Ambon, Indonesia | |
| Afrasinei | Study of land degradation and desertification dynamics in North Africa areas using remote sensing techniques | |
| Green | High Resolution Mapping and Geophysical Assessment of the Gast Farm Site (13LA12), Southeast Iowa | |
| Nematolahi et al. | Assessment of ASTER data for soils investigation using field data and GIS in Damghan Playa | |
| Muslim et al. | Developing Natural Resource Inventory of District Budgam Jammu and Kashmir, Using LISS-IV Data | |
| Sanchez et al. | Remote Sensing | |
| Vernon | Tectonic evolution and plateau uplift around the Changma Basin in the Qilian Mountains, NE Tibetan Plateau | |
| Kulik et al. | Identification of genetic soil types based on remote sensing data | |
| Arya et al. | Desertification change analysis in Siwalik hills of Haryana using geo-informatics | |
| Faridkhan et al. | Land use land cover change detection of Ghatkesar mandal, RangaReddy district using Remote sensing and GIS | |
| Sobotkova et al. | High-resolution, multi-spectral satellite imagery and extensive archaeological prospection: case studies from Apulia, Italy and Kazanluk, Bulgaria | |
| Gichuru | Regeneration of a degraded ultisol with Tephrosia candida in the humid zone of southeastern Nigeria | |
| Stine et al. | Comparison of digital image processing techniques for classifying Arctic tundra | |
| Marcaccio | Assessing Remote Sensing Approaches to Map Invasive Phragmites australis at Multiple Spatial Scales | |
| Vaughan | Space, Settlement, and Environment: Detecting Undocumented Maya Archaeological Sites with Remotely Sensed Data | |
| Haley | Airbone Remote Sensing Techniques, Digital Image Processing, and Multisensor Gis Analysis at the Hollywood Site, a Late Mississippian Mound Center |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20110111 |