Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Повышение эффективности мониторинга земель лесного фонда Белгородской области методами дистанционного зондирования

Диссертация: Повышение эффективности мониторинга земель лесного фонда Белгородской области методами дистанционного зондирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Достоверность результатов. Достоверность полученных результатов и выводов, подтверждается обширным фактическим (экспериментальным) материалом: обработанаинформация с 1288 таксационных выделов, включающая: полное лесотаксационное описание насаждений, на 492 оценочных площадях, исследованы спектральные характеристики лесных массивов. Исследовательские полигоны были выбраны с: учетом географических… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЛЕСНЫХ ЗЕМЕЛЬ АЭРОКОСМИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ НАПРАВЛЕНИЙ КОСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ЛЕСОВ
    • 1. 1. Современное развитие систем дистанционного зондирования Земли и их оценка для задач мониторинга лесных земель
      • 1. 1. 1. Анализ современных систем дистанционного зондирования земной поверхности
      • 1. 1. 2. Проблемы, связанные с исследованием лесов по данным дистанционного зондирования Земли
    • 1. 2. Особенности получения информации о параметрах и состоянии лесных экосистем по аэрокосмическим данным дистанционного зондирования
    • 1. 3. Анализ уровня современных технологий аэрокосмического исследования лесов
      • 1. 3. 1. Отечественный опыт исследования лесов аэрокосмическими методами
      • 1. 3. 2. Оценка зарубежных достижений в области обработки спутниковой информации для изучения состоянии лесных земель
  • Глава 2. АНАЛИЗ ПРИРОДНО-ХОЗЯЙСТВЕННЫХ УСЛОВИЙ БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ И ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ЛЕСНЫХ ЗЕМЕЛЬ ЕЕ ТЕРРИТОРИИ
    • 2. 1. Природные особенности территории Белгородской области
    • 2. 2. Физико-географическое районирование Белгородской области
    • 2. 3. Характеристика состояния и использования лесного фонда Белгородской области, задачи его мониторинга
      • 2. 3. 1. Анализ проблемы кадастровой оценки лесов и учета лесных земель
      • 2. 3. 2. Общие сведения о лесном фонде Белгородской области
      • 2. 3. 3. Хозяйственная деятельность в лесах, проблемы и задачи их мониторинга
  • Глава 3. ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ И ДИНАМИКИ ЛЕСНЫХ ЗЕМЕЛЬ ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ
  • ЗЛ Схема оценки влияния параметров лесного насаждения на его спектральные отражательные свойства
    • 3. 2. Атмосферная и радиометрическая коррекции спутниковых изображений
    • 3. 3. Анализ информативности спектральных диапазонов и ин-, дексов для определения таксационных характеристик, лесных насаждений
      • 3. 3. 1. Выбор спектральных диапазонов и индексов
      • 3. 3. 2. Выбор и обоснование объектов исследования
      • 3. 3. 3. Данные лесотаксационных обследований и их анализ
      • 3. 3. 4. Статистический анализ данных спектральной обработки снимков и данных лесотаксационных обследований
    • 3. 4. Методика оценки связи между таксационными показателями насаждений и их спектральными отражательными свойствами
    • 3. 5. Картографирование лесопокрытых земель Белгородской области по материалам космической съемки
      • 3. 5. 1. Особенности картографирования лесных земель по матер иалам ДЗЗ
      • 3. 5. 2. Создание карты лесопокрытых земель способом дешифрирования снимков
    • 3. 6. Технология детектирования изменений в лесах Белгородской области по данным съемки Landsat ТМ
      • 3. 6. 1. Особенности детектирования изменений в состоянии лесных насаждений
      • 3. 6. 2. Оценка многолетних изменений экологического состояния лесных массивов Белгородской области
  • Глава 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ. ЛЕСНЫХ НАСАЖДЕНИЙ ПО ИХ СПЕКТРАЛЬНЫМ ОТРАЖАТЕЛЬНЫМ СВОЙСТВАМ
    • 4. 1. Информативность спектральных показателей для оценки параметров лесного насаждения
    • 4. 1. 1, Результаты корреляционного анализа характеристик насаждения и спектральных показателей, направленные на выявление наиболее информативных диапазонов и индексов
      • 4. 1. 2. Результаты дисперсионного анализа параметров насаждения и спектральных показателей, направленные на выявление наиболее информативных индексов и диапазонов
      • 4. 1. 3. Итоговые результаты, полученные на основании корреляционного и дисперсионного анализов
    • 4. 2. Оценка количественных связей между параметрами лесных насаждений и их спектральными отражательными свойствами
      • 4. 2. 1. Анализ зависимости между параметрами лесных насаждений и их спектральными показателями
      • 4. 2. 3. Оценка уравнений зависимости по данным 2009−2010 гдов
    • 4. 3. Картографирование таксационных характеристик лесных насаждений по материалам космической съемки

Повышение эффективности мониторинга земель лесного фонда Белгородской области методами дистанционного зондирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность исследования. Лес как географический фактор оказывает влияние на компоненты окружающей среды и процессы, протекающие в ней. В условиях растущего антропогенного воздействия^ леса часто остаются наименее измененными человеческой деятельностью экосистемами, сохраняющими свою первоначальную структуру и являясь одним из ключевых элементов экологического каркаса территории.

Площадь земель лесного фонда (1104,9 млн. га) составляет больше половины территории России (65%). Леса, произрастающие на них, содержат 22% мировых запасов древесины. Значительные лесные ресурсы в целях их рационального использования требуют управления, мониторинга и контроля, которые непосредственно связаны с применением современных технологий. Интенсивное развитие земельных отношений в условиях рыночной экономики обуславливает потребности в получении информации о характеристиках и состоянии лесных земель. Для устойчивого управления лесами необходима информация о состоянии лесных экосистем.

Получение сведений о лесохозяйственных показателях насаждений по схеме классического лесоустройства — долговременный, трудоемкий и дорогостоящий процесс. Поэтому необходимы способы, которые позволят облегчить его выполнение, посредством обеспечения предварительных оценок ряда характеристик насаждений, например, возраста, высоты и диаметра. В связи с этим встает проблема разработки технологических решений, позволяющих с учетом географических особенностей территории, обеспечивать необходимой информацией систему оценки и контроля лесных земель. Методы дистанционного зондирования и геоинформационные технологии, стремительно совершенствующиеся в настоящее время, должны способствовать решению этой проблемы.

Лесной кодекс, вступивший в действие в 2007 г., предусматривает более масштабное применение космических данных дистанционного зондирования (ДДЗ) Земли при проведении государственной инвентаризации лесов-[Лесной кодекс, 2006; Комментарий к Лесному кодексу, 2008], что стимулирует внедрение ДДЗв ее систему.

Объектом мониторинга земель лесного фонда, выступают, в первую очередь, лесные земли, занимающие свыше 72% его площадиОдной из ключевых и наиболее сложных задач их оценкии мониторинга является разработка количественных моделейпозволяющих с определенной точностью прогнозировать по спутниковым данным распределение конкретного таксационного (биометрического) показателя, лесного насаждения (возраста, высоты, диаметра). Наряду с этим необходимы способы, позволяющие с помощью ДДЗосуществлять контроль использования лесных земель, и детектировать изменения, происходящиев них. Проведение исследованийпозволяющих решить указанные задачи, должно быть основано на географическом подходе с учетом фактора природных условий, т.к. только в таком случае возможно полноценное обоснование и>применение полученных способов и результатов.

Особенно актуально внедрение современных технологий мониторинга и оценки в систему контроля лесных земель, на которых произрастают, особо ценные лесные породы, например, дуб черешчатый. Доля* дубравных экосистем среди лесов России составляет не более 5% их общей площади. В то же время-в ряде областей, в том числе в Белгородской области, дуб является основной лесообразующей породой, занимающей 70% лесопокрытых площадей.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки способов внедрения космических ДДЗ в систему мониторинга и оценки лесных земель.

Объект исследования — лесные земли Белгородской области.

Предмет исследования — состояние и методы оценки лесных земель по материалам многозональной космической съемки с учетом фактора региональных географических условий.

Основная цель исследования — повышение эффективности оценки и мониторинга лесных земель Белгородской области. Для достижения поставленной цели решались следующие задачи.

1. Проанализировать отечественный и зарубежный опыт исследования лесных земель аэрокосмическими методами.

2. Изучить природно-хозяйственные условия Белгородской области и обосновать необходимость применения аэрокосмических методов при оценке состояния лесных земель ее территории.

3. Обосновать спектральные показатели лесных массивов, наиболее информативные для оценки их важнейших таксационных характеристик.

4. Провести статистический анализ связей между таксационными показателями лесного насаждения и его спектральными отражательными свойствами.

5. Создать электронную карту лесопокрытых земель Белгородской области методом дешифрирования спектральных признаков на-космических снимках.

6. Разработать способ детектирования изменений в состоянии лесных земель Белгородской области с применением ДДЗ.

Теоретические основы исследования. Вопросы, связанные с аэрокосмическими исследованиями и дистанционной оценкой характеристик лесных насаждений, мониторингом лесных земель, рассмотрены во многих работах отечественных и зарубежных исследователей: С. А. Барталева, И. М. Данилина, Е. П. Данюлиса, И. Д. Дмитриева, Б. В. Виноградова, В. М. Жирина, A.C. Исаева, E.JI. Кринова, E.H. Калашникова, В. В. Козодерова, Е. С. Мурахтанова, Г. Г. Самойловича, В. И. Сухих, Н. Г. Харина, М. Batistella, D.S. Boyd, W. Chen, G.M. Foody, F. Lambin, J. Landsberg, T. Kajisa, D.J. King, S. Franklin, R.J. Hall, S.A. Sader, D. Lu, E. Moran, В. Matsushita, M.L. Nordberg, J.A. Tullis, M. Tsutsumi, R. Virk, M. Phua, D. Lutz, M.A. Wulder, Y. Zhang и др. Работы перечисленных исследователей указывают на возможность использования методов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для оценки биофизических и таксационных показателей лесных насаждений, и картографирования лесных земель, а также на перспективы, дальнейших исследований в указанных направлениях. В то жевремя" ониобозначают ряд нерешенных задач, связанных с исп ользованиемэтих методов: ¦ «:

Материалыги?методы? исследования-: В1исслед0ваниишрименял№сле-дующие, методы: сравнительно-географический-,. обработки" данных дистанционного зондирования" Земли, геоинформационного анализа и моделированияматематико-статистической обработкишолученных материалов;

В значительной степенииспользован архива спутниковыхданных и программное обеспечение для обработки ДДЗ (ERDAS IMAGINE) и геоинформационного анализа: (ArcGIS) Федерально-регионального центра аэро-1 космического ишаземного мониторинга объектов и-природных ресурсовтБел-городского государственного? университета.

В работе использовали материальг многозональной^ космической съемки: со спутников: Landsat TM, ЕТМ+, данные комплексных лесоустроительных работ Белгородскойобласти, собственных полевых обследований, проведенных с 2008 по 2010 гг.,. материалы интернет-архивов: Springer Link, InterSciens,. изданий Canadian Journal of Remote Sensing, Remote, Sensing of Environment, Indian: Society of Remote Sensing, Journal of Forestry Research: Привлекали: данные: из ежегодных отчетов: о состоянии окружающей среды Белгородской области, фондовые: данные по учету лесных, земель Белгородской области, информацию о ее физико-географических и лесорастительных условиях.

Достоверность результатов. Достоверность полученных результатов и выводов, подтверждается обширным фактическим (экспериментальным) материалом: обработанаинформация с 1288 таксационных выделов, включающая: полное лесотаксационное описание насаждений, на 492 оценочных площадях, исследованы спектральные характеристики лесных массивов. Исследовательские полигоны были выбраны с: учетом географических и лесорастительных особенностей: Белгородской области. Для-используемых спутниковых данных выполнена атмосферная и радиометрическая 'корректировки, обеспечивающие достоверность полученных результатов анализа спектра снимков. В работе применяли современные методы и средства обработки данных, в т. ч. программный пакет для анализа ДДЗ ERDAS IMAGINE, геоинформационные системы ArcGIS, БелГИС, пакет для статистической обработки STATISTICA.

Научная новизна. Разработан способ интеграции ДДЗ с’материалами лесоустроительных работ и наземных обследований, позволяющий с учетом региональных природных условий проводить оценку количественных связей между таксационными характеристиками насаждений и их спектральными отражательными свойствами. Впервые для дубрав Белгородской области выявлены спектральные показатели, обоснованные автором как наиболее информативные для оценки важнейших таксационных характеристик: возраста, высоты и диаметра. Выявлены и проанализированы зависимости изменения спектральных отражательных свойств насаждений (оцененных через группу спектральных показателей) от их биометрических (таксационных) параметров. Разработана методика выявления многолетних изменений в сосновых насаждениях, основанная на использовании спектральных индексов.

Основные защищаемые положения.

1. Результаты анализа природно-хозяйственных условий Белгородской области и обоснование необходимости применения аэрокосмических методов при оценке состояния лесных земель ее территории.

2. Способ выбора и обоснования спектральных показателей, наиболее информативных для оценки возраста, высоты и диаметра лесных насаждений с преобладанием дуба в качестве основной лесообразующей породы.

3. Результаты анализа количественных связей между таксационными показателями лесных насаждений и их спектральными отражательными свойствами.

4. Результаты картографирования лесопокрытых земель Белгородской области по материалам космической съемки со спутников — ЬапёБа! ТМ, ЕТМ+.

5. Обоснование возможности детектирования качественных многолетних изменений, происходящих в лесных землях, по материалам дистанционного зондирования Земли с применением спектральных индексов.

Практическая значимость и применение результатов исследования.

Результаты исследования влияния таксационных показателей лесных насаждений на их спектральную отражательную способность, а также методика детектирования многолетних изменений в сосновых лесах с помощью индекса Е\'Т>1 могут быть использованы для совершенствования аэрокосмического мониторинга лесных земель. Предложенный способ интеграции данных дистанционного зондирования и материалов лесотаксационных работ может быть адаптирован для любого лесного региона в целях выявления наиболее информативных спектральных показателей и оценки таксационных характеристик насаждений. Полученная электронная карта лесопокрытых земель может стать геоинформационной основой для совершенствования управления и мониторинга лесных земель Белгородской области и анализа лесов как составляющей экологического каркаса региона.

Материалы диссертации вошли в отчеты по следующим проектам: гранту «Фундаментальные основы развития геоаналитических систем на базе научно-образовательного кластера «Геоинформатика и технологии дистанционного зондирования в естественных науках» аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (20 092 010 гг.)» (ГР № 1 200 951 916), гранту РФФИ «Мониторинг техногенного воздействия и рациональное природопользование в действующих и вновь создаваемых промышленных районах» на 2009;2011 гг. (ГР № 1 200 953), гранту «Разработка ресурсосберегающей системы управления агроландшаф-тами Европейской лесостепи России на основе данных дистанционного зондирования Земли и геоинформационного моделирования» (ГР.

1 201 057 328), гранту Президента РФ (проект МК-1189.2010.5), государственному контракту «Разработка региональных компьютерных моделей для оценки сценариев развития и оптимизации природопользования в степной и лесостепной зонах Европейской территории России на основе глобальных моделей ЬР^ЭОУМ и ЗЕУЕЫ-БОУМ», (2009;2010 гг.) (ГР № 120 958 260).

Апробация работы. Материалы диссертационной работы доложены автором на научных и научно-практических конференциях: Международной научно-практической конференции «Географические исследования: история, современность и перспективы» (Курск, 2010), Международных научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых Реги-он-2009, 2010 (Харьков, 2009, 2010), 12-й Международной научно-производственной конференции «Проблемы сельскохозяйственного производства на современном этапе и пути их решения» (Белгород, 2'009), Международной научной конференции ИнтерКарто-ИнтерГИС-16 (Ростов-на-Дону, Зальцбург, 2010).

Публикации. По теме диссертационного исследования автором опубликовано 10 научных работ, включая 2 из перечня ВАК, общим объемом 2,63 п.л., в том числе 2,11 авторских.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников из 230 наименований, включая 119 иностранных. Основной текст диссертации изложен на 147 страницах машинописного текста и содержит 28 таблиц и 32 рисунка.

Выводы к четвертой главе.

1. На основании анализа группы спектральных диапазонов и индексов, вычисленных по материалам съемки Ьапс^а! ТМ, выявлены спектральные показатели, наиболее информативные для оценки возраста, высоты и диаметра насаждений с преобладанием дуба черешчатого (обыкновенного) в качестве основной лесообразующей породы. Этими показателями являются средний инфракрасный диапазон (1,55 — 1,75 мкм), соответствующий 5-му каналу ЬапсЬа! ТМ, ЕТМ+, спектральный индекс КТ1 — первая, яркостная компонента спектральных преобразований Каута-Томаса и спектральный индекс РС2 -вторая главная компонента спутникового изображения. Перечисленные показатели выявлены как наиболее чувствительные к изменению параметров насаждений путем совместной оценки данных методами корреляционного и дисперсионного анализов.

2. Установлено, что большинство спектральных индексов и зональных коэффициентов отражения находятся в обратной зависимости от основных таксационных показателей лиственных насаждений с преобладанием дуба. Т. е. значения спектральных индексов и зональных коэффициентов отражения снижаются по мере увеличения возраста, высоты и диаметра стволов лесных массивов.

3. Установлены и проанализированы уравнения связи характеристик лесных насаждений с их спектральными показателями. Сопоставлены прогнозные уравнения связи биометрических параметров насаждений и их спектральных показателей, использующие один группу спектральных диапазонов или индексов, в результате чего пришли к выводу, что для прогноза основных таксационных параметров целесообразно использовать уравнения с одним спектральным показателем в качестве независимой переменной.

4. На основе уравнений, наиболее полно описывающих исследуемые зависимости межу параметрами насаждений и их спектральными отражательными свойствами по ДДЗ, построены картограммы таксационных показателей лесных массивов. Полученные картограммы можно использовать в научно-исследовательских и хозяйственных целях.

Заключение

.

По результатам выполненной работы сформулированы следующие основные выводы:

1. Анализ природно-хозяйственных условий Белгородской области и состояния ее лесного фонда выявил необходимость внедрения материалов и методов дистанционного зондирования Земли в систему оперативного мониторинга лесных земель региона.

2. Разработанный способ интеграции данных многозональной космической съемки, материалов лесотаксационных обследований и ГИС-технологий позволил выявить и обосновать наиболее информативные спектральные показатели для оценки таксационных признаков лесных насаждений, что имеет большое значение для целей кадастровой оценки и мониторинга лесных земель Белгородской области.

3. Наиболее информативными спектральными показателями насаждений для оценки возраста, высоты и диаметра лесных массивов, где преобладает дуб черешчатый в качестве основной лесообразующей породы, являются 5-й (средний инфракрасный) диапазон Ьапс1за1 ТМ, индексы КТ1 (1-я компонента спектральных преобразований Каута-Томаса) и РС2 (2-я главная компонента спутникового изображения).

4. Коэффициенты отражения каналов ЬапсЬа! ТМ и большинство значений спектральных индексов находятся в обратной зависимости от возраста, высоты и диаметра лесных (дубовых) насаждений.

5. Для прогнозных оценок возраста, высоты и диаметра насаждений целесообразно использовать уравнения с одним спектральным показателем в качестве независимой переменной. Применение полученных уравнений для определения возраста, высоты и диаметра насаждений позволило выполнить предварительные оценки перечисленных таксационных характеристик.

6. Путем использования комбинации космических снимков Ьап (1за1 ТМ, ЕТМ+ создана электронная карта лесопокрытых земель Белгородской области в масштабе 1:50 ООО, которая рассматривается в качестве опорного элемента для организации перспективного мониторинга лесных земель на новой технологической основе. Карта лесопокрытых земель имеет большое значение для геоинформационного анализа экологического каркаса Белгородской области и оценки пространственного размещения лесных экосистем.

7. Анализ значений спектрального индекса Е\Т)1 сосновых насаждений, расположенных в зонах повышенной антропогенной нагрузки, позволил выявить и оценить степень многолетних изменений, произошедших в их экологическом состоянии. Установленная связь между значениями индекса и изменениями, произошедшими в лесах, позволила проследить географические особенности размещения сосновых массивов с различнойстепенью динамики их состояния.

8. Применение аэрокосмических методов для мониторинга состояния лесных земель Белгородской области позволило повысить эффективность оценки таксационных характеристик лиственных насаждений и выявления многолетних изменений в сосновых лесах.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , П. М. Природные ресурсы и окружающая среда Белгородской области Текст. / П. М. Авраменко, П. Г. Акулов, Ю. Г. Атанов и др.- под. ред. С. В. Лукина. Белгород, 2007. — 556 с.
  2. , П.М. Состояние окружающей среды и использование природных ресурсов Белгородской области в 2007 году: справочное пособие Текст. / П. М. Авраменко, П. Г. Акулов, А. И. Анисимов и др.- под. ред. C.B. Лукина. Белгород: Константа, 2008. — 276 с.
  3. , В.И. Дешифрирование снимков Текст.: учебник для вузов / В. И. Аковецкий. М.: Недра, 1983. — 374 с.
  4. , М.А. Оценка точности определения параметров сплошнолесо-сечных вырубок по аэрокосмическим изображениям высокого пространственного разрешения Текст. / М. А. Ануфриев // Лесное хозяйство. -2007. № 2. — С.38−39.
  5. , В. И. Государственная инвентаризация лесов: контроль из космоса Текст. / В. И. Архипов // Промышленник России. 2010. — № 10(121). — С. 66−69.
  6. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве Электронный ресурс. / Лесной эксперт. 2007. — № 5(42). Режим доступа: http://www.lesnoyexpert.ru/index.php, свободный доступ.
  7. , С.А. Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений: автореф. дис. докт. технич. наук Текст. / С. А. Барталев. М., Институт косм, исслед. РАН, 2007. — 48 с.
  8. , С.С. Разработка методики региональной экологической оценки состояния лесов< по данным спутниковых наблюдений Текст.: автореф. дис. канд. технич. наук / С. С. Барталев.- М.: МИИГАиК, 2006. 24 с.
  9. , О.Н. Использование материалов многозональной космической съемки с целью выявления изменений в лесном фонде Белгородской области Текст. / О. Н. Бейчук, C.B. Парахин // Вестник ВГУ. Серия География и геоэкология. 2006. — № 2. — С. 62−68.
  10. , С.А. Комментарий к Лесному кодексу Российской Федерации (постатейный) Текст. / С. А. Боголюбов, М. И. Васильева, Ю. Г. Жариков и др. М.: Изд-во проспект, 2008. — 400 с.
  11. , М.А. Современные подходы к организации оперативного космического мониторинга Текст. I М. А. Болсуновский // Геоматика — 2010. -№ 3. С. 3−18.
  12. Бугаев, В. А, Динамика лесного фонда Центрального Черноземья / В. А. Бугаев, А. И. Ревин, А. Л. Мусиевский // Лесное хозяйство. 2006. -№ 3. -С.41−42.
  13. , В.К., Использование лесов в Российской Федерации: правовое регулирование Текст. / В. К. Быковский. М.: Волтерс Клувер, 2009. — 232 с.
  14. , Е.В. Исследование вариаций вегетационного индекса NDVI арктической зоны Якутии Текст. / Е. В. Варламова, B.C. Соловьев // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. -2010. -Т.8, № 7. С. 226−230.
  15. , Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем Текст. / Б. В. Виноградов.-М.: Наука, 1984.-321 с.
  16. , Н.А. Возможности применения космических снимков для государственной инвентаризации лесов Текст. / Н. А. Владимирова // Геопрофи. 2010. — № 2.-С.45−49.
  17. , Д. В. Типы лесов европейской части СССР Текст. / Д. В. Воробьев. Киев: Изд. АН СССР, 1953. — 452 с.
  18. , С.Г. Спутниковая система межевания земель: первые впечатления пользователей Текст. / С. Г. Гаврилов, С. Ю. Крыжановский, Д. Е. Осипов // Геопрофи. 2004. — № 3 — С.50−52.
  19. , О.Н. Развитие космических технологий в России Текст. / О. В. Гершензон // Аэрокосмический курьер. 2009. — № 3−4'. — С.8−9:
  20. , А.И. Системы глобального позиционирования в лесном хозяйстве Текст. / А. И. Горб, С. И. Косташкин, В. В. Богомолов, А.В. Полу-пан // Оборудование и инструмент для профессионалов.- 2007.-№ 1(84).-С. 38−41.
  21. , Т.К. Заповедник «Лес-на-Ворскле». Заповедники СССР. II. Заповедники Европейской части РСФСР Текст. / Т. К. Горышина, Е. К. Тимофеева. -М.: Мысль, 1989. с. 138−151.
  22. , И.М. Морфологическая структура, продуктивность и-дистанционные методы таксации древостоев Сибири: автореф. дис. докт. сельхоз. наук Текст. / И. М. Данилин. Красноярск: Институт леса им. Сукачева СО РАН, 2003.-48 с.
  23. , И.В. Методика составления карт лесных территорий на основе данных космической съемки (на примере Красноярского края) Текст. / И. В. Данилова // География и природные ресурсы. 2007. № 4. — С.140—145.
  24. , Е.П. Дистанционное зондирование в лесном хозяйстве Текст. / Е. П. Данюлис, В. М. Жирин, В. И. Сухих, Р. И. Эльман. М.: Агоропром-издат, 1989.-223 е.: ил.
  25. Ш. М. Дистанционное зондирование: количественный подход Текст. / Ш. М. Дейвис, Д. А. Ландгребе, Т. Л. Филлипс и др.- под ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвис. Пер. с анг. М.: Недра, 1983 — 415 е.- Пер. изд. США, 1978, 396 с.
  26. ДЗЗ. Соотношение масштаба карты с пространственным" разрешением снимков. Электронный ресурс. Режим доступа: http://mapexpert.com.ua/mdex ru. php?table=Menu&id=l 4, свободный доступ.
  27. , Б.А. Методика полевого опыта Текст. / Б. А. Доспехов. М.: Агропромиздат, 1985.-351 с.
  28. , В.А. Мониторинг повреждений растительного покрова северной Евразии пожарами по данным спутниковых наблюдений: автореф. дис. канд. технич. наук Текст. / В. А. Егоров.- М.: ИКИ РАН, 2006. 24 с.
  29. , B.B. Об использовании различных индексов вегетации в дистанционном зондировании экосистем Текст. / В. В. Ефременко, Т.Н. Чи-митдориев // Исследование Земли из космоса. 1998. — № 3. — С. 49−56.
  30. , В.М. Анализ значений вегетационного индекса и данных инвентаризации лесов^северной Якутии Текст. / В. М. Жирин // Лесоведение. -1997.-№ 1.-С. 35−44.
  31. , В.М. Оценка возможностей дешифрирования лесообразующих пород по космическим снимкам IKONOS Текст. / В. М. Жирин, C.B. Князева // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2009. Т. 2, № 6. — С. 373−379.
  32. , Ю.С. Применение методов дистанционного зондирования в геоинформатике (на примере снимков камеры ASTER) Текст. / Ю. С. Зуев, Т. Г, Решетникова, A.A. Ткаченко // Геоинформационные системы. -2003.1.-С. 57−65.
  33. Изображения Земли из космоса: примеры применения Текст.: Научно-популярное издание М.: ООО Инженерно-технологический центр «Ска-некс», 2005.- 100 с.
  34. , М.А. Разработка методов оценки текущих изменений в лесном фонде по данным дистанционного зондирования лесов Беларуси: автореф. дис. канд. сельхоз. наук Текст. / М. А. Ильючик Минск: БГУ, 2004. — 22 с.
  35. , A.C. Аэрокосмический мониторинг лесов Текст. / A.C. Исаев, В. И. Сухих, Е. Н. Калашников. -М.: Недра, 1991.-240 с.
  36. , A.C. Крупномасштабные изменения в бореальных лесах Евразии и методы их оценки с использованием космической информации Текст. / А. С. Исаев, Г. Н. Коровин // Лесоведение. 2003. — № 2. — С. 3−9.
  37. , H.H. Ландшафтный кадастр заповедных территорий Текст. / H.H. Калуцкова. М.: Диалог-МГУ, 1997. — 28 с.
  38. , К.Я. Аэрокосмические исследования почв и растительности Текст. / К. Я. Кондратьев, В. В. Козодеров, П. П: Федченко. Л.: Гидроме-теоиздат, 1986. — 360 с.
  39. , К.Я., Спектральная отражательная, способность и распознавание растительности Текст. / К. Я. Кондратьев, П. П. Федченко. Л.: Гидрометеоиздат,. 1982. — 216 с:
  40. , В.И. Динамика лесного покрова Московского региона по картографическим материалам и космическим снимкам Текст. / В. И. Кравцова, И. К. Лурье, А. В. Жуков // Лесоведение. 2002. — № 5. — С. 67−75.
  41. , В.И. Космические методы исследования, почв Текст.: Учеб. пособие для студентов вузов / В. И. Кравцова. М.: Аспект Пресс, 2005. -190 с.
  42. , В.Г. Нужна ли России информация о лесных ресурсах? Текст. / В. Г. Креснов, В. Н. Манович // Геопрофи.- 2003.- № 5с. 3−6.
  43. , E.JI. Спектральная отражательная способность природных образований Текст. / Е. Л. Кринов М.: Изд-то АН СССР, 1947.- 273 с.
  44. , К.Н. Составление изолинейных карт лесистости по аэрокосмическим фотоматериалам Текст. / К. Н. Кулик, Н. С. Манаенкова // Лесное хозяйство. 1996. — № 4. — С.45−47.
  45. , С.Ф. Лесорастительное районирование территории СССР Текст. / С. Ф. Курнаев. М.: Наука, 1973. — 203 с.
  46. , И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков Текст.: Учебное пособие / И. А. Лабутина.- М.: Аспект-Пресс, 2005. 184 с.
  47. , Е.А. Лесные пожары и космическая съемка. Мнения экспертов Текст. / Е. А. Лупян, А. С. Черепанов, Ю. А. Кантемиров // Геоматика -2010.-№ 3.-С. 9−12.
  48. , И.К. Теория и практика цифровой обработки изображений. Дис-. танционное зондирование и географические информационные системы Текст. / И. К. Лурье, А. Г. Косиков. Под. Ред. А. М. Берлянта М.: Научный мир, 2003. — 168 е., 8 с. цв. вкл.
  49. , В.Н. Применение навигационных приемников GPS для построения цифровых карт и планов лесных ресурсов Текст. / В. Н. Манович, В. В. Максимчук // Геопрофи.- 2003- № 5- С. 7−8.
  50. , А.Н. Основы лесного хозяйства и таксация леса Текст.: Учебное пособие / А. Н. Мартынов, Е. С. Мельников, В. Ф. Ковязин, A.C. Аникин, В. Н. Минаев, Н. Б. Беляева.- СПб.: ООО Изд-во Лань, 2008. 372 с.
  51. , И.О. Материалы спутникового мониторинга в анализе сомкнутости лесных фитоценозов приполярного Урала Текст. / И. О. Марущак,
  52. B.B. Елсаков // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. -2010. -Т.7, № 1.- С. 310−318.
  53. , A.A. Дистанционный мониторинг лесов России: концепция ипрактическая организация Текст. / A.A. Маслов // Земля из космоса.
  54. Наиболее эффективные решения. 2009. — № 1. — С.5−10.
  55. , A.A. Космический мониторинг лесов России: современное состояние проблемы и перспективы Текст. / А. А. Маслов // Лесной бюллетень. -2006.-№ 1. -С.8−13.
  56. , Ф.Н. Физико-географическое районирование. Центральных Черноземных областей Текст. Под ред. Ф. Н. Милькова. Воронеж: Изд-во Воронеж, ун-та, 1961. — 263 с.
  57. , Е.С. Лесоустройство Текст.: Учебник для вузов / Е.С. Му-рахтанов, H.A. Моисеев, П. И. Мороз, Д. П. Столяров.- М.: Лесная промышленность, 1983−344 с.
  58. , Д.И. Высотная поясность горных лесов и ее отражение на космических снимках NOAA/AVHRR Текст. / Д. И. Назимова, Н. П. Поликарпов, А. И. Сухинин, Л. М. Ускова, Е. В. Федотова // Лесовед-ние. 2001. — № 4. — С. 25−31.
  59. , Ч.Т. Использование ДМ и ГИС-технологий при непрерывной инвентаризации лесного фонда Ленинградской области: автореф. дис. канд. сельхоз. наук Текст. / Ч. Т. Нгуен. СПб.: С-Пб Гос. лесотех. академ. им. Кирова, 2008. — 22 с.
  60. , П.В. Выявление и мониторинг дистанционными методами ма-лонарушенных лесных территорий мира Текст. / П. В. Потапов, И. В. Журавлева, А. Е. Манина, С. А. Турубанова, А. Ю. Ярошенко // Лесо-ведние. 2008. — № 2. — С. 58−67.
  61. Природные ресурсы и экологическое состояние Белгородской области: атлас. / сост. и подгот. к печати Белгородский гос. ун-т- ст. ред. Ф.Н. Ли-сецкий- C.B. Лукин, А. Н. Петин, O.A. Чепелев и др. 1:1 200 000, 12 км в 1 см. — Белгород, 2005. — 179 с.
  62. , О.В. Состояние и развитие дубрав центральной лесостепи (на примере Центрально-Черноземного заповедника и «Лес на Ворскле») Текст. / О. В. Рыжков. Тула, 2001.- 182 с.
  63. , Л.З. Справочная книга лесника Текст. / Л. З. Стерин. -Мн.: Ура-ждай, 1989.-255 с.
  64. , В.В. Перспективы использования географических информационных систем для устойчивого управления лесами Текст. / В. В. Страхов,
  65. В.В.Сысуев // Лесное хозяйство. 1998. — № 3. — С. 19−22.
  66. , В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве. Текст.: учебник для вузов. / В. И. Сухих // Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005.-382 с.
  67. , В.И. Аэрометоды в лесоустройстве Текст. / В. И. Сухих, Н. Н. Гусев, Е. П. Данюлис М.: Лесная промышленность, 1977. — 192 с.
  68. Сухих, В. И'. Вклад аэрокосмических методов в развитие лесного хозяйства России Текст. / В. И. Сухих // Лесное хозяйство. 1998. — № 3. — С. 34−37.
  69. , В.И. Научные основы и первые результаты дистанционного мониторинга незаконных рубок леса Текст. / В. И. Сухих, М. Д. Гиряев, В.И.
  70. , Е.М. Атаманкин, В.И. Березин, М. В. Дворяшин, В. М. Жирин, И. М. Потапов, В. М. Скудин, А. А Соболев, A.B. Шаталов // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2006. — Т.1, № 3.-С. 32−38.
  71. , В.И. Общесоюзные нормативы для таксации лесов Текст. / В.И.' Сухих, А. З. Швиденко, H.H., Гусев, А. Г. Мошкалев. М.: Колос, 1992. — 495 с.
  72. , В.И. Основные направления, развития дистанционных методов изучения лесов и оценки их состояния в России Текст. / В. И. Сухих // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. — Т.5, № 2.- С.352−357.
  73. , В.И. Функциональная структура космического сегмента мониторинга лесов России Текст. / В. И. Сухих // Исследования Земли из космоса. 2001.-№ 3. С. 61−76.
  74. , Р.Ф. Внедрение цифровых фотограмметрических систем в лесоустройство Текст. / Р. Ф. Боголюбов, Ю. В. Филиппов // Геопрофи.-2004.-№ 2, — С. 38−41.
  75. , А.Н. Применение ГИС «Карта 2003″ в лесном хозяйстве Текст. / А. Н. Фадеев, O.A. Зимина // Геопрофи.- 2006.- №>6.-С.25−26.
  76. Фарбер, С. К. Метод ландшафтно-статистической лесоинвентаризации на основе лазерного зондирования и космической съемки лесного покрова
  77. Текст. / C.K. Фарбер, В. А. Соколов, И. М. Данилин, О. П. Втюрина, И. В. Соколов // Лесоведение. 2003. — № 5. — С. 3−9.
  78. , А.Н. Применение дистанционных методов в лесном хозяйстве Текст. / А. Н. Филипчук, Н. В. Малышева // Лесное хозяйство. 2002. -№ 2. -С.6−8.
  79. , Н.Г. Применение снимков NOAA/AVHRR для изучения фенологии лесов России Текст. / Н. Г. Харин, Р. Татеиши // Лесоведение. -2003.-№ 2.-С. 10−17.
  80. , М.А. Изменение лесистости Европейской России с конца XVII столетия по 1914 год Текст. / М. А. Цветков. М.: Изд-во АН СССР, 1957.-213 с.
  81. , A.M. Дистанционное зондирование и географические информационные системы Текст. / A.M. Чандра, С. К. Гош. М.: Техносфера, 2008.-312 с.
  82. , Ю.Г. Естественная эволюция почв центральной лесостепи в голоцене Текст. / Ю. Г. Чендев. Белгород.: Изд-во БелГУ, 2004. — 200 с.
  83. , Т.В. Динамика лесов Подмосковья по материалам космической съемки Текст. / Т. В. Черенькова, Д. Н. Козлов // Земля из космоса. Наиболее эффективные решения. 2009. — № 1. — С.22−27.
  84. , A.C. Картографирование вымокания лесов по космическим снимкам (на примере Курганской области) Текст.: автореф. дис. канд. геогр. наук / А. С. Черепанов. М., МГУ, 2008. — 25 с.
  85. , A.C. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы Текст. / A.C. Черепанов, Е. Г. Дружинина // Геоматика.2009. -№ 3.- С. 28−32.
  86. , А.С. Технология выявления медленных изменений в лесах по мультиспектральным космическим снимкам (на примере вымокания лесов) Текст. / А. С. Черепанов // Геоматика. 2009. — № 3. — С. 66−75.
  87. , М. Передовые технологии для полевого сбора данных в лесном хозяйстве Текст. / М. Черны, И. Ф. Букша, М. И. Букша // Оборудование и инструмент для профессионалов 2009- № 2.- С. 62−65.
  88. , Р. А. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений Текст. / Р. А. Шовенгердт. — М.: Техносфера, 2010.-560 с.
  89. Asner, G. P. Global synthesis of leaf area index observations: implications for ecological and remote sensing studies I G. P. Asner, J. M. O. Scur-lock, J. A. Hicke // Global Ecology and Boigeography. 2003. — V. 12. -P.191−205.
  90. Barbosa, P.M., An algorithm for extracting burned areas from time series of AVHRR GAC data applied at continental scale Text. / P.M. Barbosa, J.M. Gregoire, J. Pereira // Rem. Sensing of Environment. 1999. — V. 2, № 69. -P. 253−263.
  91. Barsi, J. Landsat-5 Thematic Mapper Thermal Band Calibration Update Text. / J. Barsi, S. J. Hook, J. R. Schott, N. G. Raqueno, B. L. Markham // Geoscience and remote sensing letters. 2007. — V. 4, № 4. — P. 552−555.
  92. Batistella, M. Mapping and monitoring land degradation risks in the Western Brazilian Amazon using multitemporal LANDSAT TM/ETM+ images Text. / M. Batistella, D. Lu, E. Moran // Land degradation and development 2007. -V. 18. -P.41−54.
  93. Behn, G. Mapping forest cover, Kimberley Region of Western Australia Text. / G. Behn, F.H. McKinnell, P. Caccetta, T. Vernes // Australian Forestry Journal. 2001. — V. 64, № 2. — P. 80−87.
  94. Berberoglu, S. Modeling Forest Productivity Using Envisat MERIS Data Text. / S. Berberoglu, F. Evrendilek, C. Ozkan C. Donmez // Sensors. 2007. -№ 89.-P. 2115−2127.
  95. Biosci, J. Biomass estimation using satellite remote sensing data An investigation on possible approaches for natural forest Text. / J. Biosci, P. S. Roy, S.A. Ravan // Journal of Biosciences.- 1996. — V. 21, № 4. -P.535−561.
  96. Bohlman, S. Landscape patterns and. environmental controls of deciduousness in forests of central Panama Text. / S. Bohlman // Global Ecology and Boigeo-graphy. -2010. -Vol. 19, № 3 P. 1−10.
  97. Bohlman, S. Seasonal Foliage Changes in the Eastern Amazon Basin Detected from Landsat Thematic Mapper Satellite Images Text. / S. Bobihlman, J. Adams, M. Smith, D. Pererson //Biotropica. 1998. -V. 30, № 3. -P.376−391.
  98. Boyd, D.S. Satellite remote sensing of forest resources: three decades of research development Text. / D.S. Boyd, F.M. Danson // Progress in Physical Geography. 2005. — V. 29, № 1. — P. 1−26.
  99. Brown, D. Estimating Error in an Analysis of Forest Fragmentation Change Using North American Landscape Characterization (NALC) Data Text. / D. G. Brown, J. Duh, S.A. Drzyzga // Remote Sensing of Environment. 1999. -№ 71.-P. 106−117.
  100. Bruniquel-Pinel, V. Sensitivity of Texture of High Resolution Images of. Forest to Biophysical and Acquisition Parameters Text. / V. Bruniquel-Pinel, J. P. Gastellu-Etchegorry // Remote Sensing of Environment. 1998. — V. 65, № 1-P. 61−85.
  101. Chander, G. Revised landsat-5 thematic mapper radiometric calibration Text. / G. Chander, B. Markham, J. Barsi // Geoscience and remote sensing letters. -2007. V. 4, № 3. — P. 490−494.
  102. Chander, G. Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges Text. / G. Chander, B. Markham // Transactions on geosciences and remote sensing. 2003. — V. 41, № 11. — P. 2674−2677.
  103. Chander, G. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and- EO-1 ALI? sensors Text. / G. Chander, B. Markham, D. L. Helder // Remote Sensing of Environment. 2009- - V. 113, № 5-P. 893−903.
  104. Chavez, P. S. An. Improved Dark-Object Subtraction Technique for Atmospheric Scattering Correction of Multispectral Data Text. / P. S. Chavez // Remote Sensing of Environment- — 1988. — V. 24- № 3. — Pi 459−479.'
  105. Chavez, P. S. Image-Based Atmospheric Corrections Revisited and Improved Text. / P. S. Chavez // Photogrammetric: Engineering and Remote Sensing. — 1996. — V. 62, № 9. — P. 1025−1036.
  106. Chavez, P: S. Radiometric Calibration of Landsat Thematic Mapper Multispectral Images Text. / P. S. Chavez // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1989. — V, 55, № 9: — Pi 1258r-1294.
  107. Chen, J. Mi Retrieving LeafArea Index of boreal conifer forests using Landsat TM images Text. / J.M. Chen, J. Cihlar // Remote Sensing of Environment. 1996. V. 55, № 2. -P. 153−62.
  108. Chen, L.F. Forest NPP estimation based on MODIS data under cloudless condition Text.:/ L. F. Chen, G. Y. Hua, L. Li, L. QinHuo, G. XingFa-// Science in China. Series D: Earth Sciences. -2008. -V. 51, № 3. -P331−338.
  109. Chen, W. Estimation of forest parameters based on-TM imagery and statistical analysis Text. / Wen-bo Chen, Xiao-fan Zhao // Journal of Forestry Research. -2007. V. 18, № 3. — P. 241−244.
  110. Crist, E. P. A Physically-Based Transformation of Thematic Mapper Data -The TM Tasseled Cap Text. / E.P. Grist, R. C. Gicone // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. 1984. — V. 22, № 3. — P. 256−263.
  111. Foody, G. M. Mapping the biomass of the Bornean tropical rain forest from remotely sensed data Text. / G. M. Foody, M. R. Cutler, J. Mcmorrow, D. Pelz, H. Tangki, D. S. Boyd- I. Douglas // Global Ecology and Boigeography. -2001.-V. 10, № 4. -P.379−387.
  112. Forest Monitoring and Remote Sensing, A Survey of Accomplishments and- Opportunities for the Future Text.: / DJ Peterson, Susan Resetar, Jennifer Brower, Ronald Diver.- 1999--90 p.
  113. Franco-Lopez, H. Estimation andrmapping of forest stand density, volume, and, cover» type using the k-nearest neighbors method Text. / H. Franco-Lopez, A. R. Ek, M. E. Baue // Remote Sensing of Environment. 2001. -V. 77.-P. 251−274.
  114. Franklin, S. Large-area forest structure change detection: An example Text. / S.E. Franklin, M.B. Lavigne, M.A. Wulder, T.M. McCaffrey // Canadian Journal Remote Sensing. 2002. — V. 28, № 4. — P. 588−592.
  115. Franklin, S.E. Sensitivity of the Landsat enhanced wetness difference index: (EWDI) to temporal resolution Text. / S.E. Franklin, C.B. Jagielko, M.B. Lavigne// Canadian Journal Remote Sensing. 2005. — V. 32, № 2., — P.149−152.
  116. Fraser, R.1T. Estimating, fire-related parameters in boreal1 forest using SPOT VEGETATION Text. 7 RH. Fraser, Z. Li'// Remote Sensing of Environment. -2002. V. 82, № 1. — P. 95−110.
  117. Freitas, S. Relationships between' forest structure and Vegetation indices in- Atlantic Rainforest Text.:/ S. Freitas, M. Mello, C. Cruz // Forest Ecology and Management., — 2005. V, № 1—3- - 218 — РГ 353−362.
  118. Gemmel, F. Estimating forest cover in a boreal forest test site using thematic mapper data from two dates Text. / F. Gemmell, J. Varjob, M. Strandstrom // Remote Sensing of Environment. 2001. — V. 77, № 2. — P. 197−211.
  119. Giri, C. Mangrove Forest Distributions and Dynamics in Madagascar (1975• 2005) Text. / C. Giri, J- Muhlhausen // Sensors. 2008. — № 8. — P. 2104−21Л 7.
  120. Global Land Cover Facility электронный ресурс.: Режим доступа: http://glcf.umiacs.umd.edu/index.shtml, свободный.доступ.
  121. Gu, D- Topographic Normalization of Landsat TM Images of Forest Based on Subpixel Sun-Canopy-Sensor Geometry Text. / D. Gu, A. Gillespie // Remote Sensing of Environment. 1998. — V. 64, № 2. — P: 166−175 .
  122. Gunlu, A. Forest site classification using Landsat 7 ETM data: A case study of Macka-Ormanustu forest, Turkey Text. / A. Gunlu,. E. Z. Baskent, A. I.
  123. Kadogullari, L. Altun // Environ Monit. Assess. 2009. — V. 151, №¼ -P.93−104.
  124. Hall, R. J. Ground and remote estimation of leaf area index in Rocky Mountain forest stands, Kananaskis, Alberta Text. / R.J. Hall, D.P. Davidson, D.R. Peddle // Canadian Journal Remote Sensing. 2003. — V. 29, № 3. — P. 411- 427.
  125. Irish, R. R. Characterization of the Landsat-7 ETM Automated Cloud-Cover Assessment (ACCA) Algorithm Text. / R. R. Irish, J. L. Barker, S. N. Go-ward, T. Arvidson // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. -2006.-V. 72, № 10.-P. 1179−1188.
  126. Janzen, D.J. Radiometric correction techniques and accuracy assessment for Landsat TM data in remote forested regions Text. / D.T. Janzen, A.L. Fredeen, R.D. Wheate // Canadian Journal Remote Sensing. 2006. — V. 32, № 5. — P. 330−340.
  127. Jianjun, J. Leaf area index etrieval based on canopy reflectance and vegetation index in eastern China Text. / J. Jianjun, C. Suozhong, C. Shunxian, W. Hongan, Z. Li, Z. Hailong // Journal of Geographical Sciences. 2005. -V. 15, № 2. -P.247—254.
  128. Jing, X. Study on forest vegetation classification based on multi-temporal remote sensing images Text. / X. Jing, J. Wang, W. Huang, L.Y. Liu, J. D. Wang // Computer and Computing Technologies in Agriculture. 2009. — V. 1 -P.l 15−123.
  129. Jupiter, S.D. Changes in Forest Area Along Stream Networks In an Agricultural Catchment of the Great Barrier Reef Lagoon Text. / S. D. Jupiter, G. S. Marion // Environmental Management. 2008. — V. 42, № 1. — P. 66−79.
  130. Kajisa, T Object-based forest biomass estimation using Landsat ETM+ in Kampong Thom Province, Cambodia Text. / T. Kajisa, T. Murakami, N. Mi-zoue, N. Top, S. Yoshida // Journal of Forest Research. 2009. — V. 14, № 4. -P. 203−211.
  131. Kajisa, T. Estimation of stand volumes using the k-nearest neighbors method in Kyushu, Japan Text. / T. Kajisa, T. Murakami, N. Mizoue, F. Kitahara, S. Yoshida // Journal Forest Research. 2008. — V. 13, № 4. p.249−254.
  132. Karia, J.P. Forest Change Detection in Kalarani Round, Vadodara, Gujarat-A Remote Sensing and GIS Approach Text. / J. P Karia, M. C. Porwal, P. S. Roy, G. Sandhya // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 2006. — V. 29, № 3. — P.129−135.
  133. Kim, J.W. Correlation Analysis Between Forest Volume, ETM+ Bands, and Height Estimated from C-Band SRTM Product Text. / J. W. Kim, J. H. Kim, J. B. Lee, J. Heo // Korean Journal of Remote Sensing. 2006. — V. 22, № 5. -P.427−431.
  134. King, D. J. Modelling and Mapping Damage to Forests from an Ice Storm Using Remote Sensing and Environmental Data Text. / D.J. King, I. Olthof, K. E.
  135. Pellikka, E. Dl Seed- C. Butson // Natural, Hazards. 2005. — V. 35-,№ 3. -P.321−342.
  136. Kohl, M. Sampling Methods, Remote Sensing and GIS Multiresource Forest Inventory Text. / M. Kohl, S. Magnussen, M. Marchetti. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006. 275 p.
  137. Kozak, J. Forest cover and. pattern changes in the Carpathians over the last decades Text., / Kozak, E C. Estreguil, E P. Vogt // European Journal Forest Research. 2007. — V. 126, № 7. — P.77−90.
  138. Lambin, E. F. Monitoring forest degradation in tropical regions by remote sensing: some methodological issues Text. / E. F. Lambin // Global Ecology and.Biogeography. 1999. -V. 8, № 3−4. — P. 191−198.
  139. Landerburger, L. Mapping Regional Distribution of a Single Tree Species: Whitebark Pine in the Greater Yellowstone Ecosystem Text. / L. Lan-denburger, R. L. Lawrence, S. Podruzny, С. C. Schwartz // Sensors. 2008. — № 8. -P. 4983−4994.
  140. Landsat7 Science Data Users Handbook Электронный ресурс. Режим доступа: http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/, свободный-доступ.
  141. Landsberg, J. Modeling forest productivity across large areas and long periods Text. / J. Landsberg, N. Coops // Natural resource modeling. -1999. -V. 12, № 4. — P.383−411. .
  142. Lu, D. Assessment of atmospheric correction methods for Landsat TM data applicable to Amazon basin LBA research Text. / D. Lu, P. Mausel, E. Brondizio, E. Moran // Int. J. Remote Sensing. 2002. — V. 23, № 13 — P. 2651−2671.
  143. Lu, D. Comparison of Land-Cover Classification Methods in the Brazilian Amazon Basin Text. / D. Lu, P. Mausel, M. Batistella, E. Moran //
  144. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2004. — V. 70, № 6. -P. 723−731.
  145. Lu, D. Exploring TM Image Texture and its Relationships with Biomass Estimation in Rondonia, Brazilian Amazon Text. / D. Lu, M. Batistella // Acta Amazon. 2005. — V. 35, № 2. — P. 249−257.
  146. Lu, D. Integration of vegetation" inventory data and Landsat TM image for vegetation classification in the western Brazilian Amazon Text. / D. Lu // Forest Ecology and Management. 2005. — V. 213, № 1−3. — P. 369−383.
  147. Lu, D. Multitemporal spectral mixture analysis for Amazonian land-cover change detection Text. / D. Lu, P. Mausel, M. Batistella, E. Moran // Canadian Journal Remote Sensing. 2004. — V. 30, № 1. — P. 87−100.
  148. Lu, D. Relationships between forest stand parameters and Landsat TM Spectral responses in the Brazilian Amazon Basin Text. / D. Lu, P. Mausel, E. Brondzio, E. Moran // Forest Ecology and Management. 2004. — V. 198, № 1−3.-P. 149−167.
  149. Lutz, D. Remote sensing of boreal forest biophysical and inventory parameters: a review / Text. D. A. Lutz, R. A. Washington-Allen, H.H. Shugart // Canadian Journal Remote Sensing. 2008. — V. 34, № 2. — P. 286−313.
  150. Lyon, J.G. A Change Detection Experiment Using Vegetation Indices Text. / J. G. Lyon, D. Yuan, R. S. Lunetta, C. D. Elvidge // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 1998. — V. 64, № 2. — P. 143−150.
  151. Makela, H. Estimation of timber volume at the sample plot level by means of image segmentation and Landsat TM imagery Text. / H. Makela, A. Pekkarinen // Remote Sensing of Environment. 2001. — V. 77, № 1. — P. 66−75.
  152. Matsushita, B. Detecting forest degradations in: Kochi, Japan: ground-based measurements versus satellite (Terra/ASTER) remote sensing Text. / B. Matsushita- Mi Xu, Y. Onda- Y. Otsuki, M. Toyota // Hydrological processes -2010--V-24<�№ 5.-P:588−595:
  153. McAllister, D.M. EiTor and quality assessment for, remotely sensed estimates-of leaf area index Text.-/ D. M. McAllister, C. Valeo // Canadian Journal Remote Sensing. -2009. V. 35, № 2. — P. 141−151.
  154. Monk, C.D. A classification of the deciduous forest of eastern North America Text.,/ C. D. Monk, D. W. Imm, R. L. Potter, G.G. Parker / Vegetation. -1989:-V:80- № 2.-P- 167−181.
  155. Murakami- T. Seasonal variation in classification accuracy of forest-cover types examined by a single band or band combinations. Text. / T. Murakami // Journal Forest Research. 2004, — V. 9, № 3. — P.211−215.
  156. Nordberg, M.L. Vegetation index differencing and linear regression for change detection in Swedish mountain range using LANDSAT TM and ETM+ image Text. / M.-L. Nordberg, J. Evertson // Land degradation and development.-2005.-V. 16, № 2.-P.139−149:
  157. Olthof, I. Mapping deciduous forest ice storm damage using Landsat and environmental data. Text. / I. Olthof, D. J. King, R.A. Lautenschlager // Remote Sensing of Environment. 2004.V. 89, № 4. — P- 484−496.
  158. Ouaidrari, H. Operational Atmospheric Correction of Landsat TM Data Text.- / H. Ouaidrari, E. F. Vermote // Remote Sensing of Environment. -1999.-V. 70, № 1. P.4−15.
  159. Pax-Lenney, M. Forest mapping with a generalized classifier and Landsat TM data Text.- / M. Pax-Lenney, C. E. Woodcock, S. A. Macomber, S. Gopal, C. Song // Remote Sensing of Environment. 2001. — V. 77, № 3: — P. 241−250.
  160. Peterson, D. Forest Monitoring and Remote Sensing A Survey of Accomplishments and Opportunities for the Future Text. / DJ Peterson, S. Resetar, J. Brower, R. Diver // Science and Technology Policy Institute, 1999- 90 p.
  161. Propastin, P. Relations between Landsat ETM+ imagery and forest structure parameters in tropical rainforests: a case study from lore-lindu national-park in sulawesi, Indonesia Text. / P. Propastin // EARSeL eProceedings. 2009: — V. 8,№ 2.-P.96−106.
  162. Pu, R. Oakwood crown closure estimation by unmixing Landsat TM= data Text. / R. Pu, B. Xu, P. Gong // Int. J. Remote Sensing. 2003. — V. 24, № 22.- P.4433−4445.
  163. Rautiainen, M. Application of a forest reflectance model in Estimating leaf area index of Scots pine stands usingLandsat-7 ETM reflectance data Text. /
  164. M. Rautiainen, P. Stenberg, T. Nilson, A. Kuusk, H. Smolander // Canadian Journal Remote Sensing. 2003. — V. 29, № 2. — P. 314−323.
  165. Sader, S.A. Forest Change Estimates for the Northern Peten Region of Guatemala 1986−1990 Text. / S. A. Sader, T. Sever, J. C. Smoot, M. Richards // Human Ecology. 1994, — V. 22, № 3. — P.317−332.
  166. Salajanu, C. E. The significance of spatial resolution identifying forest cover from satellite data Text. / D. Salajanu, C.E. Olson // Journal of Forestry. -2001. V. 99, № 6.-P. 32−38.
  167. Samimi, C. Biomass estimation using Landsat-TM and ETM+. Towards a regional model for Southern Africa Text. / C. Samimi, T. Kraus // GeoJournal. — 2004. — V. 59, № 3.-P. 177−187.
  168. Schowengerdt, R. A. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing Text. / R.A. Schowengerdt. Amsterdam, 2007. — 515 p.
  169. Shepherd, J.R. A simple physical model of vegetation reflectance for standardising optical satellite imagery Text. / J.R. Shepherd, J.D. Shepherd, J. Qi // Remote Sensing of Environment. 2001. — V. 77, № 2. — P. 230−239.
  170. Stenberg, P. Gap fraction based estimation of LAI in Scots pine stands subjected to experimental removal of branches and stems Text. / P. Stenberg, T. Nilson, H. Smolander, P. Voipio // Canadian Journal Remote Sensing 2003. -V. 29, № 3.-P. 363−370.
  171. Stibig, H. J. A new forest cover map of continental southeast Asia derived from SPOT-VEGETATION satellite imagery Text. / H. J. Stibig, F. Achard, S. Fritz // Applied vegetation science.- 2004. V. 7, № 2. — P. 153−162.
  172. Thome, K.J. Absolute radiometric calibration of Landsat 7 ETM+ using the reflectance-based method Text. / K.J. Thome // Remote Sensing of Environment. -2001. -V. 78, № 1−2. P. 27−38.
  173. Tokola, T. Relative Calibration of Multitemporal Landsat Data for Forest Cover Change Detection Text. / T. Tokola, S. Lofman, A. Erkkila // Remote Sensing of Environment. 1999. — V. 68, № 1. — P. 1−11.
  174. Tullis, J.A. Scale Management and Remote Sensor Synergy in Forest Monitoring Text. / J. A. Tullis, J. M. Defibaugh у Chavez // Geography Compass. -2009. -V. 3, № 1. -P.l54−170.
  175. USGS Global Visualization Viewer электронный ресурс. Режим доступа: http://glovis.usgs.gov/, свободный доступ.
  176. Virk, R. Comparison of Techniques for Forest Change Mapping Using Landsat Data in Karnataka, India Text. / R. Virk, D. King // Geocarto International. 2006. — V. 21, № 4. — P.49−57.
  177. Wen-bo, C. Estimation of forest parameters based on TM imagery and statistical analysis Text. / C. Wen-bo, Z. Xiao-fan // Journal of Forestry Research.2007.-V. 18, № 3.-P.241−244.
  178. Wulder, M. A. Evaluation of Landsat-7 SLC-off image products for forest change detection Text. / M. A. Wulder, S. M. Ortlepp, J. C. White, S. Maxwell // Canadian Journal Remote Sensing. 2008. — V. 34, № 2. — P.93−99.
  179. Wulder, M.A. Monitoring Canada’s forests. Parti: Completion of the EOSD landcover project Text. / M. A. Wulder, J.C.White, M. Cranny, R.J.Hall,
  180. J.E.Luther, A. Beaudoin, D.G. Goodenough, J.A. Dechka // Canadian Journal Remote Sensing. 2008. — V. 34, № 6. — P. 549−562.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?