Разработка и исследование технологии мониторинга динамики лесных экосистем по материалам дистанционного зондирования

Никитина, Юлия Владимировна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Разработка и исследование технологии мониторинга динамики лесных экосистем по материалам дистанционного зондирования
ВАК РФ 25.00.34, Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации по теме "Разработка и исследование технологии мониторинга динамики лесных экосистем по материалам дистанционного зондирования"

УДК 528 77 630 004

На правах рукописи

Никитина Юлия Владимировна

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ МОНШ ОРИНГА ДИНАМИКИ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ ПО МАТЕРИАЛАМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

25 00 34 - «Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новосибирск — 2007

003070931

Работа выполнена в Сибирской государственной геодезической академии

Научный руководитель - кандидат технических наук, доцент

Широкова Тамара Антоновна

Официальные оппоненты лауреат Государственной премии СССР,

доктор географических наук, профессор Зягькова Луиза Константиновна,

кандидат технических наук, доцент Шавенько Николаи Константинович

Ведущая организация —

Институт леса им В Н Сукачева СО РАН, г Красноярск

Защита состоится «24» мая 2007 г в 13 00 час на заседании диссертационного совета Д 212 251 02 в Сибирской государственной геодезической академии по адресу 630108, г Новосибирск, 108, ул Плахотного, 10, СГТА, ауд 403

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СГТА

Автореферат разослан «20» апреля 2007 г

Автореферат размещен на сайте СГТА http //www ssga ru

Ученый секретарь Середович В А

Изд лиц ЛР № 020461 от 04 03 97 г Подписано в печать 16 04 2007 г Формат 60 х 84 1/16 Уел печ л 1,51 Уч-изд л 1,01 Тираж ЮОэкз Заказ 61, Отпечатано в картопечатной лаборатории СГТА 630108, Новосибирск, Плахотного, 8

диссертационного совета

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Воздействие на лес неблагоприятных экологических факторов приводит к снижению его продуктивности и гибели К числу таких факторов относятся лесные пожары, насекомые-вредители, антропогенные нарушения, связанные с разработкой нефтяных месторождений, и т д Масштабы этих явлений носят глобальный характер и вызывают необходимость тщательного изучения динамики лесных экосистем Для обширных лесных территорий России, расположенных в различных климатических зонах и отличающихся большим породным разнообразием, наиболее эффективным является мониторинг с использованием многозональных космических снимков Для оперативной обработки материалов многозональной съемки в целях мониторинга лесного фонда возникает необходимость использования автоматизированных методов дешифрирования Исследованию вопросов автоматического дешифрирования многозональных космических снимков посвящено большое количество работ Котцова В А , Фивенского Ю И , Бадаева В В , Журкина И Г , Гука А П , Пяткина В П , Мелешко К Е , Козодерова В В , Мишина И В , Харука В И и др В связи со сложностью распознавания на снимках лесных массивов различного типа и состояния в технологиях дешифрирования значительное место занимают полевые обследования, что снижает оперативность мониторинга, поэтому актуальной является разработка методики повышения качества автоматизированного дешифрирования снимков, позволяющей уменьшить объем трудоемких полевых работ

В существующих технологиях мониторинга, в основном предусматривающих анализ текущего состояния лесных экосистем, недостаточная роль отводится разработке методов прогнозирования их изменения в будущем с целью планирования лесозащитных мероприятий Учитывая, что вспышки размножения насекомых-вредителей носят регулярный характер и имеют значительную продолжительность, существует возможность выполнять моделирование динамики численности популяции с целью предотвращения повреждений лесов Однако существующие прогнозные модели популяций лесных насекомых часто являются обособленными и не всегда учитывают влияние соседних биотопов на распространение насекомых, что ограничивает возможность моделирования процесса распространения вспышки их массового размножения Данные дистанционного зондирования о состоянии лесных массивов открывают новые возможности для построения пространственно-распределенных моделей популяций

Поэтому актуальной является разработка технологии мониторинга динамики лесных экосистем с применением современных материалов аэрокосмической съёмки, цифровых технологий обработки изображений и методики ис-

пользования данных дистанционного зондирования для построения пространственно-распределенных математических моделей популяций главнейшего вредителя темнохвойных лесов — сибирского шелкопряда

Степень разработанности проблемы. В существующих технологиях тематического картографирования основным источником информации о лесных территориях являются цветные и спектрозональные аэроснимки В настоящее время развитие технических средств, высокая периодичность, оперативность и доступность данных дистанционного зондирования дают возможность проведения мониторинга лесных экосистем на основе многозональных космических снимков Однако эффективность использования данных дистанционного зондирования сдерживается отсутствием надежных методик автоматизированного дешифрирования снимков Существующие технологии мониторинга лесных территорий направлены на обнаружение и карто1рафирование результатов воздействия негативных факторов, но не предусматривают моделирования биологических процессов в лесных экосистемах, что существенно снижает эффективность исследования состояния лесов

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка технологии аэрокосмического мониторинга динамики лесных экосистем с использованием методик автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков для повышения достоверности и оперативности распознавания объектов и моделирования динамики численности популяции сибирского шелкопряда для оценки и прогнозирования состояния лесных насаждений

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие основные задачи

— выполнить анализ современных средств и методов получения и обработки аэрокосмической информации для мониторинга динамики лесных территорий,

— разрабогать и исследовать технологию мониторинга динамики лесных экосистем, основанную на использовании материалов аэрокосмических съемок, цифровых методов обработки снимков и математического моделирования биологических процессов в экосистемах,

— разработать алгоритм моделирования процесса формирования изображения съемочной системой в разных ландшафтных зонах для априорной оценки достоверности дешифрирования, определения наиболее оптимальных комбинаций каналов съёмочных систем и методов классификации объектов,

— разработать методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков труднодоступных лесных территорий для повышения достоверности получаемых результатов и уменьшения трудоемкости формирования эталонов полевыми методами,

- разработать пространственно-распределённую модель популяции сибирского шелкопряда, отражающую особенности жизненного цикла насекомых в период массового размножения с целью прогнозирования развития вспышки, и методику определения параметров модели на основе материалов аэрокосмических съемок

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является мониторинг лесных экосистем, предметом - технология мониторинга лесных экосистем с использованием материалов дистанционного зондирования

Теоретическая и методологическая база исследования. 1 еоретической и методологической основой работы являются теория и методы аналитической и цифровой фотограмметрии, математического моделирования, вычислительной математики, математической обработки измерений, алгоритмы цифровой обработки изображений и современные ГИС-технологии В качестве программного обеспечения использовались геоинформационные системы ERDAS IMAGINE, ArcGIS, Mapinfo, интегрированная среда разработки приложений DELPHI 7, растровый редактор Adobe Photoshop

Информационная база исследования. Диссертационная работа выполнена с использованием аэрофото- и космических снимков лесных территорий Новосибирской области, Алтайского и Красноярского края, Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого АО, картографических материалов и результатов наземного обследования соответствующих территорий

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем

- разработана технология мониторинга динамики лесных экосистем, основанная на использовании материалов аэрокосмической съёмки, цифровых методов обработки изображений, автоматизированных методов дешифрирования, ГИС-технологий и математического моделирования биологических процессов в экосистемах,

- разработан алгоритм моделирования процесса формирования изображения конкретной съемочной системой в разных ландшафтных зонах для априорной оценки достоверности дешифрирования, определения наиболее оптимальных комбинаций каналов съемочных систем и методов классификации объектов на снимках,

- разработаны методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков, основанные на преобразовании параметров эталонов для дешифрирования серии снимков и на формировании эталонов по коэффициентам спектральной яркости объектов,

- разработана методика автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков для определения породного состава и полноты лесных выделов,

- разработаны пространственно-распределенная модель популяции сибирского шелкопряда и методика определения ее параметров на основе резуль-

татов дешифрирования аэро- и космических снимков и картографических материалов

На защиту выносятся:

- технологическая схема мониторинга динамики лесных экосистем, основанная на использовании данных дистанционного зондирования, цифровых методов обработки изображений и методов математического моделирования биологических процессов в экосистемах,

- алгоритм моделирования процесса формирования изображения различными съемочными системами в разных ландшафтных зонах для априорной оценки достоверности дешифрирования,

- методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков, основанные на преобразовании параметров эталонов для дешифрирования серии снимков и на формировании эталонов по коэффициентам спектральной яркости объектов,

- методика определения таксационных характеристик лесных насаждений с использованием автоматизированного дешифрирования космических снимков,

- пространственно-распределенная модель популяции сибирского шелкопряда и методика определения ее параметров с использованием данных дистанционного зондирования

Теоретическая значимость. Теоретическое значение диссертации заключается в разработке методик автоматизированного дешифрирования космических снимков, позволяющих сократить объем полевых работ по созданию эталонов и определять таксационные характеристики лесонасаждений, в разработке алгоритма моделирования процесса формирования изображения съемочной системой для априорной оценки результатов дешифрирования, точечной и пространственно-распределенной моделей популяции сибирского шелкопряда с использованием данных дистанционного зондирования

Практическая значимость Результаты экспериментальных работ, выполненных с использованием реальных аэро- и космических снимков, доказывают возможность использования разработанной технологии для оценки текущего состояния лесных территорий и моделирования вспышек массового размножения насекомых-вредителей

Разработанные алгоритм моделирования процесса формирования изображения и методики автоматизированного дешифрирования космических снимков реализованы в программных продуктах, которые позволяют формировать наборы эталонов и выработать рекомендации по выбору типа съемочной системы, оптимальных комбинаций съёмочных каналов, методов классификации для повышения достоверности распознавания объектов

Использование пространственно-распределенной модели популяции сибирского шелкопряда дает возможность прогнозировать развитие вспышки 6

размножения лесных насекомых, планировать лесозащитные мероприятия в лесном хозяйстве и сократить объём и периодичность наблюдений за состоянием труднодоступных лесных территорий

Реализация результатов работы. Основные положения, методики и алгоритмы, разработанные в диссертационной работе, реализованы в программах, предназначенных для моделирования процесса формирования изображения съемочными системами для априорной оценки результатов дешифрирования и формирования эталонов по коэффициентам спектральной яркости объектов, а также для построения моделей динамики численности популяции сибирского шелкопряда с использованием результатов дешифрирования аэро- и космических снимков лесных территорий Результаты исследований внедрены в ФГУТ1 «Зансиблеспроект» г Новосибирска и в учебный процесс кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования СГТА, что подтверждено соответствующими актами

Апробация работы. Основные положения и практические результаты работы были представлены на научно-технических конференциях студентов СГГА в 1999-2000 гг, на новосибирских межвузовских научных студенческих конференциях «Интеллектуальный потенциал Сибири» в 2000 г, 2002-2003 гг, на научно-технической конференции преподавателей СГГА «Современные проблемы геодезии и оптики» (г Новосибирск, 16 — 19 апреля 2001 г), на Международной научно-технической конференции «Современные проблемы геодезии и оптики», посвященной 70-летию СГТА (г Новосибирск, 11—21 марта 2003 г), на научно-практической конференции «Перспективы развития системы мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенной) характера» (г Новосибирск, 24 сентября 2003 г ), на научно-технической конференции «Фотограмметрические технологии в XXI веке», посвященной 60-летию кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования СГТА (г Новосибирск, 9-11 декабря 2003 г), на научно-технической конференции, посвященной 225-летию геодезического образования в России (г Новосибирск, 19 — 23 апреля 2004 г), на научно-практической конференции «Дальнейшее совершенствование природной, техногенной и пожарной безопасности населения и территорий — устойчивое развитие Сибирского региона» (Новосибирск, 15 сентября 2004 г), на Международных научных конгрессах «ГЕО-Сибирь-2005» (Новосибирск, 25 - 29 апреля 2005 г) и «ГЕО-Сибирь-2006» (Новосибирск, 24 — 28 апреля 2006 г ), на VIII научной конференции по тематической картографии «Геоинформационное картографирование для сбалансированного территориального развития» (г Иркутск, 21-23 ноября 2006 г), на Международной выставке, посвященной 70-летию СГТА (г Новосибирск, 12-13 марта 2003 г), на выставке, посвященной 225-летию геодезического образования в России (г Новосибирск, 20 апреля 2004 г)

Публикации (по теме диссертации). По теме диссертации опубликовано 20 научных работ (из них 7 - в соавторстве)

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка использованных источников, включающего 155 наименований (из них 22 - на иностранном языке) Общий объем работы составляет 194 страницы (объем основного текста - 148 страниц), 11 приложений, 14 таблиц, 43 рисунка

Основпое содержание диссертационной работы

В первом разделе рассмотрены задачи, решаемые при комплексном мониторинге лесов Основное внимание уделено изучению трех наиболее значимых и взаимосвязанных негативных факторов, воздействующих на лесные насаждения лесных пожаров, насекомых-вредителей и нефтяных разработок

В работе выполнен обзор и анализ существующих методов получения и обработки аэрокосмической информации, применяемой для мониторинга динамики лесных экосистем, приведены требования к техническим средствам и условиям проведения аэро- и космических съемок лесных территорий с целью определения участков, нарушенных воздействием пожаров, насекомых-вредителей и процессом нефтедобычи Отмечено, что к основным недостаткам существующих методик автоматизированного дешифрирования снимков относятся трудоемкость формирования эталонов полевыми методами, сложность определения качественных и количественных характеристик лесонасаждений

Рассмотрены математические модели динамики популяций в дискретном времени и установлено, что ни одна из них в полной мере не описывает жизненный цикл популяции сибирского шелкопряда, цикличность се развития и механизмы возникновения вспышек массового размножения Для краткосрочного прогнозирования динамики численности шелкопряда наиболее оптимальными признаны имитационные модели в дискретном времени Выявлено, что в миграции насекомых прослеживаются элементы эволюционно-оптимальной стратегии

Во втором разделе представлена разработанная технология мониторинга динамики лесных экосистем (рисунок 1), основанная на использовании

- данных дистанционного зондирования, полученных различными космическими съемочными системами среднего разрешения от 10 до 30 м в трех-пяти оптических и в одном-двух тепловых диапазонах,

- материалов аэрофотосъемки разрешения от 0,15 до 1 м, выполненной на цветной или спектрозональной пленке

Первые три варианта технологии мониторинга предусматривают использование материалов аэрофотосъемки Первый вариант включает обработку

аэрофотоснимков на основе стереоизмерщний на цифровых фотограмметрических станциях, во втором варианте выполняется их цифровое трансформирование, при необходимости - ортотрансформирование

Рисунок 1 - Технология мониторинга лесных территорий по материалам аэро- и космических съемок

В третьем и четвертом вариантах привязка снимков для перехода в заданную систему координат осуществляется по формулам афинного преобразования с использованием ГИС. Данные варианты технологии являются наиболее простыми и оперативными для проведения лесного мониторинга

Четвертый вариант технологи» мониторинга лесных территорий ориентирован на обработку многозональных космических снимков и отличается от предыдущих тем, что снимки подвергаются предварительной радиометрической и геометрической коррекции, дешифрирование осуществляется преимущественно автоматизированными методами

На этапе составления проекта мониторинга выполняется выбор оптимальных комбинаций каналов съемочных систем и методов классификации объектов на основе результатов априорной оценки достоверности дешифрирования снимков Для этих целей разработан алгоритм моделирования процесса формирования изображения по спектральным характеристикам объектов, отличительными особенностями которого являются

- разделение модели переноса излучения на три независимые составляющие,

- моделирование изменения коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) объектов съемки,

- моделирование КСЯ смешанных классов,

- моделирование процесса автоматизированного дешифрирования снимков с оценкой его достоверности,

- возможность исследования достоверности дешифрирования снимков, полученных съемочными системами, обладающими сложной характеристикой спектральной чувствительности

Анализ механизма формирования изображения съемочной системой показал, что формулу для расчета отклика, полученного от датчика съемочной системы, можно представить в виде

где а и Ь - коэффициенты, описывающие особенности конкретной съемочной системы,

VДАТ Л ~ характеристика спектральной чувствительности датчика,

Г) — коэффициент спектральной яркости объекта,

Ес д - освещенность земной поверхности,

В/) д — яркость дымки,

Гдд — прозрачность атмосферы

На основе полученного выражения (1), модель переноса излучения на датчики съемочной системы разделена на три независимые составляющие, характеризующие объект съемки (г;), съемочную систему (<рдАТЛ) и условия съемки (Ес>я, 7дЛ, Яд; ), что позволяет моделировать серии экспериментов с

целью оценки влияния каждой из составляющих на результаты дешифрирования.

Для моделирования атмосферы выбрана однослойная двухпараметри-ческая модель, предложенная Шифриным К С, Молдау X, Авасте О А, Мининым И Н, поскольку она имеет достаточно подробное описание в литературе, и имеется возможность контроля рассчитанных параметров атмосферы по справочным таблицам

При моделировании процесса дешифрирования с использованием статистических алгоритмов необходимо имитировать разброс спектральных характеристик отдельных объектов В работе предлагается три варианта решения данной задачи

Первый вариант предусматривает получете индивидуальных значений спектральной яркости объектов гд путем умножения среднего значения спектральной яркости г-А 0 на случайную величину п(М,8), соответствующую

нормальному закону распределения с заданными параметрами (математическим ожиданием М и средним квадратическим отклонением 8)

Спектральные характеристики объектов, вычисленные по формуле (2), позволяют выполнять моделирование процесса классификации откликов, например, методами параллелепипедов и минимальных взвешенных расстояний Однако недостатком данного варианта моделирования является полное подобие графиков формируемых КСЯ, так как один и тот же множитель используется для всего спектрального диапазона КСЯ В таком случае для обработки смоделированных откликов нельзя применять методы классификации, использующие информацию о степени корреляции между отдельными каналами съемочной системы (метод максимального правдоподобия, метод Байеса)

Во втором варианте получения индивидуальных значений спектральной яркости объектов выбор случайной величины п производится для каждого спектрального интервала КСЯ в отдельности

Недостатком данного варианта является сложность выбора размера спектрального интервала КСЯ

Третий вариант моделирования КСЯ объектов заключается в использовании частично коррелированных значений случайной величины и отражает наиболее общую закономерность, существующую между яркостями изображений чем ближе спектральные каналы съемочной системы, тем выше корреляция между откликами

(2)

(3)

где кг — коэффициент корреляции соседних спектральных диапазонов

Второй и третий варианты моделирования КСЯ объектов являются наиболее универсальными, так как они позволяют применять более широкий перечень методов статистической классификации при автоматизированном дешифрировании снимков

Часто при дешифрировании снимков лесных территорий разные классы объектов образуют между собой устойчивые сочетания, которые могут быть выделены как самостоятельные классы Примером смешивания может служить класс «лес смешанный», образованный из классов «лес хвойный» и «лес лиственный» Предложенный алгоритм смешивания спектральных характеристик двух классов заключается в следующем Пусть первый класс входит в состав смешанного в соответствии с равномерным распределением г(кн,кв) с долей участия к], меняющейся от кН{ до кщ , тогда КСЯ смешанного класса гд будет вычисляться следующим образом

где ¿т — доля участия второго класса

Для априорной оценки достоверности распознавания различных объектов полученные отклики обрабатываются с помощью одного из методов автоматизированной классификации байесовской, максимального правдоподобия, минимальных расстояний, минимальных взвешенных расстояний, параллелепипедов, в результате чего определяется принадлежность откликов, соответствующих яркостям изображения, определенному классу, и выполняется анализ качества распознавания объектов.

В существующих методиках автоматизированного дешифрирования эталоны для различных снимков приходится создавать заново с использованием материалов полевого обследования Для уменьшения трудоемкости формирования эталонов и повышегпгя достоверности распознавания объектов при обработке снимков, полученных в разных условиях, в работе предлагается несколько вариантов методики автоматизированного дешифрирования снимков

КСЯ

(5)

Первый вариант методики дешифрирования (рисунок 2) основан на том, что на снимке г выделяются объекты (опорные классы), которые уверенно дешифрируются визуально на основе опыта дешифровщика К таким объектам, например, относятся реки, озера, дороги, леса, которые имеют характерные очертания и значительный яркостной контраст Первоначально создается «образцовый» эталон с использованием результатов полевого дешифрирования снимка у, затем формируется эталон по опорным классам снимка г Из сопоставления эталонов определяется функция зависимости параметров эталонов (/,), сформированных по разным снимкам С помощью этой функции можно преобразовать параметры «образцового» эталона для дешифрирования снимка I Ограничение данного варианта методики состоит в том, что его можно использовать для обработки снимков, полученных только одной съемочной системой

Рисунок 2 — Методика дешифрирования космических снимков, основанная на визуальном сопоставлении опорных классов

Если снимки I и ] перекрываются, то можно не выполнять визуальную идентификацию опорных классов В этом случае вид и параметры функции пересчета (/,) можно определить на основе анализа яркостей объектов в перекрывающихся зонах снимков Недостатком данного варианта методики является то, что она позволяет дешифрировать снимки, имеющие перекрытие и полученные одной съемочной системой

Использование предложенных вариантов методик автоматизированного дешифрирования позволяет повысить его производительность и значительно уменьшить объем полевых работ

В работе также предлагается вариант методики дешифрирования многозональных снимков, исключающий необходимость создания эталонов полевыми методами На основе спектральных характеристик объектов рассчитываются их яркости в заданных зонах спектра Полученная информация используется при формировании эталонов для дешифрирования снимков путем преобразования энергетической яркости объектов в значения яркостей пикселей обрабатываемого снимка Данный вариант методики позволяет проводить дешифрирование снимков, полученных различными съемочными системами, но предполагает наличие достаточно полной базы КСЯ объектов

В рассмотренных вариантах методик отождествление объектов для определения функции преобразования яркостей осуществляется дешифровщиком Четвертый вариант методики классификации основан на использовании для формирования эталонов базы КСЯ объектов, но отождествление объектов эталона и снимка осуществляется автоматически При этом выделение объектов на снимке может выполняться по алгоритмам кластеризации

Основными количественными показателями лесных территорий являются их таксационные характеристики Для определения таксационных характеристик лесных выделов по космическим снимкам разработана методика, основанная на классификации с обучением Вначале осуществляется перенос границ выделов с аэрофотоснимков на космические снимки среднего разрешения, после чего по таксационным описаниям формируется избыточное (около 100) число эталонов по принципу «один выдел - один класс» Затем выполняется автоматизированная классификация космических снимков, основанная на совместном использовании методов параллелепипеда и максимального правдоподобия В результате классификации каждый выдел будет содержать и различных классов Так как таксационные характеристики Xкаждого г -го класса, соответствующего выделу, известны, то можно определить средневесовое значение таксационного показателя интересующего выдела с учетом полноты насаждений П,

Хк -, (6)

I]р,п, 1

где р, - процент площади выдела, занимаемой каждым классом Отдельным этапом предлагаемой технологии мониторинга лесных экосистем является построение математических моделей динамики численности сибирского шелкопряда на оснозе результатов дешифрирования аэро- и космических снимков и картографических материалов

Для изучения внутрипопуляционных процессов в различные фазы вспышки массового размножения сибирского шелкопряда предлагается точечная имитационная модель популяции, которую в общем виде можно представить следующим образом

Nnl=NtMrmaxfxf2fi, (7)

где Nt и Nt+\ — плотность популяции на niai е t и / +1, М - влияние модифицирующего фактора численности насекомых, '"шах ~ максимальное значение коэффициента размножения, J\' /2 > /з ~~ функции, характеризующие действие регуляционных механизмов, их значения находятся в диапазоне (0,1]

Для описания слабоинерционных механизмов регуляции численности предлагается функция вида

(8)

Nf >гК\

где К\ - численность насекомых, при которой функция примет минимальное значение f\ min

На основании анализа жизненного цикла сибирского шелкопряда для описания воздействия регулирующих факторов второй зоны предлагается следующая функция

I, npuNt <К2

fl(N,,Nt_„) = \d21^-,„puK2 <N, <Nt_n, (9)

"t-n

l-(l-d2)^,npuNt>Ni_n,

где Nt_n - численность популяции шелкопряда на шаге t-n,

п — показатель инерции энтомофагов (паразитических насекомых) в выбранных временных шагах,

А'2 - пороговое значение численности популяции насекомых, когда перестают действовать инерционные механизмы регуляции, d2 — параметр функции f2{Nt,Ni_„) В качестве механизма, описывающего внутривидовую конкуренцию за пищевые ресурсы (/3), выбрана модель Морана-Риккера, признанная наилучшим дискретным аналогом модели с линейной функцией внутривидовой конкуренции, в которой динамика популяции описывается уравнением

""max „

/з=е к>, (10)

где - численность популяции, при которой обеспечивается ее равновесное состояние в результате внутривидовой конкуренции

Точечная имитационная модель была расширена за счет миграционного взаимодействия отдельных микропопуляций насекомых между собой В этом случае она будет иметь пространственно-распределенный характер и позволит изучить особенности развития вспьшлеи массового размножения в зональном и панзональном масштабах При построении пространственно-распределенной модели производится разбиение всей территории на регулярные ячейки, что соответствует использованию технологии клеточных автоматов В качестве модели популяции насекомых в отдельной ячейке используется точечная дискретная модель популяции сибирского шелкопряда

Влияние энтомофагов зависит от численности популяции шелкопряда на предыдущем шаге , поэтому для учёта миграции энтомофагов параметр рассчитывается с учетом численности шелкопряда в соседних стациях

где /г - функция миграции энтомофагов в зависимости от расстояния между стациями с11}

Миграционное взаимодействие между ячейками описывается с помощью функции вероятности миграции из стации / в стацию ]

где рГу — поправочный коэффициент вероятности миграции, обусловленный розой ветров в данной местности, SJ - площадь стации ] ,

р^ — вероягность перемещения особей на расстояние с1,

]

Численность насекомых И' в стации г после их миграции рассчитывается по формуле

(И)

(12)

- привлекательность стации рк е (0,1], <2, — нормирующий коэффициент, такой, что ру = 1

] ]

где Ы,, Nчисло насекомых в стациях г и ] до миграции,

) ~ функция выживания особей в зависимости от расстояния с/ между стациями г и J

Для определения параметров пространственно-распределенной модели популяции сибирского шелкопряда разработана следующая методика, основанная на использовании результатов дешифрирования аэро- и космических снимков и картографических материалов

Процесс подготовки данных для формирования пространственно-распределенной модели можно условно разделить на две части определение кормовой базы насекомых по лесотаксационным характеристикам насаждений и выделение хорошо прогреваемых участков по ландшафтным характеристикам Территории, относящиеся к обеим категориям, являются потенциальными первичными очагами массового размножения Затем производится разбиение территории на ячейки клеточных автоматов (стации) и определяются параметры пространственно-распределенной модели максимальный коэффициент размножения

гшах стации ~ max{'max 1, гтах2, , гтахп } > (14)

где п — число участков леса в стации, и максимальная численность насекомых

^тйхстации ~ ^max i ' (15)

где ink- порядковый номер дерева и число деревьев в стации Построенная таким образом пространственно-распределенная модель популяции сибирского шелкопряда позволяет выявлять участки вероятною возникновения очагов насекомых и рассчитывать их численность Данная информация может использоваться для прогнозирования степени возможного повреждения лесов и проведения лесозащитных мероприятий

Третий раздел диссертации посвящен описанию экспериментальных работ, выполненных с использованием разработанных в среде Delphi 7 компьютерных программ «Spectr», «Single Model» и «BioModelmg», аэро- и космических снимков, полученных различными съемочными системами

Разработанный алгоритм моделирования процесса формирования изображения съемочной системой реализован в программе «Spectr», предназначенной для априорной оценки автоматизированного распознавания объектов на многозональных космических снимках с целью определения оптимальных комбинаций каналов съемочных систем и создания эталонов по КС-Я объектов Процесс работы с программой «Spectr» можно представить в виде технологической схемы, изображенной на рисунке 3

Для исследования точечной имитационной модели популяции сибирского шелкопряда в дискретном времени создана программа «Single Model», позволяющая настраивать параметры модели и выполнять расчет численности насекомых для заданного числа шагов (лет) Результаты могут быть представлены в

виде графиков, отображающих изменение численности, коэффициента размножения и фазовый портрет популяции сибирского шелкопряда

Рисунок 3 — Технологическая схема формирования изображения (откликов) съемочной системой в программе «Брейг»

Разработанная пространственно-распределенная модель сибирского шелкопряда, основанная на использовании результатов дешифрирования аэро- и космических снимков, картографических материалов и технологии клеточных автоматов, реализована в программе «ВюМосЫн^» Результаты моделирования численности насекомых отображаются графически в виде статичного изображения или в виде анимации

В процессе экспериментальных исследований разработанной технологии аэрокосмического мониторинга динамики лесных экосистем выполнено

а) исследование методики априорной оценки достоверности распознавания объектов на снимках на основе моделирования процесса формирования изображений в программе «5рес1х», определение зависимости достоверности дешифрирования от спектральных каналов съёмочных систем и методов классификации,

б) исследование методик дешифрирования многозональных космических снимков, предназначенных для сокращения объема полевых работ по созданию эталонов и повышения достоверности распознавания объектов,

в) создание тематических карт лесных территорий по материалам аэро-и космических съемок,

г) исследование точечной модели популяции сибирского шелкопряда в дискретном времени с использованием программы «Single Model»,

д) создание пространственно-распределенной модели популяции сибирского шелкопряда по данным дистанционного зондирования и картографическим материалам и ее исследование с использованием программы «BioModeling»

Для сравнения достоверности классификации объектов методами минимальных взвешенных расстояний, параллелепипедов и минимальных расстояний создана база данных спектральных коэффициентов яркости более 400 объектов, на основе которых сформировано несколько групп классов, характерных для лесных территорий В качестве моделируемых съемочных систем были заданы Landsat, МКФ-6, МСУ-Э, МСУ-СК

Из рассматриваемых методов классификации практически одинаковую достоверность показали методы минимальных взвешенных расстояний и минимальных расстояний (среднее значение достоверности распознавания составляет 80 % - 84 %) Несколько худшие результаты получены с использованием метода параллелепипедов (среднее значение достоверности распознавания классов 70 %) Для каждой группы классов подобраны оптимальные сочетания съемочных диапазонов, которые могут быть заданы при планировании аэрокосмической съемки

При исследовании влияния атмосферы на результаты распознавания объектов на снимках использовалась однослойная двухпараметрическая модель атмосферы Шифрина, Минина При моделировании были заданы различные условия съемки высота Солнца, высота съемки, тип атмосферы (молекулярная, средне-замутненная, повышенно-замутненная) и комбинации каналов съемочных систем, аналогичные, что и в экспериментах, не учитывающих влияние атмосферы

Результаты распознавания объектов на снимках с учетом и без учета влияния атмосферы показали, что влиянием атмосферы на качество автоматизированного дешифрирования можно пренебречь при выполнении двух условий при обработке космических снимков, полученных съемочными системами с узкой полосой захвата (например, МСУ-Э, SPOT, IKONOS, Quick Bird, Orb View), что обеспечивает постоянство атмосферных условий и угла визирования в пределах снимка, и при использовании параметрических методов классификации, в основе которых лежит гипотеза о нормальном распределении яркости пикселей

Определение количественного состава объектов в классах заключалось в создании групп смешанных классов, характерных для лесных территорий, с различным процентным соотношением объектов и оценке качества их распознавания на снимках Средняя квадратическая ошибка определения количест-

венного состава объектов (сосна-береза) в классе «смешанный лес» составила 5 %, что свидетельствует о принципиальной возможности использования автоматизированного дешифрирования космических снимков для определения таксационных показателей лесонасаждений в соответствии с требованиями «Инструкции по проведению лесоустройства в лесном фонде России»

Возможность использования программы «Spectr» для определения эффективной комбинации каналов гиперспектральных съемочных систем при распознавании объектов лесных территорий выполнена на примере MODIS Для этого вначале проведена модельная классификация 30 объектов с использованием 16 каналов системы MODIS (1 - 4, 8 - 19) в видимом и ближнем ИК диапазоне Достоверность распознавания объектов составила 82 % Затем выбрано меньшее число каналов, обеспечивающих такую же достоверность дешифрирования На основании полученных результатов сделан вывод, что для достоверного распознавания выбранных объектов достаточно использовать только 5-6 каналов съемочной системы MODIS, равномерно распределенных в видимой и ближней инфракрасной зонах спектра

В работе проведены исследования по определению характера изменения яркостей элементов изображения объектов одних и тех же классов на разновременных многозональных космических снимках, полученных в летний период съемочной системой МСУ-Э со спутников Pecypc-Ol № 3 и Метеор-ЗМ на территорию Новосибирской области и Алтайского края В результате выявлена линейная зависимость вида у = ах + b между яркостями однотипных объектов на различных снимках, которая использовалась в методиках преобразования эталонов для дешифрирования, описанных в первом (рисунок 2) и втором вариантах Сравнение результатов распознавания объектов показало, что более высокая (на 20 %) достоверность дешифрирования обеспечивается при преобразовании эталонов на основе анализа яркостей изображений перекрывающихся зон снимков, чем по опорньм классам и при независимом создании эталонов для каждого снимка в отдельности

С использованием методики создания эталонов для дешифрирования, основанной на моделировании процесса формирования изображения по КСЯ объектов, программы «Spectr», многозональных космических снимков МСУ-Э, фрагмента гиперспектрального космического снимка MODIS на территорию Новосибирской области и Алтайского края, многозональных космических снимков SPOT на территорию Красноярского края установлена линейная функция зависимости между эталонами, смоделированными по программе «Spectre, и эталонами на космических снимках МСУ-Э, SPOT и MODIS Относительные расхождения между яркостями соответствующих объектов на снимках и смоделированными по базе КСЯ составили от 10 % до 20 %, что свидетельствует о

работоспособности разработанной методики дешифрирования снимков на основе создания эталонов по КСЯ объектов

При исследовании методики определения таксационных характеристик породного состава, полноты лесных выделов, возраста и высоты древостоя - в качестве исходных материалов использовались многозональные космические снимки МСУ-Э, SPO Г и векторная информация в виде квартальной сети и границ лесных выделов с описанием их таксационных характеристик Создание эталонов и классификация снимков выполнены в ГИС ERDAS Imagine Анализ полученных результатов (таблица 1) свидетельствует, что с использованием предложенной методики определение коэффициентов породного состава и полноты древостоя можно выполнить с точностью, соответствующей требованиям инвентаризации низкобонитетных лесов согласно «Инструкции по проведению лесоустройства в лесном фонде России»

Таблица 1 - Результаты контроля определения таксационных характеристик

Контролируемый параметр Допустимое отклонение &доп МСУ-Э SPOT

ÄSÄ Аоп, % А>2Адоп, % Acwcm' % ASA oon' % Д>2Л0ОТ, % Асист' %

Коэффициент состава 2 73,8 5, 6 4,4 77, 3 4,6 4,9

Высота, % 15 26,2 46,0 7,5 40, 9 2 /, 3 -1,7

Вспраст (от 41 до 100 лет) ]0 28,6 39, 6 14, 8 36, 4 4 7,7 -2,5

Полнота 0,1 73, 8 5,9 -4,8 79, 5 4,5 4,7

На основе третьего и четвертого вариантов разработанной технологии мониторинга динамики лесных экосистем созданы тематические карты нарушения лесных массивов с использованием спектрозональных аэрофотоснимков на территорию Ханты-Мансийского АО масштаба 1 ВО ООО и 1 60 ООО, многозональных космических снимков МСУ-Э на территорию Новосибирской области и Алтайского края, многозональных космических снимков SPOT на территорию Красноярского края

Общая схема обработки аэро- и космических материалов включала выполнение подготовительных работ, географическую привязку и тематическое дешифрирование цифровых снимков, окончательное редактирование, оформление и оценку точности создаваемых цифровых карт

В результате тематического дешифрирования аэрофотоснимков и их векторизации в ГИС Maplnfo созданы карта нарушения лесных территорий Сытоминского лесничества Сургутского лесхоза пожарами и карта района Лянторского нефтяного месторождения Сургутского района масштаба 1 50 000

Дешифрирование космических снимков МСУ-Э и SPOT выполнено в ГИС ERDAS IMAGINE с использованием автоматизированной методики определения таксационных характеристик По результатам автоматизированного дешифрирования созданы карты масштаба 1 200 ООО состояния лесной территории Новосибирской области и Алтайского края и повреждения лесов Усольского лесхоза Красноярского края сибирским шелкопрядом

Исследование точечной модели популяции сибирского шелкопряда в дискретном времени выполнено в программе «Single Model» Параметры модели определены на основе данных систематического учета численности шелкопряда в темнохвойных лесах Енисейскою кряжа Компьютерное моделирование численности популяции шелкопряда показало хорошее качественное и количественное согласование результатов с данными систематического учета (рисунок 4)

а) б)

а) по данным систематического учёта, б) по результатам моделирования

Рисунок 4 — Фазовые траектории динамики численности сибирского шелкопряда

По космическим снимкам SPOT на территорию Усольского лесхоза Красноярского края построена пространственно-распределенная модель популяции сибирского шелкопряда с использованием программы «BioModelmg» и выполнено ее исследование Для этого с помощью ГИС Maplnfo и ArcGIS по топографическим картам масштаба 1 100 ООО построена ЦМР и получен тематический слой благоприятных ландшафтных условий для возникновения первичных очагов массового размножения насекомых, объединяющий плакоры и пологие склоны (с крутизной до 5 °) южных экспозиций с абсолютными высотами до 300 м Для выявления территорий, пригодных в качестве кормового ресурса сибирского шелкопряда, выполнено автоматизированное дешифрирование снимков SPOT по разработанной методике, позволяющей определять таксационные характеристики насаждений

С использованием программы «ВюМо<Зе1тоу> в каждой ячейке модели выполнен расчет численности насекомых на протяжении заданного числа шагов (лет) с оценкой влияния на популяцию регулирующих и модифицирующих факторов

Проведенные исследования позволили определить область значений параметров пространственно-распределенной модели популяции сибирского шелкопряда, в которой ее поведение сохраняет особенности, присущие популяциям в темнохвойной тайге Восточной Сибири Выявленный в результате моделирования ареал распространения насекомых на 70 % соответствует имеющимся картографическим данным о степени повреждения лесов сибирским шелкопрядом в Усольском лесхозе (1995 г )

Заключение

Результатом диссертационной работы является следующее

- на основе анализа существующих средств получения и методов обработки материалов аэро- и космических сьемок, методов моделирования динамики лесных экосистем сформулированы требования к технологии мониторинга лесных территорий,

- разработана технология мониторинга динамики лесных экосистем с использованием материалов аэро- и космической съемки, цифровых методов обработки изображений, ГИС-технологий, методов автоматизированного дешифрирования и математического моделирования биологических процессов, протекающих в экосистемах,

- разработан и программно реализован алгоритм моделирования процесса формирования изображения съемочной системой в разных ландшафтных зонах для априорной оценки достоверности дешифрирования снимков, определения наиболее оптимальных комбинаций каналов съемочных систем и методов классификации объектов на этапе проектирования мониторинга,

- разработана методика автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков для определения породного состава и полноты лесных насаждений,

- с использованием материалов аэрокосмических съемок, разработанной технологии мониторинга и методик автоматизированного дешифрирования снимков созданы карты нарушения пожарами лесных территорий Сургутского района, Новосибирской области и Алтайского края, а также карта повреждения

сибирским шелкопрядом лесов Усольскою лесхоза Красноярского края, выполнена оценка точности созданных карт,

- разработаны и программно реализованы точечная и пространственно-распределенная модели популяции сибирского шелкопряда, отражающие особенности жизненного цикла насекомых в период их массового размножения Предложена методика определения параметров пространственно-распределённой модели на основе результатов дешифрирования аэро- и космических снимков и существующих картографических материалов Результаты проверки модели с использованием картографических данных на территорию Усольского лесхоза Красноярского края показали ее работоспособность и возможность использования для прогнозирования развития популяции в экосистеме,

- разработанные алгоритмы, программы и методики внедрены в производственный процесс ФГУП «Запсиблеспроект» г Новосибирска и учебный процесс кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования СГТА

Список опубликованных работ по теме диссертации

1 Никитина, Ю В Разработка и исследование технологии изучения динамики лесных экосистем / Ю В Никитина // Вестн Сиб гос геодез акад / СГГА -Вып 6 - Новосибирск, 2001 -С 101-111

2 Никитина, Ю В Создание экологических карт состояния лесных экосистем нефтяных месторождений / 10 В Никитина // Вестн Сиб гос геодез акад У СГТА -Вып 6 -Новосибирск, 2001 -С 112-117

3 Никитина, Ю В Применение векторно-топологического редактора для моделирования динамики лесных экосистем по материалам дистанционного зондирования / 10 В Никитина, В H Никитин // Вест Сиб гос геодез акад / СГГА-Вып 7.-Новосибирск, 2002 -С 92-95

4 Никитина, Ю В Моделирование динамики лесных экосистем по данным дистанционного зондирования / Ю В Никитина, В H Никитин // Дистанционное зондирование и геоинформатика - технологии и наука XXI века 6-я Междунар науч конф «Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для оценки состояния окружающей среды, инвентаризации земель и объектов недвижимости Регистрация прав недвижимости имущества и сделок по нему», Испания, 11 - 18 мая 2002 г - M МГУГиК, 2002 - С 28-30

5 Никитина, Ю В Математическое моделирование биологических процессов на основе синтеза технологии клеточных автоматов и принципа эволюционной оптимальности / Ю В Никитина // Сб туч тр аспирантов и молодых ученых Сиб гос геодез акад / под общ ред ТА Широковой - Новосибирск 2003.-С 103-109

6 Никитина, ЮВ Повышение эффективности дешифрирования аэрокосмических снимков с использованием ГИС ERDAS IMAGINE для мониторинга лесных экосистем / Ю В Никитина // Современные проблемы геодезии и оптики сб материалов LI1I междунар научно-техн конф, посвященной 70-летию СГГА 11-21 марта 2003 г Ч II / СГГА - Новосибирск, 2003 -С 92-95

7 Широкова, ТА Аэрокосмические методы для мониторинга чрезвычайных ситуаций лесных экосистем /ТА Широкова, Ю В Никитина // Материалы научно-практ конф «Перспективы развития системы мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера», 24 септ 2003 -Новосибирск Официальный каталог «Сибсвязь-Сиббезопасность-Спассиб»,

2003 -С 134-135

8 Никитина, Ю В Исследование влияния спектральных каналов съемочной системы на достоверность дешифрирования многозональных снимков / Ю В Никитина // Фотограмметр технологии в XXI веке сб материалов научно-техн конф, посвященной 60-летию кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования, 9-11 дек 2003 г / СГГА - Новосибирск, 2003 -С 42-46

9 Никитина, ЮВ Мониторинг динамики лесного фонда по данным аэрокосмической съемки / ЮВ Никитина, В H Никитин // Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для оценки состояния окружающей среды, инвентаризации земель и объектов недвижимости Материалы VIII междунар научно-практ конф, Франция, Ницца, 12 - 19 марта 2004 г — Новосибирск СГГА, 2004 - С 80-85

10 Никитина, ЮВ Разработка и исследование технологии мониторинга динамики лесных экосистем по материалам дистанционного зондирования / Ю В Никитина // Геоинформатика Междунар научно-техн конф, посвященная 225-летию МИИГАиК -М МГУГиК, 2004 - С 299-303

11 Никитина, Ю В Повышение эффективности аэрокосмического мониторинга лесных территорий на основе моделирования эталонов для дешифрирования снимков / ЮВ Никитина // Дальнейшее совершенствование природной, техногенной и пожарной безопасности населения и территорий - устойчивое развитие Сибирского региона Материалы научно-практ конф, 15 сент

2004 г - Новосибирск, 2004 - С 87-89

12 Никитина, ЮВ Разработка и исследование программы для повышения достоверности автоматизированного дешифрирования многозональных аэрокосмических изображений / Ю В Никитина, В H Никитин // Сб науч тр аспирантов и молодых ученых Сиб гос геодез акад Вып 1 / под общ ред Т А Широковой, СГГА - Новосибирск, 2004 - С 80 - 86

13 Широкова, ТА Повышение достоверности и информативности аэрокосмического мониторинга состояния лесных территорий / Т А Широкова,

Ю В Никитина // ГЕО-Сибирь-2005 Т 3 Землеустройство, кадастр земель и недвижимости, лесоустройство Ч 1 Сб материалов научн конгр «ГЕО-Сибирь-2005», 25 - 29 апр 2005 г, Новосибирск -Новосибирск СГГА, 2005 -С 189-194

14 Никитина, ЮВ Разработка методики повышения достоверности автоматизированного дешифрирования многозональных снимков лесных территорий / ЮВ Никитина // ГЕО-Сибирь-2005 Т 5 Мониторинг окружающей среды, геоэкология, дистанционные методы зондирования Земли сб материалов научн конгр «ГЕО-Сибирь-2005», 25 - 29 апр 2005 г, Новосибирск -Новосибирск СГГА, 2005 - С 256 - 261

15 Никитина, ЮВ Создание эталонов для дешифрирования многозональных снимков на основе моделирования процесса формирования изображений /ЮВ Никитина // Сб науч тр аспирантов и молодых ученых Сиб гос геодез акад Вып 2 / под общ ред ТА Широковой, СГГА - Новосибирск, 2005 - С 67-73

16 Никитина, Ю В Разработка точечной модели популяции сибирского шелкопряда / Ю В Никитина // ГЕО-Сибирь-2006 Т 3 Мониторинг- окружающей среды, геоэкология, дистанционные методы зондирования Земли Ч 1 сб материалов междунар научн конгр «ГЕО-Сибирь-2006», 24 - 28 апр 2006 г, Новосибирск -Новосибирск-СГГА, 2006 - С 156-161

17 Никитина, ЮВ Разработка концепции пространственно-распределенной модели популяции сибирского шелкопряда с использованием данных дистанционного зондирования / Ю В Никитина // Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для оценки состояния окружающей среды, инвентаризации земель и объектов недвижимости Материалы X междунар научно-практ конф , Китай, 20 - 29 мая 2006 г - Москва МГУГиК, 2006 -С 69-72

18 Никитина. Ю В Повышение достоверности дешифрирования материалов дистанционного зондирования при решении задач геоэкологического мониторинга / 10 В Никитина // Геоинформационное картографирование для сбалансированного территориального развития Материалы VIII науч конф по темат картографии (Иркутск, 21-23 ноября 2006 г ) - Иркутск Ин-т географии им В Б Сочавы СО РАН, 2006 -В 2-х томах -Т 1 -С 146-149

19 Широкова, Т А Повышение достоверности лесного мониторинга / Т А Широкова, Ю В Никитина // Вестник СГТА (Сиб гос геодез акад ) сб науч ст /СГГА - Вып 11 - Новосибирск, 2006 -С 183-190

20 Никитина, ЮВ Разработка методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков для определения таксационных характеристик лесных насаждений / Ю В Никитина // Изв вузов Геодезия и аэрофотосъемка -2007 -№3 -С 120-123

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Никитина, Юлия Владимировна

Введение.

1 Анализ существующих методов изучения динамики лесных экосистем.

1.1 Экосистема и нарушение её целостности.

1.2 Мониторинг динамики лесных экосистем.

1.3 Существующие технологии лесного мониторинга.

1.4 Средства получения и обработки аэро- и космических снимков для мониторинга динамики лесных экосистем.

1.5 Популяционное моделирование численности сибирского шелкопряда.

1.5.1 Особенности жизненного цикла сибирского шелкопряда.

1.5.2 Прогнозирование вспышек массового размножения сибирского шелкопряда.

1.5.3 Имитационная модель популяции сибирского шелкопряда.

1.5.4 Популяционные модели внутривидовых экологических процессов.

2 Разработка технологии мониторинга динамики лесных экосистем по материалам дистанционного зондирования.

2.1 Основные процессы технологии аэрокосмического мониторинга лесных территорий.

2.2 Разработка методики повышения достоверности автоматизированного распознавания объектов лесных территорий на многозональных космических снимках.

2.3 Разработка методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков для определения таксационных характеристик лесных насаждений.

2.4 Разработка алгоритма моделирования процесса формирования изображения съёмочной системой.

2.5 Разработка имитационных моделей популяции сибирского шелкопряда.

2.5.1 Точечная модель популяции сибирского шелкопряда.

2.5.2 Пространственно-распределённая модель популяции сибирского шелкопряда.

2.5.3 Определение параметров пространственно-распределённой модели популяции сибирского шелкопряда с использованием данных дистанционного зондирования.

3 Исследование технологии аэрокосмического мониторинга динамики лесных экосистем.

3.1 Описание разработанных программных средств для проведения исследований.

3.2 Задачи исследований.

3.3 Априорная оценка достоверности дешифрирования на основе моделирования спектральных откликов от датчиков съёмочных систем.

3.4 Исследование методик дешифрирования, основанных на пересчёте эталонов.

3.5 Исследование методики дешифрирования, основанной на моделировании эталонов по КСЯ объектов.

3.6 Исследование методики определения таксационных характеристик лесных насаждений.

3.7 Создание карт состояния лесных территории по многозональным космическим снимкам.

3.8 Создание карт нарушения лесных территорий Сургутского района пожарами и разработкой нефтяных месторождений по спектрозональным аэрофотоснимкам.

3.9 Исследование точечной имитационной модели популяции сибирского шелкопряда в дискретном времени.

ЗЛО Построение и исследование пространственно-распределённой имитационной модели сибирского шелкопряда с использованием материалов аэрокосмической съёмки.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка и исследование технологии мониторинга динамики лесных экосистем по материалам дистанционного зондирования"

Актуальность темы. Леса являются важнейшим компонентом биосферы, продуцентом биомассы и кислорода. Они играют огромную роль как стабилизатор природной среды. По потенциалу биологической продуктивности лесам принадлежит ведущее место на Земле. Накопленные запасы древесины в России составляют 25 % от их мирового количества. Воздействие на лес неблагоприятных экологических факторов приводит к снижению его продуктивности и гибели. К числу таких факторов относятся лесные пожары, насекомые-вредители, антропогенные нарушения, связанные с промышленными выбросами загрязняющих веществ, разработкой нефтяных месторождений, и т. д. Масштабы этих явлений носят глобальный характер и вызывают необходимость тщательного изучения динамики лесных экосистем.

Для обширных лесных территорий России, расположенных в различных климатических поясах и имеющих различный породный состав, наиболее эффективным является мониторинг с использованием многозональных космических снимков. Для оперативной обработки материалов многозональной съёмки в целях мониторинга лесного фонда возникает необходимость использования автоматизированных методов дешифрирования. Исследованию вопросов автоматического дешифрирования многозональных космических снимков посвящено большое количество работ Котцова В.А., Фивенского Ю.И., Мелешко К.Е., Бадаева В.В., Журкина И.Г., Гука А.П., Пяткина В.П., Козодёрова В.В., Мишина И.В., Харука В.И. и др. В связи со сложностью распознавания на снимках лесных массивов различного типа и состояния в технологиях дешифрирования значительное место занимают полевые обследования, что снижает оперативность мониторинга, поэтому актуальной является разработка методики повышения качества автоматизированного дешифрирования снимков, позволяющей уменьшить объём трудоёмких полевых работ.

В существующих технологиях мониторинга, в основном предусматривающих анализ текущего состояния лесных экосистем, недостаточная роль отводится разработке методов прогнозирования их изменения в будущем с целью планирования лесозащитных мероприятий. Учитывая, что вспышки размножения насекомых-вредителей носят регулярный характер и имеют значительную продолжительность, существует возможность выполнять моделирование динамики численности популяции с целью предотвращения повреждений лесов. Однако существующие прогнозные модели популяций лесных насекомых часто являются обособленными и не всегда учитывают влияние соседних биотопов на распространение насекомых, что ограничивает возможность моделирования динамики распространения вспышки их массового размножения. Данные дистанционного зондирования о состоянии лесных массивов открывают новые возможности для построения пространственно-распределённых моделей популяций.

Поэтому актуальной является разработка технологии мониторинга динамики лесных экосистем, основанной на применении современных материалов аэрокосмической съёмки, методик автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков и пространственно-распределённых математических моделей популяций, построенных с использованием данных дистанционного зондирования.

Степень разработанности проблемы. В существующих технологиях тематического картографирования основным источником информации о лесных территориях являются цветные и спектрозональные аэроснимки. В настоящее время развитие технических средств, высокая периодичность, оперативность и доступность данных дистанционного зондирования дают возможность проведения мониторинга лесных экосистем на основе многозональных космических снимков. Однако эффективность использования данных дистанционного зондирования сдерживается отсутствием надёжных методик автоматизированного дешифрирования снимков. Существующие технологии мониторинга лесных территорий направлены на обнаружение и картографирование результатов воздействия негативных факторов, но не предусматривают моделирования биологических процессов в лесных экосистемах, что существенно снижает эффективность исследования состояния лесов.

Целью диссертационной работы является разработка технологии аэрокосмического мониторинга динамики лесных экосистем с использованием методик автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков для повышения достоверности и оперативности распознавания объектов, а также моделирования динамики численности популяции сибирского шелкопряда для оценки и прогнозирования состояния лесных насаждений.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие основные задачи:

- выполнить анализ современных средств и методов получения и обработки аэрокосмической информации для мониторинга динамики лесных территорий;

- разработать и исследовать технологию мониторинга динамики лесных экосистем, основанную на использовании материалов аэрокосмических съёмок, цифровых методов обработки снимков, ГИС-технологий, математического моделирования биологических процессов в экосистемах;

- разработать алгоритм моделирования процесса формирования изображения съёмочной системой в разных ландшафтных зонах для априорной оценки достоверности дешифрирования, определения наиболее оптимальных комбинаций каналов съёмочных систем и методов классификации объектов;

- разработать методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков труднодоступных лесных территорий для повышения достоверности получаемых результатов и уменьшения трудоёмкости формирования обучающих эталонов полевыми методами;

Теоретическая н методологическая база исследования. Теоретической и методологической основой работы являются теория и методы аналитической и цифровой фотограмметрии, математического моделирования, вычислительной математики, математической обработки измерений, алгоритмы цифровой обработки изображений и современные ГИС-технологии. В качестве программного обеспечения использовались: геоинформационные системы ERDAS

IMAGINE, ArcGIS, Maplnfo, интегрированная среда разработки приложений Delphi 7, растровый редактор Adobe Photoshop.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

- разработан алгоритм моделирования процесса формирования изображения конкретной съёмочной системой в разных ландшафтных зонах для априорной оценки достоверности дешифрирования, определения наиболее оптимальных комбинаций каналов съёмочных систем и методов классификации объектов на снимках;

- разработана методика автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков для определения породного состава и полноты лесных выделов;

- разработаны пространственно-распределённая модель популяции сибирского шелкопряда и методика определения её параметров на основе результатов дешифрирования аэро- и космических снимков и картографических материалов.

На защиту выносятся:

- алгоритм моделирования процесса формирования изображения конкретной съёмочной системой в разных ландшафтных зонах для априорной оценки достоверности дешифрирования;

- методика определения таксационных характеристик лесных насаждений с использованием автоматизированного дешифрирования космических снимков;

- пространственно-распределённая модель популяции сибирского шелкопряда и методика определения её параметров с использованием данных дистанционного зондирования.

Теоретическая значимость. Теоретическое значение диссертации заключается в разработке методик автоматизированного дешифрирования космических снимков, позволяющих сократить объём полевых работ по созданию эталонов и определять таксационные характеристики лесонасаждений, в разработке алгоритма моделирования процесса формирования изображения съёмочной системой для априорной оценки результатов дешифрирования, точечной и пространственно-распределённой моделей популяции сибирского шелкопряда с использованием данных дистанционного зондирования.

Практическая значимость. Результаты экспериментальных работ, выполненных с использованием реальных аэро- и космических снимков, доказывают возможность использования разработанной технологии для оценки текущего состояния лесных территорий и моделирования вспышек массового размножения насекомых-вредителей.

Разработанные алгоритм моделирования процесса формирования изображения и методики автоматизированного дешифрирования аэро- и космических снимков реализованы в программных продуктах, которые позволяют формировать наборы эталонов и выработать рекомендации по выбору типа съёмочной системы, оптимальных комбинаций съёмочных каналов, методов классификации для повышения достоверности распознавания объектов.

Использование точечной и пространственно-распределённой моделей популяции сибирского шелкопряда даёт возможность прогнозировать развитие вспышки размножения лесных насекомых, планировать лесозащитные мероприятия в лесном хозяйстве и сократить объём и периодичность наблюдений за состоянием труднодоступных лесных территорий.

Реализация результатов работы.

Основные положения, методики и алгоритмы, разработанные в диссертационной работе, реализованы в программах, предназначенных для моделирования процесса формирования изображения съёмочными системами для априорной оценки результатов дешифрирования и формирования эталонов по коэффициентам спектральной яркости объектов, а также для построения моделей динамики численности популяции сибирского шелкопряда с использованием результатов дешифрирования аэро- и космических снимков лесных территорий. Результаты исследований внедрены в ФГУП «Запсиблеспроект» г. Новосибирска и в учебный процесс кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования СГТА, что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы. Основные положения и практические результаты работы были представлены: на научно-технических конференциях студентов СГТА в 1999, 2000 гг., на новосибирских межвузовских научных студенческих конференциях «Интеллектуальный потенциал Сибири» в 2000 г., 2002 -2003 гг., на научно-технической конференции преподавателей СГГА «Современные проблемы геодезии и оптики» (г. Новосибирск, 16-19 апреля 2001 г.), на Международной научно-технической конференции «Современные проблемы геодезии и оптики», посвященной 70-летию СГТА (г. Новосибирск, 11 -21 марта 2003 г.), на научно-практической конференции «Перспективы развития системы мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера» (г. Новосибирск, 24 сентября 2003 г.), на научно-технической конференции «Фотограмметрические технологии в XXI веке», посвящённой 60-летию кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования СГГА (г. Новосибирск, 9-11 декабря 2003 г.), на научно-технической конференции, посвящённой 225-летию геодезического образования в России (г. Новосибирск,

19-23 апреля 2004 г.), на научно-практической конференции «Дальнейшее совершенствование природной, техногенной и пожарной безопасности населения и территорий - устойчивое развитие Сибирского региона» (Новосибирск, 15 сентября 2004 г.), на Международных научных конгрессах «ГЕО-Сибирь-2005» (Новосибирск, 25 - 29 апреля 2005 г.) и «ГЕО-Сибирь-2006» (Новосибирск, 24 - 28 апреля 2006 г.), на VIII научной конференции по тематической картографии «Геоинформационное картографирование для сбалансированного территориального развития» (г. Иркутск, 21 -23 ноября 2006 г.), на Международной выставке, посвященной 70-летию СГГА (г. Новосибирск, 12-13 марта 2003 г.), на выставке, посвящённой 225-летию геодезического образования в России (г. Новосибирск, 20 апреля 2004 г.).

Публикации (по теме диссертации). По теме диссертации опубликовано 20 научных работ (7 - в соавторстве).

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трёх разделов, заключения, списка использованных источников, включающего 155 наименований (из них 22 - на иностранном языке). Общий объём работы составляет 194 страницы (объём основного текста - 148 страниц), 11 приложений, 14 таблиц, 43 рисунка.

Заключение Диссертация по теме "Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия", Никитина, Юлия Владимировна

На основе выполненных экспериментов можно сделать следующие выводы:

• результаты исследований позволили определить область значений параметров пространственно-распределённой модели популяции сибирского шелкопряда: от 7 до 10 км для дистанции миграции энтомофагов, от 0 до 1 для степени влияния ЭОС и коэффициент влияния модифицирующих факторов, равный пяти. В этом интервале значений поведение пространственно-распределённой модели сохраняет особенности, присущие популяциям сибирского шелкопряда в тёмнохвойной тайге Восточной Сибири;

• выявленный в результате моделирования ареал распространения насекомых на 70 % соответствует имеющимся картографическим данным о степени повреждения лесов сибирским шелкопрядом в Усольском лесхозе (1995 г.);

• достоверность определения ареалов распространения сибирского шелкопряда зависит от актуальности информации о породном составе древостоев и ландшафтных характеристиках местности, полученной на основе результатов автоматизированного дешифрирования космических снимков лесных территорий и картографических материалов;

• при наличии более детальной информации о динамике популяции сибирского шелкопряда возможно уточнение параметров пространственно-распределённой модели и технологии её формирования.

Разработанная модель может быть использована:

• при решении практических задач (прогнозирование развития вспышки массового размножения сибирского шелкопряда, определение ущерба, нанесённого насаждениям, планирование лесозащитных мероприятий);

• для изучения динамики популяции сибирского шелкопряда и построения новых моделей популяции.

Комплексное применение пространственно-распределённой модели, данных дистанционного зондирования и картографических материалов позволит выполнять краткосрочное прогнозирование динамики численности насекомых-вредителей, а также детально изучить характер миграционных процессов в различные фазы вспышки массового размножения, что позволяет сократить объём и периодичность наблюдений за состоянием лесных массивов.

Результатом диссертационной работы является следующее:

• на основе анализа существующих средств получения и методов обработки материалов аэро- и космических съёмок, методов моделирования динамики лесных экосистем сформулированы требования к технологии мониторинга лесных территорий. Приведены рекомендации по выбору технических средств для съёмки лесных территорий, поврежденных пожарами, разливами нефти, насекомыми-вредителями и дешифрированию снимков лесных территорий;

• разработана технология мониторинга динамики лесных экосистем с использованием материалов аэро- и космической съёмки, цифровых методов обработки изображений, ГИС-технологий и математического моделирования биологических процессов, протекающих в экосистемах. Разработанная технология может использоваться при проведении оперативного мониторинга труднодоступных обширных лесных территорий, а также создания актуальных лесоустроительных карт;

• разработан и программно реализован алгоритм моделирования процесса формирования изображения конкретной съёмочной системой в разных ландшафтных зонах, позволяющий имитировать изменение КСЯ различных объектов. Алгоритм предназначен для априорной оценки достоверности дешифрирования снимков, определения наиболее оптимальных комбинаций каналов съёмочных систем и методов классификации объектов на снимках на этапе проектирования мониторинга;

• разработаны методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков, основанные на преобразовании параметров эталонов для дешифрирования серии снимков и на формировании эталонов по КСЯ объектов. Разработанные методики позволяют уменьшить трудоёмкость формирования обучающих эталонов полевыми методами, повысить достоверность распознавания объектов на снимках, полученных в разных условиях;

• разработана методика автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков для определения таксационных характеристик лесных насаждений. Предложенная методика обеспечивает определение коэф-

фициентов породного состава и полноты древостоя в соответствии с требованиями инвентаризации низкобонитетных лесов;

• с использованием разработанной технологии мониторинга и методик дешифрирования снимков созданы карты нарушения пожарами лесных территорий Новосибирской области и Алтайского края, Сытоминского лесничества Сургутского лесхоза, Лянторского нефтяного месторождения Сургутского района, а также карта повреждения сибирским шелкопрядом лесов Усольского лесхоза Красноярского края, выполнена оценка точности созданных карт;

• разработаны и программно реализованы точечная и пространственно-распределённая модели популяции сибирского шелкопряда, отражающие особенности жизненного цикла насекомых в период их массового размножения. Предложена методика определения параметров пространственно-распределённой модели на основе результатов дешифрирования аэро- и космических снимков и существующих картографических материалов. Работоспособность модели проверена с использованием картографических данных на территорию Усольского лесхоза Красноярского края. В результате определена область значений параметров модели популяции, в которой её поведение сохраняет особенности, присущие популяциям сибирского шелкопряда в тёмнохвой-ной тайге Восточной Сибири. Применение данной модели позволяет прогнозировать развитие популяции насекомых-вредителей в экосистеме, а также сократить объём и периодичность наблюдений за состоянием лесных массивов;

• разработанные алгоритмы, программы и методики внедрены в производственный процесс ФГУП «Запсиблеспроект» г. Новосибирска и учебный процесс кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования СГГА.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Никитина, Юлия Владимировна, Новосибирск

1. Андерсон, Дж. М. Экология и науки об окружающей среде: биосфера, экосистемы, человек Текст. / Дж. М. Андерсон. Л.: ГИМИЗ, 1985. - 165 с.

2. Динамика лесных биогеоценозов Сибири Текст. Новосибирск: Наука, 1980.-208 с.

3. Валендик, Э.Н. Крупные лесные пожары Текст. / Э.Н. Валендик, П.М. Матвеев, М.А. Софронов. -М.: Наука, 1979. 198 с.

4. Ряполов, В.Я. Принципы картографирования очагов насекомых -вредителей леса Текст. / В.Я. Ряполов, Т.Б. Кузина, JI.M. Ряполова // География и природные ресурсы. Новосибирск: Наука, 1981.-Вып. 1.-С. 150- 155.

5. Природа тайги Западной Сибири Текст. // Отв. ред. Г.В. Крылов. -Новосибирск: Наука, 1973.

6. Ботенков, В.П. Шелкопрядники и воспроизводство леса на этих площадях Текст. / В.П. Ботенков // Лесное хозяйство. 2004. - № 3. - С. 38 - 40.47

7. Демченко, A.B. Очаги сибирского шелкопряда в насаждениях Республики Саха (Якутия) Текст. / A.B. Демченко, В.А. Щеголихин // Лесное хозяйство. 2004. - № 3. - С. 42 - 44.

8. Сухих, В.И. Аэрокосмические методы в оценке средозащитных функций лесов Текст. / В.И. Сухих, В.А.Марков, Н.В. Соколова // Использование аэрокосмических съёмок в целях охраны природы. М.: ЦНИИГАиК, 1988.-С. 45-54.

9. Исаев, A.C. Принципы и методы лесоэнтомологического мониторинга Текст. / A.C. Исаев,Ю.П. Кондаков// Лесоведение.- 1986-№ 4 -С. 3 -9.

10. Самойлович, Г.Г. Применение аэрофотосъёмки и авиации в лесном хозяйстве Текст. / Г.Г. Самойлович. ~М., 1964. -486 с.

11. Сухих, В.И. Функциональная структура космического сегмента мониторинга лесов России Текст. / В.И. Сухих // Исследование Земли из космоса. 2001. -№ з. с. 61 - 76.

12. Положение о лесном мониторинге. Федеральная служба лесного хозяйства РФ Электронный ресурс. М., 1995. - Режим доступа: http://www.vcom.ru/cgi-bin/db/zakdoc?regnumber=%C29502993.

13. Лесной кодекс Российской Федерации Текст. М.: Приор, 1997.48 с.

14. Положение о защите лесов от вредителей и болезней леса. Федеральная служба лесного хозяйства РФ Текст. М., 1998.

15. Положение о лесопатологическом мониторинге. Федеральная служба лесного хозяйства РФ Текст. М., 1997.

16. Креснов, В.Г. Цифровая фотограмметрия и организация работ по сбору лесоустроительной информации Текст. / В.Г. Креснов // Сб. материалов междунар. научн. конгр. «ГЕО-Сибирь-2006». -Т.З., ч.1. -2006. С.118 -120.

17. Старостенко, Д.А. Геоинформационные технологии в лесной отрасли Текст. / Д.А. Старостенко // Информационный бюллетень ГИС-ассоциации. -2000. № 2 (24). - С. 12 - 13, 23.

18. Зиганшин, P.A. Методика аэровизуального лесопатологического обследования горных лесов Текст. / P.A. Зиганшин // Сибирский экологический журнал. 1999. - Т.6. - № 5. - С. 523 - 531.

19. Съёмка «LANDSAT» в анализе шелкопрядников Южной Сибири Текст. / В.И. Харук и др. // Исследование земли из космоса. 2002. - № 4. -С. 79-90.

20. Харук, В.И. Съёмка NOAA/AVHRR в мониторинге вспышек сибирского шелкопряда Текст. / В.И. Харук, А.Г. Кожуховская, И.А. Пестунов // Исследование земли из космоса. 2001. - № 1. - С. 80 - 86.

21. Биосфера и другие результаты дистанционного зондирования Текст. / А.Г. Топчиев и др. -М.: Наука, 1999. 224 с.

22. Белов, В.В. Мониторинг лесных пожаров по данным дистанционного зондирования Текст. / В.В. Белов, C.B. Афонин, Ю.В. Гриднев // «Геоинформатика 2000»: Тр. Междунар. научно-практ. конф. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2000.-С. 17-22.

23. Корец, М.А. Методы индикации экологических характеристик лесных территорий по данным со спутника «Ресурс-01» с использованием ГИС Текст. / М.А. Корец, В.П. Черкашин, В.А. Рыжкова // Исследование земли из космоса. 2000. - № 5. - С. 74 - 81.

24. Аэрокосмический мониторинг лесов Текст. / A.C. Исаев, В.И. Сухих, E.H. Калашников и др. М.: Наука, 1991. - 240 с.

25. Характеристики камеры КАТЭ-200 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/kate200r.html.

26. Характеристики камеры КФА-1000 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/kfar.html.

27. Характеристики камеры КФА-3000 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/kfa3000r.html.

28. Характеристики камеры МК-4 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/mkr.html.

29. Камера Высокого Разрешения КВР-1000 Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/kvrr.html.

30. Москаленко, И. Состояние и ближайшие перспективы рынка ДЗЗ Текст. / И. Москаленко // ГИС-обозрение. 2001. - № 1. - С. 47 - 49.

31. Ромасько, В.Ю. Послепожарная инвентаризация лесных территорий . по спутниковым данным Текст. / В.Ю. Ромасько, В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин // Исследование Земли из космоса. 1998 - № 6 - С. 99 - 103.

32. Пономарёв, Е.И. Методика картирования и среднесрочного прогнозирования пожарной опасности лесов по условиям погоды Текст. / Е.И. Пономарёв, А.И. Сухинин // География и природные ресурсы. 2002. - № 4. -С. 112-116.

33. Спутник Terra: назначение, общая характеристика Электронный ресурс. 2002. - Режим доступа: http://www.scanex.ru/rus/lakm/intsem4/terra.htm.

34. Лисов, И. ЕО-1 экспериментальный аппарат наблюдения Земли Электронный ресурс. / И. Лисов. - 2000. - Режим доступа: http://www.novosti-kosmonavtiki.ru/content/numbers/216/14.shtml.

35. Glenn W. Goodman, JR., 2002. Unclassified Space Eyes Текст. The ISR journal. Issue 4, pp. 24 35.

36. Кашкин, В.Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений Текст.: учеб. пособие / В.Б. Кашкин, А.И. Сухи-нин.-М.: Логос, 2001.-264 с.

37. Характеристики аппаратуры ИСЗIRS Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.scanex.ru/rus/data/irs/irs.htm.

38. Королев, Ю.К. Данные дистанционного зондирования Земли на российском рынке Текст. / Ю.К. Королев, Н.М. Тихонова // Информационный бюллетень ГИС-ассоциации. 1998. -№ 3 (15). - С. 60 - 64.

39. Горелов, В.А. Состояние и тенденции развития космических средств дистанционного зондирования высокого разрешения Электронный ресурс. / В.А. Горелов, ЕЛ. Лукашевич, В.А. Стрельцов. 2002. - Режим доступа: http://www.gisa.ru/10523.html.

40. Кучейко, А. Индия и видовая разведка из космоса Электронный ресурс. / А. Кучейко. 2001. - Режим доступа: http://www.novosti-kosmonavtiki.ru/content/numbers/228/24.shtml.

41. IRS-P6 (RESOURSAT-1) Электронный ресурс. 2006. - Режим доступа: http://www.sovzond.ru/satellites/451/453.html.

42. Основы геоинформатики Текст.: В 2 кн.: учеб. пособие для студ. вузов / Е.Г. Капралов, A.B. Кошкарёв, B.C. Тикунов и др. М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 352 с.

43. EROS В Электронный ресурс. 2006. - Режим доступа: http://www.sovzond.ru/satellites/455/466.html.

44. ИСЗ серии Ресурс Ol Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.scanex.ru/rus/stations/resurs.htm.

45. Космическая система «Метеор-ЗМ» № 1 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ntsomz.ru/imgcatalog/InfoFiles/m3ref/m3m.htm.

46. ESI Электронный ресурс. 2006. - Режим доступа: http://gis-lab.info/projects/ss/sensor/esi.html.

47. Космический аппарат «Монитор-Э» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ntsomz.ru/satellites/russatellites/monitore/print.

48. Четвёртый ERS-«Envisat»-CHMno3nyM. Краткий обзор Текст. // Исследование земли из космоса. 2001. - № 4. - С.81 - 90.

49. Спутник RADARSAT-1 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.scanex.ru/rus/data/radarsat/radarsat 1 .htm.

50. Лантратов, К. На орбите европейский суперспутник. К запуску КА Envisat-1 Электронный ресурс. / К. Лантратов. - 2002. - Режим доступа: http://www.novosti-kosmonavtiki.ru/content/numbers/232/23.shtml.

51. ASAR Электронный ресурс. 2006. - Режим доступа: http://gis-lab.info/projects/ss/sensor/asar.html.

52. Киенко, Ю.П. Основы космического природоведения Текст. / Ю.П. Киенко: учебник для вузов. М.: «Картгеоцентр» - «Геоиздат», 1999. -285 с.

53. Svens David, Zhiliang Zhu. AVHRR for Forest Mapping: National Application and Global Implication. GIS Europe. 1998. - № 4. - P.P. 76 - 80.

54. Зайцев, В. Обзор продукции компании LH Systems Текст. / В. Зайцев // ARCREVIEW. 2002.- № 3 (22).- С. 3 - 5.

55. Еремеев, В.А. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных Текст. / В.А. Еремеев, И.Н. Мордвинцев, Н.Г. Платонов // Исследование земли из космоса. 2003. - № 6. - С. 80 - 90.

56. Адров, В.Н. Проблемы цифровой фотограмметрии Текст. / В.Н. Адров // ГИС-обозрение. 1998.- № 2.

57. Intergraph. Mapping and geoengineering Электронный ресурс. Режим доступа: http://www. Intergraph/geoengineering.com.

58. Leica geosystems Электронный ресурс. Режим доступа: http:// www.leica-geosystems.com.

59. ERDAS Imagine V 8.5 Текст. // ERDAS®, Inc. Atlanta, Georgia. 2001. - 164 c.

61. Кравцова, В.И. Дистанционное зондирование для наук о Земле: Международный симпозиум о Земле IGARSS Электронный ресурс. / В.И. Кравцова. 2003. - Режим доступа: http: //www.gisa. ru.

62. ERDAS Imagine Электронный ресурс. 2003. - Режим доступа: http://www.gisa.ru.

63. Ball G.H., Hall D.J. ISODATA: A Novel Method of Data Analysis and Pattern Classification Текст. Technical Report, Stanford Research Institute, Menlo Park, Calif., 1965.

64. Fu K. S., Landgrebe D.A., Phillips T. L. Information Procession of Remotely Sensed Agricultural Data Текст. Proc. IEEE, vol. 57, no. 4, pp. 639 653, April, 1969.

65. Furunaga K. Introduction to Statistical Pattern Recognition Текст. Academic Press, New York, 1972.

66. Nilsson N.J. Learning Machines Текст. McGraw-Hill Book Company, New York, 1965.

67. Siegal B.S., Abrams M.J. Geologic Mapping Using Landsat Data Текст. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 42, no. 3, pp. 325 337, 1976.

68. Аковецкий, В.И. Дешифрирование снимков Текст.: учебник для вузов / В.И. Аковецкий. -М.: Недра, 1983. 374 с.

69. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт. М.: Мир, 1976. - 511 с.

70. Аэрофотосъёмка и картографирование лесов Сибири Текст. // Отв. ред. Г.П. Мотовилов. -М.: Наука, 1966.

71. Дистанционное картографирование природной среды Текст. / A.A. Ковалёв, В.Н. Губин, А.И. Павловский и др. Мн.: Институт геологических наук АН Беларуси, 1995. - 176 с.

72. Дистанционное исследование природных ресурсов Сибири Текст. -Новосибирск: Наука, 1986.

73. Gilli М.Р., Gorla D.E. The spatio-temporal pattern of Delphacodes kuscheli (Homoptera: Delphacidae) abundance in central Argentina // Bull. Entom. Resear. 1997.-№ 87(1). P. 45-53.

74. Исаев, A.C. Лесопатологический мониторинг таёжных ландшафтов Текст. / A.C. Исаев, В.Я. Ряполов // Исследование лесов аэрокосмическими методами. Новосибирск: Наука, 1987. - С. 136 - 157.

75. Берёзин, A.M. Методическое пособие по использованию спектрозо-нальных аэроснимков для дешифрирования лесов Текст. / A.M. Берёзин, Н.Г. Харин. М.: Гослесбумиздат, 1960.

76. Беляев, В.В. Дешифровочные признаки пожарищ и их устойчивость во времени Текст. / В.В. Беляев // Аэрокосмический мониторинг таёжных лесов. Тез. докл. Всесоюзной конф., Красноярск, 15 17 ноября 1990 г.- Красноярск, 1990. - С. 51-52.

77. Исаев, A.C. Закономерности динамики численности лесных насекомых Текст. / A.C. Исаев, Р.Г. Хлебопрос, Ю.П. Кондаков // Лесоведение. -1974.-№3.-С. 27-42.

78. Семевский, Ф.Н. Математическое моделирование экологических процессов Текст. / Ф.Н. Семевский, С.М. Семёнов. JL: Гидрометеоиздат, 1982.-280 с.

79. Кондаков, Ю.П. Закономерности массовых размножений сибирского шелкопряда Текст. / Ю.П. Кондаков // Экология популяций лесных животных Сибири. Новосибирск: Наука, 1974. - С. 206 - 265.

80. Недорезов, JI.B. Модель популяции сибирского шелкопряда Текст. / JI.B. Недорезов // Пространственно-временная структура лесных биогеоценозов. Новосибирск: Наука, 1981. - С. 112 - 125.

81. Шаров, A.A. Моделирование динамики численности насекомых Текст. / A.A. Шаров // Итоги науки и техники. Сер. Энтомология. Т. 6. - М.: ВИНИТИ, 1986.-С. 3 -115.

82. Ricker W.E. Stosk and recruitment Текст.// Jour. Fish. Research board of Canada, Vol. 11, №5,1954.-P. 559-623.

83. Hasseil M.P. Some consequences of habitat heterogenity for population dynamics Текст. О: kos, 1980, Vol.35, № 2, P. 150 - 160.

84. Горбань, A.H. Простейшее уравнение математической экологии Текст. / А.Н. Горбань, В.А. Охонин, М.Г. Садовский, Р.Г. Хлебопрос // Препринт / АН СССР. Сиб. отд-ние. ИЛиД. Красноярск, 1982. - 38 с.

85. Горбань, А.Н. Оптимизационные модели миграции: глобально информированные особи Текст. / А.Н. Горбань, М.Г. Садовский // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. Т.П.- М.: Гидрометеоиздат, 1988.-С. 186- 197.

86. Громозова, E.H. Эволюционные механизмы адаптационных перестроек в морфологии некоторых грибов Текст. / E.H. Громозова, М.Г. Садовский // Эволюционное моделирование и кинетика. Новосибирск: ВО Наука. -1992.-С. 161-176.

87. Садовский, М.Г. Оптимизационные модели миграции глобально информированных особей Текст. / М.Г. Садовский // Математическое моделирование в биологии и химии. Новые подходы. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1992.-С. 37-68.

88. Лоскутов, А.Ю. Введение в синергетику Текст. / А. Ю. Лоскутов, A.C. Михайлов. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 272 с.

89. Антипов, И.Т. Математические основы пространственной аналитической фототриангуляции Текст. / И.Т. Антипов. М.: Картгеоцентр - Геоиздат, 2003.-296 с.

90. Кучко, A.C. Аэрофотография и специальные фотографические исследования Текст. / A.C. Кучко. М.: Недра, 1988. - 236 с.

91. Малкевич, М.С. Оптические исследования атмосферы со спутников Текст. / М.С. Малкевич. М.: Наука, 1972. - 303 с.

92. Расчёт яркости света в атмосфере при анизотропном рассеянии, ч. I. Текст.: Тр. Ин-та физики атмосферы / Е.М. Фейгельсон и др. М., 1958.

93. Атрошенко, B.C. Расчёт яркости света в атмосфере при анизотропном рассеянии, ч. II. Текст. / B.C. Атрошенко, К.С. Глазова, М.С. Малкевич; Тр. Ин-та физики атмосферы. М., 1962.

94. Шифрин, К.С. К теории негоризонтальной видимости Текст. / К.С. Шифрин, И.Н. Минин// Тр. Гл. геофиз. обсерватории им. А.И. Войекова. JL: Гидрометеоиздат, 1957. - Вып. 68. - С. 5 - 75.

95. Шифрин, К.С. Таблицы неплоской дальности видимости и яркости безоблачного неба Текст. / К.С. Шифрин, Н.П. Пятовская. JL: Гидрометеоиздат, 1961.

96. Fraser R. S. Computed intensity and polarization of light scattered outwards from the Earth and on overlying aerosol Текст. J. Opt. Soc. America, 1964, 54,2.

97. Лавров, А.И. Подсчёт суммарной освещённости земной поверхности при фотографировании с больших высот и при решении фотометрических задач Текст. / А.И. Лавров, Г.И. Овчинников // Геодезия и аэрофотосъёмка. 1977. -№ 1.-С. 87-89.

98. Динамика численности лесных насекомых Текст. / Исаев A.C., Хлебопрос Р.Г., Недорезов Л.В. и др. Новосибирск: Наука, 1984.

99. Широкова, Т.А. Повышение достоверности лесного мониторинга Текст. / Т.А. Широкова, Ю.В. Никитина // Вестник СГТА (Сиб. гос. геодез. акад.): сб. науч. ст. / CITA. Вып. 11.- Новосибирск, 2006. - С. 183 - 190.

100. Никитина, Ю.В. Разработка и исследование технологии изучения динамики лесных экосистем Текст. / Ю.В. Никитина // Вестн. Сиб. гос. геодез. акад. / СГГА. Вып. 6. - Новосибирск, 2001. - С. 101 - 111.

101. Никитина, Ю.В. Создание экологических карт состояния лесных экосистем нефтяных месторождений Текст. / Ю.В. Никитина // Вестн. Сиб. гос. геодез. акад. / СГТА. Вып. 6. - Новосибирск, 2001. - С. 112-117.

102. Воронкова, Н.М. Применение спектровизора для исследования спектральных яркостей элементов ландшафта Текст. / Н.М. Воронкова, К.Е. Мелешко, И.В. Семенченко, A.B. Сныткин, Т.А. Шишкина. М.: Наука, 1960.-354 с.

103. Кринов, E.JI. Спектральная отражательная способность природных образований Текст. /Е.Л. Кринов. M.-JL, 1947.-270 с.

104. Оптические свойства ландшафта (применительно к аэросъёмке) Текст. / Ю.С. Толчельников. Л.: Наука, 1974. - 252 с.

105. Белов, C.B. Аэрофотосъёмка лесов Текст. / C.B. Белов. M.-JL: Изд-во АН СССР, 1959.- 212 с.

106. Кондратьев, К.Я. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности Текст. / К.Я. Кондратьев, П.П. Федченко. Л.: Гид-рометеоиздат, 1982.-216 с.

107. Харин, Н.Г. Лесохозяйственное дешифрирование аэроснимков Текст. / Н.Г. Харин. -М.: Наука, 1965. 140 с.

108. Смирнов, А.Я. Физические основы аэрофотографии Текст. / А.Я. Смирнов, С.А. Супе, Ю.К. Юцкевич // Физические основы и технические средства аэрометодов. М.: Наука, 1967. - 379 с.

109. Арцыбашев, Е.С. Применение аэрометодов для изучения грунтовых вод Текст. / Е.С. Арцыбашев. М.: Наука, 1975. - 158 с.

110. Дейвис, Ш. М. Дистанционное зондирование: количественный подход Текст. / Ш. М. Дейвис, Д. А. Ландгребе, Т. А. Филипс. М.: «Недра», 1983.-451 с.

111. Богданов, В.М. Спектральные характеристики лесных объектов Текст. / В. М. Богданов. М.: «Картгеоцентр - Геоиздат», 1999. - 285 с.

112. Богомолов, Л.А. Топографическое дешифрирование природного ландшафта Текст. / Л.А. Богомолов. М.: Наука, 1963. - 247 с.

113. Сидько, А.Ф. Исследования динамики спектральных яркостей хвойных и лиственных древостоев на территории Красноярского края Текст. / А.Ф. Сидько // Исследования Земли из космоса. 2003. - № 4. - С. 21 - 28.

114. Bartolucci L.A., Robinson B.F., Silva L.F. Field Measurements of the Spectral Response of Natural Waters Текст. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. XLIII, no. 5, pp. 595 598, 1977.

115. Hoffer R.M. Spectral Reflectance Characteristics of Earth Surface Features, in «Fundamentals of Remote Sensing» Текст. Minicourse Series. Purdue Uni-versitity, West Lafayette, Ind., 1976.

116. Hoffer R.M., C. J., Johannsen. Ecological Potentials in Spectral Signature Analysis, in P. L. Johnson (Ed.) «Remote Sensing in Ecology» Текст., Universitity of Georgia Press, Athens, Ga., 1969.

117. Laboratory for Agricultural Remote Sensing: «Remote Multispectral Sensing in Agricalture» Текст., vol. 3, Research Bulletin no. 844, Agricultural Experiment Station. Purdue Universitity, West Lafayette, Ind., 1968.

118. Landgrebe D.A. Systems Approach to the Use of Remote Sensing, Proc. International Workshop on Earth Resources Survey Systems Текст. NASA, Ann Arbor, Mich. NASA Special Publication SP-283, vol. I, p. 139 144, 1971.

119. Инструкция по проведению лесоустройства в лесном фонде России. Текст. Ч. 1. Организация лесоустройства. Полевые работы -М., 1995. 175 с.

120. Инструкция о порядке создания и размножения лесных карт Текст. М.: Государственный комитет СССР по лесному хозяйству, 1987. -80 с.

121. Лобанов, А.Н. Фотограмметрия Текст. / А.Н. Лобанов: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп.-М.: Недра, 1984. 552 с.

122. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании топографических карт и планов Текст. / Главное управление геодезии и картографии при Совете Министров СССР. М.: Недра, 1974. - 80 с.

Информация о работе

Никитина, Юлия Владимировна
кандидата технических наук
Новосибирск, 2007
ВАК 25.00.34

Диссертация

Разработка и исследование технологии мониторинга динамики лесных экосистем по материалам дистанционного зондирования - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы