Дистанционные методы оценки таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах с использованием ГИС-технологий

Ум Токи Жозеф

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Дистанционные методы оценки таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах с использованием ГИС-технологий
ВАК РФ 06.03.02, Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации по теме "Дистанционные методы оценки таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах с использованием ГИС-технологий"

На прарахфукописи

Ум Токи Жозеф

«ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ТАКСАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАСАЖДЕНИЙ НА ПЕРЕУВЛАЖНЕННЫХ ПОЧВАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ»

(на примере Лисинского аэрокосмического полигона)

06.03.02. - «Лесоустройство и лесная таксация»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук

1ч

003469891

На правах рукописи

Ум Токи Жозеф

(на примере Лисинского аэрокосмического полигона)

06.03.02. - «Лесоустройство и лесная таксация»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Санкт - Петербургская государственная лесотехническая академия имени С. М. Кирова»

Научный руководитель:

доктор сельскохозяйственных наук профессор Любимов Александр Владимирович

Официальные оппоненты:

доктор сельскохозяйственных наук профессор Никонов Михаил Васильевич

кандидат сельскохозяйственных наук Трейфельд Рудольф Фрицевич

Ведущая организация: ФГУ «Санкт - Петербургский научно-исследовательский институт лесного хозяйства»

Защита состоится « 10 » 2009 года в М часов на заседании

диссертационного совета Д 212.220.02 при ГОУ ВПО «Санкт - Петербургская государственная лесотехническая академия им. С. М. Кирова» по адресу: 194021, г. Санкт-Петербург, Институтский переулок, дом 5, Зал заседаний Ученого Совета.

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт - Петербургская государственная лесотехническая академия им. С. М. Кирова».

Автореферат разослан« Л{, » жи- 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Список сокращений:

АКФС Аэро- и космические фотоснимки

АФС Аэрофотоснимок

БД База данных

ви Векторное изображение

ВТ Вычислительная техника

ВЦ Вычислительный центр

гис Геоинформационная система

глмм Гвдролесомелиоративный мониторинг

глмс Гидролесомелиоративная система

ГЛМФ Гвдролесомелиоративный фонд

ГМК Грядово-мочажинный комплекс

дм Дистанционные методы

ДНЗ Дополнительное накопление запаса

да Дистанционное зондирование

дмнт Дистанционный мониторинг

ивк Информационно-вычислительный комплекс

и о Информационное обеспечение

КС Картографический слой

КФС Космические фотоснимки

ло Ленинградская область

лп Лесоустроительный планшет

лен Лесничество

ЛТК Лесные тематические карты

лх Лесное хозяйство

лхз Лесхоз

МО Муниципальное образование

Ш1П Насаждения на переувлажненных почвах

ОЗУ Особо защитные участки

оопт Особо охраняемые природные территории

ПК Персональный компьютер

плн План лесонасаждений

нп Пробная площадь

Про Пргараммное обеспечение

и Растровое изображение

СУБД Система управления базами данных

в Таксационный выдел

дпп Таксационно - дешифровочная пробная площадь

с Технические средства

УМ Тип условий местопроизрастания

в Эталонный выдел

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность темы. Концепция развития российского лесоустройства предусматривает решение таких масштабных задач, как кадастровая оценка земель лесного фонда, определение экологического и ресурсного потенциала лесов, создание комплекса программно-методического обеспечения системы проведения мониторинга лесов в целях его внедрения в приоритетном порядке на участках особо ценных насаждений, в том числе характеризующихся важными природоохранными функциями.

В современных условиях необходима объективная и непрерывная оценка лесных ресурсов на землях, отданных под управление лесной службе России. Особое внимание необходимо уделить методике и технике комплексной оценки лесных земель пониженной производительности и болот. Разработанная на основе анализа строения и динамики этих сравнительно простых с точки зрения таксации объектов методика может быть использована для дешифрирования и других категорий земель лесного фонда.

Полученные результаты внесут вклад в разработку методов непрерывной инвентаризации земель лесного фонда, объективной оценки законности производства и потребления лесных ресурсов, охраны лесов, сохранения и улучшения окружающей среды. Таким образом, тема диссертационного исследования, направленная на научное обоснование и разработку методов и техники автоматизированной таксации насаждений на переувлажненных почвах с использованием ДМ и ГИС-технологий, является актуальной.

Цель работы заключается в создании банка данных эталонов (БДЭ) для обеспечения возможности использования современных технических средств и методов дешифрирования лесов по материалам ДЗ всех уровней; обновления лесных электронных карт, а также актуализации баз данных с таксационными описаниями и лесохозяйствешюй информацией.

Разработка научно обоснованных методов и технических приемов интерактивного дешифрирования на примере насаждений на переувлажненных почвах и болот позволит создать новую технологию инвентаризации земель лесного фонда и оценки динамики таксационных показателей насаждений под воздействием естественных и антропогенных факторов. В основу исследования положен ландшафтный подход к классификации земель лесного фонда, математико-статистические методы анализа электронных записей спектральных характеристик (преобразования Фурье), а также использование всех пригодных для решения поставленной задачи ДМ и ГИС-технологий. Основные задачи исследования:

1. Оценить пригодность материалов дистанционных съемок и ГИС для выявления и тематического картографирования избыточно увлажненных земель лесного фонда; создать совокупность эталонов для дешифрирования исследованных объектов

2. Оценить пригодность эталонов для определения таксационных показателей и разработать методы и технические приемы интерактивного

эталонного дешифрирования таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах и болот по оцифрованным АКФС и нефотографическим снимкам;

3. Обосновать рекомендуемые приемы инвентаризации насаждений, основанные на рациональном сочетании наземной таксации с интерактивным эталонным дешифрированием материалов дистанционных съемок;

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики и техники интерактивного эталонного дешифрирования таксационных показателей насаждений на избыточно увлажненных почвах и болот по материалам ДЗ с использованием ГИС-технологий. Для реализации цели исследования впервые были составлены совокупности эталонов спектральной оптической плотности для различных категорий земель лесного фонда Лисинского аэрокосмического полигона. Впервые был разработан алгоритм дешифрирования таксационных показателей по эталонам на АКФС с учетом всех стадий работы с оцифрованными изображениями (от выбора снимков и выравнивания их качества до получения таксационной информации о землях лесного фонда в динамике и статике). Исследованы изменения в изображениях земель лесного фонда в зависимости от естественных факторов и антропогенных воздействий. Разработанные в результате данного диссертационного исследования системы показателей, параметров, коэффициентов, индексов и уравнений, характеризующие земли лесного фонда, позволяют достоверно определять таксационные характеристики отдельных насаждений и их изменение во времени.

Положения? выносимые на защиту:

1. Методика и техника интерактивного эталонного дешифрирования насаждений на избыточно увлажненных почвах и болот по крупно- и средне-масштабным цветным спекгрозональным аэрофотоснимкам, а также космическим снимкам высокого разрешения фотографического и нефотографического происхождения;

2. Параметры, коэффициенты и индексы для определения таксационных показателей насаждений и болот по АФС М 1:10000;

3. Результаты оценки таксационных показателей насаждений на избыточно увлажненных почвах Лисинского аэрокосмического полигона;

4. Рекомендации по использованию материалов дистанционных съемок при инвентаризации земель лесного фонда и мониторинга за их состоянием.

Практическая значимость работы. Теоретические наработки и разработанные на их основе практические рекомендации могут быть использованы в деятельности Северо-Западного лесоустроительного предприятия и организаций, связанных с изучением и использованием ресурсов земель лесного фонда, а также в учебном процессе ВУЗов лесотехнического профиля. Особое значение имеют разработанные рекомендации для научно-обоснованного выделения и мониторинга систем ООПТ на избыточно увлажненных землях, экологических троп и маршрутов общеобразовательного и профессионального экологического туризма.

Личный вклад. Основные этапы исследования выполнены лично автором. Автор принимал участие в сборе полевого материала: работал на пробных площадях, заложенных на территории Лисинского учебно-опытного лесхоза и Лисинского лесного колледжа. Классификация, обработка и анализ данных были выполнены лично автором с использованием материальной базы СПб ГУ, Севзаплеспроект, ГТИ и ГГО имени Воейкова. Результаты были представлены с использованием современных технических средств в картографической (ТИС) и в описательной (Excess, Excel) форме.

Обоснованность и достоверность результатов исследования подтверждаются практически полным совпадением материалов контрольного дешифрирования с данными, полученными таксацией пробных площадей, выделов уточненной таксации и профилей, использованных для сверки таксационных и дешифровочных показателей. Использование современных методов сбора и обработки информации, объема исходных данных, необходимого и достаточного для обеспечения заданной точности результатов исследования, позволили получить обоснованные и достоверные результаты.

Апробация и публикация результатов работы. Основные результаты исследования были опубликованы в 6 научных статьях и обсуждены на 2 научно-технических конференциях СПбГЛТА (секция лесной таксации, лесоустройства и ГИС). Все важнейшие вопросы исследования неоднократно обсуждались с ведущими специалистами в области лесной таксации, лесоустройства и ГИС.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения и 6 глав, включая выводы и практические рекомендации. Объем работы составляет 160 страниц, в том числе 15 таблиц и 54' рисунка. Библиографический список включает 2Ц наименований, в том числе 5 статей, опубликованных автором.

1. СОСТОЯНИЕ ИЗУЧЕННОСТИ ПРОБЛЕМЫ

В информационном блоке современного лесного комплекса России имеются два серьезных противоречия. С одной стороны - это растущая потребность в разносторонней, оперативной и достоверной информации, а с другой -разрушение системы ее получения. С расширением рыночных отношений возрастает потребность в разносторонней информации о лесных ресурсах и динамике их состояния. Между тем с 1992 г. обеспечение материалами лесоустройства государственных органов управления лесным хозяйством и лесопользователей стало резко ухудшаться. С 1993 г. площадь лесного фонда, на которую имеются устаревшие материалы лесоустройства, увеличивается примерно на 20 млн. га и год.

Материалы аэро- и космической съемки являются технической основой лесоинвентаризационных работ и одним из решающих факторов, влияющих на точность таксации лесного фонда. Приоритетным направлением усиления государственного управления лесным хозяйством является внедрение ГИС - технологий. ГИС позволяет автоматизировать рутинные учетные

работы в лесничествах и арендных предприятиях; оперативно изготавливать любые тематические лесные карты по материалам лесоустройства; вносить текущие изменения в картографические материалы и поддерживать информационные базы о лесном фонде России в актуализированном состоянии.

Лесной фонд Северо-Запада России характеризуется наличием значительных площадей, покрытых насаждениями на избыточно увлажненных почвах и болотами. По результатам обследования [Сабо и др., 1981], их доля в лесном фонде Северо-Запада варьирует в пределах 36 - 52%. Лесорасти-тельный потенциал этих земель огромен. Он может и должен быть реализован повышением их производительности методами гидролесомелиорации, несмотря на существенные затраты труда и средств.

Гидролесомелиоративное состояние лесного фонда Ленинградской области к 2008 году в сравнении с 1986 годом значительно ухудшилось.

По данным лесоустройства, территория избыточно увлажненных земель увеличилась на 75% и составила в целом по области более 820 тыс. га. На 38 % увеличилась площадь болот. Более чем в 2 раза увеличилась площадь заболоченных вырубок. Аналогичная ситуация складывается и с заболачиванием ряда других категорий земель.

Следует отметить, что инвентаризация избыточно увлажненных земель, а также болот в настоящее время невозможна без использования современных дистанционных методов и геоинформационных технологий [Бе-резин и др., 1986; Любимов,2001; Кусакин, Ефимова,2006; Пахучий, 2006].

Дистанционные метода всегда занимали достойное место в проектно -изыскательских работах по лесоосушительной мелиорации [Дмитриев, 1974; Березин, Данюлис, Сухих, Суворов, Константинов, 1996].

В отличие от 60-70-ых годов прошлого века современные ДМ базируются на использовании принципиально новых изображений, методов их обработки, анализа и представления [Сухих, 2005; Березин, 2007; Любимов, 2007].

Современные цветные спектрозоналыше аэрофотоснимки высокого разрешения, выполненные в М 1:10000 - 15000, позволяют решить практически все задачи инвентаризации, проектирования и оценки эффективности гидролесомелиорации,,Нет ограничений и на применение цветных синтезированных КС высокого разрешения [Сухих, Ануфриев, 2007], а также стандартных КС, получаемых при реализации программ "Landsat - ТМ", SPOT и др.

Применение АФС и других материалов ДЗ в гидролесомелиорации имеет хорошую научно - методическую основу, заложенную в 60-80 - ых годах XX века [Белов, Дмитриев, Колосова, 1962; Галкина, 1966; Григорьев, Нефедов, 1958; Константинов, 1962; Костылев, 1956; Кудрицкий, 1956].

В настоящее имеются все предпосылки для организации дистанционного мониторинга за состоянием существующей лесоосушительной сети и эффективностью ранее сделанного осушения. Наличие и широкая доступность высококачественных материалов дистанционных съемок, а также аппаратно-программных средств обработки и представления данных дистанционного зондирования позволяет оценивать состояние объектов практически в реальном масштабе времени.

2. ПРОГРАММА И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

Программой исследования предполагалось:

1. Изучить лесной фонд Лисинского учебно-опытного лесхоза с оценкой количественных показателей, характеризующих ШШ и болота.

2. Произвести планирование НИР, в результате которого изучить изменчивость запасов Hi 111 и определить необходимое количество наблюдений, достаточное для получения достоверных (матрица ошибок) и точных (систематические и среднеквадратические ошибки) результатов.

3. Осуществить выборку объектов из числа уже имеющихся ПП и ЭВ, а также наметить места закладки и заложить новые пробы для заполнения пробелов в возрастных рядах исследуемых насаждений.

4. Обеспечить все ГОТ и ЭВ цветными спектрозональными АФС масштаба 1:15000. Объекты, намеченные для изучения динамики их показателей - снимками залетов двадцатилетней давности и КС.

5. Обеспечить покрытие всего аэрокосмического полигона КС высокого разрешения (в электронных форматах и на жестких носителях);

6. Разработать вариант автоматизированной обработки полевых материалов с использованием стандартных сертифицированных пакетов программ (MS Word, Excel, Excess, STATISUCA и др.).

7. Использовать возможности программного обеспечения ГИС IDRISI for Windows для изучения особенностей изображения избыточно увлажненных земель на цветных спектрозоналышх и псевдоцветных синтезированных снимках, сопоставимых с масштабом 1:15000.

8. Разработать рекомендации по дешифрированию НПП и болот в условиях естественного развития и под воздействием антропогенных факторов с использованием ГИС и ДМ.

Методика обработки полевых материалов, анализа и представления результатов обработки

Для обработки полевых материалов были использованы возможности программных оболочек Microsoft Excel, Excess, а также STATISTICA и программы графического представления результатов математико-статистической обработки 'CurveExpert'.

Картографическое оформление материалов было выполнено с использованием профессиональной ГИС "MapInfo-7.5", а обработка изображений в растровых форматах - с использованием НИГИС "IDRISI for Windows".

Презентация иллюстраций-растров производилась с использованием оболочек Paint Shop Pro, Photoshop и CorelDraw!

Синтез и анализ материалов дистанционных съемок выполнялся с помощью программы "Image Analyst".

Все программные средства являются сертифицированными и по результатам калибровки обеспечивали заданную достоверность и точность результатов.

В данном исследовании были использованы только пробные площади и эталонные выдела (всего 176 объектов), заложенные в Лисинском учебно -опытном лесхозе и приграничных выделах соседних лесничеств. Материалы были использованы для сравнения результатов дешифрирования осушенных и однотипных, но незатронутых осушением объектов.

Все объекты исследования были позиционированы в системе координат «Пулково-42» с использованием приемника сигнала GPS "GARM3N -Legend". Ошибки позиционирования были рассчитаны путем выборочного сравнения расстояний между опорными точками, определенными с использованием GPS - навигатора и в результате теодолитной съемки.

3. МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ ИСХОДНЫХ МАТЕРИАЛОВ, АНАЛИЗА И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

В процессе таксационной обработки полевых материалов были решены следующие задачи:

• Получены точные таксационные характеристики насаждений на избыточно увлажненных почвах для контроля достоверности материалов последнего лесоустройства Лисинского учебно-опытного лесхоза и оценки их пригодности в качестве контроля точности дешифрирования снимков;

• Вычислены дешифровочные аналоги таксационных показателей НГШ (количество изобразившихся на снимках деревьев, средние расстояния между деревьями, сомкнутость полога, дешифровочный состав, диаметры крон изобразившихся на снимках деревьев, высоты и др.);

• Определены переходные коэффициенты и корреляционные уравнения, связывающие таксационные и дешифровочные показатели исследуемых насаждений в зависимости от типов дешифрируемых снимков;

4. ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТРОЕНИЯ И ДИНАМИКИ ТАКСАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАСАЖДЕНИЙ НА ИЗБЫТОЧНО УВЛАЖНЕННЫХ ЗЕМЛЯХ ЛУОЛХ

Особенности обработки и анализа цифровых и оцифрованных сканированием изображений

Геометрическая коррекция изображений. Каждое изображение, полученное ДЗ, имеет геометрические и радиометрические искажения. При измерительных методах дешифрирования изображений наибольшее значение приобретают геометрические искажения объектов: длин, площадей и углов. Традиционные методы исправления искажений сложны и трудоемки. В дан-

ном исследовании использованы современные технологии геопозициониро-вапия объектов: GPS и GIS.

Современные технологии коррекции снимков базируются на стандартной государственной электронной карте — основе (топографическая электронная карта M 1:2ОО0ОО) и приемниках сигаалов GPS (навигатор "GARMÏN-Legend"). Совместное использование электронной карты, зарегистрированной в системе координат «Пулково-42» и навигаторов GPS, предназначенных для определения координат опорных точек, обеспечили заданную точность привязки изображений и регистрации картографических слоев.

На территории ЛУОЛХ были измерены координаты 200 основных опорных точек, положение которых с абсолютной точностью опознается на топографической электронной карте и на всех материалах ДЗ. Кроме того, была создана совокупность ведомственных опорных точек, расположенных на пересечениях квартальных просек. Созданные базы данных послужили метрологической основой для оценки геометрической точности исследования.

Результаты пошаговой оценки свидетельствуют о том, что для достоверной регистрации растров необходимо использовать 25 опорных точек, равномерно распределенных по картографической поверхности или 5 опорных точек на поверхности АФС.

Коррекция цветопередачи объектов на АКФС производилась в программном комплексе ENVI с использованием модуля FLAASH. Стандартная относительная коррекция выполнялась с помощью «калибровки по плоской области» (Flat Field Calibration) и внутреннего среднего относительного коэффициента отражения (Internal Average Relative Reflectance). Выравнивание ярхостных характеристик (histogram matching) используется для создания бесшовных мозаик, состоящих из двух и более исходных растровых изображений. Для выравнивания различий были использованы штатные средства Erdas Imagine. Программа предоставляет возможность производить цветовую коррекцию при объединении двух или более изображений в мозаику- рис. 1.

Рисунок 1. Гистограммы исходных изображений — темного снимка (вверху)

и светлого (внизу).

Для корректировки производились настройки мешо Color Correction в результате которых были получены снимки с исправленной цветопередачей объектов.

Особенности изменения яркостных характеристик различных объектов до и после коррекции приведены на рис. 2.

250 „ - -^-i. --а-j

I с

... .: »

|—4 " •

-Щ

¡¡life- - -

-2 — I

_ __

100 _ 160 200~

• • •>•

ЙЦ

ШШшШ^ШЯЯ

* Ь. ~ :

Рисунок 2. Яркостные характеристики различных объектов. По оси ОХ отложены яркости 2-го канала темного снимка до цветовой коррекции, по оси 0Y — яркости 2-го канала светлого снимка. 1 - Поверхность открытого болота; 2 - Воды; 3 - Ельники на избыточно увлажненных почвах; 4 — Сосняки на избыточно увлажненных почвах; 5 - Сфагновое болото с сосной.

На скаттерограмме видно, что яркостные характеристики части объектов (ельники и сосняки на избыточно увлажненных почвах и открытые болота) находятся практически на одной линии и для пересчёта достаточно линейной регрессии. Если исключить из расчётов объекты, которые не имеют значения для данного исследования, то статистику можно еще более улучшить.

Определение спектральных оптических характеристик НЛП и болот

Разработка рекомендаций по интерактивному дешифрированию НПП и болот по материалам ДЗ, а также оценка их динамики в пространстве и времени производилась с помощью анализа спектров отражения реальных объектов (анализ спектров Фурье) [Медведев, 2003] и методов «вэйвлет - анализа» [Астафьева, 1996; Сухорученко, 2006].

Для успешной реализации спектрального анализа исследуемых объектов было создано 60 эталонов НПП и болот, которые могут быть обнаружены при дешифрировании материалов дистанционных съемок (рис. 3).

Кроме того, эталоны были созданы и для 18 категорий земель лесного фонда, пограничных с НПП и болотными массивами.

В качестве главного инструмента дня создания спектральных эталонов была использована оболочка НИ ГИС "IDRISI for Windows". Данная ГИС была специально разработана для исследования информационных возможностей материалов ДЗ и работы с электронными растрами.

Оценка возможностей использования элементов спектрального и

Рисунок 3. Гистограммы распределения пикселов изображения кроны сосны

(освещенной части, затененной и кроны в целом).

Приведенные на рис. 3 гистограммы свидетельствуют о том, что изображение кроны в целом является суммарным распределением пикселов ее освещенной и затененной частей. Полог смешанного насаждения можно представить в виде кривой распределения по-разному окрашенных пикселов различных древесных пород. Дешифрирование материалов ДЗ включает декомпозицию и анализ CK распределения пикселов дешифрируемых объектов.

Существует много программных пакетов, в которых можно выполнить преобразование Фурье цифрового изображения [Юшин, 2005]. Для решения задач данного исследования был использован специальный программный модуль «Fourier», разработанный в МИИГАиК [Сухоручевко, 2006]. При выполнении линеаментного анализа был использован стандартный программный пакет «LESSA», разработанный в ПГС «Аэрогеология».

Для выполнения вейвлет - анализа были использованы математические пакеты Матлаб и Маткад, а фрактальный анализ цифровых изображений поверхностей болот и НПП был выполнен в соответствии с методикой МИИГАиК.

Оценка возможностей использования элементов фрактального анализа для контурного дешифрирования НПП и болот на материалах дистанционных съемок

С целью изучения масштабно-инвариантных свойств изображений НПП и болот были исследованы особенности фрактальных графиков (зави-

Рис. 5. Поле линеаментов изображения поверхности осушенного болота. Объект «Рамболовский» Наибольший интерес представляют результаты исследования пространственной структуры пограничных зон между открытыми болотными

симости (1пЫ, 1пг"), где N - число квадратных покрытий в которые попал хотя бы один элемент исследуемой структуры, г - размер стороны квадрата). Фрактальная кривая для бинаризированного изображения поверхности верхового болота и результаты статистического анализа наклонов фрактальной кривой, при различных интервалах значений размера покрывающего элемента, представлены на рис. 4.__

Бинаризированное изображение

Фрактальная регрессионная кривая

Статистика наклонов

Рисунок 4. Пример фрактального анализа бинаризированного изображении поверхности верхового болота.

Результаты фрактального анализа поверхности верхового болота показывают, что число интервалов самоподобия увеличивается при увеличении избыточного увлажнения и удаления от границ болотного массива.

Мультифрактальная параметризация изображений пространственных структур на поверхности болот и НПП состоит в определении количественных характеристик описывающих свойства изучаемых явлений. Такой возможностью обладает предложенный А. Н. Сухорученко (2006) дисперсионный метод формирования мультифрактальной меры.__

Поле линеаментов

пространствами и ИУД а также между низкопроизводительными насаждениями по закрайкам болотных массивов и насаждениями нормальной производительности, граничащими с болотными урочищами.

Анализ поля плотности линеаментов (рис. 5) показывает, что зоны повышенной (экстремальной) плотности линеаментов обычно приурочены к областям локализации систем грядово-мочажинного комплекса и граничным зонам между объектами различной производительности и участками с разными условиями местопроизрастания. Большинство зон повышенной плотности оконтурены полосами пониженной плотности линеаментов, что позволяет произвести оценку площади участков поверхности болот и НПП насаждений с разными условиями местопроизрастания.

В зонах наложения и взаимопроникновения объектов («матрасик») роз-диаграммы линеаментов приобретают многолепестковый характер и доминирующий объект определяется ориентацией наиболее вытянутого лепестка диаграммы.

Проведенные исследования показали, что поле изолиний и поле градиентов плотности линеаментов четко локализуют системы открытых болот, верховых болот с незначительным участием сосновых деревьев (сосняки 5а бонитета), а также насаждений нормальной производительности. Это позволяет использовать величину градиента плотности линеаментов в качестве показателя качественных структурных изменений поверхности ИУН.

В связи со сложностью визуализации данных двумерного вейвлет-анализа целесообразно проводить вейвлет-анализ пространственных сечений интересующих нас участков изображений. Для вейвлет-епектрограмм изображений поверхности осушенных болот характерно наличие локальных максимумов и минимумов с примерно одинаковым масштабом (рис. б), что указывает на присутствие отчетливо выраженных осушительных систем на исследуемых изображениях.

Вейвлет-спектрограмма (Гаусс)

Вейвлет-спектрограмма (Морле)

Рис. 6. Вейвлет-спектрограмма сечения изображения поверхности осушенного болота (объект «Рамболовский»), Как показал анализ, они в основном приурочены к притрассовым зонам осушительной сети. В местах пересечения и слияния канав можно отметить нескольких волновых систем на одном и том же участке исследуемых изображений. Это приводит к размыванию локального максимума. На некоторых вейвлет-спектрах наблюдаются отчетливо выраженные тренды в поле

яркости поверхности осушенного болота. Это указывает на развитие растительного покрова вдоль и (в меньшей степени) поперек осушительных систем.

Анализ значений мультифракталышх характеристик для отдельных объектов показал, что с их помощью можно с 95% вероятностью классифицировать различные объекты и явления на поверхности НПП насавдений и болотных массивов.

Определение запасов НПП в динамике и статике методом интерактивного дешифрирования материалов дистанционных съемок

Для оценки запасов НПП по материалам ДЗ были проведены два комплексных эксперимента с использованием АФС 1980 и 2003 гг., а также кос-моснимков "Landsat - ТМ".

Первый эксперимент проведен по аэрофотоснимкам, полученных в результате съемки в июле 1980 г. Полученные снимки прошли процедуру декомпозиции с помощью ГИС "IDRISI for Windows" (1600x1200 элементов), в трех спектральных интервалах (0,5-0,6; 0,6-0,7 и 0,8-0,9 мкм). Разрешение на местности полученных изображений составляет 0.5x0.5 м.

Второй эксперимент проведен по АФС залетов июля 2003 г. Масштаб полученных снимков 1:15000, формат кадра-32x32 см. АФС были оцифрованы в формате .TIF с разрешением 1600*1200 элементов и были спектрально сепарированы на изображения в трех спектральных каналах.

Первичная обработка электронных файлов снимков включала калибровку и коррекцию цветов и тоновых различий. Калибровка заключалась в пересчете пиксельных значений или уровней яркости N в значения спектральной яркости L\ по следующей формуле:

где Ы0 - значение "теневого сигнала"; Р-спектральная чувствительность модели.

Значение отражательных характеристик К рассчитаны по формуле:

где 5 X - внеатмосферный солнечный поток; <р - высота Солнца Эффективность коррекции исследована анализом гистограмм одинаковых объектов, находящихся в зонах продольных перекрытий исследуемых аэрофотоснимков. В результате применения процедуры коррекции цветов средняя по абсолютной величине относительная погрешность определения КСП в красном диапазоне спектра уменьшилась более чем вдвое - до 14,6%, а в инфракрасном диапазоне - почти на четверть: с 21,2 до 16,0%.

Результаты анализа оценок сомкнутости полога, групп запасов и относительных полнот ИУН методом интерактивного дешифрирования АФС различными способами приведены в таблице 1.

Анализ данных таблицы 1 свидетельствует о высокой сходимости визуальных оценок таксационных показателей ИУН с данными интерактивного дешифрирования АФС. Следует отметить более низкие погрешности оценок на опытном участке «Введенский», чем на «Машинском».

Оценка возможности использования спектрозональных аэрофотоснимков высокого пространственного разрешения для определения запасов НПП производилась на примере опытных объектов «Кузнецовский» и «Рамболов-ский». На рис. 7 представлены графики связи КСП с запасами на 1 га и сомкнутостью полога (Спол).

Таблица 1.

Результаты дешифрирования таксационных показателей по цве шьш

спектр азшзльньш АФ С

Количество насаждений №>)

Опытные объекты стационары СотнуШЧь «ояога По данным тдпл н натурным обследованиям По резушжам деши.фриров.'шия АФС погрешность дешифрирования вэрофо'юсшшюя)

По ¡апасу По относит, полноте По запасу мЗЛ-а По относит, полноте По ¡апасу ИЗ/(а По ОТНОСИТ, полноте

Введенский Высокая, Средня» 41 18 39 15 55 .17 38 21,0 14.6 10.5 7,4

Низкая 40 43 50 45 25.0 124

Машинский Высокая Средняя Низкая 15 54- 13 37 50 И 50 51) 14 35 51 26.1 13,3 12.0 6.7 12»« 5,6

Графическая реализация зависимостей между отдельными таксационными показателями обследованных насаждений показывает, что взаимосвязь очень тесная (К = 0,79) и аналитически может быть описана уравнением па-

на избыточно увлажненных почвах.

Проверка модели на материалах наземной таксации пробных площадей показала, что средняя погрешность между фактическими и рассчитанными по АФС значениями запаса на 1 га составила 16%.

Данная методика может быть использована для оценки динамики запасов осушенных и неосушенных Hi 111, а также для оценки эффективности разных систем осушения на исследованные насаждения.

Интерактивное дешифрирование состава насаждений

Таксационные характеристики были объективно оценены с помощью автоматизированной обработки снимков и вычислением регрессионных зависимостей «спектральный образ» - «таксационный показатель».

В зависимости от статистической значимости вычисленных уравнений регрессии, появляется возможность определить степень пригодности цветных спектрозональных аэрофотоснимков М 1:15000 для таксационного дешифрирования состава Hi 111. Для обработки использовался пакет программ для статистического анализа SPSS 8.0.

При моделировании процесса дешифрирования использовались следующие обозначения:

COUNTIO, C011NT20, COUNTZOO - коэффициенты в формуле состава, определяющие долю участия разных пород в запасе яруса насаждения. RELECT10, REFLECT20, REFLECT200 - значения спектральных яркостей измеренные в 1-ом, 2-ом и 3-ем каналах, соответственно.

Для решения поставленной задачи вычислялись уравнения множественной линейной регрессии вида:

COUNTn = Kin* REFLECT 1 +K2n* REFLECT2 + K3n* REFLECT3

Величины REFLECTn и Dn были получены путем автоматизированной совместной обработкой снимков, конвертированных в GRJD-файлы и цифровой повыдельной карты в оболочке ГИС Arc View.

Математико-статистическая модель для вычисления регрессионных уравнений имеет вид:

COUNTIO = Kio-o+Кцч х REFLECT 1 +Kj 0-2 х REFLECT2+Kl0.3 х REFLECT3+ei0 COUNT20 = Кго-о+Кян х REFLECTI+K20-2 х REFLECT2+K20.3 х REFLECT3+e20 СОШТ200 = К20о-о+К2оо-1 х REFLECT l+K200-2 x REFLECT2+K200-3 x REFLECT3+e20o

Предсказанные (вычисленные) значения обозначались, как PREDn.

Дополнительным условием, вытекающим из принципа построения формулы состава, которое можно использовать для проверки построенных регрессионных уравнений является

PREDIO +PRED20 +PRED200 = 10

Результаты расчета регрессии для сосняков НА избыточно увлажненных почвах приведены на рис. 8.

Для проверки корректности построения регрессии необходимо проверить полученный результат на совокупностях исходных данных, собранных на других частях полигона. В данном случае был выбран Кузнецовский болотный массив с пограничными насаждениями различной производительности.

Результаты сравнения регрессионных уравнений для первого и второго участков показывают, что ошибка моделирования составляет около 10%. На-

блюдается высокая значимость коэффициентов уравнения регрессии. Знаки соответствующих коэффициентов совпадают, а гистограмма распределения пикселов близка к закону нормального распределения.

EEFIECT1

КЕР1ЕСГ2

REFLECT3

•J.M НА »V! 1® (Л» BJC- «№ Tai «« КЯ

- до f.w гас ?ai %tv *

т.я w vcc ft»

■ MQ 99* ttc wt Ui ».*

Рисунок 8. Поле значений для REFLECT1, REFLECT2 и REFLECT3 при зависимой переменной COUNT20. Вертикальными линями показан 95% доверительный интервал для математического ожидания.

Для контроля достоверности полученных результатов были вычислены уравнения регрессии включающие только переменные REFLECT2 и REFLECT3. Расчеты произведены для обоих вариантов. А их результаты приведены на рис. 9.

Корреляционные кривые, изображенные на рис 9 б и в практически идентичны. Наблюдается повторение зависимости REFLECT2(COUNT10) и REFLECT3(COUNT10). В регрессию была включена только переменная REFLECT3, т.к. значения в этом канале показывают наиболее гладкий и мо-

нотонный ход.

SEFLECT2

I ^

б)

ШЪЕСТЗ В)

! ц-^1^

. и® it j-*. wain utt«

•* "ь» ijt«* Iis зЬ iiV» ** ä'i . ** ¿¡JI V» <(« V* i-'яТя

Рисунок 9. Корреляционные поля для значений REFLECTn и переменой COUNT200. (стационар «Введенский») Результаты, полученные в процессе исследования, позволили объективно вычислять состав насаждений группы Hl 111 на аэрокосмическом полигоне и определять границы НПП и болот в пределах обследуемой территории.

Состав насаждений находится в прямой зависимости с интегральными спектральными характеристиками, получаемыми в результате спектрозо-

нальной съемки, многоканального и гяперспектрального дистанционного зондирования ландшафтной оболочки Земли из космоса.

Для оценки коэффициентов состава насаждений можно использовать аппарат линейной регрессии. Средние ошибки определения коэффициентов состава насаждений не превышали следующих значений:

• для сосняков пониженной производительности - 1.45 (при высокой значимости регрессии),

• для хвойных насаждений нормальной и повышенной производительности - 1.49, (при очень низкой значимости из-за недостаточного количества наблюдений),

• для насаждений лиственных пород (березняков и осинников) - 1.66 (при высокой значимости из-за резких различий в спектральной яркости между хвойными и лиственными породами).

Результаты исследования показывают, что данный метод может быть использован для определения не только состава насаждений, но и других таксационных показателей: сомкнутости полога, относительной полноты и запасов насаждений. Применение тестированной методики на временной серии материалов ДЗ позволяет проследить ход изменения таксационных показателей с течением времени в зависимости от естественных факторов и антропогенных воздействий.

Так, опытно-практическое применение данной методики позволило определить, что за 40-летний период наблюдения на территориях с заброшенной мелиоративной сетью площадь НПП увеличилась почти на 12%, а болот - на 8%. На территориях с работающей мелиоративной сетью границы объектов стабильны, а прирост по запасу соответствует насаждениям нормальной производительности.

Данная методика может стать основой дистанционного мониторинга за состоянием насаждений на избыточно увлажненных почвах и эффективностью их осушения.

5. ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ДМ И ГПС-ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ИНВЕНТАРИЗАЦИИ НПП

Для инвентаризации насаждений на избыточно увлажненных землях лесного фонда и болот могут быть использованы следующие материалы дистанционных съемок:

1, Аэрофотоснимки и КФС:

• В соответствии с современными технологиями обработки АКФС изображения должны быть представлены на жестких носителях и в виде электронных файлов, сохраненных в форматах, совместимых с базами данных профессиональных ГИС и потенциальных пользователей.

• Основные характеристики оцифрованных изображений (АФС и КФС) должны соответствовать параметрам бумажных копий по цветопередаче, тонам изображения и разрешающей способности.

• В комплектах АФС и КФС, предназначенных для совместной обработки в виде мозаик должна быть произведена коррекция цветовых и тоновых различий с приведением спектральных характеристик к стандартам исходного светочувствительного материала.

• Изображения в виде электронных файлов должны быть сохранены в оригинальных масштабах съемки. Для приведения оцифрованных изображений к одному масштабу производится коррекция снимков путем их регистрации относительно государственной топографической карты-основы в форматах ГИС профессионального уровня.

2. Нефотографические снимки из космоса " ~

В качестве технической основы для картографирования и дешифрирования таксационных показателей НЛП и болот можно рекомендовать следующие снимки, полученные с космических аппаратов (КА):

1) Landsat-7 (ЕТМ+) - пространственное разрешение (R) используемых каналов видимого, ближнего и среднего инфракрасного диапазонов 30 м, панхроматического- 15 м;

2) IRS (PAN) - панхроматический канал, R = 5,8 м;

3) Ikonos - каналы видимого диапазона и БИК, R = 2,5 м;

4) Монитор-Э - панхроматический канал, R = 8 м.

Кроме того, могут быть использованы КС последнего поколения, полученные в результате съемки следующими системами ДЗ:__■

j Космический сенсор Производитель Количество каналов Спектральный диапазон, мкм

FTI1SI, | спутник MightySat II НИИ ВВС США """..................'256' .......... 0.35-1.05...... i

Hyperion, спутник ЕО-1 Центр космических полетов Годдард, 220 0.4-2.5................1

AVRIS HACA 224 ' 0.4-2.5 !

' HYDIC.F. НИИ ВМФ США 2Ï0 0.4-2.5 ]

■ PROBE-1 Компания Earth Search Sciences Inc. 128""' 0.4-2.5 ]

! CASI Компания ÍTRJES Research Limited до 228 0.4-1.0

I EPS-H : (Environmental j Protection System) Корпорация GER ♦VIS/N1R (76) SWIR1 (32) SWIR2 (32) TIR(12) »V1S/NIR " SW1R1 (1.5-1.8) SWIR2 (2.0-2.5 ) TIR

♦VIS - видимый диапазон; NIR - ближняя инфракрасная (ИК) область спектра; SWTR - коротковолновый Ж диапазон; TIR - тепловой ИК диапазон.

Гиперспектральные снимки доступны не так широко, как другие данные ДЗ. КА, на борту которых установлены гиперспектральные сенсоры, немного. Среди них Hyperion на борту спутника HACA ЕО-1, CHRIS на борту спутника PROBA, FTHSI на борту спутника MightySat П НИИ ВВС США.

3. Геопоэиционирующие н геоинформационные системы

По результатам исследования можно рекомендовать навигаторы спутникового позиционирования GPSMAP 60СХ и GPSMAP 60CSX, способные обеспечить основные запросы пользователей: определение координат точек, прокладку маршрутов (съемку объектов мониторинга), регистрацию картографических произведений и снимков относительно действующей системы координат и др. [GARMIN, 2008].

Для инвентаризации НЛП и болот, а также мониторинга за их состоянием можно рекомендовать любые профессиональные ГИС, форматы файлов которых совместимы с информационно-вычислительными комплексами российских и зарубежных пользователей. К рекомендованным ГИС можно отнести такие доступные оболочки, как MapINFO, ArcView, Geograph/Geodraw, ERDAS и ГИС научно-исследовательского профиля IDRISI for Windows.

4. Рекомендации по организации дистанционного мониторинга за состоянием НПП и болот

Для организации дистанционного мониторинга за состоянием НЛП и болот в пределах вновь образованных лесничеств и области в целом необходимо сформировать классифицированные базы данных, совместимые с форматами профессиональных ГИС.

Классификация предполагает разнесение НПП и болот на ряд категорий. Следует выделять участки осушенные и неосушенные, отнесенные к ОЗУ и ООГГГ, рекреационному фонду; а также территории, на которых возможна и целесообразна лесозаготовительная деятельность.

В процессе дистанционного мониторинга НПП и болот предлагается с помощью созданной ГИС и материалов ДЗ решать следующие задачи:

1. Контролировать выполнение проекта организации и ведения хозяйства на землях данных категорий. Контроль должен выполняться два раза в ревизионный период. Кроме того, для своевременного предупреждения пользователя и контролирующего о необходимости проведения намеченных мероприятий ГИС-технологией предусмотрена установка «флажков» - сигналов о невыполнении намеченного мероприятия и материалы космических съёмок с пространственным разрешением не хуже 30 м (типа IRS, Монитор-Э, SPOT, Landasat-7), по которым можно проследить состояние и динамику контролируемых участков.

2. Оценивать результаты ранее проведенного осушения (динамика накопления биомассы на осушенных объектах по сравнению с неосушенными участками, относящимися к одинаковым исходным условиям местопроизрастания). Наличие достоверных лесоустроительных данных существенно упрощает эту задачу, обеспечивая наличие эталонов,

3. Отслеживать динамику таксационных показателей НПП и болот, как в естественном состоянии, так и после их осушения. Решение данной задачи может быть обеспечено средствами ГИС й ДМ с привлечением материалов базы лесоустроительных и лесохозяйственных данных, сформированных на

каждое лесничество, а также материалов многоспегаралышх и гиперспектральных КС с разрешением не хуже 1-5 м (Ikonos, QuickBird, IRS).

4. Контролировать состояние рекреационного фонда, ОЗУ и ООПТ, Данная задача может быть решена средствами ГЙС на основе актуализированных баз лесоустроительной информации и данных дешифрирования космических снимков с разрешением 5 - 30 м.

Список опубликованных работ по теме диссертации

1. Ум Токи Жозеф. Особенности лесохозяйственного и лесо-таксационного районирования лесов Ленинградской области. Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. Вып. 183. СПб.: СШГЛТА, 2008. с. 117-122.

2. Ум Токи Жозеф, .Нгуен Чунг Тхонг, Методика анализа экологического пространства лесных экосистем с использованием материалов дистанционных съемок, с. 110 - 113. Научно-технический прогресс в лесном хозяйстве, охране природы и ландшафтном строительстве Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета по итогам законченных научно-исследовательских работ (под общей редакцией д. э. н. А. Самедова). СПб.: СПбГЛТА. 2007. С. 117.

3. Ум Токи Жозеф, Васильева Н. М., Соколова Т. Н. Геоинформационная система «Лесные ресурсы Ленинградской области» (подсистема «Избыточно увлажненные ПТК»): разработка и реализация. НАУЧНО -ТЕХНИЧЕСКИЙ ПРОГРЕСС В ЛЕСНОМ ХОЗЯЙСТВЕ, ОХРАНЕ ПРИРОДЫ И ЛАНДШАФТНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ. Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета по итогам законченных научно-исследовательских работ. СПб.: СПбГЛТА. 2009. С. 17-26.

4. Ум Токи Жозеф, Н. М. Васильева. Определение таксационных показателей избыточно увлажненных насаждений по цветным спектро-зоналышм аэрофотоснимкам. НАУЧНО -ТЕХНИЧЕСКИЙ ПРОГРЕСС В ЛЕСНОМ ХОЗЯЙСТВЕ, ОХРАНЕ ПРИРОДЫ И ЛАНДШАФТНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ. Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета по итогам законченных научно-исследовательских работ. СПбГЛТА,: СПб, 2009., с. 45-49.

5. Нгуен Чунг Тхонг, Ум Токи Жозеф, Васильева Н. М. Действующие и проектируемые системы мониторинга лесов Ленишрадской области. Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал, т. 13, №2, 2008. С. 67-70.

6. Березин В. И., Нгуен Чунг Тхонг, Ум Токи Жозеф, Мурахтанов Е. С. Особенности дешифрирования среднемасштабных АФС. Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал, т. 13, №2,2008. С.50-54.

Отзывы на автореферат с заверенными подписями просьба направлять по адресу: 195021. Санкт-Петербург, Институтский пер., д. 5. Лесотехническая академия. Ученому секретарю диссертационного совета.

УМ ТОКИ ЖОЗЕФ АВТОРЕФЕРАТ

Подписано в печать с оригинал-макета 23.04.09. Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Уч. -изд. л. 1,0. Печ. л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ № 56. С 5 а.

Санкт-Петербургская государственная лесотехническая академия Издательско-полиграфический отдел СПбГЛТА 194021, Санкт-Петербург, Институтский пер., 5

Содержание диссертации, кандидата сельскохозяйственных наук, Ум Токи Жозеф

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1 СОСТОЯНИЕ ИЗУЧЕННОСТИ ПРОБЛЕМЫ

1.1 Краткий обзор истории развития лесоустройства в России

1.2 Краткая характеристика болот и избыточно увлажненных земель лесного фонда в Ленинградской области

1.3 • Особенности гидролесомелиоративного применения дистанционных методов и ГИС-технолопш

1.4. Современный этап в развитии выборочных методов инвентаризации лесного и гидролесомелиоративного фонда

2 ПРОГРАММА И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Программа исследования

2.2 Задачи исследования

2.3 Методика полевых исследований

2.4 Методика обработки полевых материалов, анализа и представления результатов обработки

2.5 Объем и характеристика исходных материалов

2.6 Оценка и коррекция качества оцифрованных аэро- и космических снимков

3 МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ ИСХОДНЫХ МАТЕРИАЛОВ, АНАЛИЗА И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

3.1 Методика обработки исходных материалов

3.2 Картографический метод анализа материалов обработки

3.3 ГИС-технология анализа и представления результатов

4 ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТРОЕНИЯ И ДИНАМИКИ ТАКСАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАСАЖДЕНИЙ НА ИЗБЫТОЧНО УВЛАЖНЕННЫХ ПОЧВАХ ЛУОЛХ

4.1 Особенности обработки и анализа цифровых и оцифрованных сканированием изображений

4.2 Оценка возможностей использования элементов спектрального и фрактального анализа для дешифрирования насаждений на избыточно увлажненных почвах по материалам дистанционных съемок

4.3 Оценка возможностей использования элементов фрактального анализа для контурного дешифрирования насаждений на избыточно увлажненных почвах по материалам дистанционных съемок

4.4 Результаты практической реализации интерактивных методов обработки- изображений для дешифрирования таксационных показателей исследуемых насаждений в динамике и статике

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Дистанционные методы оценки таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах с использованием ГИС-технологий"

Материалы современных дистанционных (аэрокосмических) методов сбора информации о различных категориях земель лесного фонда успешно применяются для изучения удаленных и относительно труднодоступных объектов. Обзорность и детальность — вот те качества, которые делают материалы дистанционных съемок последних поколений незаменимыми при оценке современного состояния и динамики земель лесного фонда в пространстве и времени.

В настоящее время аэрофотоснимки, космоснимки и нефотографические изображения являются технической основой инвентаризации лесов и мониторинга за их состоянием вне зависимости от их географического полос жения и доступности. Методика и техника использования АКФС при устройстве и инвентаризации лесов давно и успешно разрабатывалась российскими и зарубежными специалистами. Результатом их исследований и опытно -практических работ стали методики контурного, ландшафтного и таксационного визуального дешифрирования материалов дистанционных съемок, в основу которых были положены принципы аналитического дешифрирования снимков, разработанные профессором Г. Г. Самойловичем, его коллегами, учениками и последователями.

В настоящее время появились новые (нефотографические) методы съемки с регистрацией изображений в виде электронных файлов и программно - вычислительные комплексы для хранения, обработки, анализа и представления информации о лесах в виде картографических произведений, таблиц, списков и описаний. Это вызвало необходимость разработки методики и техники использования электронных (аналоговых и оцифрованных) изображений для решения актуальных задач при инвентаризации и мониторинга лесов. Данная работа посвящена разработке рекомендаций по использованию методов автоматизированного таксационного дешифрирования насаждений.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОГО

ИССЛЕДОВАНИЯ

Полученные результаты могли бы стать основой непрерывной инвентаризации земель лесного фонда, объективной оценки законности производства и потребления лесных ресурсов, охраны лесов, сохранения и улучшения окружающей среды. Таким образом, тема диссертационного исследования, направленная на научное обоснование и разработку методов и техники автоматизированной таксации насаждений на основе ДМ и ГИС-технологий, является актуальной.

2. Оценить пригодность эталонов для определения таксационных показателей и разработать методы и технические приемы интерактивного эталонного дешифрирования таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах и болот по оцифрованным АКФС и нефотографическим снимкам;

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика и техника интерактивного эталонного дешифрирования насаждений на избыточно увлажненных почвах и болот по крупно- и среднем асштабным цветным спектрозональным аэрофотоснимкам, а также космическим снимкам высокого разрешения фотографического и нефотографического происхождения;

Практическая значимость работы. Теоретические наработки и разработанные на их основе практические рекомендации могут быть использованы в деятельности Северо-Западного лесоустроительного предприятия и организаций, связанных с изучением и использованием ресурсов земель лесного фонда, а также в учебном процессе ВУЗов лесотехнического профиля. Особое значение имеют разработанные рекомендации для научнообоснованного выделения и мониторинга систем ООПТ на избыточно увлажненных землях, экологических троп и маршрутов общеобразовательного и профессионального экологического туризма.

Личный вклад. Основные этапы исследования выполнены лично автором. Автор принимал участие в сборе полевого материала: работал на пробных площадях, заложенных на территории Лисинского учебно-опытного лесхоза и Лисинского лесного колледжа. Классификация, обработка и анализ данных были выполнены лично автором с использованием материальной базы СПбГУ, Севзаллеспроект, ГГИ и ГГО имени Воейкова. Результаты были представлены с использованием ГИС, Excess и Excel.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения и 6 глав, включая выводы и практические рекомендации. Объем работы составляет 160 страниц, в том числе 15 таблиц и 54 рисунка. Библиографический список включает 211 наименований, в том числе 6 статей, опубликованных автором.

Заключение Диссертация по теме "Лесоустройство и лесная таксация", Ум Токи Жозеф

Результаты исследования позволяют утверждать, что по спектрозональ-ным космическим снимкам масштабов 1:200000, 1:100000, 1:50000 и равноценным КС новых поколений с достаточной достоверностью можно выделять объекты, имеющие различное гидрологическое состояние, и в первую очередь - избыточно увлажненные насаждения и болота. Вероятности оптабок дешифрирования (г) перечисленных категорий земель варьировали в следующих пределах в зависимости от масштабов космических фотоснимков, сложности объектов и количества привлекаемых признаков:

- для оригинального масштаба 1:200000 г = 0,0 - 0,577;

- для увеличенного в 2 раза масштаба 1:100000 г = 0,0 - 0,530;

- для увеличенного в 4 раза масштаба 1:50000 г = 0,0 - 0,673

Данные распределения вероятностей признаков и пошагового анализа позволили составить таблицы признаков аналитического дешифрирования избыточно увлажненных насаждений и болот и базы эталонов этих категорий потенциального гидролесомелиоративного фонда.

6. Рекомендации по организации дистанционного мониторинга за состоянием избыточно увлажненных земель лесного фонда и болот

Устойчивое состояние лесных экосистем в условиях Ленинградской области должно базироваться на неистощительном и многоцелевом (экологически безопасном) использовании всех видов лесных ресурсов.

В работе рассматривается проблема, связанная с использованием в перв-цю очередь водорегулирующих (природозащитных функций избыточно увлажненных лесов и болот), а традиционно важное для других категорий насаждений имеет подчиненное значение.

Для организации дистанционного мониторинга за состоянием исследуемых объектов в пределах вновь образованных лесничеств, административных районов и области в целом сформировать базы данных, совместимые с форматами профессиональных ГИС, которые характеризовали бы размещение избыточно увлажненных насаждений и болот с их классификацией по лесо-хозяйственному и природоохранному принципам.

Классификация предполагает разнесение избыточно увлажненных насаждений и болот на ряд категорий. В частности, следует выделять участки осушенные и неосушенные, отнесенные к особо защитным участкам и особо охраняемых территориям, землям, имеющим особое значение для рекреации; а также территории, на которых возможна и целесообразна лесозаготовительная деятельность.

В пределах сформированных категорий необходимо организовать базы данных второго порядка, классифицирующие участки по типам болот, группам преобладающих пород (хвойные, лиственные, кустарники) и группам производительности (типам леса и классам бонитета: насаждения III, IV и Va - V6 классов бонитета).

Важнейшей частью базы данных создаваемых геоинформационных систем должна быть проектная лесоустроительная и лесохозяйственная подсистемы, которые исключат профессиональную «однобокость» чисто лесоустроительных или лесохозяйственных информационных систем. Разработанные ГИС - основа дистанционного мониторинга за состоянием исследованных объектов и лесопользования в них.

В процессе дистанционного мониторинга за состоянием избыточно увлажненных насаждений и болот, а также использования ресурсов данных экосистем предлагается с помощью созданной ГИС и материалов аэрокосмических съёмок решать следующие задачи:

1. Контроль выполнения предначертаний лесоустройства (реализации проекта организации и ведения хозяйства на землях лесного фонда данных категорий). Контроль должен выполняться два раза в ревизионный период. Кроме того, для своевременного предупреждения пользователя и контролирующего о необходимости проведения намеченных мероприятий ГИС-технологией предусмотрена установка «флажков» - сигналов о невыполнении намеченного мероприятия и материалы космических съёмок с пространственным разрешением не хуже 30 м (типа IRS, Монитор-Э, SPOT, Landasat

7), по которым можно проследить состояние и динамику контролируемых экосистем.

2. Выявление незаконных сплошнолесосечных, промышленно выборочных и проходных рубок. Данные объекты оперативно выявляются наложением картографических слоев с проектными данными с систематически получаемыми материалами космической съемки высокого и сверхвысокого разрешения. Особенно эффективным для периодического контроля является использование космических снимков, полученных на начало и конец ревизионного периода. Космические снимки должны иметь разрешение не хуже 30 м (IRS, Монитор-Э, SPOT, Landasat-7). Снимки должны обеспечивать выявление выделов площадью 0,2-0,5 га и более.

3. Контроль за эффективностью ранее проведенного осушения (динамика накопления биомассы на осушенных объектах по сравнению с неосушенны-ми участками, относящимися к одинаковым исходным условиям местопроизрастания). Наличие достоверных лесоустроительных данных существенно упрощает эту задачу. Обеспечивая наличие своеобразных эталонов.

4. Детальная оценка мест рубок, ветровалов, буреломов и гарей, оценка недорубов последних лет и деконцентрированного лесного фонда: пространственное положение участков, количества и качества сохраненного подроста, степени повреждения почвенного покрова, количество и качество невывезен-ной древесины и пр. При необходимости отдельные объекты повышенного интереса могут быть оценены по материалам выборочной крупномасштабной аэросъёмки (лучше цифровой) с разрешением не хуже 10 см, или по материалам крупномасштабной съемки с использованием беспилотных летательных аппаратов. Обобщенные характеристики объектов могут быть получены при дешифрировании КС с разрешением 0,5 -1м (типа Ikonos, QuickBird).

5. Оценка динамики таксационных показателей избыточно увлажненных насаждений и болот, как в естественном состоянии, так и после их осушения. Решение данной задачи может быть обеспечено средствами ГИС и ДМ с привлечением материалов базы лесоустроительных и лесохозяйственных данных. сформированных на каждое лесничество, а также материалов многоспектральных и гиперспектральных космических съёмок с разрешением не хуже 1-5 м (типа Ikonos, QuickBird, IRS).

6. Слежение за состоянием и динамикой рекреационного фонда, особо защитных участков и особо охраняемых природных территорий. Данная задача может быть безусловно решена средствами ГИС на основе актуализированных баз данных лесоустроительной информации и данных дешифрирования космических снимков с разрешением 5 - 30 м.

Описывая какое-либо явление или территорию, очень важно соблюдать порядок от общего к частному, т.е. дать характеристику основных, определяющих черт, затем детально проанализировать отдельные особенности и частности. В заключение четко формулируется выводы.

Основные принципы, которым должно удовлетворять научное описание, составляемое по картам и снимкам: логичность, упорядоченность и последовательность описания; ® отбор и систематизация фактов;

• введение в описание элементов сравнения, аналогии, сопоставления с использованием количественных показателей; в оценка описываемых явлений или процессов с точки зрения конкретных задач исследования; четкая формулировка выводов и рекомендаций.

Описания по картам широко используются на всех стадиях исследования для общего ознакомления с изучаемым объектом, планирования исследования, определения рациональной методики, выбора исходных картографических материалов. Описание совершенно необходимо и на заюиочитель-ном этапе, когда требуется дать содержательную интерпретацию полученных результатов.

Помимо описания, используются более конкретные приемы такие как: графические, графоаналитические, приемы математического анализа, математической статистики, теории информации. Графические приемы анализа карт состоят в построении по ним профилей, разрезов, графиков, эпюр, диаграмм и блок-диаграмм. Основное назначение этой группы приемов — дать наглядное двух- или трехмерное изображение изучаемых явлений.

Профили, разрезы. Главное достижение профилей — их наглядность. Некоторые особенности поверхностей, изображенных на картах и снимках, удобно выявлять с помощью совмещенных профилей.

Графики, эпюры. Графшси составляются чаще всего для выявления зависимости между явлениями. При изучении разновременных карт и снимков обращаются к составлению графиков, показывающих динамику развития явлений и процессов. Особым видом графика является эпюра, совмещающая на плоскости различные пространственные преобразования.

Диаграммы. Данные, снятые с карты и снимков, удобно анализировать с помощью различных диаграмм: линейных, площадных, объемных диаграмм, которые подобно графикам иллюстрируют зависимость между явлениями или динамику их развития. В исследовательских целях были использованы розы- диаграммы, которые передают господствующие и подчиненные направления явлений, локализованных на линиях.

Блок-диаграммы — трехмерные рисунки, совмещающие перспективное изображение какой-либо поверхности, продольные и поперечные профили.

Графоаналитические приемы анализа карт используют для измерения и исчисления по картам различных количественных величин. Различают несколько видов измерений: • измерения плановых координат объектов или явлений в географической, прямоугольной, полярной или условной системах; « измерения аппликат явлений, изображенных на картах, что связано с определением абсолютных и относительных высот, глубин, мощностей, т.е. вертикальных составляющих явлений; ® линейные измерения, т.е. определение длин прямых, ломаных, кривых линий и расстояний; ® измерение объемов различных объектов и явлений; ® измерение площадей плоских поверхностей; угловые измерения, связанные с определением по картам и снимкам горизонтальных, вертикальных и других углов и направлений. Картометрические приемы. На картах и снимках крупных и средних масштабов длины прямых и ломаных линий измеряется с помощью циркуля-измерителя и поперечного масштаба с точностью, близкой к предельной для данной карты. Трудности возникают при измерении длин извилистых линий: рек, береговых линий морей и озер, контуров, горизонталей. Для вычисления таких величин применяется курвиметр, но не всегда его точность удовлетворяет задачи исследования. Для более точных измерений применяются разные приемы вычисления. В частности, карты и снимки могут быть зарегистрированы в оболочке одной из ГИС, а все измерения (в том числе и площадей) могут быть сделаны с помощью встроенных инструментов и программ. Приемы математического анализа. Аппроксимации. Приемы математического анализа применяются для создания пространственных математических моделей изучаемых явлений. Многие явления и процессы, изображаемые на картах связаны функциональными зависимостами между собой и могут быть представлены функциями пространства и времени с использованием приемов математической статистики.

На картах статистических совокупностей образуют статистические поверхности, которые обычно изображаются изолиниями или картограммами. Статистические поверхности имеют максимумы (гребни), минимумы (ложбины), склоны. Они обладают «статистическим картографическим рельефом».

Приемы теории информации используются для оценки степени однородности и взаимного соответствия явлений, изучаемых по картам и снимкам.

3.3. ГИС-технология анализа и представления результатов

Одна из задач данного исследования состояла в разработке рекомендаций по ГИС-технологии представления результатов дешифрирования избыточно увлажненных насаждений по материалам дистанционных съемок в виде картографических произведений, таблиц, списков и описаний.

В качестве основных инструментов исследования были использованы оболочки профессиональных ГИС Maplnfo и IDRISI for Windows. Первоначальная ступень работы с базами лесоустроительных данных (Petrolespro) выполнялась с использованием WinGIS и PLP, а после извлечения и преобразования атрибутивных данных в современные форматы они экспортировались в базу данных Maplnfo (снимки в виде растров - в ISRISI).

При дешифрировании изображений и анализе результатов были использованы такие программно-логические модули ГИС, как "Analysis", "Reformat" и "Data Entry". Оценка соответствия результатов дешифрирования наземным данным производилась с помощью модуля "Decision Support". Представление результатов исследования выполнялось с использованием блока "Cristal Report" ГИС Maplnfo.

4. ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТРОЕНИЯ И ДИНАМИКИ ТАКСАЦИОНН ЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАСАЖДЕНИЙ НА ПЕРЕУВЛАЖНЕННЫХ ПОЧВАХ ЛУОЛХ

При использовании дистанционных методов оценки строения и динамики таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах был принят пошаговый алгоритм исследования, в основе которого лежит принцип последовательного приближения или движения от простого к сложному:

• Анализ особенностей изображения крон отдельных деревьев на цветных спектрозональных аэрофотоснимках М 1:10000 - 15000;

• Анализ спектральной оптической плотности групп деревьев, обособленных в пологе исследуемых древо сто ев (анализ биогрупп); в Изучение спектральной оптической плотности полога насаждений на переувлажненных почвах и поверхностей других категорий земель лесного фонда;

• Исследование динамики изображений насаждений на переувлажненных почвах на цветных спектрозональных аэрофотоснимках 1954 -2003 гг с оценкой связей между показателями спектральной оптической плотности, таксационными и дешифровочными показателями насаждений (оценка временных рядов); Оценка возможностей использования мелкомасштабных изображений из космоса для оценки состояния и динамики таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах в целом;

4.1. Особенности обработки и анализа цифровых и оцифрованных сканированием изображений

4.1.1. Геометрическая коррекция изображений

Каждое изображение ландшафтной оболочки Земли, полученное методами аэрофотосъемки, фотографической съемки из космоса или нефотографическими методами съемки имеет различные геометрические и радиометрические искажения.

При визуально - измерительных методах дешифрирования изображений наибольшее значение приобретают геометрические искажения объектов: длин, площадей и углов. Обычно такого рода искажения возникают из-за отклонения главной оптической оси съемочного устройства от вертикального положения, разномасштабности (искажения из-за непредсказуемых изменений высоты съемки) и из-за выраженного рельефа. При исследовании насаждений на переувлажненных почвах последний вид искажения не имеет значения.

Традиционные методы исправления искажений сложны и трудоемки. В данном исследовании использованы современные технологии геопозиционирования объектов: GPS и GIS. Возможность использования современных технологий обеспечивает наличие стандартизированной государственной электронной карты — основы (топографическая электронная карта М 1:200000) и приемников сигналов GPS. В данном случае был использован навигатор "GARMIN-Legend". Согласно расчетам совместное использование электронной карты, зарегистрированной в системе координат «Пулково-42» и навигаторов GPS, предназначенных для определения координат опорных точек, могут обеспечить заданную точность привязки изображений и регистрации картографических слоев.

Для оценки точности регистрации изображений была исследована точность привязки всех видов использованных в работе изображений. На территории Лисинского учебно-опытного лесхоза были измерены координаты 200 основных опорных точек, положение которых с абсолютной точностью определяется как на топографической электронной карте, так и на всех материалах дистанционных съемок. Схема размещения основных опорных точек приведена на рис. 4.1.

Основные опорные точки были использованы для привязки мелкомасштабных изображений, покрывающих всю или значительную часть аэрокосмического полигона. Кроме того, они были использованы как связующие при взаимной увязке АФС мелкомасштабных космических снимков.

Рисунок 4.1. Схема размещения основных (красные) и дополнительных (синие) опорных точек для привязки Л КФС и КС на АК полигоне.

Для каждой опорной точки (основной и дополнительной) были определены географические координаты с использованием навигаторов GPS и электронной топографической карты-основы. Кроме того, по лесоустроительным планшетам были определены прямоугольные координаты опорных точек и измерены расстояния между ними. Эти совокупности данных позволили произвести разностороннюю оценку точности регистрационных и дешифро-вочных работ с использованием различных методов и материалов дистанционных съемок. Созданные совокупности данных послужили своеобразной метрологической основой для оценки точности результатов исследования. Пример совокупности географических координат, определенных для одного из кластеров ЛУОЛХ приведен в таблице 4.1.

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, кандидата сельскохозяйственных наук, Ум Токи Жозеф, Санкт-Петербург

1. Алексеев А. С., Бабиков Б. В. Оценка и прогноз состояния древостоев на осушенном верховом болоте // Эксперимент и математическое моделирование в изучении биогеоценозов лесов и болот. Доклады Всесоюзного совещания. М., 1987, С.77-80.

2. Алексеев А. С., Р. Ф. Трейфельд, В. Н. Минаев, С. В. Тетюхин. Информационные технологии в непрерывном лесоустройстве. Материалы НТК: СПбЛТА, 1999, с. 63-66.

3. Алексеев А. С., С. Келломяки, А. В. Любимов и др. Устойчивое управление лесным хозяйством: научные основы и концепции. Учебное пособие / Под общей редакцией Селиховкина А. В. СПбЛТА, 1998. 222 с.

4. Алексеев А.С. Математические модели и методы в лесном хозяйстве. Л.: Изд-воЛТА, 1988. 88 с.

5. Алексеев А.С., Бабиков Б. В. Оценка изменений состояния сосны на осушенных болотах // Лесной журнал, 4,1991, с. 16-22.

6. Бабиков Б. В. Гидротехнические мелиорации лесных земель . М.: Экология, 1993. 224 с.

7. Березин В. И., Данюлис Е. П., Константинов В. К. Гидролесомелиоративный мониторинг, его информационная база и принципы организации // Гидролесомелиоративный мониторинг и эксплуатация лесоосупштельных систем: Сб. н. т. / ЛенНИИЛХ, Л.:1991, с. 3-16.

8. Березин В.И„ Нгуен Чунг Тхонг„ Ум Токи Жозеф. .Особенности дешифрирования среднемаспггабных АФС. Вестник"МАНЕБ", том 13, №2,2008.

9. Березин В.И., Соколова Т.Н„ Котов Н., Ум Токи Жозеф. Таксационное геоботаническое дешифрирование. Вестник "МАНЕБ"том 13 № 2, 2008.

10. Бобров Р. В. Лесная школа в Лисино. СПб.: ФСЛХР. 1994. 83 с.

11. Великанов Г. Б. Масштабы современного заболачивания земель лесного фонда в Ленинградской области. С. 39-40. В кн.: Болота и заболоченные леса в свете задач устойчивого природопользования. Материалы совещания. М.: ГЕОС, 1999. 392 с.

12. Великанов Г.Б. Ландшафтно-экологическое обоснование гидролесомелиорации в Ленинградской области: Дис. к. с.-х.н. — СПб.: СПбНИИЛХ, 1988 (Науч. рук. д.с.-х. н. В. К. Константинов, науч. консулт, к.э.н. В. А. Ильин).

13. Вомперский С. Э. Биосферная роль болот, заболоченных лесов и проблемы их устойчивого использования. С. 166-172. В кн.: Болота и заболоченные леса в свете задач устойчивого природопользования. Материалы совещания. М.: ГЕОС, 1999. 392 с.

14. Выгодская Н.Н., Горшкова И.Л. Использование модели Гоудриана для изучения закономерности отражения системы растительность почва в оптическом диапазоне. Исследование Земли из Космоса. 1984. № 4, с.61 - 70.

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

16. Гарелик И. С., Грин А. М., Цветков Д. Г. Космические полигоны. Задачи исследований и состав наземных наблюдений. В кн.: Космические исследования земных ресурсов. М.: Наука, 1976, с. 333-347.

17. Громцев А. Н. Коренные леса Запада таежной зоны России: природные особенности, современное состояние и проблемы сохранения, с. 343-345. В кн.: Биотическая регуляция природной среды. Петрозаводск, 1998. 472 с.

18. Громцев А. Н. Ландшафтные закономерности структуры и динамики средне-таежных сосновых лесов Карелии. Петрозаводск: Кар. ТПД РАН, 1993, 160 с.

19. Дмитриев И. Д., Мурахтанов Е. С., Сухих В. И. Лесная авиация и аэрофотосъемка. М.: Агропромиздат. 1989. с. 366.

20. Елизаров А. М., Березин В. И. Гидролесомелиоративный ландшафтно экологический профиль как метод изучения эффективности осушения // Гидролесомелиоративный мониторинг и эксплуатация лесоосунштельных систем: Сб. ЛенНИИЛХ, Л.: 1991. с. 71-82.

21. Енс Федер. Фракталы. М.: Мир, 1991 (1988 - оригинал).

22. Жигунов А. В. Опытное лесное хозяйство "Сиверский лес". В кн.: Наука и ведение хозяйства в лесах Лен. области. СПб.: СПбНИИЛХ. 1995. с. 16-20.

23. Жирин В. М., В. И. Сухих, С. П. Эйдлина. Динамические значения вегетационного индекса и ландшафтные особенности растительного покрова. «Исследование Земли из космоса», 1996,4, с. 29-41.

24. Жирин И. М. Приближенная оценка фитомассы лесного (растительного) покрова с использованием значений вегетационного индекса. С. 119-122. В сб.: АКМ и ГИС в лесоведении и лесном хозяйстве. Материалы П Всероссийского совещания. М., 1998.

25. Жиров А. И., Кирюшкин В.Н. Динамические структуры болотных систем севера Русской равнины. —СПб.: СПбГУ, 2003. -138 с.

26. Инструкция по проведению лесоустройства в лесном фонде России. М.: ВНИИЦлесресурс, 1995. с. 290. Приказ Рослесхоза от 15. 12. 94 г. № 65.

27. Инструкция по проведению лесоустройства в едином государственном лесном фонде СССР. М. 1986.212 с.

28. Инструкция по устройству и обследованию лесов государственного значения Союза ССР. М, 1952. 406 с.

29. Исаев А., В. Сухих, В. Жирин и др. Изучение характеристик лесов по данным съемки с космических систем национальной безопасности. С. 129-131. В сб.: АКМ и ГИС в лесоведении и лесном хозяйстве. Материалы П Всерос. совещания. М., 1998.

30. Исаченко А. Г. и др. Ландшафтное районирование и типология ландшафтов Ленинградской области. В кн.: Общие принципы стратегии лесопользования и лесовыращивания на ландшафтно-ишол. основе. СПбНИИЛХ, 1996, с. 11-25.

31. Исаченко А. Г. Физико-географическая характеристика региона. В кн.: Состояние окружающей среды Северо-Западного и Северного регионов России. СПб.: Наука. 1995, с. 7-31.

32. Киреев Д. М. Ландшафтный метод изучения лесов по аэроснимкам / Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора с.-х. наук: Красноярск, 1975, 57 с.

33. Киреев Д. М. Методы изучения лесов по аэроснимкам. Новосибирск: Наука, 1977.212 с.

34. Киреев Д. М. Основные задачи и перспективы использования многоцелевой базы данных для Лисинского научно-исследовательского полигона. Материалы НТК/СПб.: СПбЛТА, 1999, с. 70-75.

35. Киреев Д. М. Эколого-географические термины в лесоведении (словарь -справочник). Новосибирск: Наука. 1984. 182 с.

36. Киреев Д. М., Сергеева В. Л. Изучение лесных земель и ресурсов на постоянной природной основе. В сб.: Полевые эксперименты для устойчивого землепользования. Труды третьего международного коллоквиума. Т. 1. СПб. 1999, с. 185-187.

37. Киреев Д. М., Сергеева В. Л. Ландшафтно-морфологическое картографирование лесов. СПб. -М., Изд-во ВНИИЦлесресурс. 1992, с. 57.

38. Киреев ДМ. Лесное ландшафтоведение. -СПб.:СПбГЛТА, 2002.-238 с.

39. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Многоканальная аэрокосмическая съемка и ее применение при изучении окружающей среды. Обнинск, 1973. 47с.

40. Кондратьев К. Я. (ред.). Альбедо и угловые характеристики отражения подстилающей поверхности и облаков. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 232 с.

41. Кондратьев К.Я., Федченко П. П. Спектральная отражательная способностьи распознавание растительности. Д.: Гидрометеоиздат, 1982. 215 с.

42. Константинов В. К., Кирюшкин В. Н. Восстановление болотных ландшафтов в лесной зоне как основа сохранения экологического равновесия // Генезис, эволюция и роль болот в биосферных процессах: Тез. докл. МК./АНБ. Минск, 1994, с. 19-21.

43. Константинов В. К., Порошин А. А., Состояние гидролесомелиоративных систем и их реконструкция, СПбНИИЛХ, СПб., 2007. 135 с.

44. Константинов В.К. Мелиоративная энциклопедия. Вып. 2. Гидролесомелиорация. СПб.: СПбНИИЛХ, 1999. - 329 с; То же, 2000. - 417с.

45. Константинов В.К. Осушение лесов в России // Лесное хозяйство.- 1994. -№1.-С. 36-38.

46. Константинов В.К. Оценка влияния гидролесомелиорации на состояние водных объектов. СПб.: СПбНИИЛХ, 2004.- 71 с.

47. Константинов В.К., Великанов Г.Б., Добрынин Ю.А. Реконструкция и эксплуатация лесоосушительных систем. СПб.: СПбНИИЛХ, 1995.-112 с.

48. Концепция развития лесоустройства (Проект). ФСЛХР, М.: 1999. 12 с.

49. Королев Ю. К., Ю. Б. Баранов. Методы обработки данных дистанционного зондирования. ГИС-технологии, 5. 1997, с. 51-55.

50. Кринов Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований. Л-М.: Изд-во АН СССР, 1947. 138 с.

51. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. М.: Мир, 1988. 343 с.

52. Кудряшев А.В. Формирование высокопродуктивных хвойных древостоев на оптимально осушенных торфяных почвах: Дис. к.с.- х.н. -СПб.: СПбГЛТА, 2003 (Науч. рук. д.с.-х.н. Н.А.Красильников).

53. Кузьмин Г.Ф. Болота и их исследование: Сб. науч. тр. СПб.: ВНИИТП, 1993.-Вып. 70. -141 с.

54. Лебедев П. А. Картографическая информационная система многоцелевого использования (на базе ЛУОЛХ). Матер. НТК/СПб.: СПбЛТА, 1999, с. 75-76.

55. Любимов А. В. Исследование динамики морфологических показателей древостоев и полога избыточно увлажненных ельников. Л.: ЛТА. 1977. 27 с.

56. Любимов А. В. Научные основы инвентаризации и устройства особо охраняемых лесов на ключевых ландшафтах европейской тайги. СПб.; ЛТА, 1999. 264 с.

57. Любимов А. В., Дмитриев И. Д., Вавилов С. В. Обобщенные корреляционные уравнения связи таксационных и дешифровочных показателей для еловых и березовых насаждений. В сб.: JIX, JI и ДО пром-ность. JI,: ЛТА. 1976. с. 24-26.

58. Любимов А. В., Дмитриев И. Д., Вавилов С. В. Статистическая модель насаждения и возможности ее применения в таксационном дешифрировании. В сб.: ЛТ и ЛУ. Межвуз. н. тр. Красноярск: 1978, вып. 4, с. 116-123.

59. Любимов А. В., Ксенофонтов Н. И., Колесников Ю. И. Дешифрирование и интерпретация материалов аэрокосмических съемок для совершенствования инвентаризации особо охраняемых лесов. Учебное пособие. СПб.: СПбЛТА, 2001. 192 с.

60. Любимов А. В., М. М. Кудряшов, Р. Пяйвинен и др. Леса Ленинградской области: современное состояние и пути возможного развития. Учебное пособие: СПб ЛТА, 1998, 84 с.

61. Любимов А. В., Салминен Э. О., Вавилов С. В., ГИС в отраслях лесного комплекса. Программное обеспечение профессиональной ГИС «IDRISI for Windows». Учебное пособие. СПб., ЛТА, 1999. 132 с.

62. Любимов А. В., Э. О. Салминен, С. В. Вавилов. Использование GPS для повышения точности ввода картографических данных в ГИС лесного комплекса. Материалы НТК/СПб.: СПбЛТА, 1999, с. 85-89.

63. Медведева В.М. Формирование лесов на осушенных землях средне таежной подзоны. - Петрозаводск: Карелия, 1989. — 168 с. Мелиорация, ведение лесногохозяйства и лесовыращивание: Материалы Всероссийского симпозиума (Санктi

64. Петербург, г. Кировск, пос. Лисино-Корпус, 5-7 июля 2006 г.). СПб ФГУ «СПбНИИЛХ», 2006, 303 с.

65. Минаев В. Н., Вавилов С. В., Любимов А. В. Использование материалов аэровидеосъемок для целей лесного дешифрирования. Изв. СПбЛТА. СПб.: 1994, с. 33-79.

66. Минаев В. Н., Вавилов С. В., Любимов А. В. Использование материалов аэровидеосъемок для целей лесного хозяйства. Изв. СПбЛТА.: 1994. с. 55-56.

67. Минкевич И. И. Многообразие лесорастительных условий и их влияние на фитопатологическую ситуацию. Тезисы докладов НПК «Состояние и перспективы развития особо охраняемых природных территорий», СПб ЛТА, СПб, 1997, с. 11-12.

68. Мирзаев Г.Г., Иванов Б. А., Щербаков В. М. Картографический метод исследований в инженерной экологии. Учебное пособие. РИО ЛГИ, 1988, 95 с.

69. Морозов А. Д. Введение в теорию фракталов. Москва Ижевск, Институт компьютерных исследований. 2002,160 с.

70. Наставление по отводу и таксации лесосек в лесах РФ (М., 1993). Утв. приказом Рослесхоза от 15.06.1993. № 55.

71. Нгуен Чунг Тхонг, Ум Токи Жозеф, Васильева Н.В. Действующие проектируемые системы мониторинга лесов Ленинградской области. Вестник "МА-НЕБ", том 13 №2,2008.

72. Об утверждении критериев и индикаторов устойчивого управления лесами Российской Федерации. Приказ Федеральной службы лесного хозяйства № 21 от 05.02.1998.

73. Общесоюзные нормативы для таксации лесов / В. В. Загреев, В. И. Сухих, А. 3. Швиденко, Н. Н. Гусев, А. Г. Мошкалев. М.: Колос, 1992. 495 с.

74. Общие принципы стратегии лесопользования и лесовыращивания на ландшафтно-типологической основе: Сб. науч.тр./ Под. общ. ред. акад. РАСХН Д.П.Столярова. СПб.: СПбНИИЛХ, 1994. - 135 с.

75. Определение эффективности осушения в лесах европейской части РСФСР / Н.А.Красильников, А.А.Книзе, Е.Д.Сабо; ЛенНИИЛХ. 1990.-63 с.

76. Пахучий В. В. Водный режим в хвойных древостоях на староосушенныхторфяниках. JI.: Наука, 1985.-72 с.

77. Писаренко А. И., Страхов В. В., Филипчук А. Н. Роль модельных лесов в стратегии устойчивого управления лесами. / Лесное хозяйство. 1995,4, с. 14-16.

78. Практическая гидролесомелиорация / Под общ. ред. В .К. Константинова. -СПб.: СПбНИИЛХ, 2005, -128 с.

79. Применение материалов аэрокосмических фотосъемок при гидролесомелиорации: Метод, указ. / Сост.: В. И. Березин, Е .П.Данюлис, В. И. Сухих, В. К. Константинов, И. А. Суворов; ЛенНИИЛХ. Л.: 1986. - 68 с.

80. Программа встречи "Использование экологических профилей и стационаров при проведении научно-исследовательских работ в государственных заповедниках". М.: ВДНХ СССР, 1987.

81. Пятин Г.М. Естественное облесение осушаемых верховых и переходных болот на Северо-Западе РСФСР: Дис. к. с.-х. н. Минск: БТИ.1988 (Научн. рук. д. с.-х. н. В. К. Константинов).

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

83. Редько Г. И. (ред.). 200 лет лесному опытному делу в Лисинском учебно-опытном лесхозе. Учебное пособие. СПб.: СПб ЛТА. 1998.

84. Рекомендации по определению и использованию типов леса при лесоустройстве (на примере Ленинградской области)/В. Л. Федорчук, Ю. И. Бурнев-ский. ЛенНИИЛХ. Л.; 1986. - 71 с.

85. Рекомендации по практической гидролесомелиорации / Под общей редакцией В. К. Константинова. СПб.: СПбНИИЛХ., 2006. - 118 с.

86. Росс С. К. Радиационный режим и архитектоника растительного покрова. JI.:, Гидрометеоиздат. 1975, 342с.

87. Саковец В.И., Гаврилов В.Н. Лесообразовательные процессы на осушенных болотах Карелии. Петрозаводск: Ин-т леса Карельского НЦ РАН, 1994.102 с.

88. Салшцев К. А. Картография: Учебник для геогр. спец. ун-тов, 3-е изд., пе-рераб. и доп. М.: Высшая школа, 1982. 272 с.

89. Самойлович Г. Г. Применение аэрофотосъемки и авиации в лесном хозяйстве. М., Лесная промышленность, 1964. 486 с.

90. Семенов В. И., В. И. Сухих. Принципы автоматизации мониторинга и картографирования лесов. С. 87-91. В сб.: Аэрокосмические методы и ГИС в лесоведении и лесном хозяйстве. Материалы П Всероссийского совещания. М., 1998.

91. Сеннов С. Н. Итоги 60-летних наблюдений за естественной динамикой леса. СПб ЛТА, 1999, 98 с.

92. Сеннов С. Н. Опыты с рубками ухода за лесом. В кн.: Наука и ведение хозяйства в лесах Ленинградской области. СПб.: СПбНИИЛХ. 1995. с. 20-23.

93. Сергеева В. Л. Использование ландшафтной основы при изучении лесных недревесных ресурсов по космическим снимкам / Аэрокосмические методы исследования лесов // Тезисы докл. Всесоюзн. конф. Красноярск, 1984. с. 96-97.

94. Синькевич Е. И. К экологической роли болотных массивов, с. 104-106. В кн.: Биотическая регуляция окружающей среды (международный семинар). Петрозаводск. 1998. 472 с.

95. Смирнов А.П. Лесорастительный потенциал осушенных торфяно болотных почв и его рациональное использование: Дис. д.с.-х.н. - СПб.: СПбГЛТА, 2003.

96. Страхов В. В., Филипчук А. Н. и др. Государственное регулирование лесопользования, воспроизводства и охраны частных лесов в зарубежных странах. М.: ВНИИЦлесресурс. 1994, с. 48

97. Сухих В. И. Аэрокосмические методы и геоинформационные системы в ле соведении и лесном хозяйстве современной России. С. 27-32. В сб.: Аэрокосмические методы и ГИС в лесоведении и лесном хозяйстве. Материалы П Всероссийского совещания. М., 1998.

98. Сухих В. И. Лесопользование в России в начале XXI века. «Лесное хозяйство», 1999, 6.

99. Сухих В. И. Мониторинг лесов: состояние и проблемы. В кн.: Проблемы мониторинга и моделирование динамики лесных экосистем. МИЛ, ЦЕПЛ РАН, ЭКОЛЕС, М., 1995, с. 5-23.

100. Сухих В. И. Структура и функции геоинформационной системы непрерывного лесоустройства. «Лесное хозяйство», 1996, 5, с. 40-44.

101. Сухих В. И., В. М. Жирин, Т. А. Зиемелис, А. В. Шаталов. Оценка информативности космических снимков высокого разрешения для инвентаризации лесов. «Исследование Земли из космоса», 1996. 2, с. 45-56.

102. Сухих В. И., М. Д. Брейдо, В. А. Марков, А. В. Шаталов. Аэрокосмический автоматизированный контроль за лесопользованием. «Лесоведение», 1989. 5, с. 3-12.

103. Сухорученко А. Н., Разработка и исследование методики локального струк турно-спектрального анализа оптических изображений морской поверхности. Автореферат диссертации на соискание ученой степени к.т.н., МИИГАИК, М., 2006, с. 22.

104. Тараканов A.M. Рост осушенных лесов и ведение хозяйства в них. Архангельск: СевНИИЛХ, 2004. - 228 с.

105. Тетюхин С. В., В. Н. Минаев, А. В. Любимов. Система управления базами данных как основа работы с ГИС-технологиями в лесном комплексе. Материалы НТК/СПб.: СПбЛТА, 1999, с. 89-91.

106. Тетюхин С. В., Минаев В. Н., Любимов А. В. Зависимость ошибок определения запаса от основных таксационных показателей древостоев. Информационные материалы МНГК «Лес-2000». Вып. 1 Брянск; РИО БГИТА, 2000. 106 с.

107. Тихонов С. В. Оценка лесоводственной эффективности облесения мелиорируемых болот сфагновой группы на основе их мониторинга (на примере Северо-Запада европейской России): Дис. к.с.-х.н. СПб.: СПбНИИЛХ, 2003 (Науч. рук. д.с.-х.н. В.К.Константинов).

108. Толчельников B.C. Оптические свойства ландшафта (применительно к аэросъемке). Л.: Наука, 1974. 252 с.

109. Трейфельд Р. Ф. Лесоустроительные геинформационные системы, как информационная основа лесного хозяйства и лесопользования. Материалы НТК/СПб.: ЛТА, 1999, с. 11-15.

110. Трейфельд Р. Ф. Устройство лесов на основе аэрокосмических методов и ГИС-технологий. С. 92-99. В сб.: Аэрокосмические методы и ГИС в лесоведении и лесном хозяйстве. Материалы II Всероссийского совещания. М., 1998.

111. Третьяков Н. В., Горский П. В., Самойлович Г. Г. Справочник таксатора. М.: Лесная пром-ность.1965. 458 с.

112. Труды СПбНИИЛХ. Вып. 2(15) «Лесоводственная эффективность осушения и освоения переувлажненных лесных земель». СПб., 2006. - С. 89-166.

113. Ум Токи Жозеф. Особенности лесохозяйственного и лестаксационогорайонирования лесов Ленинградской области. Известия Санкт Петербургской лесотехнической академии, выпуск 183, СПб, 2008.

114. Федер Е. Фракталы. Пер. с англ.-М.: Мир,1991.-254с. (Jens Feder, Plenum Press, NewYork, 1988)

115. Федорчук В. Н., Дыренков С. А., Мельницкая Г.Б. и др. Определитель и схема типов леса Ленинградской области. Л., 1978. 50 с.

116. Филиппов Г. В. Особенности динамики древостоев по массовым данным лесоустройства. В кн.: Общие принципы стратегии лесопользования и лесовыращивания на ландшафтно-типологической основе. СПб.: СПбНИИЛХ, 1994, с. 51-66.

117. Филипчук А. Н. Кризис в области применения дистанционных методов. С. 35-40. В сб.: Аэрокосмические методы и ГИС в лесоведении и лесном хозяйстве. Материалы П Всероссийского совещания. М., 1998.

118. Филипчук А. Н., В. В. Страхов, В. К. Тепляков. Обзор методов инвентаризации лесов в зарубежных странах. М.: ВНИИЦлесресурс. 1995, 72 с.

119. Фракталы вокруг нас: http://www.eclectasy.com/fractovia/

120. Харнн Н. Г., О. Б. Бутусов. Попиксельный анализ сканерных изображений МСУ-Э для целей классификации и дешифрирования лесов. С. 159-162.

121. Цветков М. А. Изменение лесистости Европейской России с конца ХУЛ столетия по 1914 год. М., 1957. 214 с.

122. Чапурский Л. И. Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400-2500 нм. МО СССР. 1986.160 с.

123. Шутов И. В. Становление устойчивого лесоуправления. В кн.: Устойчивое лесоуправление и критерии его оценки в период перехода к рыночной экономике. Под научной редакцией И. В. Шутова. СПб.: СПб НИЙЛХ, 1998. с. 7-40.

124. Шутов И. В. Этический аспект рубок и восстановления лесов. В кн.: Устойчивое лесоуправление и критерии его оценки в период перехода к рыночной экономике. Под научной редакцией И. В. Шутова. СПб.: СПб НИИЛХ, 1998. с. 192-199.

125. Ярмишко В. Т. Растительный мир (включая леса).В кн.: Состояние окружающей среды в Сев.-Западном и Северном Регионах России. СПб.: Наука. 1995. с. 183-205.

126. Ahem, F. L, et al., 1991. A Quantitative Relationship between Forest Growth Rates and Thematic Mapper Reflectance Measurements, International Journal of Remote Sensing, vol. 12, no. 3, 1991, pp. 387-400.

127. Akca, A., T. Beisch, and F. Eilerman. 1997. Two-phased sampling method using regression estimators and small-scale aerial IR-photographs in volume and increment estimation., pp. 255-264.

128. American Society of Photogrammetry (ASP). Mannual of remote Sensing, 2nd ed., ASP, Falls Church, VA, 1984.

129. AronofF, S., GIS: A Management Perspective, WDL Publications, Ottawa, 1989. 289 p.

130. Badhwar. G. D., R. B. MacDonald, and N. C. Mehta, Satellite-derived Leaf/Area-Index and Vegetation Maps as Input to Global Carbon Cycle Models: A Hierarchical Approach," International Journal of Remote Sensing, vol. 7, no. 2, 1986, pp. 265-281.

131. Berry, J. K., Fundamental Operations in Computer-assisted Analysis. International Journal of Geographical Information Systems, 1:119-136, 1987.

132. Bolstad, P. V., and Т. M. Lillesand, Semi-Automated Training Approaches for Spectral Class Definition," International Journal of Remote Sensing, vol. 13, no.16, 1992, pp. 3157-3166.

133. Bouman, В. A. M., Accuracy of Estimating the Leaf Area Index from Vegetation Indices Derived from Crop Reflectance Characteristics, a Simulation Study, International Journal of Remote Sensing, vol. 13, no. 16, 1992, pp. 3069-3084.

134. Brockhaus, J. A., and S. Khorram, "A Comparison of SPOT and Landsat-TM Data for Use in Conducting Inventories of Forest Resources," International Journal of Remote Sensing, vol. 13, no. 16, 1992, pp. 3035-3043.

135. Burrough, P. A., Principles of GIS for land resources assessment. Oxford university Press, New York, 1986. 185 p.

136. Carper, W. 1, Т. M. Lillesand, and R. W. Kiefer, "The Use of Intensity-Hue-Saturation Transformations for Merging SPOT Panchromatic and Multispectral Image Data," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 56, no. 4, 1990, pp. 459-467.

137. Chavez, P. S., S. C. Sides, and J. A. Anderson, Comparison of Three Different Methods to Merge Multiresolution and Multispectral Data: Landsat TM and SPOT Panchromatic," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 57, no. 3, 1991, pp. 295-303.

138. Chavez, P. S., Jr., Radiometric Calibration of Landsat Thematic Mapper Multispectral Images, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 55, no. 9, 1989, pp. 1285-1294.

139. Chuvieco, E., and R. G. Congalton, "Using Cluster Analysis to Improve the Selection of Training Statistics in Classifying Remotely Sensed Data,"

140. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol 54, no. 9, 1988, pp. 1275-1281.

141. Cifflar, L, L. St-Laurent, and J. Dyer, "Relation between the Normalized Difference Vegetation Index and Ecological Variables," Remote Sensing of Environment, vol. 35, no. 1, 1991, pp. 279-298.

142. Congalton, R. G., "A Review of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data," Remote Sensing of Environment, vol. 37, no. 1, 1991, pp. 35-46.

143. Coppin et al., 1996. Remote Sensing Reviews, 13: 207-234.

144. Czaplewski, R. L., "Misclassification Bias in Areal Estimates," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 58, no. 2, 1992, pp. 189-192.

145. DeFries, R. S. and R. G. Townshend, 1994, NDVI-derived land cover classification at a global scale, International Journal of Remote Sensing, 15:3567-3586.

146. Dicks, S. E., and Т. H. C. Lo, Evaluation of Thematic Map Accuracy in a Land-Use and Land-Cover Mapping Program, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 56, no. 9, 1990, pp. 1247-1252.

147. Duguay, C. R., and E. F. Le Drew, "Estimating Surface Reflectance and Albedo from Landsat-5 Thematic Mapper over Rugged Terrain," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 58, no. 5, 1992, pp. 551-558.

148. Fung, Т., and E. LeDrew, "Application of Principal Components Analysis to Change Detection," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 53, no. 12,1987, pp. 1649-1658.

149. Fung, Т., and E. LeDrew, "The Determination of Optimal Threshold Levels for Change Detection Using Various Accuracy Indices," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 54, no. 10, 1988, pp. 1449-1454.

150. Gaspar, J., and D. A. Miller. 1997. Global Positioning Systems and TM data for providing forest inventory information., pp. 490-499.

151. Gaspar, J. J. 1994. Integrating Global Positioning Systems and Satellite imagery for providing forest inventory information, MSc Thesis, Aberdeen University, Aberdeen, 122 p.

152. Gorpal, S., Woodcock, C., Srtahler, A., 1996, Fuzzy ARTMAP classification of global land cover from AVHRR data set, Proceedings of 1996 International Geoscience and remote sensing symposium, Lincoln, Nebraska, USA, 27-31 May 1996, pp. 538-540.

153. Goward, S., Markham, В., Dye, D., Dulaney, W., Yang, L, 1991, Normalized difference vegetation index measurements from the advanced very liigh resolution radiometer, Remote Sensing of the Environment, 35:257-277.

154. Gutman, G. G., "Vegetation Indices from AVHRR: An Update and Future Prospects," Remote Sensing of Environment, vol. 35, nos. 2 & 3, 1991, pp.121-136.

155. Hame, Т., 1991. Spectral interpretation of change in forest satellite images. Acta Forestallia Fennica, 222, 1-11.

156. Holopainen, M, Wang, G. 1996. Calibration of Digitized Aerial Photographs for Forest Inventory. University of Helsinki. Department of Forest Resource management. Manuscript.

157. Holopainen, M., and G. Wang. Regression Calibration of Digitized Aerial Photos. 1998. Application of Remote Sensing in European Forest Monitoring., pp. 457-464.

158. Hord, R. M., Digital Image Processing of Remotely Sensed Data, Academic, NY. 1992.1.risi for Windows. User's Guide. Version 1.0, 1995, revision 2, January 1996. 237 p.

159. Kalensky, L, and D. A. Wilson, "Spectral Signatures of Forest Trees," Proceedings: Third Canadian Symposium on Remote Sensing, 1975, pp. 155-171.

160. Koch, В., R. Fritz, T. Kremmers. 1998. Possibilities to Integrate High Resolution satellite Data in forest Inventories. In: Application of Remote Sensing in European forest Monitoring., pp. 27-32.

161. Koch, N. E., Kennedy, J. J., 1991, Multiple-use forestry for social values, Ambio, 20(7), 330-3331.llesand, Т. M., and R. W. Keifer. 1994. Remote Sensing and Image Interpretation. John Willey and Sons, New York, 750 p.

162. McGwire, К. C., Analysis Variability in Labeling of Unsupervised Classifications," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 58, no. 12, 1992, pp. 167-1677.

163. Miller, D., C. Quine, and M. Broadgate. 1998. Application of Digital Photogrammetry for Monitoring Forest Stands. In: Application of RS in European forest Monitoring., pp. 57-77.

164. Olson, H. 1995. Changes in satellite-measured reflectance caused by thinning cuttings in boreal forest. Remote Sensing of Environment. 50:221-230.

165. Peng, S., 1987. On the combination of multitemporal satellite and field data for forest inventories. Acta Forestalia Fennica, 200: 1-95.

166. Peterson, D. L., et al., "Relationship of Thematic Mapper Simulator Data to Leaf Area Index of Temperate Coniferous Forests," Remote Sensing of Environment, vol. 22, no. 3, 1987, pp. 323-341.

167. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Special Issue: Integration of Remote Sensing and GIS, vol. 57, no. 6, 1991.

168. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Special issue: Knowledge Based Expert Systems, vol. 56, no. 6, 1990.

169. Rosenfield, G. H., Analysis of Thematic Map Classification Error Matrices. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 52, no. 5, 1986, pp.681-686.

170. Rosenfield, G. H., and K. Fitzpatrick-Lins, "A Coefficient of Agreement as a Measure of Thematic Classification Accuracy," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 52, no. 2, 1986, pp. 223-227.

171. Second International Symposium on Spacial Accuracy Assessment in Natural Resources and Environmental Sciences. May 21-23, 1996, Colorado SU, Fort Collins, CO, USA.

172. Slater, P. N., Survey of Multispectral Imaging Systems for Earth Observations," Remote Sensing of Environment, vol. 17, no. 1, 1985, pp. 85-102.

173. Stehman, S. V., "Comparison of Systematic and Random Sampling for Estimating the Accuracy of Maps Generated from Remotely Sensed Data," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 58, no. 9, 1992, pp. 1343-1350.

174. Tarpley, J., S. Schneider, R. Money, "Global Vegetation Indices from the NOAA-7 Meteo Satellite," J. of Climate and Applied Meteorology, vol. 23, no. 3, 1984, pp. 491-494.

175. Tom, С. H., and L. D. Miller. 'An Automatic Land-Use Mapping Comparison of the Bayesian Maximum Likelihood and Linear Discriminant Analysis Algorithms," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 50, no. 2, 1984, pp. 193-207.

176. Tomlin, C. D., Geographic Information Systems and Geographic Modeling, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1990. 253 p.

177. Trimble Navigation, L. 1992. General reference for the GPS Pathfinder TM system. Trimble Navigation, Ltd, Sunnyvale. 117 p.

178. Vaijo, J. Controlling continuously updated forest data by satellite remote sensing. Int. J. Remote Sensing. 1996. Vol. 17. No. 1, 43-67.

179. Vogelmann, J. E., "Comparison between Two Vegetation Indices for Measuring Different Types of Forest Damage in the North-eastern United States," International Journal of Remote Sensing, vol. 11, no. 12, 1990, pp. 2281-2297.

Информация о работе

Ум Токи Жозеф
кандидата сельскохозяйственных наук
Санкт-Петербург, 2009
ВАК 06.03.02

Диссертация

Дистанционные методы оценки таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах с использованием ГИС-технологий - тема диссертации по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно

Автореферат

Дистанционные методы оценки таксационных показателей насаждений на переувлажненных почвах с использованием ГИС-технологий - тема автореферата по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы