Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Дистанционная индикация природных и антропогенных геосистем Предбайкалья

ВАК РФ 25.00.23, Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Кейко, Татьяна Викторовна

Глава 1. ГЕОИНДИКАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

ПРЕДСТАВЛЕНИЯ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ.

1.1. Географическая интерпретация космической информации

1.1.1 Геосистемы на космических снимках. Ю

1.1.2 Основы геосистемного анализа.

1-2. Основные понятия индикации геосистем

1.2.1. Свойства геосистем.

1.2.2. Индикационные системы .2j

1.2.3. Среда реализации индикационных связей.

1.2.4. Индикационная функция геосистем.

1.3. Модели представления геоизображений для решения задач геоиндикации

1.3.1. Моделирование индикационной системы.

1.3.2. Выделение типов геосистемных связей.

Глава 2. ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РАЙОНА

ИССЛЕДОВАНИЯ.

2.1. Территориальные особенности Предбайкалья.

2.2. Описание ключевых участков.

2.2.1 Бассейн р. Куды.

2.2.2 Бассейны pp. Каторжанка и Мал. Шумиха.

2.3. Общая характеристика используемой информации.

2.4. Методика наземных наблюдений и обработки результатов

2.4.1. Лесостепные ландшафты.

2.4.2. Горно-таежные ландшафты.

2.4.3. Первичный анализ данных.

2.4.4. Локальный анализ космической информации

2.4.5. Выделение границ геосистем.

Глава 3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ

ИНДИКАЦИИ ГЕОСИСТЕМ И ИХ КОМПОНЕНТОВ

3.1. Методы тематического дешифрирования геосистем.

3.1.1. Процедуры дешифрирования.

3.1.2. Дешифровочные признаки геосистем.

3.1.3. Экспертный (визуальный) метод.

3.1.4. Индикаторы геосистем и их компонентов.

3.2. Методы автоматизированной обработки и анализа космических снимков.

3.2.1. Особенности автоматизированной обработки изображений

3.3.2 Статистический анализ и распознавание объектов.

3.2.3. Распределения коэффициента спектральной яркости.

3.2.4. Метод квантования геоизображения.

3.2.5. Индексы вегетации.

3.2.6. Кластерный анализ по методу /Г-средних.

3.2.7. Использование цифровой модели рельефа.ПО

3.3. Нейросетевые методы.П

3.3.1. Общие принципы использования нейронных сетей.

3.3.2. Метод построения тематических палитр.

Глава 4. ИНДИКАЦИЯ АНТРОПОГЕННОЙ

НАРУШЕННОСТИ ГЕОСИСТЕМ.

4.1. Объекты и критерии оценки нарушенности геосистем

4.2. Индикаторы объектов и признаков нарушенности почвен-но-растительного покрова на материалах ДЗЗ.

4.2.1. Отражательная способность почвенно-растительного покрова в различных спектральных диапазонах

4.2.2. Прямые и косвенные индикаторы.*

4.3. Требования к материалам ДЗЗ при исследовании нарушенности земель.

4.4. Создание эталонов участков разной степени нарушенности земель.

4.4.1. Факторы деградации земель.

4.4.2. Выявление массивов почвенного покрова с признаками деградированное™

4.4.3. Выявление разностей почвенного покрова.

4.5. Поэтапное описание технологического процесса.

4.6. Автоматизированный анализ нарушенности геосистем

4.6.1. Переменные состояния геосистем на космических снимках

4.6.2. Оценка трансформации лесостепных ландшафтов.

4.6.3. Выделение переменных состояний горнотаежных геосистем

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Дистанционная индикация природных и антропогенных геосистем Предбайкалья"

Актуальность проблемы. Эффективность решения многих научных и практических задач географической науки зависит от объема и качества исходной информации, поступающей из различных источников, способов ее обработки и интерпретации. Один из распространенных методов исследований - индикация одних свойств географических объектов по другим, характеристики которых измерены непосредственно или с использованием дистанционной информации.

Индикация с применением дистанционных методов (аэро- и космической съемки) осуществляется на протяжении десятилетий, но до настоящее времени существует проблема достоверной оценки различных свойств объектов на основе космической информации с учетом местных особенностей природной в разной степени измененной человеком среды изучаемых объектов. Отсюда знание ландшафтной ситуации, принадлежности объекта к конкретному типу геосистем становится одним из условий объективизации дешифрирования. Это знание извлекается из существующих ландшафтных карт или из опыта исследователей.

Закономерно возникает вопрос об индикации самих геосистем по космическим снимкам, а на их основе с использованием соответствующих преобразований - индикации других свойств наблюдаемых объектов. Это задача традиционно решается методами визуального дешифрирования по прямым, косвенным и контекстуальным признакам или индикаторам ведущих ландшафтообразующих факторов. Для автоматизации обработки снимков с целью выделения геосистем необходимо определить закономерности связи характеристик яркости элементов изображений в разных каналах съемки.

Цель исследования - индикация природных и антропогенных геосистем и их свойств по космическим снимкам с учетом особенностей их местоположения. Разработать методы локального геосистемного анализа космических изображений, позволяющих дифференцировать изучаемую территорию по типам функционирования и использовать эти знания для индикации частных характеристик объектов.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:

1) разработать принципы и модели индикации геосистем и их свойств;

2) провести натурные наблюдения для проверки методических положений и верификации результатов обработки космических снимков на местности;

3) выполнить сравнительный анализ различных методов дешифрирования на предмет учета местных особенностей ландшафтов при решении задач индикации геосистем;

4) разработать технологию изучения современного состояния природных и антропогенных геосистем на основе дистанционных методов и алгоритм определения степени и характера нарушенности земель, пригодный для применения на других территориях;

5) создать на основе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) картосхемы переменных состояний геосистем на ключевые участки Предбайкалья.

