Sensitivity of urban landscape greenness to spatial resolution of the popular remote sensing products

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorDronova, Iryna
dc.date.accessioned2026-03-11T13:29:40Z
dc.date.available2026-03-11T13:29:40Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractRapid expansion of remote sensing applications in urban landscapes has increased the opportunities for cost-effective inference of vegetation cover proxies using spectral indices of greenness. However, as these studies and data synthesis efforts advance, an important question arises about the statistical comparability and robustness of greenness indicators across different remote sensing sources. This study tested whether and to what extent the statistical distribution of a popular spectral greenness indicator (Normalized Difference Vegetation Index, or NDVI) changes among popular image products when the latter are acquired over the same study area very closely in time. Using the city of Sacramento, California, USA as a test case study, NDVI metrics were extracted from four remote sensing products at 1m, 10m, 30m, and 500m spatial resolution at nearly the same observation time in June 2022. Comparison of statistical distributions of NDVI indicated that central values tend to progressively increase with coarser pixel sizes, making the city appear on average “greener” at moderate to coarser resolutions than at higher resolutions. In contrast, metrics of dispersion such as standard deviation, and the occurrence of extreme high and low index values decreased with coarser spatial resolution. Aggregation of high-resolution products to coarser pixel scales of other products did not produce equivalent statistical distributions. Together, results indicate that the magnitude and variation of remote sensing-derived greenness indicators in cities must be interpreted relative to both the source sensor product and its spatial resolution. Future work should investigate this scale sensitivity more in-depth expanding to a larger sample of cities in different bioclimatic regions and develop generalizable guidance on navigating across different scales of widely used remote sensing datasets.
dc.description.abstractotherЗростання застосувань дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) в міських ландшафтах відкрило нові можливості обчислення показників рослинного покриву за допомогою спектральних індексів зеленості. Однак, подальший розвиток таких досліджень ставить важливе питання щодо статистичної порівнюваності та надійності індикаторів зеленості між різними джерелами дистанційного зондування. У цьому дослідженні перевірено, наскільки змінюється статистичний розподіл популярного спектрального індикатора зеленості (нормалізований диференційний вегетаційний індекс, NDVI) серед знімків ДЗЗ з декількох популярних джерел у випадку, коли такі знімки отримані майже одночасно. На прикладі міста Сакраменто, Каліфорнія, США були отримані NDVI-метрики з чотирьох з супутникових і авіаційних продуктів ДЗЗ з просторовою роздільною здатністю 1 м, 10 м, 30 м та 500 м у майже однаковий час спостереження в червні 2022 року. Порівняння статистичних розподілів NDVI показало, що центральні значення мають тенденцію до поступового зростання зі збільшенням розміру пікселя, через що місто виглядає в середньому «зеленішим» на середніх і грубих роздільних здатностях, ніж на високих. Натомість показники дисперсії (стандартне відхилення), а також наявність високих і низьких екстремальних значень індексу зменшилися зі збільшенням просторової роздільної здатності. Агрегація високороздільних продуктів до грубішої роздільної здантості інших продуктів не призвела до еквівалентних статистичних розподілів. Таким чином, результати демонструють, що величину та варіацію індикаторів зеленості, отриманих за допомогою дистанційного зондування в містах, слід інтерпретувати з урахуванням як джерела сенсорного продукту, так і його просторової роздільної здатності. Майбутні дослідження повинні детальніше дослідити цю чутливість і розширити вибірку міст у різних біокліматичних регіонах. Це допоможе розробити узагальнені рекомендації щодо використання на калібрування даних ДЗЗ з різних джерел для майбутніх застосувань міських індикаторів рослинності.
dc.format.pagerangeС. 158-164
dc.identifier.citationDronova, I. Sensitivity of urban landscape greenness to spatial resolution of the popular remote sensing products / Iryna Dronova // Матеріали XХV Міжнародної науково-практичної конференції «Екологія. Людина. Суспільство» пам’яті д-ра Дмитра СТЕФАНИШИНА (12 червня 2025 р., м. Київ, Україна). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025. – С. 158-164. – Бібліогр.: 11 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/EHS2710-3315.2025.331043
dc.identifier.issn2710-3315 (Online)
dc.identifier.orcid0000-0003-3339-3704
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79418
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofМатеріали XХV Міжнародної науково-практичної конференції «Екологія. Людина. Суспільство» пам’яті д-ра Дмитра СТЕФАНИШИНА (12 червня 2025 р., м. Київ, Україна).
dc.subjectremote sensing
dc.subjecturban landscapes
dc.subjectspectral greenness
dc.subjectspectral vegetation indices
dc.subjectspatial resolution
dc.subjectдистанційне зондування Землі
dc.subjectміські ландшафти
dc.subjectспектральна зеленість
dc.subjectспектральні індекси рослинності
dc.subjectпросторова роздільна здатність
dc.titleSensitivity of urban landscape greenness to spatial resolution of the popular remote sensing products
dc.title.alternativeЧутливість зеленості міського ландшафту до просторової роздільної здатності популярних продуктів дистанційного зондування
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
EHS_2025-158-164.pdf
Розмір:
593.58 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Екологія. Людина. Суспільство (25 ; 2025 ; Київ)