DEVELOPMENT OF A PRELIMINARY PROCESSING MODULE FOR THE SPECTRAL INDEX EVI BASED ON MULTISPECTRAL DATA

Authors

  • Kuanyshbay Kenesbaevich Seitnazarov

    Nukus State Technical University

  • Saodatjon Madirimovna Madirimova

    Tashkent University of Information Technology image/svg+xml

  • Biybinaz Kenesbaevna Turemuratova

    Nukus State Technical University

  • Bakhtiyar Bakhbergenovich Aitmuratov

    Nukus State Technical University

Keywords: Earth remote sensing, multispectral imagery, data preprocessing, vegetation indices, EVI, atmospheric correction, expert systems, geoinformation technologies

Abstract

This article examines the development and implementation of a preprocessing module for multispectral satellite imagery as part of a software system intended for use within an expert system for Earth remote sensing data analysis. The proposed module provides a complete transformation pipeline for raw input data. Particular attention is paid to the calculation of the Enhanced Vegetation Index (EVI), which demonstrates high sensitivity to vegetation condition, especially chlorophyll content. It should also be noted that the module architecture is based on a pipeline approach, ensuring modularity, scalability, and robustness in the processing of large volumes of satellite imagery. The implementation includes computational optimization as well as integration with a geospatial PostgreSQL/PostGIS database.

References

1. Усманов Р. Н., Сеитназаров К. К. Программный комплекс нечетко-детерминированного моделирования гидрогеологических объектов. //Автоматика и программная инженерия, 2014, № 1 (7). – С. 29-34.

2. Тюменцев А. И. и др. Выявление геоморфологических особенностей рельефа по данным дзз как поискового признака месторождений. // Известия Тульского государственного университета. Науки о земле, 2024, № 3. – С. 96-103.

1. Сеитназаров К.К., Туремуратова Б.К. Применение технологии искусственного интеллекта в системе дистанционного образования. // Новости образования: исследование в XXI веке, 2022. Т. 1, № 1. – С. 176-185.

2. Kuenzer C., Dech S. Remote Sensing Time Series – Revealing Land Surface Dynamics. – Springer, 2016.

3. Сеитназаров К.К., Турдышов Д.Х., Туремуратова Б.К., Мухиятдинов Н.С. Обзор методов получения космических изображений с высоким разрешением. // Наука и общество. – С. 28.

4. Султанов Б.К., Туремуратова Б.К., Айтмуратов Б.Б. Обзор исследований в области применения аэрокосмических снимков для мониторинга территориальных объектов на основе дистанционного зондирования Земли. // Innovative Achievements in Science 2024. 2024. Т. 3, № 35. – С. 73-78.

5. Сеитназаров К.К., Юсупова М.Т., Туремуратова Б.К. New remote sensing methods for detecting vegetation in adverse areas. // Железнодорожный транспорт: актуальные вопросы и инновации. 2024. Т. 3. – С. 15-21.

6. Чураков А.А. Методы классификации в дистанционном зондировании. – Москва: Изд-во МГУ, 2019.