Геоэкологический мониторинг промышленного центра с использованием дистанционных методов и ГИС-технологий

Крючков, Андрей Николаевич

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Геоэкологический мониторинг промышленного центра с использованием дистанционных методов и ГИС-технологий
ВАК РФ 25.00.36, Геоэкология

Автореферат диссертации по теме "Геоэкологический мониторинг промышленного центра с использованием дистанционных методов и ГИС-технологий"

На правах рукописи УДК 911.37 (470.345)

005018725

Крючков Андрей Николаевич

ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ПРОМЫШЛЕННОГО ЦЕНТРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИСТАНЦИОННЫХ МЕТОДОВ И ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 25.00.36 - геоэкология (науки о Земле)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

005018725

Работа выполнена на кафедре геологии и геоэкологии федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российский государственный педагогический университет имени А. И. Герцена»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Защита состоится «

доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры геологии и геоэкологии РГПУ имени А. И. Герцена

Любимов Александр Владимирович

доктор географических наук, профессор кафедры РКИ Санкт-Петербургского государственного университета Бринкен Александр Олегович

кандидат географических наук, заместитель директора Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства

Степченко Александр Анатольевич

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт экологии Волжского бассейна Российской Академии Наук

%9 &Л/

2012 года в

часов на засе-

дании Совета Д 212.199.26 по защите докторских и кандидатских диссертаций, созданного на базе Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования при Российском государственном педагогическом университете имени А.И. Герцена по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 48, корп. 12, ауд. № 21.

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 43, корп. 5.

Автореферат разослан «) Ч »_

Ученый секретарь диссертационного совета

2012 г.

И.П. Махова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Экологический мониторинг является важнейшим средством контроля окружающей среды. Состояние произрастающих в регионе насаждений тесно связано с количеством и химическим составом выбросов промышленных предприятий. В наибольшей степени это относится к аэрогенным выбросам, так как именно они воздействуют на полог насаждений, изменяя его оптические, физические и химические показатели. Состояние полога насаждений, произрастающих поблизости от промышленных предприятий, может быть использовано для информационного обеспечения экологических и других заинтересованных организаций. Комплексный дистанционно-контактный мониторинг загрязнения окружающей среды необходим для проектирования мероприятий по ее улучшению, оценки эффективности предыдущей природоохранной активности и систематической корректировки деятельности по охране и улучшению среды, окружающей человека. Оперативная и точная информация о состоянии лесов является основой экологически безопасного использования природных ресурсов, научно-обоснованной организации ООПТ и других видов природопользования. Самарская область и г. Тольятти являются проблемными территориями из-за критических условий роста лесонасаждений и высокого уровня концентрации промышленных предприятий в городах и городских поселениях. Разработка системы мониторинга с использованием ГИС и МДЗЗ позволит решить задачу информационного обеспечения природоохранной деятельности на локальном, муниципальном и региональном уровнях.

Объектом исследования являются городские и пригородные леса г. Тольятти, подверженные длительным систематическим воздействиям различного рода неблагоприятных факторов.

Предмет исследования - формирование объектно-ориентированных картографических баз данных об объектах, явлениях и процессах на землях городских и пригородных насаждений г. Тольятти для оценки реакции насаждений на неблагоприятные факторы естественного и техногенного происхождения.

Целью диссертационного исследования является разработка структуры объектно-ориентированной базы картографических данных для совершенствования дистанционно - контактных методов оценки состояния окружающей среды на основе индикационных свойств зеленых насаждений города и области с целью оперативного обнаружения изменений в их изображениях под воздействием неблагоприятных факторов естественного и техногенного происхождения.

Предполагалось оценить возможность использования объектно - картографического метода (ОКМ) формирования массивов геоданных при создании внешних БД ГИС геоэкологического назначения [Никишин, 2005].

Для достижешш заявленной цели в диссертационном исследовании были поставлены и решены следующие задачи:

• оценена индикационная роль городских лесов и элементов озеленения для отслеживания экологической обстановки в промышленных центрах; ■ исследованы возможности использования показателей спектральной яркости и оптической плотности изображений растительных покровов для определения их состояния;

• разработана основа объектно-ориентированной базы картографических данных геоэкологического мониторинга, совместимая с управленческими ГИС любой конфигурации локально-регионального уровня, позволяющая пополнить управленческие ГИС оперативной информацией.

• сформулированы предложения по сопровождению (пополнению и калибровке) баз картографических данных ГИС всех уровней для постоянного отслеживания экологической обстановки в регионах.

Исследование базируется на картографическом методе [Салшцев, 1971], который дополняется результатами сравнительного анализа информационных массивов, характеризующих объекты на территории г. п. Тольятти. Особый интерес для исследования представляет анализ комплексных знаний об этих объектах, включая их классификацию, ареалы распространения, взаимосвязь друг с другом, условные обозначения и возможность отображения на картах различного содержания.

Достоверность результатов исследования определяется большим массивом калиброванных исходных данных, верифицированных методик их обработки и подтверждается результатами экспериментальной проверки разработанных рекомендаций на реальной модели сформированных баз картографических и атрибутивных данных.

Положения, выносимые на защиту:

структура модифицированной ГИС «Состояние УПК г. п. Тольятти»;

■ результаты анализа динамики состояния окружающей среды в регионе г. п. Тольятти, как основа дистанционно - контактного экологического мониторинга;

• методика и результаты фигоиндикационного контроля состояния окружающей среды с использованием МДЗЗ и реакций городских лесов и насаждений общего пользования на техногенные факторы;

• модифицированная структура баз картографических и атрибутивных данных, совместимых с управленческими ГИС муниципального и регионального уровней;

Научная новизна результатов исследования состоит в разработке рекомендаций по применению новых технических средств и МДЗЗ городских и пригородных лесов доя оценки состояния окружающей среды промышленных регионов, а также новой концепции формирования баз картографических и атрибутивных данных на основе объектно - картографического метода исследования урбанизированных и природных территориальных комплексов разных рангов.

Теоретическая значимость результатов исследования заключается развитии концептуально обоснованной структуры внешней объектно-ориентированной картографической базы экологических данных, совместимой с базами данных управленческих ГИС локального, муниципального и регионального уровня. Совместное использование баз картографических данных обеспечивает принятие близких к оптимальным решений при разработке программ стабилизации экологического состояния промышленных центров.

Практическое значение результатов. Разработанные в процессе данного исследования выводы, предложения и рекомендации использованы в деятельности специали-

сюв - геоэкологов г.п. Тольятти и лесных отделов ООПТ региона (объекта наследия ЮНЕСКО) - акты прилагаются. БД ГИС специального назначения найдет применение в области охраны и воспроизводства лесных ресурсов, сохранения биологического разнообразия, уникальных, редких и типичных ландшафтов Самарской области.

Личный вклад. Сбор полевого материала, разработка методики исследования, обработка материалов, анализ и представление полученных результатов, формулировать выводов и рекомендаций было выполнено лично автором.

Апробация результатов диссертационного исследования. Результаты исследования изложены в 13 научных статьях, опубликовшшых в рекомендованных ВАК изданиях и 2 публикациях общего списка. Программа и методика исследования докладывались на пяти ежегодных научно-технических конференциях лесохозяйственного факультета Санкт-Петербургской государственной лесотехнической академии и Поволжского государственною университета сервиса..

Диссертационная работа соспюит из введения, 4 глав и заключения. В библиографический список включены работы 184 авторов, 15 из которых опубликованы автором. Работа изложена на 168 страницах. Таблиц 14, рисунков 37.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В главе первой приведена характеристика района исследований: Тольятти - Жигулевский геоэкологический полигон РГПУ имени А. И. Герцена с АК (аэрокосмическим) и ГИС (геоинформационным) обоснованием.

В настоящее время территория геоэкологического полигона состоит из г.п. Тольятти с пригородами, представленный на рис. 1.

Тольятти - административный центр Ставропольского района Самарской области России. Расположен на левом берегу Волги. Население 721,6 тыс. человек - самый крупный город России, не являющийся столицей субъекта Федерации. Крупный центр автомобильной и химической промышленности (ТольяттиАзот, Куйбы-шевАзот, Тольяттикаучук), а также железнодорожного, речного и автомобильного транспорта (автодорога М5Е30 проходит через город на протяжении 2 км). По численности населения Тольятти занимает 18-е место в России.

ч'

- $ , Ч ' \

Тольятти * ' л ! V /' ■■/¡¿"'Я*-.

Рис. 1. Схема городских и пригородных лесов г. п. Тольятти (правобережная часть геоэкологического полигона).

Тольятти расположен на границе лесостепной и степной зон. Лесные массивы города в 2005 году занимали 8042 га, что составляет примерно 25 % от общей площади города. Леса г.п. Тольятти и пригородной зоны произрастают на глубоких рыхлых песчаных почвах наносно-намывного происхождения и относятся к почвозащитным и водоохранным категориям.

Площадь зелёных насаждений частного сектора города составляет примерно 3000 га. Самые старые посадки уже требуют замены и являются очень чувствительными к неблагоприятным воздействиям. В Центральном районе их площадь составляет более 70% от общей площади.

Экологическая ситуация в городе напряжённая. Плотность промышленной застройки в городе примерно в 3-4 раза больше, чем в среднем по России. Из-за этого заметно возрастает и объём загрязнений окружающей среды. Однако, негативный эффект от наличия крупных химических производств существенно ниже, чем в других городах, благодаря современным технологиям проектирования застройки районов города. Наличие лесных массивов между городскими районами тоже играет положительную роль. Площадь насаждений недостаточна: на жилой территории она составляет всего 41,9 % от норматива (10,3 м2 от 24,6 м2 положенных на человека).

В регионе сложилась проблемная экологическая обстановка. Положение осложняется недостаточным количеством современных средств оперативного экологического контроля. Изданный в 1996 г. экологический атлас г. Тольятти создал предпосылки для организации экологического мониторинга (совокупность картографических произведений), но минимизация затрат на его проведение возможна применением дистанционных методов и ГИС.

В главе второй сделана оценка изученности проблемы, определены цель и задачи исследования, объем и характеристика исходных материалов.

К настоящему времени для преодоления проблем с информационным обеспечением экологического мониторинга многое сделано в области совершенствования дистанционных съемок, камерального производства, разработки и внедрения ГИС -технологий.

Материалы дистанционных съемок и ГИС должны стать технической основой экологического мониторинга и одним из решающих факторов, влияющих точность определения состояния городских и пригородных лесов, а также на обоснованность принимаемых решений.

Анализ особенностей применения ГИС при экологическом мониторинге показывает, что аналитические возможности ГИС использовались недостаточно [Любимов, 1999; Сухих, 1998; Филипчук, 1996], так же, как и дистанционные (аэрокосмические) методы.

В настоящее время функционируют спутниковые системы сверхвысокого разрешения - EROS-B, FORMOSAT-2, GoodEye и др. Разрешение изображений, получаемых данными системами, составляет от единиц метров до десятков сантиметров. С их помощью может быть получены детальные сведения для пополнения БД любого назначения.

С помощью систем ДЗ измеряют интенсивность излучения, зарегистрированного в пределах каждого пиксела. Многозональные и гиперспектральные системы предназначены для одновременного получения образов в нескольких спектральных зонах [Кронберг, 1999].

При решении задач исследования МДЗ среднего, высокого и сверхвысокого разрешения были использованы для получения информации об объектах, явлениях и процессах в лесном фонде полигона и последующего формирования объектно-ориентированных баз картографических данных ГИС.

В процессе исследования ГИ технологии были использованы для реализации картографического и математико-статистического методов моделирования объектов, явлений и процессов в УПК полигона. Совместное использование двух и более подходов к решению задач исследования позволяет снизить вероятность ошибок и их величину.

Картографический метод позволяет устранить причины, обусловливающие присутствие в результирующей модели ошибок - излишнюю фрагментацию однородных частей природных объектов и ошибочное объединение, математико-статистические методы - величину возможных ошибок.

Картографическая генерализация - это фильтр, который пропускает только необходимые данные. "Лишняя" информация ухудшает качество эмпирической модели и должна быть исключена.

Картографический метод является сочетанием двух основных подходов - кар-тировочного и модельного [Салищев, 1982] и в данном исследовании он был реализован стандартными операциями картографического исследования: фильтрацией, районированием, совмещением и опознанием. Были использованы элементы формального анализа с применением совокупности формализованных признаков.

Для решения задач исследования были использованы материалы 187 пробных площадей и 155 выделов уточненного описания, заложенных равномерно в городских и пригородных лесах г.п. Тольятти. Пробы закладывались с систематическим распределением по территории, что позволило обеспечить пропорциональное представительность насаждений в исходных материалах исследования и повысить точность моделирования структуры насаждений и дешифрирования изображений.

В результате съемочных, геохимических, перечислительных и измерительных работ на полигоне получены материалы, использованные для создания базы картографических и атрибутивных данных проектируемой ГИС.

Перечень использованных материалов дистанционных съемок включает современные материалы цифровых АКФС 1996 - 2011 гг. (включая перспективные АФС и материалы видеосъемки с легких самолетов и БПЛА).

Данные, предназначенные для формирования баз картографических и атрибутивных данных, представлены таксационными описаниями городских и пригородных насаждений разных лет; характеристиками ООПТ, сельскохозяйственных земель и арендованных участков, земель муниципальных образований; результатами геохимических обследований территории полигона и картографического моделирования распределения анализируемых элементов и веществ по территории.

Обработка картографической и атрибутивной информации производилась методами математической статистики: с помощью встроенных в ГИС блоков и модулей (ГИС «IDRISI for Windows», Maplnfo, ArcGIS и др.).

Математико-статистическая обработка атрибутивной информации производилась с помощью пакетов встроенных в ГИС программ, а также средствами Excel, Access, MatLab и MathCAD.

В главе третьей анализируются и модифицируются современные средства и технологии пополнения баз картографических данных достоверными, точными и опера-

тивными данными о состоянии УПК.

В настоящее время использование материалов дистанционных съемок для пополнения баз картографических и атрибутивных данных и актуализации имеющихся там сведений является наиболее эффективным приемом. Замена традиционной аналоговой фотосъемки на цифровую регистрацию изображений в узких спектральных диапазонах, предоставляет возможность целенаправленного синтеза наиболее информативных изображений.

При решении задач исследования была принята за основу стандартная методика обработки и улучшения качества цифровых изображений, основанная на использовании объективных формализованных показателей, методов их измерения, анализа и представления.

Для решения задач исследования потребовалось произвести следующие операции интерактивной обработки изображений: фильтрация, увеличение детальности изображений к др. преобразования сигналов [Голд и Рэйдер, 1973; Ярославский, 1987; Журавель, 2005].

Линейная обработка цифровых изображений проводилась с применением методов высокоскоростной свертки, выполняемых в двух измерениях. На рис. 2 приведен пример изображений, обработанных для одновременного изменения динамического диапазона и усиления контрастности.

Выделение и локализация границ (например, границ крон деревьев или границ таксационных участков и ГГГК) имеет важнейшее значение при таксационном и ландшафтном дешифрировании. Края - это такие кривые на изображениях, вдоль которых происходит резкое изменение яркости.

Краем обычно является граница между двумя областями, каждая из которых имеет приблизительно равномерную яркость. В этом случае две упомянутые области являются изображениями двух разных поверхностей. Края также возникают из-за разрывов в отражательных свойствах. Перепад не будет резким ввиду размывания и ограничений, вносимых сенсором.

в) г)

Рис. 2. Изображения в) и г) после обработки с целью одновременного изменения динамического диапазона и усиления контрастности

На обработанном изображении каждому краю соответствует гребень с высотой, пропорциональной квадрату перепада яркости. В пакете обработки изображений (Image Processing Toolbox) системы MATLAB операции выделения края реализуются с помощью функции «edge».

Оптимизация палитры изображений урбанизированных природных комплексов производилась для всех типов изображений - бинарных, полутоновых, палитровых и полноцветных. Были исследованы все основные алгоритмы для разбивки пространства признаков на части, используемые для классификации, но выбраны только методы «классификации по ближайшему соседу» и» классификация по ближайшему центроиду».

При изучении методов распознавания лесных объектов на аэро и космических изображениях была использована система встроенных в MATLAB функций BWLABEL, IMFEATURE и др.

Усиление контрастности Низкий контраст является наиболее распространенным дефектом фотографических и видео изображений. Поскольку исходное изображение имеет три цветовых составляющих (R, G, Y), то при реализации метода каждая цветовая составляющая обрабатывалась отдельно, т.е. в режиме декомпозиции изображения.

Один из вариантов улучшения качества «бытовых» снимков является метод подчеркивания границ изобразившихся объектов. Он заключается в цветовой декомпозиции изображения, коррекции каждой составляющей изображение цветовой компоненты и усиления пороговых значений в переходных зонах между отдельными объектами [Журавель, 2008]. Подчеркнутые границы объектов в меньшей степени воспринимаются визуально, но при пересчете пикселов наблюдается их четкое разграничение.

Наиболее распространенным недостатком при формировании изображений являются яркостные искажения. В исследовании были рассмотрены различные (предусмотренные программами обработки изображений) подходы к коррекции яркостных искажений изображений для повышения их визуального качества и измерительных свойств.

Рассматривались проблемы коррекции затемненных и излишне осветленных изображений. В связи с обработкой видеоматериалов было признано целесообразным перейти из цветового пространства RGB в телевизионное цветовое пространство YUV. Особенностью цветового пространства YUV является резкое разделение информации о Y (яркости) и U,V (цвете).

Конверсия в RGB и обратно осуществляется по следующим формулам: R = Y + (1.4075 * (V — 128));

G = Y - (0.3455 * (U— 128) — (0.7169 * (V — 128)); В = Y + (1.7790 *(U— 128); Y = R * 0.299 + G * 0.587 + В * 0.114; ü = R * 0.169 + G * 0.332 + В * 0.500 + 128;

V = R * 0.500 + G * 0.419 + В * 0.0813 + 128.

Для коррекции яркостных искажений используется многоступенчатая процедура последовательной ректификации и трансформации изображения.

Коррекция невозможна без декомпозиции изображения и его конвертации из цветового пространства RGB в YCBCR(YUV). Для этого используется совокупность встроенных функций.

В данной работе была выполнена коррекция динамического диапазона только составляющей Y, которая содержит информацию о яркости изображения. Иллюстрация процесса декомпозиции снимка и исследования гистограмм изображений

приведена на рис. 3 и 4. Кроме того, был использован еще один подход к коррекции У-составляющей, который заключается в выравнивании ее гистограммы с помощью параметра к [Журавель, 2005].

Повышение визуального качества изображений с использованием метода Канни [Беляев, 2006] было сделано потом}', что изображение с подчеркнутыми границами объектов воспринимается, как более качественное.

После определения границ объектов, производилось их подчеркивание путем изменения яркости пикселей. Значения интенсивности пикселя может уменьшаться или увеличиваться, в зависимости от значений интенсивности пикселей окрестности.

Усиление границ объектов изображения не является постоянным, а зависит от конкретного изображения. Для регулировки усиления используется параметр «а» программного комплекса.

У составляющая изображения в цветовом Гистограмма У - составляющей

пространстве УСВ СЛ до модификации

Рис. 3. Преобразование изображения в альтернативном цветовом пространстве

Результат коррекции динамического диапазона У составляющей представлен на рис.4.

Рисунок 4. Результат воссоздания снимка Рис. 5. Выделение границ на исходном изо-после У-коррекции. бражении методом Канни.

Кроме перечисленных в данном исследовании был использован такой метод улучшения качества изображений, как пороговая обработка цветных изображений (путем анализа интенсивности, насыщенности, цветового фона и нормированных цветовых составляющих - практически всех значимых параметров формирования и редактирования изображений)

Результаты преобразования изображений показывают, что для пополнения баз картографических и атрибутивных данных ГИС экологического мониторинга промышленных центров можно эффективно использовать все материалы дистанционных съемок среднего и высокого разрешения с интерактивным дешифрированием характеристик проблемных объектов.