Объект исследования - горно-таежные и лесостепные ландшафты Предбайкалья разной степени антропогенной нарушенности. Были выделены два ключевых участка в разных экологических зонах Байкальской природной территории: бассейны рек Каторжанка и Мал. Шумиха (Ол-хинское плоскогорье, центральная экологическая зона, Прибайкальский национальный парк) и бассейн р. Куды (зона атмосферного влияния, район сельскохозяйственного освоения).

Предмет исследования - взаимосвязь свойств географических объектов и спектральных характеристик космических снимков, учитывающая ландшафтные особенности территории и используемая для решения задач индикации.

Исходные материалы. Для выполнения задач исследования на территории Предбайкалья использовались: космические снимки высокого и среднего пространственного разрешения; топографические карты масштаба 1:100 ООО, 1:200 ООО (бумажный и электронный варианты); землеустроительные планы на территорию бассейна р. Куды; лесотаксационные данные на территорию Слюдянского района (ГИС Слюдянского района); материалы натурных маршрутных и трансектных исследований; материалы панорамной фото- и видеосъемки; литературные источники и тематические карты различного содержания.

Методы исследования. Исследования выполнены с использованием методов визуального и автоматизированного дешифрирования космических снимков, комплексных физико-географических исследований, комплексной ординации, математического и компьютерного моделирования и статистического анализа.

Концептуальная основа работы формировалась на идеях учения о геосистемах В.Б.Сочавы и экспериментального ландшафтоведения А.А.Крауклиса, теоретических представлениях о дистанционной индикации В.Б. Виноградова, С.В Викторова, В.И. Кравцовой, В.А. Николаева.

Автор считает своим долгом отметить важный вклад в постановку цели исследования и определение направлений ее достижения B.C. Ми-хеева.

Научная новизна. Наиболее существенные новые результаты состоят в следующем:

1) предложена обобщенная схема индикат-индикаторных связей, учитывающая особенности геосистемной дифференциации территории при тематическом дешифрировании;

2) разработана новая модель описания связи свойств геосистем с характеристиками снимка;

3) предложен новый критерий однородности геоизображений, основанный на оценке однотипности функциональной связи яркостных характеристик многозонального снимка, использующийся для выделения границ геосистем;

4) впервые использован алгоритм, основанный на нейронных сетях Кохонена, для индикации характера и степени нарушенное™ ландшафтов Предбайкалья и составления картосхем переменных состояний геосистем по данным ДЗЗ.

Защищаемые положения.

1. Индикационная система формируется как система всевозможных индикат-индикаторных связей свойств наблюдаемого на космическом изображении географического объекта на фоне местных условий среды, что позволяет типизировать все виды и направления индикационных исследований.

2. Функции, моделирующие индикат-индикаторные связи, индивидуальны для каждого свойства и типа геосистемы, что требует учета географических особенностей территории.

3. Тип среды (геосистемы) реализации индикат-индикаторных связей определяется видом зависимости характеристик многозональных снимков, что дает возможность дифференцировать территорию на функционально однородные ареалы.

4. Объективность дешифрирования переменных состояний геосистем ключевых участков Предбайкалья достигается применением нейросетевой технологии обработки космических снимков, позволяющей использовать обученные нейронные сети для решения аналогичных задач на территориях с подобными природными условиями.

Практическое значение. Исследование направлено на методическое обеспечение космического мониторинга природных ресурсов и оценку состояния окружающей среды. Разработанная технология индикации нарушенное™ земель средствами искусственных нейронных сетей принята в ФГУП Восточно-Сибирском НИИ геологии, геофизики и минерального сырья (ВостСибНИИГГиМС) для распространения в системе МПР России в составе мероприятий Федеральной целевой программы "Экология и природные ресурсы России" на 2002 - 2010 г.г.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования обсуждались на XII конференции молодых географов Сибири и Дальнего Востока "Современные методы географических исследований" (1997, Иркутск), научной конференции "География: теория и практика" (1998, Иркутск), XXXVIII Международной научной студенческой конференции "Студент и научно-технический прогресс" (2000, Новосибирск), международной научно-практической конференции "Геоинформатика» (2000, Томск), Всероссийском совещании "Реакция растений на глобальные и региональные изменения природной среды" (2000, Иркутск), Всероссийской научной конференции "Горы и человек: антропогенная трансформация горных систем» (2000, Барнаул), молодежной Всероссийской научной конференции "Географические идеи и концепции как инструмент познания окружающего мира" (2001, Иркутск) и др. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ.

Автор выражает свою искреннюю признательность к.г.н. Т.В. Коноваловой за оказанные консультации, директору ВостСибНИИГГиМС к.г-м.н. Э.А. Кравчуку и заместителю директора Байкальского РИКЦ к.э.н. С.М. Торопову за предоставленные материалы дистанционного зондирования Земли и средства их обработки.

Автор благодарит д.г.н. А.К. Черкашина за научное руководство диссертационной работой.

Заключение Диссертация по теме "Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов", Кейко, Татьяна Викторовна

Основные результаты и выводы научных исследований сводятся к следующему.

1. Геосистема, для решения задач геоиндикации, . . . рассматривается как система свойств (параметров), что позволяет изучать с общих позиций основные закономерности индикации и создавать геоиндикационные модели. Модель геоиндикационной системы создается в виде системы данных билинейной связи трех типов переменных величин: наблюдаемых характеристик (индикаторов), свойств объектов (индикатов) и связывающих их характеристик среды (качества местоположения).

2. Статистический анализ связи результатов натурных исследований на трансекте и яркостных характеристик снимков показывает, что коэффи циенты индикационной функции изменяются от места к месту, и разные фрагменты областей существования корреляционной связи соответствуют разным географическим объектам. Следовательно, снимок нельзя описать одним функциональным соотношением, а требуется набор функций, удовлетворяющих общему для всех геосистем дифференциальному уравнению.

3. Тип среды реализации индикат-индикаторных связей определяется видом зависимости наблюдаемых характеристик, которая одинакова внутри контура и изменяется на его границе, что дает возможность дифференцировать территорию на однородные ареалы. Появляется возможность на основе связи яркостных характеристик различных спектральных диапазонов устанавливать интегральный количественный критерий выделения границ фаций на местности.

4. Выявленные особенности дешифрирования многозональных космических снимков требуют локального анализа изображений с геосистемных позиций и выбора адекватных алгоритмов автоматизированной обработки изображений, которые позволяют учесть эти особенности. Этим условиям удовлетворяют современные технологии обработки изображения на базе нейронных сетей. Они позволяют корректировать процесс дешифрирования на любом этапе, не требуют первоначального экспертного обучения и способны подсказать оптимальное количество классов выделяемых объектов для признакового пространства яркостных характеристик снимка заданной территории.

5. На основе нейросетевого метода разработана технология индикации нарушенности геосистем, позволяющая выделить участки разной степени деградации растительного и почвенного покрова как типы переменных состояний естественных и антропогенных геосистем. По космиче-скимснимкам с использованием разработанных технологий составлены инвентаризационные картосхемы нарушенности горно-таежных и лесостепных ландшафтов на ключевые участки Предбайкалья.

6. Сформирована информационная основа в виде эталонов дешифрирования для индикации растительного и почвенного покрова. Наибольшей информативностью при выявлении структур почвенного покрова обладают спектрозональные снимки. Они позволили получить контуры, максимально близкие к эмпирически выделенным при наземных исследованиях. Среди многозональных снимков территории лучшими индикаторами почвенных разностей являются спектральные характеристики в инфракрасном канале.

7. По космическим снимкам с учетом данных полевого обследования геосистем ключевого участке бассейна р. Куды (лесостепи в условиях антропогенного воздействия) выделено 3 уровня деградации почвенно-растительного покрова: отсутствие и слабая деградация (сосновые разно-травно-вейниковые леса разных возрастных стадий, залежи с возобновлением светлохвойных пород, молодые и средневозрастные мелколиственные леса, разнотравно-вейниковые); средняя деградация (пашни, пастбища, залежи с признаками слабой эрозии); сильная деградация (участки пашен, подверженные сильной водной и ветровой эрозии, деградированные пастбища с редкой степной травянистой и сорной растительностью, местами сильно сбитые, с явными признаками эрозии).

8. Для ключевых участков горно-таежных и лесостепных (подтаежных) ландшафтов на основе материалов космической съемки проведены исследования пространственно-временной структуры геосистем. На территории бассейна р. Куды выделено 6 переменных состояний геосистем, представляющих модификации горно-таежных, подтаежных и степных фаций. На Олхинском плоскогорье индицируются 8 переменных состояний фаций горно-таежного темнохвойного геома. Выделены ряды восстановительно-возрастной динамки для двух групп сублитоморфных фаций: кед-рово-пихтовой травяно-зеленомошной на приводораздельных поверхностях и верхних частях склонов (коренной) и пихтовой и елово-пихтовой мелкотравно-кустарничково-зеленомошной нижней части пологих склонов разных экспозиций (мнимокоренной). Долговременный космический мониторинг последовательности переменных состояний геосистем позволяет получить представление о ландшафтно-типологической структуре территории.

9. По результатам автоматизированного дешифрирования с обучением создана структура нейронной сети, предназначенная для определения степени и характера нарушенности земель районов сельскохозяйственного освоения, которая позволяет решать подобные задачи для территорий со сходными природными условиями.

В результате проведенной работы сформировались новые модели, методы, алгоритмы и технологии автоматизированной обработки космических снимков для решения задач индикации свойств геосистем с учетом географических особенностей местоположений. В определенном смысле проведенное исследование обобщает и продолжает научные работы по индикационному моделированию геосистем. Вместе с тем появляется много новых задач геоиндикации, содержание которых заключается в необходимости определения индивидуальных индикационных функций (параметризация моделей) для разных ландшафтных условий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для районов Предбайкалья на основе материалов космических снимков проведены геосистемные исследования, основной задачей которых являлось оценка возможности применения космической информации для определения состояния геосистем в естественных и антропогенно измененных условиях. Основное внимание уделено развитию технологии автоматизированной обработки многозональных снимков с учетом местных особенностей территории.

Предбайкалье относиться к хорошо изученным регионам, где проведены многочисленные наземные и дистанционные исследования. В процессе решения поставленной проблемы эти материалы дополнены данными маршрутных и трансектных наблюдений для проверки базовых гипотез, сравнения результатов дешифрирования. В качестве данных ДЗЗ использовалась разновременная космическая информация разного разрешения и видов съемок.

