COMPARING TREE DETECTION FROM SATELLITE AND DRONE IMAGES FOR VEGETATION MAPPING NEAR ASTANA

Аңдатпа

Жедел қарқынмен урбанизацияланып жатқан Астанада, әйнек мұнаралар мен кеңестік дәуірдегі ғимараттар қатар тұрған ортада, қалалық көгалдандыру тек сән үшін емес, сонымен қатар климаттық тепе-теңдік пен тұрақтылықты сақтауда шешуші рөл атқарады. Бұл зерттеу екі қашықтан зондтау әдісін – жоғары дәрежедегі дрон суреттері мен спутниктік деректерді пайдалана отырып, ағаштарды дәл және автоматты түрде картаға түсіру жүйесін әзірлеуге бағытталған. Оқыту деректері мен аннотациялар Roboflow платформасында дайындалған, ал жергілікті өсімдіктерді тану үшін YOLO нейрондық желісінің модификацияланған нұсқасы қолданылды. Салыстыру тек анықтау дәлдігіне емес, сонымен қатар өңдеу жылдамдығы мен масштабталуына да назар аударды. Биіктігі шамамен 100 метрден түсірілген дрон суреттері (5 см/пиксель ажыратымдылығымен) 70–80% дәлдікке жетіп, дара ағаштардың тәжін және жапырақ құрылымын айқын көрсетті. Ал спутниктік кескіндер (~50 см/пиксель) 50–60% дәлдік беріп, өңдеу жылдамдығы мен кең ауқымды қамту мүмкіндігімен ерекшеленді, бұл оларды аймақтық мониторингке тиімді әсер берді. Барлық анықталған нысандар ArcGIS және Folium арқылы геоүйлестіріліп, Астананың жасыл инфрақұрылымының интерактивті картасы құрылды. Нәтижелер дрон суреттерінің микродеңгейдегі талдау үшін, ал спутниктік деректердің макродеңгейін бақылау үшін тиімді екенін көрсетті. Осы екі әдісті біріктіру арқылы қалалық экологиялық жоспарлауды және биомасса деңгейін бағалауға және тұрақты қала басқару үшін толықтырмалы GIS негізіндегі шешім ұсынылады.