При реализации проекта объектно-ориентированной ГИС экологического мониторинга на основе внешней БД возникают проблемы, связанные с акту ализацией данных, представляющих интерес для пользователей, заинтересованных в получении информации об объектах повышенного внимания и дестабилизирующих процессах, происходящих в регионе.

Актуализация данных и пополнение объектно-ориентированной картографической базы целесообразно производить с использованием снимков высокого и сверхвысокого разрешения (авиационных и космических).

Первичные спутниковые изображения были получены в виде записей спектральных яркостей и подверглись процедуре первичной обработки изображений по стандартной методике [Б.А. Беляев, Л. В. Катковский; 2006].

Первичная тематическая обработка включала калибровку и атмоферную коррекцию исходного изображения: пересчет пиксельных значений N в значения спектральной яркости П. по следующей формуле:

где N0 - значение "теневого сигнала"; Р - спектральная чувствительность прибора.

Значение отражательных характеристик Я рассчитаны по формуле: Л = (лг ■ )/(Л'я • сох (9)

где Як - внеатмосферный солнечный поток; □ - высота Солнца.

Атмосферная коррекция спутниковых данных проводилась по модели Ма(ГаЬ, которая определяет отражательные характеристики подстилающей поверхности на высоте полета платформы по следующей формуле:

(R _ R ) рТ«{^]>'>

" '!'<, (,«0 )«■/>(- r і /') 1 - Мч f .

где р - среднее значение отражательных характеристик над территорией съемки; F(k) - функция спектрального отклика сенсора; Ra, R -соответственно не отка-либрованные и откалиброванные отражательные характеристики атмосферы; ASA -спектральное альбедо атмосферы; Та - коэффициент пропускания атмосферы; ц 0, ц - косинус зенитного угла и угла наблюдений; т - оптическая толщина атмосферы; X ¡ Д 2 - длины волн спектральной полосы.

В результате обработки были получены классифицированные изображения, на которых идентифицировались земли лесного фонда различных категорий и тестовые насаждения основных лесообразующих пород, с соответствующими спектральными характеристиками в синем, зеленом, красном и ближнем инфракрасном диапазонах спектра.

Последующая процедура обработки изображения заключалась в определении таксационной характеристики насаждений по градуировочным характеристикам спектров отражения, полученных декомпозицией цветных снимков [Любимов, 2001].

В качестве характеристик спектральной отражательной способности исследуе-

мых объектов использовались нормированные на отношение СКЯ эталона значения отношения СКЯ системы "почва - растительность" Кпр и почвы Кп:

КпР = (Аь, I Рх« )„р • {рь* / Ркк У,1 Кп ={Рш ! РлК)„ •{рЛ„к-РлХт

где (р-шк /ри)пр , (р-,мк /p,Jn /рЬк /pxjam - соответственно отношения СКЯ системы "почва-растительность" (пр), почвы (и) и эталона (эт) в ближней инфракрасной (ик) и красной (к) областях спектра.

Нормирование отношений СКЯ исследуемых объектов на отношения СКЭЯ эталона позволяет привести результаты наблюдений к однородным условиям освещенности. Отношение СКЭЯ системы "почва - растительность" К„р в многочисленных исследованиях определяется как относительный вегетационный индекс RVI

(ratio vegetation index). Используется и нормализованный индекс NDVI. (NDVI = + pj).

С помощью RVI надежно идентифицируется растительность в начальные периоды вегетации. Нормализованный вегетационный индекс NDVI чувствителен к растительному покрову при покрытии почвы растительностью более 15% и менее зависим от состояния атмосферы [Барталев, 1998; Любимов, 2001, Сухих,2005].

Результаты оценки достоверности и точности дешифрирования земель лесного фонда и насаждений по аэро- и космическим снимкам высокого разрешения. Фактическая характеристика объектов оценивалось в процессе наземных исследований и аэровизуальным методом с использованием самолетов Як - 52, Cessna-Musketeer и цифровых съемочных камер.

Оценка целесообразности использования многоспектральной спутниковой съемки высокого пространственного разрешения для определения запасов насаждений производилась по данным инвентаризации городских и пригородных лесов 2009 г.

На рис. 6 представлен график связи Кпр с запасами древостоев, определенными на пробных площадях и по многоспектральным снимкам.

График показывает, что связь между М и Кпр тесная (ij = 0,92) и аналитически может быть описана уравнением, используемым для аппроксимации градуировоч-ных характеристик:

г _ г

где а/ - параметр уравнения, характеризующий угол наклона градуировочной кривой в точке Кпр = Кп ; Кр - расчетное значение отношения СКЯ предельно плотного растительного покрова, полностью экранирующего почву (так называемое плато насыщения градуировочной кривой); Кп - значение отношения СКЯ почвенного покрова через полог насаждения.

Рис. 6. Связь отношений СКЯ Кпр полога сосняков с их запасами М, л^/га Для расчета растительной массы по спутниковым данным высокого пространственного разрешения предлагается использовать следующее уравнение, модифицированное из уравнения, полученного ранее В.Антоненко, 1999:

где к - коэффициент перехода от обобщенных данных к т3/га.

Проверка модели на независимом материале показала, что средняя погрешность между фактическими и рассчитанными по спутниковым данным значениями запасов составляла 29 м3/га, средняя относительная погрешность по абсолютной величине - 21%. Значения запасов экспериментальных насаждений при этом колебались от 35 до 397 м3/га.

Результаты проверки подтверждают, что для пополнения баз картографических и атрибутивных данных ГИС лесного комплекса можно эффективно использовать все материалы дистанционных съемок мелкого, среднего и высокого разрешения при условии их машинной обработки и интерактивным определением количественных и качественных характеристик дешифрируемых объектов.

В процессе данного исследования были опробованы цифровые аэро- и космические снимки всего масштабного ряда для изображений малого, среднего, высокого и сверхвысокого разрешения, которые в настоящий момент являются доступными для гражданских пользователей.

В главе четвертой проанализированы особенности структур баз картографических и атрибутивных данных в ГИС геоэкологического назначения и разработаны рекомендации по их совершенствованию.

Решение проблем экологической безопасности промышленно развитого региона зависит от информационного обеспечения лиц и органов, принимающих решения, а также государственной и региональной политикой в области охраны окружающей среды и развития промышленного потенциала региона. Информационное обеспечение экологического мониторинга составляют географическая и атрибутивная компоненты. Эти компоненты и привели к широкому использованию ГИС в природоохранной деятельности. Для того, чтобы данные превратились бы в информацию необходимо их структурирование. Базы данных (БД) - это поименованные совокупности структурированных данных, отражающие состояние объектов и их отношений к решаемой задаче [Никишин, 2005].

К достоинствам проектируемой СУБД следует отнести относительную независимость логической и физической структур данных (т.е. внешней и внутренней моделей) при неизменности концептуальной модели.

Связанные с промышленными выбросами, городскими и пригородными лесами ГИС можно определить как ГИС картографического назначения. Особенностями картографической ГИС являются большие объемы обрабатываемой пространственно-временной информации. Именно этот признак и определяет специфику организации и структурирования данных. Разрабатываемая БД предоставляет ГИС возможность использования статических и динамических моделей воздействия промышленных выбросов на леса объекта.

Одним из важнейших целевых назначений проектируемой ГИС является информационная поддержка принятия управленческих решений на локально-региональном уровне для обеспечения устойчивости в состоянии окружающей среды в промыш-ленно развитом регионе.

Ранг пространственных объектов ГИС должен соответствовать уровню региона, т.е. картографическим объектам, отображаемым на картах среднего масштаба (1:200000 - 1:50000). В зависимости от целей и задач часть разделов БД должна иметь возможность детализации локальных объектов, отвечающих объектам карт масштаба 1:25000 - 1:10000 и крупнее.

Данные ДЗЗ заставляют использовать в БД проектируемой ГИС растровые модели, обособленные в отдельных файлах, или в виде растровых слоев, пространственно увязанных со слоями картографических покрытий (векторно-растровое представление). Предлагаемая модель, разработанная на объектно - картографических принципах, обеспечивает полную функциональность и гибкость системы, однако средства достижения таких качеств обеспечиваются слоевым характером структуры данных, организованных посредством внешней СУБД реляционного типа.

Предлагаемая структура является более пригодной для формирования картографических отчетов на основании запросов из семантической БД. Это не исключает и решения прямых задач, связанных с запросом атрибутивной информации «через карту». БД, сформированная на основе цифровой карты, оказывается более приспособленной для формирования табличных данных для совокупностей выделенных объектов текущего картографического покрытия.

В качестве Информационной базы ГИС предлагается совокупность картографических данных, интегрированных с минимально необходимым комплексом данных ДЗЗ. В упрощенном виде ее можно сравнить с набором совмещенных в одной проекции серии карт, отражающих разные аспекты характеризуемой территории и дополненных сведениями, полученными с МДЗЗ и с использованием АКС в качестве подложки (рис. 7, 8,9 и 10).

Для картографического моделирования промышленного региона можно предложить разделы, подразделы и включенные в них темы картографических слоев, наиболее вероятные и желательные в БД (последовательность и сочетание разделов отличаются от общепринятых, но они желательны для обеспечения связей между внутренней и внешней, объектно-ориентированной БД):

Рис. 7. Содержание свинца в снеговом покрове г.п. Тольятти

Рис. 9. Зоны воздействия промышленных Рис. 10. Зоны воздействия промышленных выбросов на городские леса Центрального выбросов на городские леса Центрального района Тольятти (август 2006 г.) района Тольятти (август 2011 г.)

В тематическую часть БД типовой ГИС можно предложить следующие разделы/ подразделы и включенные в них темы картографических слоев:

6. Административно-хозяйственное деление территории (возможные варианты: структура, принятая в настоящее время и в обозримой ретроспективе)

7. Характеристика городских и пригородных лесов.

8. Схемы и характеристики ООПТ и ОЗУ.

9. Охрана и защита лесов (Противопожарное обустройство территории: противопожарные разрывы, минерализованные полосы, наблюдательно - телевизионные вышки, ПХС, вертолетные площадки, ВПП и др.)

8. Дороги специального назначения.

7. Пользование землями лесного фонда (арендаторы и госземзапас)

Предложенные разделы и темы желательны в любой ГИС, но для конкретных регионов данная структура должна быть адаптирована.

Разработка объектного состава для картографических произведений, не нашедших отражения на топографических картах, осуществлялась на основе условных обозначений специализированных тематических карт. Структура, предложенная для организации данных картографических произведений, создана программными средствами настольной СУБД Microsoft Access в виде внешней БД. Данные о содержании разделов, подразделов и тем картографических покрытий были ор-

ганизованы в виде взаимно вложенных таблиц.

Разработанные для каждой темы перечни объектов были сгруппированы в таблице ОЬ^есМар, являющейся одним из классификаторов ГИС. Учитывая большое количество объектов, используемых в проектируемой ГИС, приведем фрагмент таблицы, характеризующей содержание только экологически ориентированной карты - «Особо охраняемые природные территории».

Связь каждого конкретного объекта картографического произведения осуществляется по имени объекта или его идентификатора. Такая организация данных картографических покрытий обеспечивает наг лядное ориентирование во множестве различных объектов карт и позволяет быстро находить и выбирать нужные для отображения и использования в ходе решения задачи.

Табл. 1. Object Map (Объект карт)

ГОТета IDObjMap Объекты Map

22 171 Заповедники биосферные (КООПТ)

22 172 Заповедники природные государственные (КООГГТ)

22 173 Парки национальные природные

22 174 Парки этнографические

22 175 Заказники комплексные, федеральные

22 176 Заказники комплексные региональные

22 177 Памятники природы

22 178 Резерваты

22 179 ООПТ местного значения

22 180 Дендропарки

22 181 Воспроизводственные участки

22 182 Охраняемые ландшафты

Результат выбора, произведенный из корневой таблицы («Раздел_ Map») по системе подчиненных таблиц, представлен на рис. 11. Как видно из приведенного примера, при запросе объектов заданной тема тики система позволяет одновременно оперировать объектами разных карт как единым картографическим слоем. При необходимости раздельного оперирования данными различных карт (что оказывается актуальным при вводе данных) в систему могут быть введены дополнительные таблицы, содержащие раздельные перечни объектов для каждой из исходных карт [Никишин, 2006].

Пример простейшего запроса на основе раскрывающихся подчиненных таблиц подблока классификаций представлен на рис. 12.

Каждому типу объектов, прописанных во внешней БД (таблица «Объект карт») соответствует множество однотипных объектов на картографическом покрытии (связь «один со многими»). Для обеспечения связи объектов карты с внешней БД структурой применяемого классификатора предусмотрена регистрация каждого объекта картографического покрытия его индивидуальным идентификатором (ID), именем в БД (Name), атакже значениями присущих ему характеристик (семантик - Sem).

Для повышения эффективности управления данными была разработана система запросов, обеспечивающих выбор любого объекта картографического покрытия по классификационному принципу или в виде набора объектов и сопровождающих их простых характеристик.

Разработанная по объектно-картографическом}' принципу реляционная внешняя БД может функционировать в любой программной среде, в том числе и в многочислен-

ных управленческих ГИС муниципального и регионального уровней. Это позволяет эффективно использовать возможности реляционной БД в программной среде уже созданных и успешно функционирующих ГИС, которые сохраняют свое исходное предназначение.

Выводы и предложения. Обобщая проделанную работу, можно обоснованно утверждать, что:

1. Разработанный состав БД ГИС экологического мониторинга может использоваться как основа при формировании ГИС региона любого уровня.

2. Предложенные структуры, организующие данные об объектах и их характеристиках, являются основой для создания классификатора объектов картографического покрытия, единого для ГИС

3. Разработанная структура может использоваться в качестве внешней БД с любым картографическим покрытием идя формирования ГИС мониторинга.

4. Совместное использование обычной и внешней баз картографических данных способствуют созданию универсальных (вложенных) карт всего заданного масштабного ряда. Единый классификатор объектов позволяет исключить дублирование характеристик, облегчает их идентификацию и обеспечивает наглядность представления с использованием векторно-растрового способа регистрации объектов.

жрапясмыс гецрвторин н ОЗУ

Г ~ ; .....

ЇРРагіїаУгі'і......

5.1 Особо!

:т>:~т................................................

ї> Осчіб» охраииемые ариродн-ые территории Особи ¡ащхтныс участки

14 Охракиоіьіс лаадікяфіьі „___„ .....

йиосфсриыс иповиинкн Гікуіарічлеинме »{шрнанмг :оиіокв:шикв №жои«лми« ояркм Природные парки Чтвінрафичмь-ис гглрьн

(С«М1ШСКСНЫе ИІМЗШІІ.И (федерилы»!«)

Комплексные іаияїнккіі (региональные) Пичетникн прщкиы Ленгропаркн Л«сиыс регер&яты Воспроиіаодствеинис »-частки

Рис.11. Результат выбора группы объектов картографического покрытия региональной ГИС экологического мониторинга

Рис. 12. Простейший запрос на основе раскрывающихся подчиненных таблиц подблока

классификаций

В заключение можно добавить, что опыт адаптации модифицированной структуры БД к работе в программной среде ГИС Maplnfo показал эффективность предлагаемой технологии:

1. Формирование ГИС на любой регион можно организовать непосредственно в программной среде ГИС Maplnfo на основе разработанной БД и единого классификатора, сформированного для интегрального картографического покрытия региональной ГИС в соответствии с ее тематическим содержанием;

2. Отмечены некоторые проблемные стороны совместимости внутренней (картографической) и внешней баз данных. Среди них выделяется проблема поддержания целостности данных, частично не обеспечиваемая при взаимодействии внутренней (классификатор) и внешней БД. Намечены пути преодоления указанных проблем.

3. Предложена методика оперативного пополнения базы картографической объектно-ориентированной базы данных материалами дешифрирования спутниковых цифровых изображений высокого разрешения.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:

1. Дружинин А., Голованов И., Максимова О., Крючков А. Классификация геоизображений в науках о Земле // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности. - Том 14, № 4. - 2010. - С. 36-41 (0,4/0,3 п.л.).

2. Сергиенко В.Г., Дружинин А., Крючков А., Максимова О. Перспективы создания ландшафтно-экологической тропы на европейском севере России // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности - Том 14, № 4. - 2010. - С. 41-45 (0,4/0,3 п.л.).

3. Ердяков C.B., Крючков А., Голованов И., Максимова О. Геоинформационные системы, как инструмент для исследования ландшафтной оболочки Земли. // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности. - Том 14, № 4. - 2010. - С. 45-50 (0,4/0,3 п.л.).

4. Ердяков С. В., Голованов И., Лыонг Нгуен Нгок Ига. Крючков А. Геоботанические карты и планы для ГИС - технологий изучения лесного растительного покрова. // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности. - Том 14, № 4. - 2010. - С. 58-61 (0,3/0,2 п.л.).

5. Шабнов В.М., Крючков А.Н., Шабнов К.В. Роль и место объектно-ориентированной подсистемы «Древесно-кустарниковая растительность» в ГИС для управления городским хозяйством // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности. - Том 14, № 6. -2010. - С.43-46 (0,3/0,2 п.л.).

6. Дружинин А.С., Крючков A.II., Лыонг Нгуен Нгок Нга. Анализ современных съемочных систем, методов и технологий фотограмметрической обработки АКС при создании и обновлении топографических и тематических карт по аэро- и космическим снимкам // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности - Том 14, № 6. - 2010. -С.80-83 (0,3/0,2 п.л.).

7. Шаблон В.М., Крючков А.Н., Шабнов К.В. Картографический метод исследования антропогенного воздействия на городские и пригородные леса // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности. - Том 14, № 6. - 2010. - С.86-89 (0,3/0,2 п.л.).

8. Крючков А.Н., Дружинин A.C., Максимова О.С. Оценка точности обработки стереопар космических изображений сверхвысокого разрешения // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности. - Том 14, № 6. - 2010. - С.92-95 (0,3/0,2 п.л.).

9. Крючков А.Н., Шабнов В.М., Макарова Ю.А Эффективное природопользование на городских территориях с использованием современных методов комплексного ландшафтного зонирования. // Вестник Международной академии наук экологии, безопасности жизнедеятельности. - Том 15, № 5. -2011. - С. 80-83 (0,3/0,2 п.л.).

Ю.Крючков А.Н., Егоров A.A. Мониторинг состояния сосновых лесов городского округа Тольятти за 2002-2006 годы // Известия Российского государственного педагогического университета имени А.И. Герцена. - № 141. -2011.-С.81-90 (0,4/0,3 п.л.).

П.Шлегель O.A., Крючков А.Н. Эффективность географических информационных систем для формирования материалов кадастра // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия Экономика. - №4 (18). - Тольятти, 2011. - С.153-159 (0,4/0,3 п.л.).

12. Система контроля состояния озелененных территорий. Электронный ресурс № 16056. Свидетельство о регистрации. Государственная Академия Наук Российской Академии Образования. Объединённый фонд электронных ресурсов «Наука и Образование» 2010 г.

13.Методика проведения инвентаризации для Городской целевой пршраммы рационального использования зеленых насаждений Тольятти. Электронный ресурс № 16057. Свидетельство о регистрации. Государственная Академия Наук Российской Академии Образования. Объединённый фонд электронных ресурсов «Наука и Образование» 2010 г.

14. Романова Е.П., Рощевский Ю.К., Крючков А.Н., Гасич Г.П., Гудкова С.А. Экологический вектор - основа стратегического развития г. Тольятти // Наука - основа инновационного развития современного общества: Сб. научных статей I Всероссийской научно-практической конференции с международным участием: в 2 ч. Ч. 1. Образование, экология / под ред. д.г.-м.н., проф. А.О.Огнева, к.п.н., доц. И.Ю.Аникина. - Тольятти: Изд-во НОУ ВПО ТФ ИКиП, 2010. - С. 287-292 (0,4/0,3 п.л.).

15.Крючков А.Н., Егоров A.A., Дубовый В.К. О целесообразности создания природного парка на территории городского леса г.Тольятти «Ставропольский Бор» // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. - Вып. 2 (25). - СПб., 2011. - С.258-263 (0,4/0,3 п.л.).

Подписано к печати 13.03.2012 Формат 60х84/16.Бумага офсетная. Печать офсетная. 0бъем:0,75 п.л. Тираж:100экз. Заказ №206. Отпечатано в типографии ООО «Копи-Р Групп» 190000, Россия,Санкт-Петербург,пер. Гривцова, д. 6, лит. Б

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Крючков, Андрей Николаевич

Список принятых сокращений

Общая характеристика работы

Глава 1 Характеристика района исследований: Тольятти - Жигулевский геоэкологический полигон РГПУ имени А. И. Герцена

1.1. Характеристика территории полигона

1.1.1. Местоположение и площадь

1.1.2. Физико-географическая характеристика полигона

1.1.3. Климат

1.1.4. Растительность

1.2. Промышленность

1.2.1. Машиностроение

1.2.2. Энергетика

1.2.3. Химическая отрасль

1.3. Экологическое состояние г. Тольятти

1.3.1. Загрязнение атмосферы

1.3.2. Электромагнитное загрязнение и шум

1.3.3. Мусор

Глава 2 Состояние изученности проблемы. Цель и методика исследования; объем и характеристика исходных материалов

2.1.Обзор контактных методов сбора информации о лесах природных территориальных и урбанизированных комплексов

2.2. Методы дистанционного зондирования Земли

2.2.1.Общие сведения о МДЗЗ

2.2.2.Методы получения современных МДЗЗ

2.2.4.Классификация технологий получения снимков

2.2.5.Методы обработки данных ДЗ

2.3.Геоинформационные системы и технологии - средства практической реализации картографического метода исследования компонентов ПТК и УПК

2.4. Программа решения задач исследования

2.5. Методика исследования

2.5.1. Методика полевых работ

2.5.2. Методика обработки исходных материалов

2.6. Объем и характеристика исходных материалов

Глава 3 Анализ и совершенствование современных средств и технологий пополнения баз картографических данных сведениями о состоянии Урбанизированных Природных Комплексов (УПК)

3.1. Современные средства и технологии пополнения баз картографических и атрибутивных данных экологического мониторинга достоверными, точными и оперативными материалами

3.1.1. Цифровые и аналоговые способы представления данных об объектах ландшафтной оболочки Земли

3.1.2. Интерактивная обработка материалов дистанционных съемок

3.1.3. Оптимизация палитры изображений

3.1.4. Применение методов улучшения изображений на материалах цифровой и видеосъемки лесов

3.1.5. Повышение визуального качества изображений с использованием современных методов

3.2. Проблемы практического применения методики обработки изображений и пути их преодоления

Глава 4 Особенности структур баз картографических и атрибутивных данных в ГИС геоэкологического назначения и разработка рекомендаций по их совершенствованию.

4.1. Предпосылки появления ГИС и ГИ - технологий

4.2.Принципы организации пространственно-определенных данных в картографических комплексах и тематических (лесохо-зяйственных, лесоустроительных и геоэкологических) ГИС.

4.2.1 .Структура баз картографических и атрибутивных данных в связи с архитектурой СУБД

4.2.2.Этапы и виды моделирования в БД ГЭ ГИС

4.2.3.Особенности разработки структуры картографических баз данных (БД)

4.2.4.Проблемы и задачи геоэкологической ГИС

4.3.Структура данных при использовании объектно -картографического метода организации БД.

4.3.1. Выбор моделей для пространственного (геометрического, и топологического) описания объектов.

4.3.2.Преобразование данных в БД ГЭ ГИС в связи с ее многоуровневой архитектурой.

4.3.3.Структура БД при объектно - картографической организации данных

4.3.4. Проектирование картографических слоев

4.4.Реализация объектно-картографической структуры на макете БД ГЭ ГИС

4.4.1.Обеспечение совместной работы с картографическим произведением и внешней базой данных.

4.4.2. Адаптация объектно-картографической структуры данных ГЭ ГИС в программные среды ранее разработанных географических информационных систем

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Геоэкологический мониторинг промышленного центра с использованием дистанционных методов и ГИС-технологий"

Для достижения заявленной цели в диссертационном исследовании были поставлены и решены следующие задачи:

• оценена индикационная роль городских лесов и элементов озеленения для отслеживания экологической обстановки в промышленных центрах;

• исследованы возможности использования показателей спектральной яркости и оптической плотности изображений растительных покровов для определения их состояния;

Исследование базируется на картографическом методе [Салищев, 1971], который дополняется результатами сравнительного анализа информационных массивов, характеризующих объекты на территории г. п. Тольятти. Особый интерес для исследования представляет анализ комплексных знаний об этих объектах, включая их классификацию, ареалы распространения, взаимосвязь друг с другом, условные обозначения и возможность отображения на картах различного содержания.

Положения, выносимые на защиту:

• структура модифицированной ГИС «Состояние УПК г. п. Тольятти»;

• результаты анализа динамики состояния окружающей среды в регионе г. п. Тольятти, как основа дистанционно - контактного экологического мониторинга;

• методика и результаты фитоиндикационного контроля состояния окружающей среды с использованием МДЗЗ и реакций городских лесов и насаждений общего пользования на техногенные факторы;

Научная новизна результатов исследования состоит в разработке рекомендаций по применению новых технических средств и МДЗЗ городских и пригородных лесов для оценки состояния окружающей среды промышленных регионов, а также новой концепции формирования баз картографических и атрибутивных данных на основе объектно - картографического метода исследования урбанизированных и природных территориальных комплексов разных рангов.

Практическое значение результатов. Разработанные в процессе данного исследования выводы, предложения и рекомендации использованы в деятельности специалистов - геоэкологов г.п. Тольятти и лесных отделов ООПТ региона (объекта наследия ЮНЕСКО) - акты прилагаются. БД ГИС специального назначения найдет применение в области охраны и воспроизводства лесных ресурсов, сохранения биологического разнообразия, уникальных, редких и типичных ландшафтов Самарской области.

Личный вклад. Сбор полевого материала, разработка методики исследования, обработка материалов, анализ и представление полученных результатов, формулирование выводов и рекомендаций было выполнено лично автором.

Апробация результатов диссертационного исследования. Результаты исследования изложены в 13 научных статьях, опубликованных в рекомендованных ВАК изданиях и 2 публикациях общего списка. Программа и методика исследования докладывались на пяти ежегодных научно-технических конференциях лесохозяйственного факультета Санкт-Петербургской государственной лесотехнической академии и Поволжского государственного университета сервиса.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения. В библиографический список включены работы 184 авторов, 15 из которых опубликованы автором. Работа изложена на 168 страницах. Таблиц 14, рисунков 37.

Заключение Диссертация по теме "Геоэкология", Крючков, Андрей Николаевич

Результаты исследования позволяют:

1. Использовать объектно-картографический метод описания структуры баз геоданных в разработанных управленческих ГИС.

2. Применять методику создания обобщенного классификатора для картографической БД региональной ГИС для решения задач экологического мониторинга.

3. Воспользоваться преимуществами картографического метода анализа взаимосвязи объектов, явлений и процессов в ландшафтной оболочке Земли для организации и ведения экологически безопасного хозяйства в Тольят-тинском регионе.

Работа содержит техническое решение в виде модификации ранее разработанной БД, что позволяет повысить эффективность эксплуатации ГИС.

Объектно-картографический метод при построении БД основывается на использовании всего объема информации, получаемой при анализе/ прочтении комплекса карт, характеризующих регион. Методы объектно-картографической структуризации данных региональной ГИС обеспечивают процесс восприятия такой информации на основе принципа последовательного приближения к объекту по системе иерархий и визуализации получаемой с помощью ГИС информации.

Сущность предлагаемой структуры БД геоэкологического назначения для регионов разного уровня сводится к единому описанию необходимого комплекса топографических и тематических объектов в терминах, привычных и понятных пользователю и воспринимаемых им в качестве объектов местности или абстрактных объектов, выражающих некоторые знания о регионе. Разработанный проект БД предусматривает возможность полного отображения комплекса объектов, которые могут иметь место в любом регионе, при необходимости предусмотрено совершенствование структуры (например, в связи с вводом в БД неотображаемых ранее объектов).

Объектно-картографический метод предоставляет возможности непосредственного формирования объектов ГИС из данных цифровых карт, используемых в качестве архива БД ГИС. Это предполагает совместное использование в едином проекте возможностей внешней и внутренней БД.

Внешняя БД позволяет осуществить подробное и многоаспектное описание объектов, которое просто невозможно поместить в классификаторе цифровой карты. Описание объектов со сложно построенной системой классификационных характеристик (например, почв и, в особенности, комплексных их разновидностей) также оказывается более простым в БД, нежели это возможно в классификаторе цифровой карты.

Внутренняя БД, содержащая весь комплекс необходимых позиционных и атрибутивных характеристик индивидуальных объектов, представленных на цифровой карте, обеспечит универсальность ГИС. При необходимости из региональной ГИС может быть обеспечен доступ ко всему многообразию информации, представленной в комплексе цифровых карт.

Это обеспечивается специально разработанным механизмом, обеспечивающим автоматическое установление связи внешней БД с цифровыми картами, задействованными в проекте управленческой ГИС.

Суть этого метода сводится к прописыванию во внешней БД каждого типа объектов региональной ГИС и их характеристик в соответствии с именами объектов и значениями их семантик, представляемых на применяемых цифровых картах. Такая организация геоданных средствами внешней базы данных обеспечивает автоматическое обновление данных в ГИС при всяком изменении на любом ее компоненте (в таблице или в картографическом произведении).

БД оказывается независимой от карты и использует цифровую карту как архив, выделенные с помощью такой БД объекты могут быть автоматически извлечены из архива и перекодированы в терминах или преобразованы в виде знаков, оптимальных для другой ГИС.

Организация геоданных средствами внешней базы данных обеспечивает ее относительную автономность от структуры архива. Это позволяет редактировать, расширять и, .при необходимости, добавлять в нее новые объекты, не прибегая к изменению структуры исходных цифровых карт.

Заключение

В результате проработки темы диссертационной работы была разработана структура внешней объектно-картографической базы картографических данных о состоянии окружающей среды региона для совместной работы в среде уже созданных управленческих ГИС.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Крючков, Андрей Николаевич, Санкт-Петербург

1. Алексеев А. С. Математические модели и методы в лесном хозяйстве. Л.: Изд-во ЛТА, 1988. 88 с.

2. Алексеев A.C., Вабиков В. В. Оценка изменений состояния сосны на осушенных болотах // Лесной журнал, 4, 1991, с. 16-22.

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

5. Аковецкий В. И. Дешифрирование снимков М.: Недра, 1983. - 375 с.

6. Андрианов В. Ю. Модели стандартизации в области геоинформатики. — Информационный бюллетень ГИС-Асссшиации. — 2005. — № 2(49). —С. 65 — 68.

7. Андрианов В. Ю. Структура, правила и порядок цифрового описания пространственных метаданных / В. Ю. Андрианов, А. В. Кошкарен, В. М. Кузнецов// Пространственные данные, 2007. —N9 1. — С. 6— 15.

8. Бакка С. В., Киселева Н. Ю. 2008. Особо охраняемые природные территории Нижегородской области. Аннотированный перечень.

9. Беляев Б. И. Оптическое дистанционное зондирование / Б. И. Беляев, Л. В. Катковский. Минск: БГУ, 2006. - 455 с.

10. БерлянтА. М. Геоиконика. М., МГУ, АЕН РФ, «Астрея», 1996. 208 с

11. Берлянт А. М. Геоинформатика: наука, технология, учебная дисциплина. // Вестн. Моск. ун-та, сер. геогр., 1992, № 2, с. 16-23.

12. Берлянт А. М. Картографические анимации / А. М. Берлянт, Л.А. Ушакова. — М.: Научный мир, 2001. — 99 с.

13. Берлянт А. М. Образ пространства: карта и информация. М.: Мысль, 1986.-240 с.

14. Блануца В. И. Интегральное экологическое районирование: концепция и методы. — Новосибирск: ВО «Наука», 1993. — 159 с.

15. Блинов Н. Н., Е.М. Жуков, Э.Б. Козловский, А.И. Мазуров. Телевизионные методы обработки рентгеновских и гамма-изображений. М.: Энергоа-тоиздат, 1982. 200 с.

16. Бугаевстй Л. М. Геоинформационные системы / Л. М. Бугаевский, В .Я. Цветков. — М.: Златоуст, 2000. — 222 с.

17. Бурдэ А. И. Картографический метод исследования при региональных геологических работах.- Л.: Недра, 1990. 251 с.

18. Буров С. А. Опыт внедрения технологий высокоточного спутникового позиционирования / С. А. Буров и др. // Геопрофи. 2004. - I №4. — С. 6—9.

19. Василевский Л. И. Картографирование параметров территориальных структур / Л. И. Василевский, П. М. Полян // В кн.: Теория и методика экономико-географических исследований. — М.: МФ ВГО, 1977. — С. 34—47.

20. Взаимодействие картографии и геоинформатики. Под ред.А.М. Берлянта, О.Р. Мусина. М.: Научный мир, 2000. - 192 с.

21. Виноградов Б. В. Дистанционный мониторинг антропогенных экосистем. Итоги науки и техники, сер. «Охрана природы и воспроизводство природных ресурсов». Т.4. М., ВИНИТИ, 1978.

22. Воробель P.A. Цифровая обработка изображений на основе теории контрастности: Дис. докт. техн. наук: 05.13.06. Львов, 1999. - 369 с.

23. Востокова Е. А., Шевченко Л. А. и др. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды. М.:Недра, 1982. - 251 с.

24. 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.

25. Галушкин А. И. Многослойные системы распознавания образов. — М., 1970.

26. Гарбук C.B., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М., 1997. 296 с.

27. Гарелик И.С. Географические информационные системы и дистанционное зондирование. // Исследование Земли из космоса. Итоги науки и техники, т. 3, ВИНИТИ АН СССР. М., 1989, с. 3-80.

28. 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.

29. Географические информационные системы федеральные, региональные, муниципальные. Общие технические требования. ГОСТ Р 52155-2003. -М., Изд-во стандартов, 2003.

30. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов (под редакцией A.M. Берлянта и A.B. Кошкарева). М., ГИС-Ассоциация, ИГРАН, Ин-т вулканологии ДВО АН, Московская геологоразведочная академия, 1999. -204 с.

31. Геоинформатика и образование. Материалы 2-ой Всеросс. конференции. -М.: ГИС-Ассоциация, 1998. 146 с

32. Геоинформационное картографирование. Метаданные электронных карт. ГОСТ Р 51353-99. Госстандарт России. М., Изд-во стандартов, 2000.

33. Геоинформационное картографирование. Пространственные данные. Цифровые и электронные карты. Общие требования. ГОСТ Р 50828-95. М., Изд-во стандартов, 1996.

34. Геоинформационное картографирование. Пространственные модели местности. Общие требования. ГОСТ Р 52055-2003. М., Изд-во стандартов, 2003

35. ГИС для устойчивого развития территорий // Материалы международных конференций ИнтерКарто-ИнтерГИС 1 —15, 1994—2009.

36. ГИС-Обозрение. Журнал по современным геоинформационным технологиям. -М.: Гипрогор, 1995-1998.

37. Германсен Т. Информационные системы для планирования: вопросы и проблемы // Новые идеи в географии. Вып. 2. Городские системы и информатика. М., «Прогресс», 1976, с. 184-222.

38. Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов. Пер. с англ., под ред. А.М.Трахтмана. М., "Сов. радио", 1973, 368 с.

39. Государственный стандарт Российской Федерации. "Геоинформационное картографирование. Пространственные данные, цифровые и электронные карты. Общие требования" (ГОСТ 50828-95). М.: ИПК, изд-во стандартов, 1996. - 3 с.

40. 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.

41. Громцев А. Н. Ландшафтные закономерности структуры и динамики среднетаежных сосновых лесов Карелии. Петрозаводск: Кар. НЦ РАН, 1993, 160 с.

42. Гусейи-Заде С. М. Опыт корреляционного анализа явлений с использованием анаморфированных изображений / С. М. Гусейн-Заде, И. А. Су-егова, B.C. Тикунов // Геодезия и картография. — 1993. — № 12. — С. 40-45.

43. Де Мерс. Географические информационные системы. — М.: Дата-Ь, 1999. —350 с.

44. Де Мерс, Майк Н. Географические информационные системы. Основы.: пер. с анг. М.: Дата+, 1999.

45. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1988. - 464 с.

46. Дейт.К. Дж. Введение в системы баз данных. 6-е издание. (ISBN 58459-0019-09) М. - СПб - Киев, Изд. дом «Вильяме», 2000. - 848 с.

47. Дистанционное зондирование: количественный подход / Ш. М. Дейвис, Д. А. Ландгребе, Т. Л. Филипс и др. М.: Недра, 1983. - 396 с.

48. Живичкин А. Н., Соколов В. С. Дешифрирование фотографических изображений. М.: Недра, 1980. - 255 с.

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

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

51. 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 II Всероссийского совещания. М., 1998.

52. Журавель И. М. "Краткий курс теории обработки изображений", http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/80.php

53. Журкин И. Г., Никишин А.Н. Анализ структуры данных для представления в ГИС. // «Геодезия и картография», 2003, № 8, с. 44-49.

54. Журкин И.Г., Никишин А.Н. Концепция разработки обобщенного картографического классификатора для региональной ГИС. // «Геодезия и картография», 2004, № 10, с. 36-42.

55. Жуков В.Т., Сербенюк С.Н., Тикунов B.C. Математико-картографическое моделирование в картографии. М.: Мысль, 1980. - 218 с.

56. Иванов А.Н., Чижова В.П. 2003. Охраняемые природные территории.

57. Индикаторы устойчивого развития России (социально-экономические аспекты) / под ред. С. Н. Бобылева, Р. А. Максснко. — М.: ЦПРП, 2001, —220 с.

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

59. Инструкция по составлению и подготовке к изданию листов Государственной карты СССР масштаба 1:200 000. ВСЕГЕИ. Отв. ред. Музылев С.А. -М., Изд-во «Недра», 1969. 72 с.

60. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических карт и планов. М.: ЦНИИГАиК, 2002. 100с.

61. Информационный бюллютень. Журнал. М.: ГИС-Ассоциация, 19951998.

62. Исаев А., Сухих В., Жирин В. и др. Изучение характеристик лесов по данным съемки с космических систем национальной безопасности. С. 129131. В сб.: АКМ и ГИС в лесоведении и лесном хозяйстве. Материалы II Все-рос. совещания. М., 1998.

63. Исаченко А. Г. Введение в экологическую географию. Издательство Санкт-Петербургского Университета, 2003. - 192 с.

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

65. Исаченко А. Г. Основы ландшафтоведения и физико-географического районирования. М., 1965.

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

67. Исследование природной среды космическими средствами. География, методы космофотосъемки. T.IV. М.: Наука, 1975.

68. Капралов Е. Г. Введение я ГИС: Учеб. пособие / Е.Г.Капралов, Н. В. Коновалова. — М.: Г И С-Ассоциация, 1997. — 155 с.

69. Капралов Е. Г. Геоинформатика: Учебник / Е.Г.Капралов и др.; под ред. В.С.Тикунова. — М.: Издательский центр «Академия», 2005. — 480 с; 2-е изд., 2008 (в 2 кн.). Кн. 1. — 384 с. с цв. ил.; Кн. 2 — 384 с.

70. Капралов Е. Г. Основы геоинформатики: Учеб. пособие: в 2 кн. / Е.Г.Капралов и др.; под ред. В.С.Тикунова. — М.: Издательский центр «Академия», 2004. Кн. 1 - 352 с; Кн. 2 - 480 с.

71. Карпова Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация. СПб., «Питер», 2001. -304 с.

72. Картография на рубеже тысячелетий. Докл. 1-й Всеросс. научн. конф. по картографии (Москва, 7-10 октября 1997 г.). М., 1997. 614 с.

73. Кассандрова О. Н., Лебедев В. В. Обработка результатов наблюдений. -М.: 1970, 101 с.

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

75. Киреев Д. М. Лесное ландшафтоведение. -СПб.:СПбГЛТА, 2002.-238 с.

76. Киреев Д. М. Методы изучения лесов по аэроснимкам. Новосибирск: Наука, 1977. 212 с.

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

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

79. 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.

80. Клепцов М. Я. Информационные системы органов государственного управления. Российская академия государств, службы при президенте РФ. -М., Из-во Российской академии государств, службы, 1996. 208 с.

81. Книжников Ю. Ф. Аэрокосмическое зондирование: Учеб. пособие. — М.: Изд-во Моск. ун-та, 1997. — 119 с.

82. Книжников Ю. Ф. Аэрокосмические методы географических исследований: Учебник/ Ю. Ф. Книжников. В. И. Кравцова, О. В. Тутуба-лина. — М.: Издательский центр «Академия», 2004. — 336 с.

83. Комплексное экологическое картографирование (географический аспект). — М.: Изд-во Моск. ун-та, 1997. — 147 с.

84. Компьютеры и познание: очерки по когитологии./ Сб. науч. трудов. -М.: Наука, 1990,- 126 с.

85. Кондратьев К. Я. , Григорьев А. А. и др. Карты коэффициентов спектральной яркости типичных подстилающих поверхностей на территории СССР. Труды ГГО, вып. 434, 1980. С.72-83.

86. Коновалова В. В. Выбор метода создания поверхностей в ГИС / Н. В. Коновалова, С. В. Коробов// Геоинформаыионные системы, 2007. — № 4, —С. 131 — 134.

87. Коновалова Н. В., Капралов Е. Г. Введение в ГИС: Учебное пособие. Изд. 2-е испр. и доп. М., 1997.

88. Концепция создания и развития инфраструктуры пространственных данных Российской Федерации // Пространственные данные, 2006. — №3. —С. 6—9, 11.

89. Королев Ю. А. Общая геоинформатика. М.: Дата+, 2001.

90. Королев Ю. А. Общая геоинформатика. Ч. 1 Теоретическая геоинформатика. Вып. 1, М. Изд-во ООО «СП Дата+», 1998. 118 с.

91. Космическая съемка Земли. Спутники оптической съемки Земли с высоким разрешением. /Под ред. А.А.Кучейко. М.: Изд. предпр. ред. Журнала «Радиотехника», 2001. - 136 с.

92. Кошкарев А. В. Понятия и термины геоинформатики и ее окружения: Учебно-справочное пособие. Российская академия наук, Институт географии. — М.: ИГЕМ РАН, 2000. — 76 с.

93. Кошкарев А. В. Региональные геоинформационные системы /А. В. Кошкарев, В. П. Каракин.—М.: Наука, 1987. -126 с.

94. Кошкарев A.B., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. -М., Наука, 1987. -126 с.

95. Кошкаров A.B., Тикунов B.C. Геоинформатика. М: Картгеоцентр: Геоиздат, 1993. -213 с.

96. Кравцова В.И. Космические методы картографирования. Издательство Московского университета, 1995. - 238 с.

97. Кравченко Ю.А. Организация базы знаний о земной поверхности. // «Геодезия и картография», 2002, № 4, стр. 42-54.

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

99. Кузнецов O.JI., Никитин A.JI. Геоинформатика. М., «Недра», 1992.301 с.

100. Лапник В. Г. Построение геоинформационных систем в физической географии. — М.: Изд-во Моск. ун-та, 1990. — 90 с.

101. Лурье И. К. Основы геоинформатики и создание ГИС. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. — Ч. 1 яЯ под ред. А. М- Берлянта. — М.: ООО «ИНЭКС-92», 2002. — 140 с.

102. Лурье И. К, Косиков А. Г. Теория и практика цифровой обработки изображений/Дистанционное зондирование и географические информационные системы. Под ред. A.M. Берлянта. М.: Научный мир, 2003. - 168 с. ISBN 5-89176-231-5.

103. Любимов А. В. Научные основы инвентаризации и устройства особо охраняемых лесов на ключевых ландшафтах европейской тайги. СПб.; JITA, 1999.264 с.

104. 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.

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

106. 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.

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

108. Лютый A.A. Язык карты: сущность, система, функции. 2-е изд., испр. -ИГРАН М., «Геос», 2002. - 327 с.

109. Лютый A.A., Геворков В.Р., Логинова Л.В. Атлас Курильских островов. Вопросы разработки и реализации. РАН, Институт географии. - М., 2000. -203 с.

110. Макарова Н.В., Матвеев Л.А., Бройдо В. Л. и др. Информатика. Учебник для экон. спец. ВУЗов. 2-е издание. М., «Финансы и статистика», 1998. -767 с.

111. Мамедов Э. База геоданных //ArcReview, 2001. — № (4)19 (www.data-pliis.ru/arcrev/numberJ9/3 base.html).

112. Мартыненко А.И. Основы ГИС: теория и практика/ А. И.Мартыненко, Ю.Л.Бугаевский, С. Н.Шибапов. — М.: Астра семь, 1995.— 100 с.

113. Мартыненко А. И. Электронные карты как средство повышения эффективности ГИС. // Геоинформационное картографирование. РАН, Русское географическое общество. - М., 1993, с. 19-30.

114. Мейен С. В. Из истории растительных династий. М.: Наука, 1971.223 с.

115. Методические рекомендации по картографированию динамики природных объектов на основе космической информации. М.: ГУГК, 1998.

116. Методы дистанционного зондирования Земли при решении приро-доресурсных задач. Справочник / Главные редакторы А.Ф, Морозов, А.В, Перцов. СПб.: Изд-во ВСЕГЕИ, 2004. - 132 с. - ISBN 5-93761-066-0.

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

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

119. 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.

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

121. Михайлов В. И. Спутники ДЗЗ высокого разрешения / В. И. Михайлов, М.А.Болсуновский // Сб. статей компании «Совзонд» за 2004— 2005 гг. — М.: Прогресс, 2005. — 24 с.

122. Митчелл Э. Руководство по ГИС анализу. — Ч. 1: Пространственные модели и взаимосвязи: Пер. с англ. — Киев: ЗАО ЕСОММ Со; Сти-лос, 2000. 198 с.

123. Монахова М. А. Спутниковые технологии точного позиционирования. Режим реального времени. Первый опыт в России // Информ. бюлл. ГИС-Ассоциании. 2004. - № 4 (46). - С. 7-9.

124. Мусин О. Р. Диаграмма Вороного и триангуляция Делоне // Информ. бюлл. ГИС-Ассоциации. 1999. - № 2 (19). - С. 51-52; № 3 (20). -С. 9-10.

125. Мусин О. Р. Цифровые модели для ГИС // Информ. бюлл. ГИС-Ассоциации. — 1998. — № 4 (16). — С. 30 — 31.

126. Никишин А. Н. Объектно-картографический метод организации геопространственных данных региональных информационных систем. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 2005

127. Нормативно-правовая база, программно-аппаратное обеспечение, пространственные данные и услуги на рынке геоинформатики России. Ежегодный обзор. Вып. 5. (1999) (прил. к информ. бюлл. ГИС-Ассо-циации), — М.: ГИС-Ассоциация, 2000. — 156 с.

128. О состоянии окружающей среды в Ленинградской области / Информационно-аналитический сборник, 2010.

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

130. Общесоюзный классификатор промышленной и сельскохозяйственной продукции. Ассортиментная часть. Подкласс 955. Картографическая продукция 1 76 074. М., «Экономика», 1989.

131. 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.

132. 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.

133. Овсов М. К. Геофизическая интерпретация: от наблюдений к знаниям. Тр. Конгресса-2000 "Фундаментальные проблемы естествознания и техни-ки"//Серия "Проблемы исследования Вселенной". Вып. 23. С.-П-б., 2000. с. 668-681.

134. Овсов М. К. Структурный анализ геоданных. Методические рекомендации по применению. С.-Пб., Фонды ГП "Невскгеология", 1999.

135. Овсов М. К. Число, Мера, Информация, Знание // Геофизика и математика: Материалы 1-й Всероссийской конференции, Москва, 22-26 нояб. 1999 г./ Под. Ред. Акад. В. Н.Страхова. М.: ОИФЗ РАН, 1999. с. 108-112.

136. Основные направления развития и организации деятельности государственных природных заповедников Российской Федерации на период до 2010 года

137. Основы ArcView. М.: Дата+, 1996.

138. Основы дистанционного зондирования. М.:Техносфера , 2006.-337 с.

139. Осокин С. А. Геопортал «ДАТА+» // Пространственные данные. 2008,—№2. — С. 26 — 30.

140. Петров П. В., Свентек Ю. В. Система хранения и поиска картографической информации в АКС // Банки географических данных для тематического картографирования. М., Изд-во Моск. ун-та, 1987, с. 105-113.

141. Положение об информационных услугах в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения окружающей природной среды: Утв. Постановлением Правительства Российской Федерации от 15.11.1997 № 1425.

142. Положение об организации и осуществлении государственного мониторинга окружающей среды (государственного экологического мониторинга): Утв. Постановлением Правительства Российской Федерации от 31.03.2003 № 177.

143. Программно-аппаратное обеспечение, фонд цифрового материала, услуги и нормативно-правовая база геоинформатики. Ежегодный обзор. Вып. 3 (1996-1997, в 2х т.). Приложение к «Информационному бюллютеню» ГИС-Ассоциации. М.: ГИС-Ассоциация.

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

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

146. Реймерс Н. Ф., Штильмарк Ф. Р. 1978. Особо охраняемые природные территории.

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

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

149. Роберт А. Шовенгердт. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений. М.:Техносфера, 2010. - 560 с.

150. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий; Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1993. — 320 с.

151. Салищев К. А. Картоведение. М.: Изд-во Московского университета, 1976.-438 с.

152. Салищев К. А. Картоведение. М.: Изд-во Моск. университета, 1982. - 408 с.

153. Салищев К. А. Картография: Учебник для геогр. спец. ун-тов, 3-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая школа, 1982. 272 с.

154. Саломонссон О. Об идентификации, интеграции и организации данных в городских и региональных информационных системах. // Новые идеи в географии. Вып. 2. Городские системы и информатика. М., «Прогресс», 1976, с.223-242.

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

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

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

158. Серапинас Б. Б. Глобальные системы позиционирования: Учеб. пособие. М: ИКФ «Каталог», 2002. - 106 с.

159. Сербенюк С. Н. Картография и геоинформатика их взаимодействие. -М.: МГУ, 1990,- 158 с.

160. Сербенюк С. И., Тикунов В. С. Автоматизация в тематической картографии. -М., Изд-во Моск. ун-та, 1984. 112 с.

161. Сербенюк С. И., Тищенко А. П. Банки данных и их роль в автоматизированном картографировании. // Банки географических данных для тематического картографирования. М., МГУД987, с.4-15.

162. 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.

163. Скороспелкин С. А., Иванов А. И., Овсов М. К. Прогнозная оценка ал-мазоносности северо-запада России с применением компьютерных технологий. Ж. "Разведка и охрана недр", 1999, № 9-10. с. 37-39.

164. Структурно-геоморфологические методы в прогнозно-металлогенических исследованиях./ Сб. науч. трудов. Сост. Н.В.Скублова -Л.: Недра, 1987,- 177 с.

165. Смирнов Л. Е. Геоэкологическое картографирование// В кн.: Основы геоэкологии. — СПб., 1994. — С. 55 — 76.

166. Соловьев Ю. А. Системы спутниковой навигации. М.: Эко-Тренд, 2000. - 268 с.

167. Сохранение ценных природных территорий Северо-Запада России.

168. Анализ репрезентативности сети ООПТ Архангельской, Вологодской, Ленинградской и Мурманской областей, Республики Карелии, Санкт-Петербурга. 2011. Коллектив авторов.

169. Стурман В. И. Основы экологического картографирования. — Ижевск, 1995.-220 с.

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

171. Телеконференции сотр.infosystems.gis, ru.geosystem.

172. Тенике А. А. Глобальные спутниковые системы определения местоположения и их применение в геодезии/А, А. Генике, Г. Г.Побединский. — М.: Картгеоцентр, 2004. 355 с.

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

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

175. Тикунов В. С. Атласная информационная система «Устойчивое развитие России» // Вестн. Моск. ун-та. — Сер. геогр., 2002. — Ns 5. — С. 21—32.

176. Тикунов В. С. Географические информационные системы: сущность, структура, перспективы. // Картография и геоинформатика. Итоги науки и техники, сер. Картография. М., ВИНИТИ АН СССР, 1991, т. 14, с. 6-79.

177. Тикунов В. С. Моделирование в картографии: Учебник. М.: Изд-во МГУ, 1997. 405 с.

178. Тикунов В. С. Современные средства исследования системы «общество -природная среда» // Известия Всесоюзн. Географ, общества, 1989. т. 121, Вып. 4, с. 299-306.

179. Тику нов В. С. Устойчивое развитие территорий: картографо-геоин-формационное обеспечение / В,С.Тикунов, Д.А.Цапук. М.-Смоленск, 1999,- 176 с.

180. Толчельников В. С. Оптические свойства ландшафта (применительно к аэросъемке). JL: Наука, 1974. 252 с.

181. Томсон И. Н., Кравцов В. С., Кочнева Н. Т. и др. Металлогения ороге-нов. М.: Недра, 1992. - 272 с.

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

183. 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.

184. Трофимов А. М. Геоинформационные системы и проблемы управления окружающей средой / А.М.Трофимов. М.В.Панасюк. — Казань: Изд-во Казанского ун-та, 1984. — 142 с.

185. Трофимов А. М. Глобальная система мониторинга и ресурсный банк данных в международной программе изучения окружающей среды / А.М.Трофимов. В.С.Тикунов, Э.Х. Нургалеев // География и природные ресурсы. 1990. — № 2. — С. 27 — 31.

186. Трофимова С. Ф. Проблемы концептуального моделирования и ГИС. — «Геоинформатика-2000» //Тр. Межлунар. науч.-практ. конф. / под ред. А. И. Рюмкина, Ю. Л. Костюка, А. В. Скворцова. — Томск: Изд-во Томского ун-та, 2000. С. 7 -12.

187. У. Прэтт Цифровая обработка изображений. 1 и 2 том. М.:Мир, 1982. - 500 с.

188. Ульман Дж. Основы систем баз данных. — М.: Финансы и статистика, 1983, — 334 с.

189. Условные знаки. Образцы шрифтов и сокращения топографических карт масштабов 1:200 000 и 1:500 000. ВТУ ГШ, М., 1963. - 59 с, прил.

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

191. Филатов JI. Н. Географические информационные системы. Применение ГИС при изучении окружающей среды: Учеб. пособие. — Петрозаводск: Изд-во КГПУ, 1997. 104 с.

192. Филиппов Г. В. Особенности динамики древостоев по массовым данным лесоустройства. В кн.: Общие принципы стратегии лесопользования и лесовыращивания на ландшафтно-типологической основе. СПб.: СПб1. НИИЛХ, 1994, с. 51-66.

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

194. Харин Н. Г., Бутусов О. Б. Попиксельный анализ сканерных изображений МСУ-Э для целей классификации и дешифрирования лесов. С. 159162.

195. Хорн Б.К.П. Зрение роботов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 487 е., ил. ISBN 5-03-000570-6.

196. Цветков В. Я. Геоинформационные системы и технологии. М. : Финансы и статистика, 1998. 228 с.

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

198. Чандра А. М., Гош С. К. Дистанционное зондирование и ГИС. М.: Техносфера, 2008. - 330 с.

199. Чапурский Л. И. Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400-2500 нм. 4.1. МО ССР 1986. - 155 с.

200. Чапурский Л. И., Марков А. В. и др. Проблемы информационного обеспечения космических систем наблюдения экологического назначения.//Оптический журнал. 2000. - Том 67, №7. - С. 111-117.

201. Черемисина Е. Н., Марченко В. В., Чесалов Л. Е. и др. ГИС-технологии в геологическом изучении недр (ВНИИГеосистем, лаб. Геоинформатики. М., 1996.-118 с.

202. Четвериков Л. И. Теоретические основы разведки недр. -М.: Недра, 1984.-156 с.

203. Шайтура С. В. Геоинформационные системы и методы их создания. -Калуга, Изд-во Н. Бочкаревой, 1998.

204. Шилин Б. В. Тепловая аэросъёмка при изучении природных ресурсов. Л.: Гидрометеоиздат,1980. - 247 с.

205. 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 НИИЛХ, 1998. с. 7-40.

206. 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.

207. Цифровая картография и геоинформатика. Краткий терминологический словарь/ под общей ред. Е. В. Жалковского. — М.: Картгеоиентр — «Геодезиздат», 1999. — 46 с.

208. Элти Дж. Экспертные системы: концепции и примеры / Дж. Элти.1. М.

209. 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.

210. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику М.: Радио и связь. - 1987. - 296 е.: ил.

211. Adding video and sound to GIS / A.Fonseca, C.Gouveia, J.Raper, F. C. Fcrreira, A. S. Camara. — Fourth European Conference on Geographical.

212. Bracken I. Webster С Information Technology in Geography and Planning. Routledge, London, 1990.

213. Calkins H. M. Information system development in North America. II Proc.Comm. Geogr. Data Sensing and Process., Moscow, 1976, Ottawa, 1977, pp. 93-113.

214. Canada Land Data System Selected Papers II, R001060. Canada Land Data Systems Division. Lands Directorate Environment Canada. Ottawa, 1975, 29 p.

215. Canada Land Data System Selected Papers III, R001070. Canada Land Data Systems Division. Lands Directorate Environment Canada. Ottawa, 1984, Mar., 37 p.

216. Degani A. Methodological observation on the state of geocartographic analysis in the context of automated spatial Information systems. II Map Data Process, -Proc. NATO Adv Study Inst. Maratea, June 18-29, 1979, Acad. Press., 1980, pp. 207220.

217. Grafton C.B. (ed.), Silhouettes A Pictorial Archive of Varied Illustrations, Dover Publications, New York, 1979.

218. Jacobsson Antti, Ursin-Iivanainen Heli. GIS in Finnland II Kartogr. nachr. -1998.-Vol. 48, N1,S. 14-18.

219. Kainz M. A. Classification of digital map data models. IIEURO-CARTO VI, Proc, April 13-16, 1987, Brno, 1987, pp. 105-113.1.ngeferceE. Theoretical Analysis of Information Systems. Lund, 1966.

220. McLaughlin J. D., Nichols S. E. Parcel-Based Land Information Systems. II Surv. andMapp., 1987,47, N 1, pp. 11-29.

221. Mitchell J.L., Goertzel G., Two-Dimensional Facsimile Coding Scheme, IBM Reserch Report RC 7499, Jan., 1979.

222. Pravda J. Some Problems in Cartographical Interpretation of Geographical Space. II Geograficky casopis, 1984, N4, pp. 14-32.

223. Ramonas A. Cartographic modelling in the geographic information systems. Some questions of theory, methods of analysis // Geod. ir kartogr. Lieuva, 1998,Vol. 24, N2, S. 75-86.

224. Rosenfeld A., KakA.C., Digital Picture Processing, Vols. 1, 2, Second Edition, Academic Press, New York, 1982.

225. StoffelJ.C. (ed.), Graphical and Binary Image Processing and Applications, Artech House, Inc., Massachusetts, 1982.

226. Samet H. Applications of Spatial Data Structures. Computer Graphics, Image Processing and GIS. 1990, Addison-Wesley Publ. Сотр., 507 p.

Информация о работе

Крючков, Андрей Николаевич
кандидата географических наук
Санкт-Петербург, 2012
ВАК 25.00.36

Диссертация

Геоэкологический мониторинг промышленного центра с использованием дистанционных методов и ГИС-технологий - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы