Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Разработка автоматизированной технологии тематической обработки многозональных космических изображений в целях информационного обеспечения мониторинга лесов

Диссертация: Разработка автоматизированной технологии тематической обработки многозональных космических изображений в целях информационного обеспечения мониторинга лесов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Состояния почв по обширному набору параметров (водная эрозия, опустынивание, деградация почв на пастбищах, подтопление, заболачивание, переувлажнение, засоление, зарастание, закустаривание пашнисостояние почвенных агрегатов, образование дефляционной бесструктурной пылеватой поверхности, такыровидной слитой поверхности почвзапасы гумуса, кислотность, содержание макрои микроэлементов, остатков… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. КОСМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЛЕСОВ
    • 1. 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ МОНИТОРИНГА состояния ЛЕСОВ Российской ФЕДЕРАЦИИ
    • 1. 2. СРЕДСТВА И ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ЛЕСОВ
    • 1. 3. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ АЭРОКОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
    • 1. 4. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
  • ГЛАВА 2. ТЕОРИЯ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ТЕМАТИЧЕСКОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ МНОГОЗОНАЛЬНОЙ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ
    • 2. 1. АЛГОРИТМЫ и
  • ПРОГРАММЫ ПОТОЧЕЧНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА МНОГОЗОНАЛЬНЫХ КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ (МКИ)
    • 2. 2. АЛГОРИТМЫ и
  • ПРОГРАММЫ ОБРАБОТКИ М К И НА ОСНОВЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
    • 2. 3. ФРАКТАЛЬНЫЙ И ПЕРКОЛЯЦИОННЫЙ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ М К И
  • ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ МАССИВОВ ПО МАТЕРИАЛАМ МНОГОЗОНАЛЬНОЙ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМОК
    • 3. 1. ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ
    • 3. 2. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ СПЕКТРОМЕТРИЧЕСКОЙ И ПРОСТРАНСТВЕННОЧАСТОТНОЙ МОДЕЛИ
    • 3. 3. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ФРАКТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ
    • 3. 4. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ПЕРКОЛЯЦИОННОЙ МОДЕЛИ
  • ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ МАССИВОВ КИРОВСКОЙ ОБЛАСТИ ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКИХ СЪЕМОК
    • 4. 1. КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РЕГИОНА И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ
    • 4. 2. СПЕКТРАЛЬНАЯ, ФРАКТАЛЬНАЯ И ПЕРКОЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛИ ИССЛЕДУЕМОГО ЛЕСНОГО МАССИВА
    • 4. 3. ОЦЕНКА ДИНАМЖИ ВЫРУБОК ЛЕСНОГО МАССИВА
    • 4. 4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПОЖАРООПАСНЫХ СИТУАЦИЙ В ЛЕСНЫХ МАССИВАХ

Разработка автоматизированной технологии тематической обработки многозональных космических изображений в целях информационного обеспечения мониторинга лесов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Возрастающие антропогенные нагрузки на природную среду определяют охрану земель Российской Федерации и организацию их рационального использования как одну из главныхтегических целей государственной политики. Для предотвращения негативных процессов в использовании земельных ресурсов, разработки приемов эффективного использования земель России, принятию экологически сбалансированных решений, связанных с реализацией действий на земле необходима регулярная и постоянно обновляемая информации о состоянии и тенденциях изменения земельных ресурсов. Все это определяет необходимость организации систематических комплексных наблюдений за состоянием земельных ресурсов, т. е. мониторинга земель.

Содержание мониторинга земель составляют комплексные наблюдения, изыскания, обследования, съемки, характеризующие изменения [59]:

— природных ландшафтов, границ и площадей административно-территориальных образований, землепользований и землевладений (угодий, полей, участков);

— состояния почв по обширному набору параметров (водная эрозия, опустынивание, деградация почв на пастбищах, подтопление, заболачивание, переувлажнение, засоление, зарастание, закустаривание пашнисостояние почвенных агрегатов, образование дефляционной бесструктурной пылеватой поверхности, такыровидной слитой поверхности почвзапасы гумуса, кислотность, содержание макрои микроэлементов, остатков пестицидов, тяжелых металлов, рассеянных химических элементов, радиоактивных элементов и других токсикантов) — 5.

— состояния геологической среды, рельефа, гидрографической сети (формы рельефа местности, вызванные подвижными песками, оползнями, селевыми потоками, землетрясениями, русловыми процессами и т. д.- водный баланс, режимы химического, гидробиологического состава подземных вод, береговые линии морей, озер, заливов, водохранилищ, лиманов и др.);

— динамики процессов подтопления, заболачивания, затопления, осушения земель, примыкающих к акваториям;

— состояния территории, вызванные криогенными процессами, нарушенными землями, в том числе действующими и отработанными карьерами, отвалами, терриконами, разрабатываемыми и выработанными торфяниками, проседанием земной поверхности под воздействием водоотборов и отработки недр;

— состояния растительности (посевов, сенокосов, пастбищ, лесов, многолетних насаждений и т. д.);

— состояния земель, подверженных негативному воздействию производственных объектов (очистных сооружений промышленных и сельскохозяйственных предприятий, мелиоративных систем, транспорта, навозохранилищ, площадок для компостирования удобрений, свалок, складов ГСМ, складов сыпучих удобрений, жидких удобрений, стоянок автотранспорта, скотомогильников, мест захоронения радиоактивных, физиологически активных химических отходов производства).

Одной из наиболее острых проблем мониторинга земель России, является проблема информационного обеспечения мониторинга состояния растительности, в первую очередь лесов. Например [12, 44], реальные масштабы горимости лесов России и размеры наносимого огнем ущерба до настоящего времени не установлены. Регулярные наблюдения за лесными пожарами ведутся только в зоне активной охраны лесов, охватывающей 2/3 6 общей площади лесного фонда. В северных районах Сибири и Дальнего Востока, охватывающих 1/3 лесного фонда, активная борьба с огнем и учет пожаров практически отсутствует. В зоне активной охраны лесов ежегодно регистрируется от 10 до 30 тысяч лесных пожаров, охватывающих площадь от 0,5 до 2,1 млн. га. Число пожаров, приходящихся на 1 млн. га лесного фонда России в несколько раз меньше, а средняя площадь одного пожара в несколько раз больше, чем в Европе и Северной Америке. Указанное обстоятельство, а также наличие больших неохраняемых территорий свидетельствует о сравнительно низком уровне противопожарной защиты лесов в нашей стране.

Необходимым условием обеспечения уровня противопожарной защиты лесов, отвечающего современным социально-экономическим требованиям, является формирование гибкой системы охраны леса, способной постоянно отслеживать непрерывно изменяющуюся лесопожарную обстановку в каждом регионе страны и регулировать свою структуру, параметры и режимы работ в соответствии с этой обстановкой. Такая система может быть сформирована только на базе оперативной системы аэрокосмического мониторинга, включающей в себя и существующие наземные лесопожарные службы, сохранение которых в условиях жесткого дефицита бюджетных средств, безусловно, является одной из важнейших задач обеспечения экологической безопасности нашей страны.

Основой системы аэрокосмического мониторинга лесов России должна стать высокопроизводительная и оперативная система тематической обработки материалов дистанционного обследования состояния лесных массивов, использующая эффективные и автоматизированные технологии цифровой обработки изображений [45, 72]. Работы по автоматизации процесса дешифрирования аэрокосмических изображений ведутся уже на протяжении нескольких десятилетий, но, несмотря на это, проблема тематической обработки остается актуальной, отчасти потому, что носит 7 комплексный характер и требует для своего решения объединения методов различных дисциплин, таких как физика и география, дистанционное зондирование и аэрокосмические съемки, оптика и спектрометрия, дешифрирование, математическое моделирование и анализ данных, и др.

Актуальность диссертационной работы, таким образом, обусловлена:

— необходимостью качественного и оперативного информационного насыщения мониторинга лесов;

— необходимостью разработки соответствующих автоматизированных технологий тематической обработки космических изображений.

Целью диссертационной работы является разработка автоматизированной технологии тематической обработки многозональных космических изображений земной поверхности для количественной оценки изменения состояния лесных массивов в целях информационного обеспечения мониторинга лесов.

Для достижения поставленной цели были сформулированы конкретные научные задачи, решаемые в данной диссертационной работе:

— научно-методическое обоснование, разработка алгоритмов и программ спектрального, фрактального и перколяционного анализа космических изображений лесных массивов;

— разработка автоматизированной технологии построения параметрических информационных моделей лесных массивов по материалам космической и наземной съемок;

— разработка и создание автоматизированной технологии оценки изменения состояния лесных массивов по материалам многозональной космической съемки;

— экспериментальное исследование изменений состояния лесных массивов Кировской области с использованием разработанной технологии. 8.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые разработана информационная модель лесного массива, учитывающая его спектральные, фрактальные и перколяционные свойства.

2. Разработаны новые алгоритмы и программы численных оценок спектрально-пространственных характеристик лесных массивов по материалам многозональной космической съемки.

3. Разработан метод построения перколяционной модели лесного массивапо его основным показателям (породный состав, плотность насаждений, наличие сухостоя, влажность, направление ветра и др.).

4. Разработана автоматизированная технология оценки изменений состояния лесного массива по материалам многозональной космической съемки.

Практическая значимость работы состоит в том, что технологии и алгоритмы тематической обработки цифровых изображений, предложенные в диссертации, а также результаты исследования спектральных, фрактальных и перколяционных свойств лесных массивов, позволяют решить проблему автоматизации тематической обработки многозональных изображений земной поверхности с целью информационного обеспечения мониторинга лесов. Материалы исследований использовались и используются при выполнении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в ФГУП ЦНИИ «Комета».

Достоверность результатов подтверждается:

1. Корректным применением математических методов и вычислительных средств теории вероятностей и математической статистики, вычислительной математики.

2. Научно-методическим обоснованием выбора характеристик спектральных, фрактальных и перколяционных свойств лесных массивов 9.

3. Тестированием программ, а также удовлетворительным совпадением результатов с расчетами в аналитических и численных моделях, полученными другими авторами.

На защиту выносятся следующие разработки и результаты:

1. Автоматизированная технология количественной оценки изменения состояния лесного массива по материалам многозональной космической съемки.

2. Методика создания спектрально-пространственной модели лесного массива, включающая спектральную, фрактальную и перколяционную модели, базирующаяся на материалах дистанционного и наземного обследования исследуемого объекта.

3. Алгоритмы и программы расчетов спектрально-геометрических, фрактальных и перколяционных характеристик лесных массивов по их многозональным космическим изображениям.

4. Результаты экспериментальной апробации предложенной технологии оперативной оценки изменений состояния лесных массивов на примере Кировской области.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 53, 54, 56 и 57 научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых, проводившихся в Московском Государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК), а также на Международной научно-технической конференции, посвященной 220-летию со дня основании МИИГАиК.

По результатам проведенных исследований и разработок, выполненных в процессе работы, опубликовано 3 научных работы.

Основные результаты и выводы работы заключаются в следующем.

1. На основе выполненных теоретико-экспериментальных исследований особенностей спектральных и пространственных характеристик растительного покрова, разработана автоматизированная технология оперативной оценки изменений состояния лесных массивов по материалам многозональной космической съемки.

2. Разработана система спектральных и текстурных характеристик, позволяющая достаточно уверенно классифицировать аномальные фрагменты космических изображений лесных массивов.

3. Разработаны и апробированы новые алгоритмы и программы расчета спектральных, фрактальных и перколяционных характеристик космических изображений лесных массивов.

4. Разработана методика построения цифровой информационной модели лесного массива, на основе его спектральной, фрактальной и перколяционной параметрических моделей.

5. Разработана методика построения перколяционной модели лесного массива, использующая материалы дистанционного и наземного обследования исследуемого объекта.

6. Разработана компьютерная структура и макет базы данных по спектральным характеристикам природных объектов.

7. Проведенные экспериментальные исследования по оценке изменений площадей вырубок и прогнозированию развития пожароопасных ситуаций в лесных массивах Кировской области показали практическую применимость предложенной технологии для информационного обеспечения мониторинга лесов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Представленная диссертационная работа содержит исследования и разработки автора, которые можно рассматривать как решение актуальной научной задачи, посвященной разработке технологий, алгоритмов и программ тематической обработки космических изображений в целях информационного обеспечения мониторинга лесов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.П., Прокушкин С. Г. Особенности послепожарных повреждений лиственничных лесов мерзлотной зоны Средней Сибири // Сибирский экологический журнал. 1998. — № 3−4. — С. 315 — 323.
  2. H.A., Аптынцев Д. А. Оценка площадей крупных лесных пожаров по данным AVHRR/NOAA // Исследование Земли из космоса. 2000. — № 2. — С. 87 -93.
  3. Аковецкий В. И Дешифрирование снимков. М., Недра, 1980, 385 с.
  4. A.C., Пяткин В. П. и др. Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири. Новосибирск, Наука, 1988, 173 с.
  5. , A.C. Мониторинг лесных экосистем: Учеб. пособие для лесн. вузов / С.Петерб. гос. лесотехн. акад. СПб.: ЛТА, 1997. — 114 е.: ил. Библиогр.: С. 110−114.
  6. Г. А., Потапов A.A., Галкина Т. В. и др. О классификации изображений по их текстурным признакам. Исследования Земли из космоса, № 2,1990, с.91−96.
  7. Т.А. и др. Анализ и синтез случайных пространственных структур// Зарубежная радиоэлектроника, 1984, № 2, с. 3−33.
  8. Н.И. и др. Моделирование спектральных характеристик яркости природных объектов. Сб. Научные основы создания аэрокосмических систем наблюдения. М., ЦНИИ «Комета», 1998.
  9. H.A., Воронков В. Н., Никитский В. П. Перспективы исследований в области дистанционного зондирования Земли и экологического мониторинга // Радиотехника и электроника. 1998. — Т. 43. — N 9. — С. 1061−1069.
  10. В.Г. Особенности обнаружения очагов лесных пожаров при разорванной облачности // Оптика атмосферы и океана. 1999. — Т. 12. — N 3. — С. 262 267.143
  11. В.Г., Титов Г. А. Критерий Неймана-Пирсона обнаружения пожаров в условиях разорванной облачности. Томск, 1995. — Ч. 1. — С. 193.
  12. Аэрокосмические методы и геоинформационные системы в лесоведении и лесном хозяйстве: Материалы II Всерос. совещания, 18−19 ноября 1998 г. М.: ЦЭПЛ РАН, 1998.-215 с.
  13. Аэрокосмический мониторинг лесов водоохранной зоны озера Байкал: Теоретические основы, методика и опыт работ: Обзор. М., 1996. — 33 с. — (Б-ка работника лесного хозяйства: Обзорная информация- Вып. 10).
  14. О.В., Коржик Ю. В. Автоматический текстурный анализ изображений земной поверхности. Исследование Земли из космоса, № 3,1990, с.115−120.
  15. С.А. и др. Сравнительный анализ данных спутниковых систем «Космос-1939», SPOT, «Landsat-TM» при изучении бореальных лесов. Исследование земли из космоса, М., № 1, 1995, с. 32−38.
  16. С.А., Беляев А. И., Ершов Д. В. Разработка ГИС мониторинга лесных пожаров России на основе ARCREVIEW-3.0 и глобальной сети Internet // ARCREVIEW. Современные геоинформационные технологии. 1998. — № 1 (4).
  17. A.A. Дешифрирование снимков. М., Недра, 1976, 298 с.
  18. C.B., Паршин Д. А. Фракталы и мультифракталы. М., Научно-издательский центр «Регулярная и хаотическая динамика», 2001, 128 с
  19. В. Г. Оперативная дистанционная оценка состояния границы раздела атмосфера—океан по пространственным спектрам изображений. В кн. Оптико-метеорологические исследования земной атмосферы. Новосибирск, 1987, с. 217−230.
  20. В.Г. Модели полей излучения для систем дистанционного зондирования. Курс лекций. Московский Государственный Университет геодезии и картографии, ЦНИИ «Комета». Москва. 1991, 389 с.144
  21. М.Д., Сухих В. И. Регистрация по космическим изображениям пространственных изменений в бореальных лесах России, вызываемых сплошными рубками // Исследование Земли из космоса. 1995. — N 4. — С. 80−90.
  22. А.И. Система обеспечения экологической безопасности лесопользования в Сибири // Сибирский экологический журнал. 1998. — Т. 5. — № 1. -С. 93−97.
  23. Е.А., Плешиков Ф. И. Система мониторинга лесов как основа их рационального использования и устойчивого развития // Сибирский экологический журнал. 1998. — № 1. — С. 3−8.
  24. Е.А., Фуряев В. В., Сухинин А. И. Пожары сибирской тайги // Природа. 1998. — N 7. — С.51−62.
  25. Э.Н. Борьба с крупными лесными пожарами / Отв. ред. Курбатский Н.П.- АН СССР. Сиб. Отд-ние, Ин-т леса и древесины им. Сукачева В. Н. -Новосибирск, 1990. -192 с.
  26. Э.Н. Стратегия охраны лесов Сибири от пожаров // Лесное хозяйство. 1996. — № 3. — С. 12−15.
  27. Э.Н. Экологические аспекты лесных пожаров в Сибири // Сибирский экологический журнал. 1996. — № 1. — С. 1−8.
  28. Т.В., Зверев А. Т., Сладкопевцев С. А., Судакова С. С. Визуальные методы дешифрирования. М., Недра, 1990, 339 с.
  29. .В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. Изд. «Наука», М., 1984, 320 с.
  30. Е.А., Сущеня В. А., Шевченко Л. А. Экологическое картографирование на основе аэрокосмической информации. М., Недра, 1988, 223 с.
  31. C.B., Гершензон В. Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. M.: А и Б, 1997. — 296 е.: ил.
  32. Г. Б. Космические съемки Земли. Л.: Недра, 1989, 252с.
  33. С.М., Константинов В. Д. Мониторинг пространственно-временной динамики лесоболотистых комплексов // Сибирский экологический журнал. 1998. — Т. 5. — № 1. — С. 59−68.145
  34. A.A., Кондратьев КЯ. Спутниковый мониторинг природных и антропогенных катастроф // Исследование Земли из космоса. 1996. — № 3. — С. 6878.
  35. A.M. Физика лесных пожаров. Томск, 1994. — 218 с.
  36. Э.С. и др. Исследование характеристик бореальных лесов России и США (Аляска) по снимкам, полученным системами национальной безопасности // Исследование Земли из космоса. -1999. № 6. — С.89−93.
  37. Дистанционное зондирование: количественный подход. Под редакцией Ф. Свейна и Ш. Дейвис. М., Недра, 1983, 415 с.
  38. Дуда Р, Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М., Мир, 1976, 511с.
  39. . Оден П. Кластерный анализ. М., Статистика, 1977, 127 с.
  40. И. М., Кориков А. М. Мониторинг приземного слоя атмосферы по спектрозональным космическим снимкам территории. Автоматизация проектирования, идентификация и управление в сложных системах. Томск. Изд во НТЛ, 1997, с. 96−110.
  41. B.C. и др. Синергетика и фракталы в материаловедении. М., Наука, 1994, 383 с.
  42. Ю.А. Мониторинг состояния и регулирования качества природной среды. Вопросы географии. Вып. 108, М., Мысль, 1983, с.64−74.
  43. А. С., Сухих В. И., Коровин Г. Н., Барталев С. А., Жирин В. М. Использование космической информации в мониторинге лесов России. Международный коллоквиум: «Космическая информация для безопасности окружающей среды». Москва, 07 09 дек. 1999 г.
  44. A.C., Сухих В. И. Аэрокосмический мониторинг лесов. «Лесоведение», 1986, № 6, с. 3−11.
  45. Итоги науки и техники, серия: «Исследование Земли из космоса», т. 2, «Обработка и использование аэрокосмической информации о Земле», М. 1987, 172 с.146
  46. Итоги науки и техники, серия: «Исследование Земли из космоса», т. 1, «Физические основы, методы и средства исследований Земли из космоса», М. 1987, 196 с.
  47. Ю. П. Введение в космическое природоведение и картографирование. М.: Картгеоцентр — Геодезиздат, 1994. — 211с.
  48. Кондратьев К. Я, Козодеров В. В., Федченко П. П. Аэрокосмические исследования почв и растительности. Л., 1986, 231 с.
  49. К.Я., Смоктий О. И. Об определении спектральных передаточных функций для яркостей и контрастов природных образований при спектрофотометрировании системы атмосфера подстилающая поверхность из космоса. — Труды ГГО, 1973, вып. 295, с. 24 — 50.
  50. К.Я., Федченко П. П. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности. П., Гидрометеоиздат, 1982, 216 с.
  51. М.А., Черкашин В. П., Рыжкова В. А. Методы индикации экологических характеристик лесных территорий по данным со спутника «РЕСУРС-01″ с использованием ГИС // Исследование Земли из космоса. 2000. — № 4. — С. 1−8.
  52. В.И., Красильщиков Л. Б. Некоторые результаты измерений спектральных коэффициентов яркости в области 0,7 2,5 мкм. — Труды ГГО, 1966, вып. 183, с. 27 — 34.
  53. Г. Н., Барталев С. А., Беляев А. И. Интегрированная система мониторинга лесных пожаров //Лесное хозяйство. 1998. — № 4. — С. 45−48.
  54. Космическая съемка и тематическое картографирование. Под ред. Салищева К. А., Книжникова Ю. Ф. Изд во МГУ, 1980, 272с.
  55. Космическое землеведение. Под ред. Садовничего В. А. МГУ, 1992, 269с.
  56. Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований. Л.: Изд во АН СССР, 1947, 271с.
  57. П. Дистанционное изучение Земли. М., Мир, 1988, 343 с.
  58. Л.Н., Литвак Ш. И. Научные основы мониторинга земель Российской Федерации. М., 1992, 174 с.
  59. Н. П. Космическая фотосъемка. М. Недра, 1983, 320с.147
  60. Лесной кодекс Российский Федераций. М, 2000.
  61. Государственный стандарт РФ. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров. ГОСТ 22.1.09−99.
  62. В.А. и другие. Дистанционные и картографические методы изучения природных систем Алтая. Горы и человек: в поисках путей устойчивого развития. Тез. Докл. Научно практич. конф., Барнаул, 1996, с.77−78
  63. В.А., Курякова Г. А. Влияние рельефа на характеристики растительного покрова. Тез. докл. Труды Международного форума по проблемам науки, техники и образования. Часть 2, Москва, 1997, 181−192
  64. В.А., Садов A.B.и др. Современные информационные аэрокосмические технологии в геоэкологии. Труды Международного форума по проблемам науки, техники и образования. Москва, 1998, с.47−51.
  65. В.А., Чибозо Э. Опыт использования многомерных спектральных признаков при дешифрировании многозональных космических снимков. Труды Международного форума по проблемам науки, техники и образования. Часть 2, Москва, 1997, с. 31−33.
  66. .Б. Самоаффинные фрактальные множества. Фракталы в физике. — М.: Мир, 1988, с. 9—47.
  67. Математическое и физическое моделирование лесных пожаров и их экологических последствий: Материалы междунар. конф. (10−15 июня 1997 г.) / Науч. ред. Гришин A.M., Томск, Иркутск: ТГУ- ИВШ, 1997. -164 е., табл. Библиогр. в конце ст.
  68. Методика организации и проведения космовизуальных наблюдений в целях охраны лесов от пожаров Минлесхоз РСФСР, Центр подготовки космонавтов, М., 1987, 36 с.148
  69. B.C., Китов А. Д., Черкашин А. К. Методика оценки лесных земель по космическим снимкам // Сибирский экологический журнал. 1998. — Т. 5. — № 1. — С. 8593.
  70. Мониторинг леса: методология и перспективы: Междунар. науч. конф.: Сб. ст. / Литов. ин-т леса. Каунас: Гирионис, 1997. — 92 с.
  71. Мун Ф. Хаотические колебания: Пер. с англ. — М.: Мир, 1990.
  72. Опыт и перспективы организации оперативного спутникового мониторинга территории России в целях службы пожароохраны лесов // Исследование Земли из космоса. 1998. — № 3. — С. 89−95.
  73. Оценка распознаваемости лесных пожаров по данным радиометра AVHRP спутников серии NOAA // Труды Междунар. форума по проблемам науки, техники и образования, 8−12 декабря 1997. 1997. — Вып. 2. — С. 22−25.
  74. Х.О., Рихтер 17.Х. Красота фракталов. — М.: Мир, 1993.
  75. У. Цифровая обработка изображения. М., Мир, 1982, 790 с.
  76. В.Я., Коробков P.M., Войнов О. А. Сравнение двух методов расчета вегетационных индексов. Исследование Земли из космоса, М., № 4, 1990, с.85−93.
  77. В.И., Ситникова М. В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1981, 287 с.
  78. Рекламный проспект РКА. Космические снимки и геоинформационные технологии для мониторинга и инвентаризации лесов России. 1998 г.
  79. В. П., Соломатин В. А. Оптико электронные системы дистанционного зондирования. — М.: Недра, 1995. — 310с.
  80. . В.П. Визуально-инструментальные исследования Земли с пилотируемого космического комплекса. М.,"Недра», 1991.
  81. В.Н. Аэрокосмический мониторинг лесного покрова. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1991. — 238 е.: ил., табл. Библиогр.: с. 203−210.149
  82. Системный наземно-аэрокосмоэкологический мониторинг природной среды: Тез. докл. науч. практ. конф., (г. Свердловск, 14−16 мая 1991 г.) / Отв. ред. А. Г. Жученко. — Свердловск, 1991. — 285 с.
  83. .М. Физика фрактальных кластеров. — М.: Наука, 1991.
  84. В.А., Семечкин И. В. Система экологического мониторинга лесов и лесоустройство // Сибирский экологический журнал. 1998. — Т. 5. — № 1. — С. 39−49.
  85. Структурный анализ снимков в аэрокосмических исследованиях Земли. Под редакцией Книжникова Ю. М., М., 1985, 147 с.
  86. В.И. Дистанционные методы в лесном хозяйстве и охране природы. «Лесное хозяйство», 1979, № 3, с. 41−45.
  87. В.И. Структура и техническая основа мониторинга лесов России. Интернет конференция.htm. 2002/
  88. Е. Фракталы: Пер. с англ. — М.: Мир, 1991, 254 с
  89. Е.В., Буренина Т. А. Оценка применимости съемки NOAA/AVHRR в картировании лесных территорий енисейского меридиана // Исследование Земли из космоса. -1999. № 3. — С. 67−73.
  90. Д. П., Грабкин О. «Аэрокосмические методы в географических исследованиях Сибири и Дальнего Востока» Иркутск, 1981, 44 57.150
  91. В.И. О разработке ГИС техногенных воздействий на леса Сибири // Сибирский экологический журнал. 1998. — Т. 5. — № 1. — С. 25−30.
  92. Л. И. Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400−2500 нм. 1986, 160 с.
  93. Шандра. Физические основы дистанционного зондирования. Пер. с англ. -М.: Недра, 1990. -203с.
  94. Г. Выборочный метод. Руководство по применению статистических методов оценивания. М., Статистика, 1978.
  95. С.Г., Ваганов Е. А. Методические основы организации системы дендроклиматического мониторинга в лесах азиатской части России // Сибирский экологический журнал. 1998. — Т. 5. — № 1. — С. 31−39.
  96. М. Фракталы, хаос, степенные ряды. М., Научно-издательский центр «Регулярная и хаотическая динамика», 2001, 527 с.
  97. Г. Детерминированный хаос: Пер. с англ. — М.: Мир, 1988
  98. В.Т. Биоразнообразие лесных экосистем в условиях изменяющейся окружающей среды на Европейском Севере // Биологическое разнообразие лесных экосистем: Матер. Всерос. совещания, Москва, ноябрь, 1995. -М., 1995. С. 319−321.
  99. Aharony A. Multifractal in Phisics: Succeses, Dangers and Challenges II Physica A, 1990, vol. 168, pp. 479−489.151
  100. Breido M.D., Popik A.G., Rakov D.V., Starostenko D.A., Elman R.I. Assessing the Effects of Big Forest-Fires from Space Scanner Images // Earth Observation and Remote Sensing. 1995. — Vol. 13. — Iss. 1. — PP. 147−162.
  101. Calipeau С., Kneeshaw D., Bergeron Y. White Spruce and Balsam Fair Colonization of a Site in the Southeastern Boreal Forest as Observed 68 Years after Fire // Canadian J. of Forest Research-Revue. 1997. — Vol. 27. — N2. — PP. 139−147.
  102. Canadas Forests at a Crossroads: at Assessment in the Year 2000 / Appleby A., Brady A., Gray Т., Gunsch S.- World Resources Institute, 2000.
  103. Egorov I. M., Volkotrub L. P., Korikov A. M. Monitoring of atmospheric air pollution by using satelite photography data of the territiry//Eath Observation and Remote Sensing, 1995, 12, N3, p418 427.
  104. Ershov D.V., Bartalev S.A., Isaev A.S. Using High-Resolution Satellite Images for Forest Condition Monitoring // Assessment Methods of Forest Ecosystem Status and Substitutability: Abstracts, Workshop, August 8−13, 1999. PP. 58−60.
  105. Falconer K. Fractal Geometry: Mathematical Foundations and Applications. John Wiley & Sons, Chinchester, 1990.
  106. Goldammer J.G. The Boreal Forest, Fire and the Global Climate System: Achievements and Needs in Joint East-West Boreal Fire Research and Policy Development // Физика горения и взрыва -1996. Т. 32. — N 5. — С. 83−98.
  107. Grishin A.M. Mathematical Modelling of Forest Fires and New Methods of Fighting them. Tomsk: Tomsk state univ., 1997. — 390 p.
  108. Kasischke E.S., French N.H.F. Constraints on Using AVHRR Composite Index Imagery to Study Patterns of Vegetation Cover in Boreal Forests // International Journal of Remote Sensing. 1997. — Vol. 18. — Iss. 11. — PP. 2403−2426.
  109. Lansat 7, 1999, http://landsat7.usgs.gov/.
  110. Li Z.Q., Cihlar J., Moreau L., Huang F.T., Lee B. Monitoring Fire Activities in the Boreal Ecosystem // Journal of Geophysical Research- Atmospheres. 1997. — Vol. 102. -Iss. D24.-PP. 29 611−29 624.
  111. Mandelbrot B.B., The Fractal Geometry of Nature, San-Francisco: Freeman, 1983.
  112. NOAA GVI GUIDE, Computation of Global Vegetation Index (GVI), 1999. http://www2.ncdc.noaa.gov/docs/qviug/html/c2/sec2 0. htm.
  113. Panigrahy S., Chakraborty M. An integrated approach for potato crop intensification using temporal remote sensing data. JSPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, 1998, v 53, № 1, p 54 60.153
  114. Peason R.L. Miller L.D. Remote Sensing of standing crop biomass for estimation of the productiviti of the Short grass praire. In: Proc. 8th Intern. Symp. Remote Sens. Environ., Ann. Arbor, 1972, pp. 1355−1379.
  115. Peddle D. R., Franklin S. E. Image texture processing and data integration for surface pattern discrimination. Ibid. 1991, vol. 57, № 4. pp. 413—420.
  116. Pennock D.J., Zebarth B.J., de Jong E. Landform classification and soil distribution in hummocky terrain, Saskatchewan, Canada. Geoderma, 1987, vol. 40, № 3−4, pp. 297−315.
  117. Potter C.S., Coughlan J.C., Brooks V. Investigations of Boreas Spatial Data in Support of Regional Ecosystem Modeling // Journal of Geophysical Research-Atmospheres. 1999. — Vol. 104. — Iss. D22. — PP. 27 771−27 788.
  118. Rauste Y., Herland E., Frelander H., Soini K., Kuoremaki Т., Ruokari A. Satellite-Based Forest-Fire Detection for Fire-Control in Boreal Forests // International Journal of Remote Sensing. -1997. Vol. 18. — Iss. 12. — PP. 2641−2656.
  119. Schimmel J., Granstrom A. Fire Severity and Vegetation Response in the Boreal Swedish Forest Реакция растительности бореального леса на [экспериментальные. пожары разной интенсивности. Швеция] // Ecology. -1996. Vol. 77. — N 5. — РР.1436−1450.
  120. Sequeira V., Ng, К., Wolfart Е., Goncalves J. G. M., Hog D., Automated reconstruction of 3D models from real environments. JSPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, 1999, v 54, № 1, p 1 22.
  121. Spot Image, 1999, http://www.spotimage.fr/home/proser/welcome.htm.
  122. Zhang Y. Optimisation of building detection in satellite images by combining multispectral classification and texture filtering. JSPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, 1999, v 54, № 1, p 50 60.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!