Информация обрабатывалась с использованием различных методов визуального и автоматизированного дешифрирования космических снимков с использованием стандартных и авторских компьютерных программ. Сформирована общая схема индикационного моделирования, основанная на принципах геосистемного подхода. Разработаны методы локального анализа космических изображений, позволяющие дифференцировать изучаемую территорию по типам функционирования и использовать эти знания для индикации частных характеристик объектов.

Исследования выполнены с использованием методов визуального и автоматизированного дешифрирования космических снимков. Выделены наиболее приемлемые методы обработки данных ДЗЗ для индикации геосистем и их компонентов. Получены новые данные о природной среде региона и ее трансформации.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Кейко, Татьяна Викторовна, Иркутск

1.

2. Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири / Алексеев А.С., Пяткин В.П., Дементьев В.Н. и др. - Новосибирск: Наука, 1988. - 224с.

3. Аковецкий В.И. Дешифрирование снимков. М.: Недра, 1983. - 374с.

4. Альтер С.П. Ландшафтный метод дешифрирования аэрофотоснимков: Общие положения и принципы. М.: Наука, 1966. - 88 с.

5. Анализ космических снимков при тектоно-магматических и металло-генических исследованиях / Отв.ред.И.Н. Томсон. М.: Наука, 1979. -164с.

6. Андреев Г.Г. Чабан Л.Н. Методика автоматизированной обработки многозональной космической информации при отсутствии или недостатке наземных данных // Исслед. Земли из космоса. 1999. №2 С. 4051.

7. Андронников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв / Отв.ред.В.В. Егоров, Ю.А. Ливеровский М.: Колос, 1979. - 280 с.

8. Антощенко-Оленев И.В. Возможности и ограничения геологического дешифрирования. Отечественная геология, 1997, № 11.

9. Антощенко-Оленев И.В., Голда Я.В. Методология автоматизации геологического дешифрирования. Сов. геология, 1986, № 8.

10. Антощенко-Оленев И.В. Деструктивный рельеф как источник информации о геологическом пространстве. М.: Недра, 1989.

11. Аэрокосмический мониторинг лесов / А.С. Исаев, В.И. Сухих, Е.Н. Калашников и др.- М.: Наука, 1991. 240с.

12. Баланчук Т.Т., Конусова Г.И, Воротынцес А.Г. Об унификации алгоритмов отслеживания изолиний по цифровым моделям рельефа // Цифровое картографирование, городской кадастр и ГИС: Научно-технический сборник. -М: ЦНИИГАиК, 1996. С. 9-16.

13. Барталев С.А., Ершов Д.В., Исаев А.С. Оценка дефолиации лесов по многоспектральным спутниковым изображениям методом декомпозиции спектральных смесей // Исслед. Земли из космоса. 1999. №4 С. 76-86.

14. Беляева И.П., Рачкулик В.И., Ситникова М.Б. Связь коэффициентов170яркости системы почва растительность с количеством растительной массы // Метеорология и гидрология. 1965. №8 С.7-12.

15. Белякова Г.М., Гурвич А.С., Миронов Б.П. Исследование микроволнового излучения со спутника "Космос-243" на культурном ландшафте // Доклад АН СССР. 1971. т.201 № 4.

16. Беркин Н.С., Филиппова С.А., Бояркин В.Н. и др. Иркутская область (природные условия административных районов). Иркутск: Из-во Иркутского ун-та, 1993. - 304 с.

17. Биосфера: Методы и результаты дистанционного зондирования / К.Я. Кондратьев, В.В. Козодеров, П.П. Федченко, А.Г. Топчиев. М.: Наука, 1990. - 224 с.

18. Благовидов H.JI. Качественная оценка земель М.: Изд-во Министерства Сельского хозяйства РСФСР, 1960. 80 с.

19. Боровиков A.M. Достоверность дешифрирования и интерпретации космоснимков по прямым и косвенным признакам // Космические исследования природных комплексов Сибири и Дальнего Востока . -Новосибирск: Наука, 1983. С 83-100.

20. Бояркин В.М. Усть-Ордынско-Куйтунская физико-географическая провинция как пример взаимодействия природного комплекса с производственно-территориальной структурой // География юга восточной Сибири. Иркутск: 1973. - с.3-6

21. Брюханов А.В., Господинов Г.В., Книжников Ю.Ф. Аэрокосмические методы в географических исследованиях. М.: Изд-во Москов. ун-та, 1982. -232с.

22. Васильев С.В., Седых В.Н. Классификация признаков при лесном дешифрировании аэроснимков// Дистанционные исследования ландшафтов. Новосибирск: Наука, 1986. - С. 17-25.

23. Викторов С.В. Индикационные аспекты космического мониторинга // Космический мониторинг биосферы. JL: 1985, С. 24-29.

24. Викторов С.В., Восткова Е.А., Вышивкин Д.Д. Введение в индикационную геоботанику. М.: Наука, 1962. 227с.

25. Викторов С.В, Чикишев А.Г. Ландшафтная индикация и ее практическое применение. М.: Изд-во МГУ, 1990. - 200с.

26. Викторов А. С. Рисунок ландшафта. М.: Мысль, 1986. - 179с.

27. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг динамики почвенного покрова // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. М.: Наука, 1990. - С.55-61.

28. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984.-321 с.

29. Виноградов Б.В. Дистанционные индикаторы опустынивания и деградации почв // Почвоведение. 1993. № 2. - С. 98-103

30. Виноградов Б.В. Дистанционная индикация таёжных геосистем в разных спектральных интервалах // Тайга в глобальной экосистеме Земли.

31. Виноградов Б.В. Космические исследования биоты // Вест. МГУ. -сер. географ., 1996. -№ 6. С. 36-44.

32. Виноградов Б.В. Космические методы изучения природной среды. М.: Мысль, 1976. 286 с.

33. Виноградов Б.В. Разработка теоретических и методических основ космического землеведения // География и природные ресурсы. 1981. №4 С. 18-28.

34. Виноградов Б.В. Растительные индикаторы и их использование при изучении природных процессов. М: 1964. 327с.

35. Виноградов Б.В. Формы опустынивания по данным аэро- и космических съемок // Проблемы освоения пустынь. 1976. № 3-4 С.35-44.

36. Виноградов Б.В., Кондратьев К.Я. Космические методы землеведения. Л.: Гидрометиздат, 1971, 190 с.

37. Винокуров М.А., Суходолов А.П. Экономика Иркутской области: В 2 т. Т.1. Иркутск: Изд-во ИГЭА: Изд-во ОАО НПО "Облмашинформ", 1998.-276 с.

38. Винокуров Ю.И. Ландшафтная индикация в эколого-географических исследованиях: Автореф. дис. . д-ра г. наук. Иркутск, 1994. - 65 с.

39. Восткова Е.А. Выявление и оценка индикаторов // Индикационные географические исследования. М.: Наука. 1970.- С. 14-25

40. Восткова Е.А. Общие принципы и методы дешифрирования космической информации для целей тематического картографирования // Исследование природных ресурсов Земли с использованием космической информации. М.: ЦНИИГАиК. 1985. С. 42-52

41. Гаевский В.Л. Альбедо больших территорий Тр.Гл. геофиз. обсерватории, 1961, вып 109, С.61-65.

42. Гарбук С.В., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: Изд-во А и Б, 1997. - 296с.

43. Географическая интерпретация аэрокосмической информации /

44. Отв.ред.Л.Н. Васильев. М.: Наука, 1988. - 133 с.

45. Географические особенности формирования аграрно-промышленных комплексов в предбайкалье / Отв.ред.Б.М. Ишмуратов. Иркутск:, 1978. - 146 с.

46. Геоиндикационное моделирование (с использованием материалов аэро- и космических съемок).- JL: Недра, 1984. 248с.

47. Геосистемы контакта тайги и степи: юг Центральной Сибири / Бессо-лицына Е.П., Какарека С.В., Крауклис А.А., Кремер JI.K. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1991. - 217с.

48. Глушко Е.В. Космические методы изучения современных ландшафтов материков. М.: Изд-во МГУ, 1988.

49. Глушко Е.В. , Ермаокв Ю.Г. Серебров А.А. Применение космических снимков при изучении развития современных ландшафтов// Исследование Земли из космоса № 3 1986. С.21-28

50. Горбунов В.И. Использование материалов космических съемок для составления эрозионных карт // Космические исследования природных комплексов Сибири и Дальнего Востока . Новосибирск: Наука, -1983. С 50-53.

51. Горбунов И.Н., Добрынин Д.В., Савельев А.А. Применение данных дистанционного зондирования в экологических ГИС // Доклады международной конференции Инкарто-5, часть 3, Якутск: Изд-во Якутского ун-та, 1999. С 25-36.

52. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. J1.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1990.-288 с.

53. Григорьев А.А. Антропогенные воздействия на природную среду по наблюдениям из космоса. Л.: Наука, 1985. - 239с.

54. Григорьев А.А. Космическая индикация ландшафтов Земли. Л.: 1975. - 165с.

55. Грин A.M. Геосистема как объект исследования дистанционными методами// Современная проблематика дистанционных исследований геосистем. М.: 1983. - С. 15-20

56. Гюнтер Н.М. Интегрирование уравнений первого порядка в частных производных. -М.; Л.: Гостехтеориздат, 1934. 359с.

57. Дистанционная индикация структуры таежных ландшафтов / Отв.ред.В.В. Кузмичев. Новосибирск: Наука, 1981. - 247 с.

58. Дистанционные исследования при поиске полезных ископаемых. -Новосибирск: Наука, 1986.

59. Егоров В.В. Мазиков В.М. Оценка содержания гумуса в пахотныхпочвах Курсткой модельной области по данным спектральной съемки // Исслед. Земли из космоса. 1999. №4 С. 87-94.

60. Индикационные географические исследования / Отв.ред. А. Г. Чики-шев. М.: Наука, 1970. 192 с.

61. Исаев А.С., Сухих В.И. Аэрокосмический мониторинг лесных ресурсов//Лесоведение. 1986. №6. С. 11-21.

62. Карманов И.И. Изучение почв по спектральному составу отраженных излучений // Почвоведение 1970. № 4 С.34 - 47.

63. Кац Я.Г., Тевелев А.В., Полетаев А.И. Основы космической геологии. М.: Недра, 1988.

64. Кейко Т.В. Индикация почв по материалам космической съемке на примере бассейна р. Куда // Тез. докладов представленных на научную конференцию посвященную 80-летию ИГУ и 50-летию Географического факультета, Иркутск, 1998, с.39-41.

65. Кейко Т.В. Использование данных космического зондирования для изучения структуры почвенного покрова на примере бассейна р. Куды // География и природные ресурсы. 1999. № 4. С.84-86.

66. Кейко Т.В. Методика автоматизированного дешифрирования природных границ // Тез. XIV молодежной Всероссийской научной конференции "Географические идеи и концепции как инструмент познания окружающего мира", Иркутск, 2001, с. 13-14.

67. Кейко Т.В. Применение многозональной космической информации в ландшафтных исследованиях // Тез. докладов Всероссийской конференции "Экология ландшафта и планирование землепользования", Иркутск, 2000, с.75-78.

68. Кейко Т.В, Черкашин А.К. Теория представления геоизображений для решения задач геоиндикации // Труды Международной научно-практической конференции "Геоинформатика 2000", Томск, 2000, с 26-28.

69. Киенко Ю.П. Основы космического природоведения: Учебник для вузов. М.: Картгеоцентр - Геодезиздат, 1999. - 285 с.

70. Киреев Д.М Ландшафты юга Средней Сибири и их наблюдение на космических снимках // Дистанционные исследования природных ресурсов Сибири. Новосибирск: Наука, 1986. - С. 147-170

71. Кольцов В.В. Спектрофотометрические характеристики элементов земной поверхности и их изучение для целей аэрофотосъёмки //Исследование оптических свойств природных объектов и их аэрофотографического изображения. Л.: Наука, 1970. - С.35-46.

72. Комплекс дистанционных методов при геологическом картировании таежных районов. Л.: Недра, 1978.

73. Кондратьев К.Я. Лучистая энергия солнца. Л.: Гидрометиздат, 1954. -600 с.

74. Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Косолапов B.C. Поблемы изучения биосферы из космоса// Иссед.Земли из космоса. 1992. № 2 С. 15-23.

75. Кондратьев К.Я., Миронова З.Ф. и др. Спектральные альбедо некоторых подстилающих поверхностей в видимой и близкой инфракрасной областях спектра.- Научн. сообщения Ин-та геологии и географии АН Лит. ССР, 1962, 13, вып. 1, С. 167-174.

76. Коновалова Т.И. Геосистемы верхнего Приангарья на космических снимках: Автореф. дис. .канд. геогр. наук: 11.00.01 / ИГ СО РАН. -Иркутск, 1992. 21с.

77. Константинов В.Д., Горожанкина С.М. Растительность и почва в системе экологического мониторинга // Космические методы изучения биосферы. М.: Наука, 1990. С.67-76.

78. Королюк Т.В., Щербенко Е.В., Аль Мисбер Васим. Интерпретация структуры почвенного покрова по данным цифровой обработки многозональной информации // Почвоведение. 1992. № 2 С. 43-49.

79. Космическая география. Полигонные исследования / Под ред. Ю.Г. Симонова. М.: Изд-во МГУ, - 1988. - 128с.

80. Космакова О.П, Пластинин J1.A. Системы и признаки дешифрирования геосистем на аэрокосмических фотоснимках // Аэрокосмическая информация как источник ресурсного картографирования. Иркутск, 1979. -С.30-43.

81. Космические методы геоэкологии. Атлас. М.: МГУ, 1998.

82. Кравцова В.И. Космические методы картографирования / Под ред. Ю.Ф. Книжникова. М.: Изд-во МГУ, 1995. - 240с.

83. Крауклис А.А. Особенности географических градаций топического порядка // Топологические аспекты учения о геосистемах. Новосибирск: 1974. -С.87-137

84. Крауклис А.А Представление о динамике в теории геосистем //Докл. Ин-та Географии Сибири и ДВ. 1975. - вып. №48 - С.24-30.

85. Крауклис А.А Проблемы экспериментального ландшафтоведения. Новосибирск: Наука, 1979. -233с.

86. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. Основы и методы дистанционных исследований в геологии. М.: Мир, 1988.

87. Кудрявцев В.Б, Момирович К, Ушчумлич Ш. Об одном подходе к задаче распознавания //докл.АН том 363 №5 1998. С.604-606.

88. Куликов Ю.Н. Пространство факторов отражения излучения геосистем и проблема интерпретации спектральной аэрокосмической информации // Дистанционные методы изучения геосистем. М.: ИГ АН СССР, 1978.-С.112- 125.

89. Ландшафтный метод дешифрирования проявлений новейшей и современной тектоники для поисков погребенных нефтегазоносных структур. Л.: Наука, 1971.

90. Мелешко К.Е. Спектрофотометрические исследования природных покровов Земли. Л.: Недра, 1976. 112 с.

91. Михеев B.C., Китов А.Д, Черкашин А.К. Методика оценивания лесных земель по космическим снимкам // Сибирский экологический журнал. 1998. - № 1 - С.85-91.

92. Многозональные аэрокосмические съёмки Земли. М.:Наука, 1981. -С.100-113.

93. Металлогенические и тектономагматические исследования на основе материалов аэро- и космосъемок. JL: Недра, 1988.

94. Методика составления крупномасштабных почвенных карт с применением материалов аэрофотосъемки / Отв.ред.Ю.А. Ливеровский. -М.: Изд-во АН СССР, 1962. 116 с.

95. Методические рекомендации по применению материалов космофото-съемки при региональных гидрогеологических и инженерно-геологических работах. ВСЕГИНГЕО, 1982.

96. Методические рекомендации по организации и ведению государственного мониторинга экзогенных геологических процессов.1. М. :ВСЕГИНГЕО, 1997.

97. Минский М.Л., Пейперт С. Персептроны. М.: Мир, 1971.

98. Надеждин Б.В. Лено-Ангарская лесостепь (Почвенно-географический очерк). М.: Наука, 1961. -328с.

99. Назимова Д.И., Ноженкова Л.Ф., Погребная Н.А. Применение технологии нейросетей для классификации и прогноза изменений зональных условий ландшафтов по признакам климата // География и природные ресурсы. 1999. - № 2. С.

100. Николаев В.А. Изучение ландшафтной структуры земной поверхности по материалам космической фотосъёмки // Исследование природной среды космическими средствами. М.: ВИНИТИ, т.З, 1974, с.36 -39.

101. Николаев В.А. Концепция агроландшафта//Вестн. Моск. ун-та. -Сер. 5 географ. 1987. № 2. С.22-27.

102. Николаев В.А. Космические снимки модели региональной ландшафтной структуры // Исслед. Земли из космоса. 1981. №1 С. 16-21.

103. Назаров Л.Е. Алгоритмы классификации типов леса на основе анализа радиолокационных изображений // Исслед. Земли из космоса. 1999. №4 С. 56-62.

104. Назаров Л.Е. Применение многослойных нейронных сетей для классификации типов леса на основе анализа радиолокационных изображений // Исслед. Земли из космоса. 2000. №3 С. 63-70.

105. Николаев В.А. Вспользование космических снимков в региональных ландшафтных исследованиях Вестник МГУ. Сер. геогр. 1975. -Вып.З. - С. 17-22.

106. Николаев И.В. Почвы Иркутской области. Иркутск: 1949. - 403с.

107. Опыт картирования растительности и почв по аэроснимкам / Отв.ред. В.Б. Виноградов. М.: Наука, 1964. - 164 с.

108. Пармузин Ю.П. Тайга СССР. М.: Мысль, 1985.-302 с.

109. Перцов А.В., Кирсанов А.А. Аэрокосмические методы изучения природных ресурсов в ЛАЭМ-ВНИИКАМ. /Разведка и охрана недр, 1998. № 12.

110. Плешиков Ф.И., Каплунов В.Я. Дистанционная диагностика антропогенной динамики таёжных лесов // Космические методы изучения биосферы. М.: Наука, 1990. С.51-58.

111. Плюснин В.М. Аэрокосмические методы исследования Земли: Учеб. пособие. Иркутск: Уркут. ун-т, 1997. - 123 с.

112. Почвы Предбайкалья и их плодородие / Отв.ред.Ф.Е. Реймерс. Иркутск: Вост-Сиб. книж. изд-во, 1970. - 128 с.

113. Разов В.П. Картографические исследования земельных ресурсов. -Киев: Наук, думка, 1989. 180 с.

114. Предбайкалье и Забайкалье / Отв.ред. В. С. Преображениский, М.И. Помус, В.Б. Сочава. М.: Наука, 1965. - 492 с.

115. Природа Земли из Космоса. Л.: Гидрометиздат, 1984.

116. Природно-экономический потенциал сельского хозяйства иркутской области и концепция его развития в период экономических реформ / Б.М. Ишмуратов, Л.Л. Калеп, Ш.Д. Хисмауллин, В.И. Чуднова. Новосибирск: Изд-во ИГ СО РАН, 2000. - 180 с.

117. Применение космических снимков при региональном металлогениче-ском анализе складчатых областей. Л: Недра, 1986.

118. Принципы и методы геосистемного мониторинга / A.M. Грин, Н.Н. Клюев, В.Д. Утехин и др. М.: Наука, 1989. - 168 с.

119. Пространственно-временной анализ динамики эрозионных процессов на юге Восточной Сибири / О.И. Баженова, Е.М. Любцова, Ю.В. Рыжов, С.А. Макаров. Новосибирск: Наука. Сиб. предприятие РАН, 1997. -208с.

120. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. - 287с.

121. Розанов Л.Н., Еременко В.Я Отражение новейшей геодинамики платформенных областей СССР на снимках из космоса. // Методы дистанционных исследований при решении природоведческих задач. Honsвосибирск: Наука, 1986. С. 4-9.

122. Ряшин В.А. О провинциальном разделении Восточного Саяна // Докл. Ин-та географии Сибири и Дальнего Востока. 1965. - вып.8 -С.11-18.

123. Ряшин В.А. Михеев В.С физико-географическое районирование. Карта. м-б 1:8 ООО ООО // ландшафты юга Восточной Сибири. Карта. - М.: ГУГК, 1977.

124. Седых В.Н. Аэрокосмический мониторинг лесного покрова. Новосибирск: Наука. Сиб. от-ние, 1991. - 239с.

125. Скублова Н.В. Геоморфологический анализ в прогнозно-металлогенических исследованиях. Д.: Недра, -1991.

126. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. - 318с.

127. Сочава В.Б. Географические аспекты Сибирской тайги. Новосибирск: Наука, 1980. - 256с.

128. Сочава В.Б. Тайга как тип природной среды // Южная тайга Прианга-рья. Л.: Наука, 1969. - С.4-31.

129. Сочава В.Б., Ряшин В.А., Белов А.В. Главнейшие природные рубежи в южной части Восточной Сибири и Дальнего востока. 1963. Вып.4. С. 19-24.

130. Столяров Д.П., Минаев В.Н. Тематическое картографирование лесов по материалам аэрокосмических съемок // Лесное хозяйство 1984. № 4. -С. 36-38.

131. Суворов Е.Г. Титаев Д.Б. Структура ландшафтов Южного Прибайкалья // География и природ, ресурсы. 1999. - №4. - С. 20-30.

132. Толчельников Ю.С. Оптические свойства ландшафта. Л.: Наука, 1974. - 252с.

133. Требования к дистанционной основе Государственной геологической карты Российской федерации масштаба 1:200000. М.: ВНИИКАМ, 1997;

134. Требования к дистанционной основе Государственной геологической карты Российской федерации масштаба 1:1000000. М.: ВНИИКАМ, 1997;

135. Урманцев Ю.А. Опыт аксиоматического построения общей теории систем // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник, 1972. -М.: Наука, 1972. С. 128-152.

136. Фихтенхольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. М.: Наука, 1970. - Т. 1. - 607с.

137. Харук В.И., Алыпанский A.M., Егоров В.В. Дистанционное зондиро179вание в оценке состояния растительного покрова // Космические методы изучения биосферы. М.: Наука, 1990. С.59-66.

138. Цыганенко А.Ф. Почвенное картирование. Л.: Изд-во Ленинградского университета, 1967. 130 с.

139. Черкашин А.К. Полисистемный анализ и синтез. Приложение в географии. Новосибирск: Наука, 1997. - 502с.

140. Черкашин А.К. Михеев B.C., Китов А.Д. Количественные методы оценки земельных угодий на основе космической информации // География и природные ресурсы. 1996. № 2. С. 124-133.

141. Чимитдоржиев Т.Н Ефременко В.В Об использовании различных индексов вегетации в дистанционном зондировании экосистем // Ис-след. Земли из космоса. 1998. № 3. С. 49-56.

142. Чекан С.С. Районирование Приангарья и прибайкалья по некоторым показателям термического режима // Вопросы почвенного плодородия. Иркутск, 1968. - С.78-90.

143. Шац М.М. Дистанционные методы исследований при комплексном изучении эколого-географической обстановки (методические указания). Якустк: Ин-т мерзлотоведения СО РАН, 1995. - 42с.

144. Шилин Б.В., Молодчилин И.А. Контроль состояния окружающей среды тепловой аэросъемкой. Л.: Недра, 1992.

145. Эрозия и диагностика эродированных почв Сибири / А.Д. Орлов, В.В. Реймхе, С.Р. Ковалева и др.; под ред.В.П. Панфилова. Новосибирск: Наука, 1988. 119с.

146. NeRis. Приложение тематической обработки изображений. М.: ИТЦ "Скан Экс", 2000. 24с.

147. Kohonen, Т., Self-Organizing Maps. Berlin: Springer-Verlag, 1997.

148. Rumelhart, D. E., Hinton, G. E. and Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, vol 323 (9 October), pp. 533-536.

149. Bishop, C.M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford: Oxford University Press.482 p.

150. G.Pickup, G.N. Bastin, V.H. Chewings Remote-sensin-based condition assessment for nonequilibrium rangelands under large-scale commercical grazing // Ecological Application, 4(3), 1994, pp.497-517

151. A.H. Strahler Remote estimation of crown size, stand density, and biomass on the Oregon transect // Ecological Application, 4(2), 1994, pp.299-312

152. S.W. Running Testing FOREST-BGC ecosystem process simulations across a climatic gradient in Oregon // Ecological Application, 4(2), 1994, pp.23 8-247

153. N.D. Pratt, A.C. Bird, J.C. Taylor and R.C. CarterEstimating areas of land under small-scale irrigation using satellite imagery and ground data for a stady area in N.E. Nigeria // The Geographical Journal, vol. 163, 1, March 1997, pp 65-77

154. R.F. Nelson, R.S. Latty and G Mott Classifying northern forests using Thematic Mapper Simulator data // Remote sensing pp 607-617

155. J. M. Glassy, S. W. Running Validating diurnal climatology logic of the MT-CLIM model across a climatic gradient in oregon // Ecological Application, 4(2), 1994, pp.248-257

156. M. Spanner and L. Johnson Remote sensing of seasonal leaf area index across the oregon transect// Ecological Application, 4(2), 1994, pp.258271

157. B.E. Low R.H. Waring Remote sensing of leaf area index and radiation intercepted by understory vegetation// Ecological Application, 4(2), 1994, pp.272-279

158. B.J. Choudhury Relationships between vegetation indices, radiation absorption and net photosynthesis evaluated by a sensitivity analysis // Remote sensing of environment, 1987, pp 209-234

159. L.L.Pirce. S.W.Running Regional-scale relationships of leaf area index to specific leaf area and leaf nitrogen content // Ecological Application, 4(2), 1994, pp.313-321.

160. J.D. Aber, A. Magill, R. Boone Plant and soil responses to chronic nitrogen additions at the Harvard forest, Massachusetts // Ecol. Appl., 1993, 3, 156-166.

161. D.H. Card, D.L. Peterson, P.A. Mattson Prediction of leaf chemistry by the use of visible and near infrared reflectance spectroscopy // Remote Sensing of Environment, 1988,26, 123-127.

162. P.J. Curran Remote sensing of foliar chemistry // Remote Sensing of Environment, 1989,30, 271-278.

163. C.A. McClaugherty, J. Pastor, J.D.Aber, J.M. Melillo Forest litter decomposition in relation to soil nitrogen dinamics and litter quality // Ecology, 1985,66, 266-275.