Разработка баз картографических и атрибутивных данных ГИС для информационного обслуживания лесного комплекса

Лыонг Нгуен Нгок Нга

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Разработка баз картографических и атрибутивных данных ГИС для информационного обслуживания лесного комплекса
ВАК РФ 06.03.02, Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации по теме "Разработка баз картографических и атрибутивных данных ГИС для информационного обслуживания лесного комплекса"

Лыонг Нгуен Нгок Нга

РАЗРАБОТКА БАЗ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ И АТРИБУТИВНЫХ ДАННЫХ ГИС ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА

(на примере Лисинского аэрокосмического полигона)

Специальность 06.03.02 - "Лесоведение, лесоводство, лесоустройство и

лесная таксация"

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук

1 э и;.? М2

005014146

На правах рукописи

Лыонг Нгусн Нгок Нга

(на примере Лисштского аэрокосмического полигона)

Специальность 06.03.02 - "Лесоведение, лесоводство, лесоустройство и

лесная таксация"

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук

Работа выполнена на кафедре лесной таксации, лесоустройства и ГИС Санкт - Петербургского государственного лесотехнического университета

имени С. М. Кирова

Научный руководитель: доктор сельскохозяйственных наук,

профессор Любимов Александр Владимирович

Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук,

профессор Никонов Михаил Васильевич

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Константинов Виктор Кузьмич

Ведущая организация: Северо-Западный проектно-изыскательский

институт лесного хозяйства «Северо-Западный Лесхозпроект»

Защита состоится « 29» марта 2012 года в _П_ часов на заседании диссертационного совета Д 212.220.02 при Санкт - Петербургском государственном лесотехническом университете 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 Санкт -Петербургского государственного лесотехнического университета им. С. М. Кирова.

Автореферат разослан « 22 » февраля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

доктор с.-х. наук, профессор Маркова И. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность темы. Состояние и перспективы развития лесов определяют уровень информационного обеспечения органов государственного управления, государственная и региональная лесная политика. Оперативная, достоверная и точная информация о состоянии лесных экосистем является основой эффективного и экологически безопасного использования лесных ресурсов, организации ООПТ, других видов природопользования и дистанционного мониторинга за состоянием окружающей среды. В особой степени все это относится к лесам Северо-Запада России и, в частности, к Санкт-Петербургу и Ленинградской области - наиболее промышленно развитым и населенным субъектам федерации России. Разработка современной ГИС, в основу которой будут положены иная идеология и принципы объектно - картографического метода организации баз картографических данных, позволит сделать данный регион модельным для субъектов Северо-Западного федерального округа и других многолесных регионов России.

Целью диссертационного исследования является разработка рекомендаций по информационному обеспечению организаций и частных лиц, заинтересованных в экологически безопасном использовании лесных ресурсов на основе дистанционных методов и геоинформационных технологий. В частности, предполагалось оценить возможности использования объектно - картографического метода формирования массивов геоданных при создании БД ГИС лесохозяйственного, лесоустроительного и экологического назначения. Объектно-картографический метод организации геоданных подразумевает такое их представление, при котором выбор, классификация, определение и соподчиненность данных основаны на превалирующем описании их сущности как объектов местности с указанием особенностей традиционного картографического восприятия. Картографический аспект является подчиненным при объектно-картографическом описании и предполагает учет облика условного знака объекта на карте, его содержательной сущности и заключенных в нем характеристик объекта [Никишин, 2005].

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

1. Изучить ретроспективу, современное состояние и перспективы развития российского лесоустройства, понимая под этим термином всю совокупность действий (полевых обследований, аналитики и проектных решений), направленных на постоянное, непрерывное использование ресурсов лесных экосистем без ущерба для состояния окружающей среды региона.

2. Исследовать информационные возможности материалов современных съемочных систем авиационного и спутникового базирования и возможности их использования для информационного обеспечения лесного комплекса региона;

3. Оценить рынок современных геоинформационных систем и особен-

ности их использования для решения проблем развития лесного комплекса на региональном и локальном уровнях;

4. Проанализировать разработанные к настоящему времени методы формирования баз картографических и атрибутивных данных и, особенно, объектно-картографического метода описания и представления объектов местности;

5. Модифицировать метод объектно-картографической организации данных для целей проектирования баз данных ГИС специального лесохозяйст-венного назначения;

6. Разработать и апробировать предложения по проектированию картографической БД ГИС специального назначения с использованием метода объектно-картографической организации данных.

Объектом исследования являются участки, расположенные на землях АК и ГИС-полигона «Лисинский», а также данные, используемые для создания традиционных и электронных карт территории и лесного фонда: топографические и тематические карты на жестких носителях или в растровом (оцифрованном) виде, цифровые векторные карты и их классификаторы, а также каталоги, описания и пр.

Предметом исследования является изучение методов получения и оценки принципов организации данных, характеризующих пространственное положение и свойства объектов, явлений и процессов на землях лесного фонда полигона. Структура данных об объектах, явлениях и процессах на землях лесного фонда, получаемых из различных источников, и явилась основным предметом исследования. В процессе исследования были изучены законодательные и нормативные документы: Лесной Кодекс РФ, действующая лесоустроительная инструкция, инструкции и технические руководства по созданию картографических произведений (топографических и лесных тематических карт в растровых и векторных форматах; руководства по применению АФС и КС при создании картографических произведений и картографическо-атрибутивных баз полнокомпонентных профессиональных ГИС).

Исследование базируется на картографическом методе ГСалищев, 1971], который дополняется результатами сравнительного анализа информационных массивов, характеризующих объекты на территории полигона. 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, анализа и представления и подтверждается результатами экспериментальной проверки разработанных рекомендаций на реальной модели сформированных баз картографических и атрибутивных данных.

Положения, выносимые на защиту:

1.Рекомендации по использованию материалов дистанционного зондирования для формирования баз картографических и атрибутивных данных лесных тематических картографических произведений всего масштабного ряда с визуализацией наиболее важных объектов;

2. Предложения по применению объектно-картографического метода организации геоданных об объектах, явлениях и процессах на землях лесного фонда для проектирования и создания баз данных;

3. Предложения по совершенствованию технология проектирования базы данных ГИС специального лесохозяйствешгого назначения с использованием объектно-картографического метода;

4. Рекомендации по использованию результатов дешифрирования и геоданных уже созданных цифровых карт лесохозяйственного назначения для формирования многоуровневых ГИС.

Научная новизна результатов исследования состоит в разработке рекомендаций по применению новых технических средств и материалов дистанционного зондирования земель лесного фонда, а также принципиально новой концеп-щш формирования баз картографических и атрибутивных данных на основе объектно-картографического метода и картографического метода исследования объектов, явлений и процессов в природных территориальных комплексах разных рангов.

Личный вклад. Сбор полевого материала был выполнен при личном участии автора. Разработка методики исследования, обработка материалов, анализ полученных результатов и формулирование рекомендаций были выполнены лично автором.

Практическое значение результатов. Разработанные в процессе данного исследования выводы, предложения и рекомендации могут быть использованы в деятельности специалистов лесного комплекса. БД ГИС специального назначения найдет применение в области охраны и воспроизводства лесных ресурсов, сохранения биолопическош разнообразия, уникальных, редких и типичных ландшафтов Северо-Запада России.

Апробаиия результатов диссертационного исследования. Результаты исследования изложены в 5 научных статьях, опубликованных в рекомендованных ВАК изданиях и 1 публикации общего списка. Программа и методика исследования докладывались на трех ежегодных научно-технических конференциях лесохозяйственного факультета Санкт-Петербургской государственной лесотехнической академии и заседаниях кафедры лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем.

Диссертационная работа состоит из 8 глав и заключения. В библиографический список включены работы 229 авторов, 26 из которых опубликованы на иностранных языках. Работа изложена на 185 страницах. Таблиц 15, рисунков 39.

1. ХАРАКТЕРИСТИКА РАЙОНА ИССЛЕДОВАНИЙ: ЛИСИНСКИЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОЛИГОН

СПБГЛТУ имени С. М. КИРОВА

Территория Лисинского АК полигона представляет единый массив, общая площадь которого составляет 108408 га. Ядро полигона - ЛУОЛХ разделено на 269 заметных на АКФС кварталов размером 1x1 км.

Равнинный рельеф, слабо развитая гидрографическая сеть и тяжелые по механическому составу материнские породы способствуют созданию избыточного поверхностного увлажнения, носящего устойчивый характер.

Покрытая лесом площадь занимает 90% территории полигона. Леса центральной части полигона характеризуются высокой производительностью. Средний класс бонитета насаждений равен II. Распределение насаждений по классам возраста равномерное. Средний запас на 1 га составляет 223 мЗ.

На территорию Лисинского АК и ГИ полигона имеются материалы дистанционных съемок, картографические произведения и лесной фонд - практически все условия, необходимые для решения задач исследования.

2. СОСТОЯНИЕ ИЗУЧЕННОСТИ ПРОБЛЕМЫ, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ; ОБЪЕМ И ХАРАКТЕРИСТИКА ИСХОДНЫХ

МАТЕРИАЛОВ

Первое упоминание об обустройстве лесов (межевании и разбивке на кварталы) содержится в царском Указе от 19 июня 1826 г. Первым нормативным документом, который определил цель и задачи лесоустройства в России, является "Инструкция об управлении лесной частью на горных хребтах Уральских, по правилам лесной науки и доброго хозяйства" [Канкрин, 1830-1833]. Первые опытные лесоустроительные работы были выполнены в 1840 г. в Лисинской даче. В 1845 г. Ф. К. Арнольдом была разработана «Инструкция лесоустройства» (второе издание - в 1854 г.).

В 1888 г. была принята лесоустроительная инструкция, в которой были заложены основы экологически безопасного и экономически обоснованного лесопользования. Ее положения до настоящего времени являются основой лесного законодательства в России и Финляндии.

К началу 80-ых г. XX века все леса России были приведены в известность. С 1983 по 1991 г. ежегодные объемы лесоустроительных работ составляли в среднем около 50 млн. га. В 1993 г. объем работ уменьшился до 36,8 млн га в 1999 г. - до 30,5 млн. га, или почти на 40%.

Для преодоления проблем с информационным обеспечением лесного комплекса многое сделано в области совершенствования дистанционных съемок, камерального производства, разработки и внедрения ГИС - технологий.

Материалы дистанционных съемок и ГИС являются технической основой лесоустроительных работ и одним из решающих факторов, влияющих точность таксации лесного фонда и обоснованность принимаемых решений.

Анализ особенностей применения ГИС в лесоустройстве и лесном хо-

зяйстве показывает, что аналитические возможности ГИС использовались недостаточно [Любимов, 1999; Сухих, 1998; Филипчук, 1996].

К настоящему времени функционируют спутниковые системы сверхвысокого разрешения - EROS-B, FORMOSAT-2, GoodEye и др. Разрешение изображений, получаемых данными системами, составляет единицы метров и, даже, десятки сантиметров. С их помощью может быть получены детальные сведения для пополнения БД любого назначения.

Цифровые фотографические комплексы, в которых излучение преобразуется в электронный сигнал, заменили традиционные АФА. На цифровых снимках фиксируется интегральная и спектральная яркость отображается непосредственно, а не через степень почернения фотографической эмульсии.

С помощью систем ДЗ измеряют интенсивность излучения, зарегистрированного в пределах каждого пиксела. Преимуществом обладают многозональные и гиперспектральные системы, предназначенные для одновременного получения образов в нескольких спектральных зонах.

Обработка изображений, полученных дистанционными методами, состоит из этапа предварительной оценки, улучшения изображения и тематического дешифрирования, которое делится на распознавание, интерпретацию и обоснование решений.

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 практической реализации картографического и математико-статистического методов моделирования объектов, явлений и процессов в ПТК полигона. Совместное использование двух подходов к решению задач исследования позволяет снизить вероятность ошибок и их величину.

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

Цель картографической генерализации играет роль фильтра, который пропускает только необходимые данные. "Лишняя" информация не может быть нейтральной, она ухудшает качество эмпирической модели и должна быть исключена.

Картографический метод является сочетанием двух основных подходов - картировочного и модельного [Салшцев, 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.

Модельный подход был реализован выделением картографических образов (КО) и их опознаванием. Картографические образы разных иерархических уровней создавали образную поверхностную структуру карты - от старших уровней к младшим. Интерпретация карт всегда начиналась с выделения наиболее отчетливых КО. Далее выделялись менее отчетливые КО того же ранга, которые вместе с выявленными составляли каркасы карт.

От наиболее отчетливых КО каркаса продолжение построений возможно в направлении верхних (общих) иерархических уровней и нижних - детальных [Киреев, 2005].

Для решения задач исследования были использованы материалы 68 пробных площадей и 96 выделов перечислительной таксации, заложенных в центральной части полигона. Пробы закладывались пропорционально представленности насаждений в лесном фонде и использовались как эталоны при моделировании структуры насаждений и дешифрировании изображений.

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

Перечень использованных материалов дистанционных съемок включает как снимки, сделанные в 1954 - 2004 гг., так и современные - материалы цифровых АКФС 2009 - 11 гг. Для описания объектов использовались плановые и перспективные АКФС и материалы видеосъемки.

Массивы данных, предназначенные для формирования баз атрибутивных данных и характеристики их картографических частей, представлены таксационными описаниями разных лет и вариантов оформления; характеристиками ООПТ, сельскохозяйственных земель и арендованных участков, земель муниципальных образований и др. сведения кадастров.

Задачи обработки картографической и атрибутивной информации решались с использованием методов математической статистики. Эта возможность предоставляется встроенными в профессиональные ГИС блоками и модулями (в том числе - для «оверлейных» операций - 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.

3. СОВРЕМЕННЫЕ СРЕДСТВА И ТЕХНОЛОГИИ ПОПОЛНЕНИЯ БАЗ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДОСТОВЕРНЫМИ, ТОЧНЫМИ И ОПЕРАТИВНЫМИ ДАННЫМИ

В настоящее время нет альтернативы использованию материалов дистанционных съемок для пополнения баз картографических и атрибутивных данных и актуализации имеющихся там сведений. Замена традиционной аналоговой фотосъемки на цифровую регистрацию изображений в узких спектральных диапазонах, предоставляет возможность целенаправленного синте-

за наиболее информативных изображений.

При решении задач исследования была принята 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 и др. преобразования сигналов [Голд и Рэйдер, 1973; Ярославский, 1987; Журавель, 2005].

При выполнении обработки частотная характеристика фильтра выбиралась так, чтобы она была изотропной и с нулевой фазой. Линейная обработка проводилась с применением методов высокоскоростной свертки, выполняемых в двух измерениях. На рис. 1 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 ПТК) 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.

Рис. 1. 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 случае применения операторов Лапласа или «квадратичной вариации» возникают два параллельных гребня по каждую сторону от края. При использовании лапласиана эти гребни имеют противоположные знаки и край проходит там, где происходит смена знака. В пакете обработки изображений (Image Processing Toolbox) системы MATLAB операции выделения края реализуются с помощью функции «edge».

Оптимизация палитры изображений лесного фонда 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».

Считается, что неизвестный объект принадлежит к тому классу, в который попал вектор признаков. 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 одним из наиболее распространенных дефектов фотографических и телевизионных 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.

Для того, чтобы продемонстрировать эффективность метода, в работе был использован слишком большой коэффициент усиления контрастности.

Один из вариантов метода подчеркивания границ заключается в цветовой декомпозиции изображения, коррекции каждой составляющей изображение цветовой компоненты и усиления пороговых значений в переходных зонах между отдельными объектами. Подчеркнутые границы объектов в меньшей степени воспринимаются визуально, но при пересчете пикселов наблюдается их четкое разграничение.

Одним из наиболее распространенных недостатков при формировании изображений являются яркостные искажения. В исследовании были рассмотрены различные 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; U = 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 У, которая содержит информацию о яркости изображения. Иллюстрация процесса декомпозиции снимка и исследования гистограмм изображений приведена на рис. 2 и 3. Кроме того, был использован еще один подход к коррекции У-составляющей, который заключается в выравнивании ее гистограммы с помощью параметра к [Журавель, 2005].

У составляющая изображения в Гистограмма У - составляющей цветовом пространстве УСВ СИ до модификации

Рис.2. Преобразование изображения в альтернативном цветовом пространстве

Результат коррекции динамического диапазона У составляющей представлен на рис. 3.

Рисунок 3. Результат воссоздания Рис 4. Выделение границ на исходном снимка после У— коррекции. изображении методом Канни.

Повышение визуального качества изображений с использованием метода Канни [Беляев, 2006] было сделано потому, 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.

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 лесного комплекса можно эффективно использовать все материалы дистанционных съемок мелкого, среднего и высокого разрешения при условии их машинной обработки с интерактивным определением характеристик дешифрируемых объектов.

Машинная обработка изображений намного упрощает измерительные операции по снимкам и повышает точность результатов .

При реализации проекта объектно-ориентированной ГИС лесного комплекса на основе внешней БД возникают проблемы, связанные с актуализацией данных об объектах, явлениях и процессах, представляющих интерес для пользователей, заинтересованных в получении информации об объектах лесного комплекса и 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 атмофер-ную коррекцию исходного изображения: пересчет пиксельных значений N в значения спектральной яркости ЬХ по следующей формуле:

¿^(лг-лу/г,

где Л'0 - значение "теневого сигнала"; Р - спектральная чувствительность прибора.

Значение отражательных характеристик Я рассчитаны по формуле:

)

где - внеатмосферный солнечный поток; тЭ - высота Солнца.

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

(Я-д ) ~ Р-^л) -7»„ Га (/'« )"'/'(- Г / /<) 1 - РАЦЛ .

P, = ÍF(A

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

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

Kv={pím 1'Pi*),, ' YL

= [рлик [ Рлк)г,'{Р?мк-Р).к)ш где !Рь„ /pijnp , (р1мк /рyjn /р1Л)эт - соответственно отношения СКЯ системы "почва-растительность" (пр), почвы (и) и эталона (эт) в ближней инфракрасной (ж) 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" Кщ, в многочисленных исследованиях определяется как относительный вегетационный индекс RVI (ratio vegetation index). Используется и нормализованный индекс NDVI. (NDVI = (p-IMK - p)J /(ры< + Ръ))-

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].

Таблица 1.

Результаты оценки достоверности и точности лпределения показателей насаждений по АКФС

: Части ¡полигона Сомкнутость полога Колнчесч во пасаяслепий (%> Огмосигедьми погрешность дешифриротаниа аэрофотоснимков

Поданным •щпл и кпуркым обедедом шмм По payлиатам дешифрнро&ана* АФС

■Пё....... matíy изп ^ (Ь отосиг. помкма По »•пасу ' иЗА» Пв оиюскт. полно» По мпку ы»а , п» oiho-CMI. nonnant

Лнсипскня Высокая Средняя Низкая IS 40 38 IS 39 4J и 35 44 16 39 49 21 14.3 13-S 10.3 12.4 13.0

Кастккаи ! Высокая Средняя Низкая 17 32 54 13 37 50 13 30 44 1S 35 51 25.5 13.9 7.9 6.1 12.4 5.»

Результаты оценки достоверности и точности дешифрирования земель лесного фонда и насаждений поаэро- и космическим снимкам высокого разрешения представлены в табл.3. Фактическая характеристика объектов оценивалось в процессе наземных исследований и аэровизуальным методом с использованием самолета Як - 52 и цифровых съемочных камер разных систем.

Анализ данных табл. 1 свидетельствует о высокой сходимости визуальных оценок с данными методики текстурного анализа изображения отдельных объектов. Следует отметить более низкие погрешности дешифрирования объектов в Кастенском лесничестве, чем в Лисинском. Это подтверждается значениями коэффициентов вариации СУ спектральных коэффициентов яркости Кпр по отдельным объектам. Кроме того, и лесной фонд в целом, и отдельные насаждения в Лисинском лесничестве имеют более сложную структуру в результате интенсивной хозяйственной деятельности.

Оценка целесообразности использования многоспектралыюй спутниковой съемки высокого пространственного разрешения для определения запасов насаждений производилась по данным инвентаризации ЛУОЛХ 2004 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 (>? = 0,83) и аналитически может быть описана уравнением, используемым для аппроксимации градуировочных характеристик:

ОС.,-К ,) ¡3;

I/ — "' -4- 1

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 гшато насыщения градуировочной кривой); Кп - значение отношения СКЯ почвенного покрова через полог насаждения.

Кг

■М

100 200 300

Рис. 6. Связь отношений СКЯКпр полога ельников с их запасами М, м3/га Для расчета растительной массы по спутниковым данным высокого пространственного разрешения предлагается использовать следующее уравнение, модифицированное из уравнения, полученного ранее В.Антоненко, 1999:

Ai* к

« [К.р~(К„р~Кп)\

где k- 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 23 м3/га, средняя относительная погрешность по абсолютной величине - 18%. Значения запасов экспериментальных насаждений при этом колебались от 120 до 317 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.

4. ОСОБЕННОСТИ СТРУКТУР БАЗ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ И АТРИБУТИВНЫХ ДАННЫХ В ГИС

Решение проблем экологически безопасного функционирования лесного комплекса обусловлено уровнем информационного обеспечения органов, принимающих решения, а также государственной и региональной лесной политикой. Составляющими информационного обеспечения лесного комплекса являются географическая и атрибутивная компоненты («Лес - явление географическое» - считал основоположник российского лесоводства проф. Г. Ф. Морозов). Именно эти компоненты и привели к широкому использованию ГИС в лесном комплексе. Для эффективного поиска информации о картографических объектах необходимо структурирование исходных данных. Базы данных (БД) - это поименованные совокупности структурированных данных, отражающие состояние объектов и их отношений к решаемой задаче.

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 лесом ГИС можно определить как ГИС картографического назначения. Особенности картографической ГИС - большие объемы обрабатываемой пространственно-временной информации - определяют специфику организации и структурирования данных. Разрабатываемая БД предоставляет

ГИС возможность использования статических и динамических моделей лесных экосистем, а также хозяйственной деятельности в них.

Одним из важнейших целевых назначений ГИС лесного комплекса является информационная поддержка принятия управленческих решений на локально-региональном уровне для обеспечения устойчивого развития лесного фонда и стабилизации экологической и экономической обстановки в 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 (планы лесонасаждений, лесоустроительные планшеты, планы землеустройства и пр.).

Данные ДЗЗ заставляют использовать в БД ГИС лесного комплекса и растровые модели, обособленные в отдельных файлах, или в виде их растровых слоев, пространственно увязанных со слоями картографических покрытий (векторно-растровое представление).

Предлагаемая модель, разработанная на объектно - картографических принципах, обеспечивает положительные качества (полная функциональность и гибкость системы), однако средства достижения таких качеств обеспечиваются слоевым характером структуры данных, организованных посредством внешней СУБД реляционного типа.

По сравнению с традиционной, предлагаемая структура оказывается 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.

Для картографического моделирования лесного комплекса 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):

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

6. Административно-хозяйственное деление земель лесного фонда (все возможные варианты: структура, принятая в настоящее время и в обозримой

ретроспективе)

7. Характеристика лесного фонда (включая таксационные описания).

8. Обеспечение стабильности лесных экосистем (ООПТ и ОЗУ)

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

8. Дороги специального назначения и зимники

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. Все необходимые данные о содержании разделов, подразделов и тем картографических покрытий были организованы в виде взаимно вложенных таблиц.

Разработанные для каждой темы перечни объектов были сгруппированы в таблице ObjectMap, 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 картарафического произведения осуществляется по имени объекта или его идентификатора. Такая организация данных картографических покрытий обеспечивает наглядное ориентирование во множестве различных объектов карт и позволяет быстро находить и выбирать нужные для отображения и использования в ходе решения задачи.

Таблица 2.

IDTema IDObjMap Объекты Map

22 171 Заповелники биосАешше СКООПТ1

22 172 Заповедники ппипоггные rocv/тапственные

22. m Папки национальные птжпоттые

22 174 Папки этнотпагЬические

22 175 Заказники комплексные. Лелепяттьные

22 17fi Зякязники кпмпттекстше пегиональньте

22 177 Памятники ппипогты

22. 178 Речепгшты

2.2 179 ООПТ местного значения

7.2. 1R0 Пенлпопапки

22. 181 Впспппизяолетвенные участки

22. 18?, Охпаняемые ланпгтгагЬтьт

по системе подчиненных таблиц, представлен на рис. 7. Как видно из приведен-

ного примера, при запросе объектов заданной тематики системна 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. 8.

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), а также 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-картографическому принципу реляционная внешняя БД может функционировать в любой программной среде, в том числе и в многочисленных 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.

S3 2.ИЛ" Прж«л В-к «er**® Totbor iorWH Сщма £)««>

й - а ла^ ■ ^ - ii i] • *

Н >■••*; I© Я - (Si .

¡фгИЧвСКО» ГОЛО"! •'.*! .......

IDPodraidJ _______Подр»1д,»п_И»р

- 1 Особо охраняемые террнчории и CfiV

Т L J_.___________ " ТииУЙа^

.....:.....

ЯЯттс -у... „

-■-Гг

мш

0 Особ" игримыемые природные 1еррм 1Э Особи «ашн-гные учкгк» Ч 0»р«н«чшл_*

ОЬьвггы_М«р

и:

j 10. PodwU«»! 1Р_ОЫ>ар]~

l»; 1 Кмосф«рнк1« «пома«»*«

12? Г<худ«|>ст»еннме природные «пол

t/З НИЫИ0НИ.1М1Ы» парки

174 Прнролныг пирк'11

>iiiiii ркфнчеекпе парки

М" К0ИШ№»ЧЯЫС МММНПКН|фси'|)М1

14? Комплектные ижшмикн (|iei и«ня.

14:1 Памятники природы

144 Дгнаропирк-н

145 Лесные рекрваты

;4f, ВоСироиИнап пенные участки

Рис. 7. Результат выбора группы объектов картографического покрытия региональной ГИС лесного комплекса Обобщая проделанную работу, можно обоснованно утверждать, что:

1. Разработанный объектный состав БД ГИС лесного комплекса 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 для формирования ГИС лесного комплекса.

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 вектор-растрового способа регистрации объектов.

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

1. Процесс формирования 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.

м: «ЙЁНВ

Н: гзсг** Я1|МВиВЯ

I j' ' - A4tp*ttpf!yp*

[.Г"' г-мшииы» и-лк

• Т Т"клг«к1р»я «»pw^^iirrnq^^tjiVd*» j . ii'llTi.0-^?-^^ *-aP.>J*l«Rg£l»«-

»1 "" ~ \<tM>«fl*t»HCIIIWH 41l»hfHCHHO 1№ВНШ_НО|».1

• | Г||ТТ,«ирр ' Им I fiy п«g»«VIP *. !i T* 5..... ]«h*«»f f* "f" T ^ j

i * ' i юлОГ?^!*^^

j T ' -J _> ) T)tH»»tltJt ■!«<ооД|>Я <> КИЦИ» IW|W.1M .......

I !" 1 Cod iyii 1 ID7nartjTjnd»¥V»d Ii!i<nJnJ"?. L . "" ««p

НШ

• »;

Г . • ; ь lirpcin

j \ : M! •. i Oe Оски»

i j [И

1 i ! , л ; _ |1|н|шк(|.iHCfnoiHWr пл|ю,(ы

| ■ I )vf>0.»M ■ ИМ 1 po.l? urn I b'

Puc.8. Простейший запрос на основе раскрывающихся подчиненных таблиц подблока классификаций

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. Анализ пригодности ГИС АКС1ШО - АКСУПШ в лесном комплексе и охране природы. Вестник МАНЭБ. 2010 - С. 58 - 62.

2. Анализ современных съемочных систем, методов и технологий фотограмметрической обработки АКС при создании и обновлении топографических и тематических карт по аэро и космическим сникам. Анализ пригодности ГИС АЕСЮТО - АЫСУХЕХУ в лесном комплексе и охране природы . Вестник МАНЭБ. 2010 - С. 80 - 83.

3. Исследование точности лесных карт, составленных с использованием государственных топооснов М 1: 200000 и 1: 100000. Вестник МАНЭБ. - СПБ, 2010 - С. 19 - 22

4. Оперативное совмещение цифровых аэрокосмоснимков и карт по опорным точкам в геоинформационной системе дистанционного экологического мониторинга. Вестник МАНЭБ. 2010 - С. 26 - 27.

5. Разработка н исследование технологии создания и обновления топографических и тематических карт по космическим сканерным снимкам с использованием архивных мелкомасштабных аэроснимков. . Вестник МАНЭБ. - СПБ, 2010 - С. 65 - 70.

6. Геоботанические карты и планы для ГИС-технологий изучения лесного растительного покрова. Вестник МАНЭБ. 2010 - С. 58 - 61.

ЛЫОНГ НГУЕН Ш ОК НГА АВТОРЕФЕРАТ

Подписано в печать с оригинал-макета 17.02.12. Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Уч.-изд. л. 1,0. Печ. л. 1,25. Тираж 100 экз. Заказ №41. С 3 а.

Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет Издательско-полиграфический отдел СПбГЛТУ 194021, Санкт-Петербург, Институтский пер., 5.

Содержание диссертации, кандидата сельскохозяйственных наук, Лыонг Нгуен Нгок Нга

Список пришлых сокращений

Глава I Общая характеристика диссертационного исследования

Глава 2 Характеристика района исследований: Лисинский 12 аэрокосмический и ГИ полигон СПбГЛТУ им, С. М. Кирова.

2.1. Характеристика территории полигона

2.1.1. Лесорастительные условия

2.1.2. Рельеф и почвы

2.1.3. Гидрография и гидрологические условия

2.1.4. Пути транспорта

2.2. Характеристика лесного фонда

2.3. Распределение покрытых лесом земель по классам 16 бонитета и полнотам

2.4. Возрастная структура насаждений

2.5. Общий запас и прирост древесины

Глава 3 Состояние изученности проблемы. Цель и задачи 19 исследования; объём и характеристика исходных материалов.

3.1. Краткий обзор информационного обслуживания лесного 19 хозяйства и обустройства лесов в России

3.2. Дистанционные методы сбора информации о 23 ландшафтной оболочке Земли

3.3. Геоинформационные системы - концепция практической 29 реализации картографического метода исследования объектов, явлений и процессов в природных территориальных комплексах

Глава 4 Программа исследования и методика решения задач

4.1. Программа исследования

4.2. Методика исследования

4.2.1. Методика полевых работ

4.2.2. Методика камеральной обработки исходных 39 материалов

4.3. Объем и характеристика исходных материалов

4.4. Картографические произведения, математике - 46 статистические методы и программное обеспечение, использованные для решения задач исследования.

Глава 5 Современные средства и технологии пополнения баз 49 картографических данных достоверными, точными и. оперативными данными

5.1. Цифровой и аналоговый способы представления данных

5.2. Интерактивная обработка материалов дистанционных 51 съемок

5.3. Оптимизация палитры изображений

5.4. Применение методов улучшения изображений на 60 цифровых снимках и материалах видеосъемки лесов

5.5. Повышение визуального качества изображений с 66 использованием метода Канни

5.6. Некоторые проблемы применения методики обработки 72 изображений и пути их преодоления

Глава 6 Особенности архитектоники баз картографических и 79 атрибутивных данных в ГИС. Тенденции развития ГИС лесного комплекса.

6.1. Предпосылки появления ГИС и ГИ-технологий в лесном 79 комплексе

6.2. Принципы организации пространственно-определенных 79 данных в картографических комплексах и тематических (лесохозяйственных, лесоустроительных и геоэкологических) ГИС.

6.3. Основные определения, понятия и структуры 81 лесоустроительных, лесохозяйственных и геоэкологических данных,

6.4. Структура картографических и атрибутивных данных в связи 83 с архитектурой СУБД

6.5. Этапы и виды моделирования в БД ГИС лесного комплекса

6.6. Особенности разработки структуры картографических БД 87 для ГИС лесохозяйстпеш юго и лесоустроительного назначения.

6.7. Проблемы и задачи ГИС

6.8. Позиционная и содержательная компонеты ЛУ, JIX и ГЭ 96 ГИС

6.9. Индивидуализированные объекты ГИС и объекты карт

6.10. Модели представления карт и графической информации

6.11. Проблемы объемного представления картографической 103 информации.

Выводы

Глава 7 Анализ концепций и методов объектно-картографической 108 организации данных ГИС лесного комплекса

7.1. Основные признаки проектируемой ГИС лесного комплекса

7.2. Структура данных при использовании объектно- 110 картографического метода организации БД.

7.2.1. Выбор моделей для пространственного 110 (геометрического и топологического) описания объектов ландшафтной оболочки Земли.

7.2.2. Преобразование данных в БД ГИС лесного 114 комплекса в связи с ее многоуровневой архитеюурой.

7.2.3. Специфика структуры БД при объектно- 118 картографической организации данных по сравнению с традиционной.

7.3. Технология разработки проекта структуры 124 картографических данных ГИС специального назначения

7.4. Специфика функционирования БД при объектно- 128 картографическом принципе организации

7.4.1. Топологические аспекты функционирования БД

7.4.2. Сохранность данных в связи с требованиями 129 открытости БД

Выводы

Глава 8 Проектирование картографической БД ГИС лесного 133 комплекса методом объектно-картографической структуризации данных

8.1. Проектирование картографических слоев

8.2. Реализация объектно-картографической структуры на 138 макете БД ГИС лесного комплекса.

8.2.1. Структура данных картографического блока.

8.2.2. Структура данных блока характеристик.

8.3. Формирование связей объектов карт с 144 атрибутивными таблицами.

8.4. Обеспечение совместной работы с картографическим 145 произведением - покрытием и внешней базой данных.

8.5 Эгапы внедрения новой ГИ-технологии.

Выводы

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Разработка баз картографических и атрибутивных данных ГИС для информационного обслуживания лесного комплекса"

Актуальность темы. Оперативная, достоверная и точная информация о состоянии лесных экосистем является основой эффективного и экологически безопасного использования лесных ресурсов, организации особо охраняемых природных территорий, других видов лесо- и природопользования и дистанционного мониторинга за состоянием окружающей среды. В особой степени все это относится к лесам Северо-Запада России и, в частности, к Санкт-Петербургу и Ленинградской области - наиболее промышленно развитым и населенным субъектам федерации России. Разработка современной географической информационной системы, в основу которой будут положены иная идеология и принципы объектно-картографического метода организации баз картографических данных, позволит сделать данный регион модельным для других субъектов СевероЗападного федерального округа, а также многолесных Тверской и Кировской областей.

Быстрое распространение Интернета и других средств мультимедиа превратило ГИС и ГИ технологии из элитарной в повседневную технологию обработки информационных потоков в лесничествах, у арендаторов, в экологических организациях и других пользователей, связанных охраной и использованием лесных ресурсов.

Целью диссертационного исследования является разработка рекомендаций по информационному обеспечению пользователей, заинтересованных в экологически безопасном использовании лесных ресурсов с использованием дистанционных методов и геоинформационных технологий. В частности, предполагалось оценить возможности использования объектно-картографического метода формирования массивов геопространственных данных при создании БД ГИС лесохозяйственного, лесоустроительного и экологического назначения. Объектно-картографический метод организации геопространственных данных подразумевает такое их представление, при котором выбор, классификация, определение и соподчиненностъ данных основаны на превалирующем описании их сущности как объектов местности с указанием особенностей их традиционного картографического восприятия. Картографический аспект является подчиненным при объектно-картографическом описании и предполагает учет облика условного знака объекта на карте, его содержательной сущности и заключенных в нем характеристик объекта [Никишин, 2005].

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

3. Оценить рынок современных геоинформационных систем и особенности их использования для решения проблем развития лесного комплекса субъектов федерации и их частей;

4. Проанализировать разработанные к настоящему времени методы формирования баз картографических и атрибутивных данных и, особенно, объектно-картографическому методу описания и представления объектов местности;

5. Модифицировать метод объектно-картографической организации данных для целей проектирования баз данных ГИС специального лесохозяйственного назначения;

Исследование базируется на картографическом методе ГСалищев. 1971], который дополняется результатами сравнительного анализа информационных массивов, характеризующих объекты на территории полигона. 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:

1. Рекомендации по использованию материалов дистанционного зондирования для формирования баз картографических и атрибутивных данных лесных тематических картографических произведений всего масштабного ряда с визуализацией наиболее важных объектов;

2 Предложения по применению объектно-картографического метода организации геоданных об объектах, явлениях и процессах на землях лесного фонда для проектирования и создания баз данных;

3. Предложения по совершенствованию технология проектирования базы данных ГИС специального лесохозяйственного назначения с использованием объектно-картографического метода;

4. Рекомендации по использованию результатов дешифрирования и геоданных уже созданных цифровых тематических карт лесохозяйственного назначения для формирования многоуровневых ГИС.

Научная новизна результатов исследования состоит в разработке рекомендаций по применению новых технических средств и материалов дистанционного зондирования земель лесного фонда, а также принципиально новой концепции формирования баз картографических и атрибутивных данных на основе объектно-картографического метода и картографического метода исследования объектов, явлений и процессов в природных территориальных комплексах разных рангов.

Практическое значение результатов. Разработанные в процессе данного исследования выводы, предложения и рекомендации могут быть и использованы в деятельности специалистов лесного комплекса. БД ГИС специального назначения найдет применение в области охраны и воспроизводства лесных ресурсов, сохранения биологического разнообразия, уникальных, редких и типичных ландшафтов Северо-Запада России.

Апробация результатов диссертационного исследования. Результаты исследования изложены в 6 научных статьях, в том числе - 5 статьей опубликованы в рекомендованных ВАК РФ изданиях. Программа и методика исследования докладывались на трех ежегодных научно-технических конференциях лесохозяйственного факультета Санкт-Петербургской государственной лесотехнической академии и заседаниях кафедры лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем.

Диссертационная работа состоит из 8 глав и заключения. В библиографический список включены работы 229 авторов, 26 из которых опубликованы на иностранных языках. Диссертационная работа изложена на 185 страницах. Таблиц 15, рисунков 39.

Заключение Диссертация по теме "Лесоустройство и лесная таксация", Лыонг Нгуен Нгок Нга

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 лесного комплекса.

3. Воспользоваться преимуществами картографического метода анализа взаимосвязи объектов, явлений и процессов в ландшафтной оболочке Земли для организации и ведения экологически безопасного хозяйства в лесах Ленинградской области.

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 лесного комплекса 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 лесном комплексе региона для совместной работы в среде уже созданных управленческих ГИС.

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, кандидата сельскохозяйственных наук, Лыонг Нгуен Нгок Нга, Санкт-Петербург

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

2. Алексеев A.C., Вабиков Б. 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. Н., Тетюхин С. В. Информационные технологии в непрерывном лесоустройстве. Материалы НТК: СПбЛТА, 1999, с. 63-66.

5. АковецкийВ. 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. Архангельский А. Я. Программирование в Delphi 5 М.: Бином, 2000. -1070 с.

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

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

11. БерлянтЛ. М. Геоиконика. М., МГУ, АЕН РФ, «Астрея», 1996. 208 с

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

13. Берлянт А. М. Картографические анимации / А. М. Берлянт, JI.A. Ушакова. — М.: Научный мир, 2001. — 99 с.

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

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

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

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

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

19. Бурое С. А. Опыт внедрения технологий высокоточного спутникового позиционирования / С. А. Буров и др. // Геопрофи. 2004. - I №4.1. С. 6—9.

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

21. Вепдеров А. М. CASE технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1998. -176 с.

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

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

24. Вольфенгаген В. Э., Кузин Л. Т., Саркисян В. И. Реляционные методы проектирования банков данных. Киев: Вища Школа, 1979. - 192 с.

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

26. Воронин Г. П., Копейкин М. В., Осмоловский Л. Г., Петухов О. А. Проектирование объектно-реляционных баз данных / Под ред. О.А.Петухова.- Л.: Судостроение, 1986. 180 с.

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

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

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

30. ГареликИ.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.

31. 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.

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

33. 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.

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

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

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

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

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

39. ГИС-Обозрение. Журнал по современным геоинформационным технологиям. -М.: Гипрогор, 1995-1998. 4

40. 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.

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

42. Голосов А. О., Цаленко М. Ш. Схемы реляционных баз данных: теория нормализации и построение нормальных форм // Прикладная информатика, вып.2. М.: Финансы и статистика, 1983. - с. 92-119.

43. Горбатов В. А., Павлов П. Г., Четвериков В. Н. Логическое управление информационными процессами. -М.: Энергоиздат, 1984.-304 с.

44. 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.

45. Грей П. Логика, алгебра и базы данных. М.: Машиностроение, 1989. -360 с.

46. 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.

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

48. 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.

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

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

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

52. Дейт. К. Введение в системы баз данных. Киев-Москва: Диалектика, 1998.-781 с.

53. Дейт.К. Дж. Введение в системы баз данных. 6-е издание. (ISBN 5-84590019-09) М. - СПб - Киев, Изд. дом «Вильяме», 2000. - 848 с.

54. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. М.: Мир, 1991. - 252 с.

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

56. Дрибас В. П. Реляционные модели баз данных. Минск: БГУ, БССР, 1982.-297 с.

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

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

59. 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.

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

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

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

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

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

65. Иванов А.Н., ЧижоваВ.П. 2003. Охраняемые природные территории.

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

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

68. 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.

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

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

71. Исаев А.у 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 Всерос. совещания. М., 1998.

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

73. 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.

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

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

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

77. Йордан Э., Аргила К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. М.: ЛОРИ, 1999. - 264 с.

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

79. 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.

80. 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.

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

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

83. Кассапдрова О. Н., Лебедев В. В. Обработка результатов наблюдений. -М.: 1970, 101 с.

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

85. КиреевД. М. Лесное ландшафтоведение. -СПб.:СПбГЛТА, 2002.-238 с.

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

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

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

89. 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.

90. 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.

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

92. 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.

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

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

95. 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.

96. Конноли Т., Бегг КСтрачан А. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 2-е издание. М.: Издательский дом "Вильяме", 2000. - 1120 с.

97. Коновалова В. В. Выбор метода создания поверхностей в ГИС / Н. В. Коновалова, С. В. Коробов// Геоинформаыионные системы, 2007. — № 4. —СЛ31—134.

98. Коновалова Н. В., Капралов Е. Г. Введение в ГИС: Учебное пособие.

99. Изд. 2-е испр. и доп. М., 1997.

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

101. Копейкин М. В., Спиридонов В. ВШумова Е. О. Базы данных. Инфологические модели баз данных: Учеб. пособие. СПб.: СЗТУ, 2004. -187 с.

102. Копейкин М. В., Спиридонов В. В., Шумова Е. О. Базы данных. Объектно-реляционный подход: Учеб. пособие. СПб.: СЗПИ, 1998. - 96 с.

103. Копейкин М. В., Спиридонов В. В., Шумова Е. О. Базы данных. Основы SQL реляционных баз данных: Учеб. пособие. СПб.: СЗТУ, 2004. - 177 с.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

113. КронбергП. Дистанционное изучение Земли. М.: Мир, 1988. 343 с.

114. Кузнецов О.Л., Никитин A.JI. Геоинформатика. М., «Недра», 1992. - 301с.

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

116. 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.

117. 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.

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

119. 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.

120. Любимов А. В., Кудряшов М. М., Пяйвинен Р. и др. Леса

121. Ленинградской области: современное состояние и пути возможного развития. Учебное пособие: СПб ЛТА, 1998, 84 с.

122. Любимое 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.

123. 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.

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

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

126. 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.

127. Мамаев Е. MS SQL SERVER 2000. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 1280с.

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

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

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

131. Мейен С. В. Из истории растительных династий. М.: Наука, 1971. - 223с.

132. Мейер М. Теория реляционных баз данных. -М.: Мир, 1987. 608 с.

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

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

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

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

137. 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.

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

139. 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.

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

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

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

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

144. Неклюдова Е. А., Цаленко М. Ш. Синтез логической схемы реляционных баз данных // Программирование. 1979. -N 6. С. 58-68.

145. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

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

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

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

149. Об утверждении критериев и индикаторов устойчивого управления лесами Российской Федерации. Приказ Федеральной службы лесногохозяйства №21 от 05.02.1998.

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

151. 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.

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

153. Овсов М. К. Геофизическая интерпретация: от наблюдений к знаниям. Тр. Конгресса-2000 "Фундаментальные проблемы естествознания и техники'7/Серия "Проблемы исследования Вселенной". Вып. 23. С.-П-б., 2000. с. 668-681.

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

155. 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. 108112.

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

157. Основы Arc View. М.: Дата+, 1996.

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

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

160. 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.

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

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

163. 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.

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

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

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

167. Реймерс Н. Ф., Штилъмарк Ф. Р. 1978. Особо охраняемые природные территории.

168. Рейнгольд Э., Нивергельд Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980. - 476 с.

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

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

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

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

173. Салищее К. А. Картоведение. М.: Изд-во Московского университета, 1976.-438 с.

174. Салищее К. А. Картоведение. М.: Изд-во Моск. университета, 1982. - 408 с.

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

176. 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.

177. 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.

178. Сенное С. Н. Итоги 60-летних наблюдений за естественной динамикойлеса. СПб ЛТА, 1999, 98 с.

179. 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.

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

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

182. Сербенюк С. Н., Тикупов В. С. Автоматизация в тематической картографии. -М., Изд-во Моск. ун-та, 1984. 112 с.

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

184. 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.

185. Скворцов В. И., Щукин Б. А. Реляционная модель данных. М.: МИФИ, 1983.-92 с.

186. Скороспелкин С. А., Иванов А. ИОвсов М. К. Прогнозная оценка алмазоносности северо-запада России с применением компьютерных технологий. Ж. "Разведка и охрана недр", 1999, № 9-10. с. 37-39.

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

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

189. Сохранение ценных природных территорий Северо-Запада России.

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

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

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

193. СУБД 1/97 (Серверы Баз Данных) М.: Журнал СУБД, 1997-1999.

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

195. Телеконференции comp.infosystems.gis, ru.geosystem.

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

197. 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.

198. 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.

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

200. 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.

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

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

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

204. Тихомиров Ю. SQL Server 7.0. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 720 с.

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

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

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

208. 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.

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

210. 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.

211. 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.

212. Ульман Дж. Базы данных на Паскале. М.: Машиностроение, 1990. -386 с.

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

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

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

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

217. 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.

218. Филинчук 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.

219. Хансен Г., Хансен Д. Базы данных: разработка и управление. М.: ЗАО Издательский дом БИНОМ, 1999. - 704 с.

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

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

222. Цаленко М. Ш. Моделирование семантики в базах данных. М.: Наука, 1989.-287 с.

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

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

225. Цикритзис Д., Лоховски. Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985. -334 с.

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

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

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

229. Чанурский Л. ИМарков А. В. и др. Проблемы информационного обеспечения космических систем наблюдения экологического назначения./Юптический журнал. 2000. - Том 67, №7. - С. 111-117.

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

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

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

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

234. 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.

235. 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.

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

237. 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.

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

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

240. Bracken I. Webster С Information Technology in Geography and Planning.1. Routledge, London, 1990.

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

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

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

244. Codd E. F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Comm. of ACM, vol. 13, N 6, 1970. p. 377-387.

245. Codd E. F. Extending the database relational model to capture more meaning. ACM Trans, on Database Systems, 1979, N4. - pp. 397 - 434.

246. 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. 207-220.

247. Fagin R. Multivalued dependencies and a new normal form for relational databases. ACM Trans, on Database Systems. 1977, v2, N3. - pp. 262 - 278.

248. Fagin R., Vardi M. Y. The Theory of Data Dependencies A Survey IBM. Research Report RJ4321. - 1984

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

250. Jacobsson Antti, Ursin-Iivanainen Heli. G1S in Finnland II Kartogr. nachr. -1998.-Vol. 48, N1,S. 14-18.

251. 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.

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

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

254. Parker D. S., Delobel C. Algorithmic application for a new rezult on multivalued Dependencies. In: proccedins of 5-th Conference on very large Data bases. -London, 1979.-pp. 67-74.

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

256. 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.

257. RosenfeldA., KakA.C., Digital Picture Processing, Vols. 1, 2, Second Edition, Academic Press, New York, 1982.

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

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

Информация о работе

Лыонг Нгуен Нгок Нга
кандидата сельскохозяйственных наук
Санкт-Петербург, 2011
ВАК 06.03.02

Диссертация

Разработка баз картографических и атрибутивных данных ГИС для информационного обслуживания лесного комплекса - тема диссертации по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы