В работе рассмотрен ряд примеров картографирования урбанизированных территорий с использованием данных дистанционного зондирования (ДДЗ) (Landsat 4-5, 7, 8 и Sentinel 2) на основе открытой информационной системы QGIS. На базе нескольких проектов, выполненных в стенах Институт наук о Земле СПбГУ, показаны основные шаги обработки ДДЗ и использования ГИС, а также существенные различия в деталях, которые меняются в зависимости от цели проекта и самой территории. Выполнены обработка и анализ данных, а также картографирование в динамике г. Волгограда –  населенного пункта с линейной градостроительной планировкой с большой протяжённостью, исследование экологического состояния (в частности, анализ тепловых аномалий) и составлена карта г. Балаково как градообразующего атомного центра Саратовской области РФ, анализ рекреационных зон городов Ставропольского края, а также картографирование урбанизированных территорий одного из зарубежных государств Азиатско-Тихоокеанского региона. Акцентировано внимание на актуальность и необходимость популяризации в управленческих кругах алгоритмов и методик использования ДДЗ, а также доступного программного обеспечения (ПО) и открытых данных для целей повышения эффективности принимаемых решений на территории различных регионов Российской федерации.

Артемьева Ольга Владимировна
Кандидат географических наук,
Доцент кафедры картографии и геоинформатики Санкт-Петербургского государственного университета, Института наук о Земле
199034, Санкт-Петербург, Университетская набережная, 7-9
e-mail: ovartemyeva@mail.ru
ORCID: 0000-0002-5741-6598
Web of Science ResearcherID: L-7778-2015
SPIN-код: 7813-9220

Позднякова Наталия Александровна
Старший преподаватель кафедры картографии и геоинформатики Санкт-Петербургского государственного университета, Института наук о Земле
199034, Санкт-Петербург, Университетская набережная, 7-9
e-mail: n.pozdnyakova@spbu.ru
ORCID: 0000-0003-2097-3371
Web of Science ResearcherID: K-9195-2015
SPIN-код: 4957-1955

Гневашев Федор Александрович
Студент кафедры картографии и геоинформатики Санкт-Петербургского государственного университета, Института наук о Земле
199034, Санкт-Петербург, Университетская набережная, 7-9
e-mail: 45fn@mail.ru
ORCID: 0000-0001-8742-8031

1. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 10.04.2022).
2. Федеральная государственная информационная система территориального планирования [Электронный ресурс] / Министерство экономического развития Российской Федерации. – Режим доступа: https://fgistp.economy.gov.ru/ (дата обращения: 10.04.2022).
3. ПрохороваЕ.А. Социально-экономические карты: учебное пособие. – М. : КДУ, Добросвет, 2018. – 424 с.
4. Демографический энциклопедический словарь/ Под ред. Д.И. Валентей. – М. : Советская энциклопедия, 1985. – 608 с.
5. СоболеваН.П., Замятина Ю.Л., Барановская Н.В., Жорняк Л.В. Геоурбанистика: учебное пособие. – Томск : Изд-во Томского политехнического университета, 2012. – 301 с.
6. Lillesand T., Kiefer R., Chipman J. Remote sensing and image interpretation / 7 edn. – New York : Wiley, Hoboken, 2015. – 720 p.
7. Miller H.M. Users and uses of Landsat 8 satellite imagery—2014 survey results: U.S. Geological Survey Open-File Report 2016–1032. – Reston : U.S. Geological Survey, 2016. – 27 p.
8. Quinn J. Summary of Band Combinations [Электронный ресурс].– 2001. – Режим доступа: https://web.pdx.edu/~nauna/resources/10_BandCombinations.htm (дата обращения: 01.02.2022).
9. Seger M. Remote-sensing cartography with satellite photography — digital methods, relief map-making, examples of geographical science // Mitteilungen der Österreichischen Geographischen Gesellschaft. – 1989. – Bd. 131. – S. 311–312.
10. ГригорьевА.Н. Метод коррекции радиометрических искажений многозональных данных дистанционного зондирования Земли // Научно-технологический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2015. – Т. 15. – № 4. – С. 595–602. DOI:10.17586/2226-1494-2015-15-4-595-602.
11. ШовенгердтР.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. – М. : Техносфера, 2010. – 556 с.
12. Artemeva O. V., Zareie S., Elhaei Y., Pozdnyakova N.A., Vasilev N.D. Using remote sensing data to create maps of vegetation and relief for natural resource management of a large administrative region // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2019. –Vol. XLII-4/W18. – P. 103–109. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-103-2019.
13. EarthExplorer [Электронный ресурс] / United States Geological Survey (USGS). – 2018. – Режим доступа: https:// earthexplorer.usgs.gov (дата обращения: 01.02.2022).
14. USGS, United States Geological Survey (USGS), Landsat Collections, 2018, URL: https://earthexplorer.usgs.gov, doi.org/10.3133/fs20183049 (1 February 2022).
15. Estoque R.C., Murayama Y. Classification and change detection of built-up lands from Landsat-7 ETM+ and Landsat-8 OLI/TIRS imageries: а comparative assessment of various spectral indices // Ecological Indicators. – 2015. – Vol. 56. – P. 205–217. DOI: 10.1016/j.ecolind.2015.03.037.
16. Sentinel-2 MSI User Guide [Электронный ресурс] / The European Space Agency. – Режим доступа: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi (дата обращения: 11.03.2022).