Методика пространственного моделирования лесовосстановительной динамики на основе данных дистанционного зондирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.34, кандидат наук Данилова, Ирина Валерьевна

• Данилова, Ирина Валерьевна
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Данилова, Ирина Валерьевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИТИК ЛЕСНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ

1.1 Космические аппараты для задач лесного хозяйства

1.2 Моделирование пространственной организации растительного покрова

1.2.1 Классификация спутниковых изображений на основе спектральных данных для оценки лесов

1.2.2 Использование ЦМР для косвенного определения характеристик

/

растительности

1.2.3 Использование климатических характеристик для оценки лесорастительных условий

1.2.4 Применение экспертных систем для пространственного моделирования организации растительного покрова

1.3 Обзор основных типологических классификаций лесов России

2 РАЙОН И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

2.1 Физико-географические особенности южной части Приенисейской Сибири

2.2 Методы обработки многозональных спутниковых изображений

2.2.1 Методы предварительной обработки спутниковых данных

2.2.2 Методы классификации многозональных изображений

2.2.3 Формирование эталонных выборок

2.2.4 Анализ разделимости информационных классов

2.2.5 Генерализация классифицированных изображений

2.2.6 Оценка достоверности результатов классификации

2.3 Метод проведения снегомерных съемок и определение годовой величины атмосферных осадков

3 СОСТАВ БАНКА ДАННЫХ ГИС. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

ЛЕСОВОССТАНОВИТЕЛЬНОЙ ДИНАМИКИ

3.1 Ключевые составляющие ГИС «Леса Средней Сибири»

3.2 Состав банка данных ГИС для южной части Приенисейской Сибири

3.3 Методика пространственного моделирования лесовосстановительной динамики

3.3.1 Алгоритм автоматизированного дешифрирования разносезонных спутниковых изображений с использованием данных лесоинвентаризации

3.3.2 Способ комплексного анализа ЦМР, экспериментальных и фондовых данных для систематизации лесорастительных условий

3.3.3 Разработка системы правил для формирования растровых изображений типов лесорастительных условий и восстановительных рядов лесной растительности

4 РЕЗУЛЬТАТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЛЕСОВОССТАНОВИТЕЛЬНОЙ ДИНАМИКИ НА ЮЖНУЮ ЧАСТЬ ПРИЕНИСЕЙСКОЙ СИБИРИ

4.1 Определение породного состава и возрастной структуры насаждений по ДЦЗЗ

4.2 Систематизация лесорастительных условий

4.2.1 Анализ ЦМР

4.2.2 Выделение форм мезорельефа

4.2.3 Модель пространственного распределения среднемноголетних значений атмосферных осадков

4.2.4 Модель пространственного распределения среднемноголетних значений температур воздуха июля

4.2.5 Формирование растрового изображения природно-климатических зон

4.3 Систематизация разнообразия лесной растительности в разных лесорастительных условиях

4.4 Векторизация растровых изображений и актуализация банка данных ГИС

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А (рекомендуемое) СОСТАВ БАЗЫ ДАННЫХ О ЛЕСНОМ

ФОНДЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б (рекомендуемое) ТОПОГРАФИЧЕСКИЕ ПРОФИЛИ

ПРИЛОЖЕНИЕ В (рекомендуемое) ОПИСАНИЕ ЛЕСОРАСТИТЕЛЬНЫХ

УСЛОВИЙ И ВОССТАНОВИТЕЛЬНЫХ РЯДОВ ЛЕСНОЙ

РАСТИТЕЛЬНОСТИ

ПРИЛОЖЕНИЕ Г (рекомендуемое) ПОПОЛНЕНИЕ БАНКА ДАННЫХ

ГИС

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика пространственного моделирования лесовосстановительной динамики на основе данных дистанционного зондирования»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследований. Оперативная и достоверная информация о типах земного покрова, получаемая по данным дистанционного зондирования Земли (ДДЗЗ), является определяющим фактором при пространственном моделировании растительности, и представляет собой основу получения объективных данных для оценки состояния и мониторинга лесов, эффективного управления лесным хозяйством.

Актуальность задачи связана с тем, что большинство существующих карт растительности на территорию России, было составлено в шестидесятые-семидесятые годы XX века, и в настоящее время они значительно устарели в силу изменившейся ситуации и появления новых методов, и технологий создания тематических карт [47]. Для территории Красноярского края существует обзорная мелкомасштабная карта растительности масштаба 1 : 7 500 ООО [36], составленная традиционными методами. Современный растительный покров края отражен на глобальных картах растительности [168; 159; 6; 131 и др.], составленных по спутниковым данным с пространственным разрешением не более 250 м. Такие карты содержат относительно небольшое число классов легенды, характеризующих лесную растительность. Опыт пространственного моделирования лесной растительности края на основе ДДЗЗ среднего и высокого пространственного разрешений практически отсутствует, известны отдельные примеры детальных пространственных моделей на тестовые участки [38; 118 и др.].

В свою очередь развитие новых методов и технологий обработки спутниковых изображений для создания тематических пространственных моделей [88; 42], а также увеличение объема поступающих ДДЗЗ [26] и повышение требований к точности их интерпретации, делают актуальной проблему автоматизации процессов обработки космической информации для пространственного моделирования лесной растительности. В частности, по результатам прямого дешифрирования спектрозональных снимков получают пространственные модели породного соста-

ва лесной растительности, которые не отражают типологическое разнообразие лесных территорий. Для создания более адекватной модели разнообразия растительного покрова используют косвенные признаки, такие, например, как рельеф местности (значения абсолютных высот, уклона, кривизны поверхности и др.), косвенно определяющие различные лесорастительные условия.

Также существенным недостатком методов пространственного моделирования, как отмечают исследователи [62; 83], является субъективность при проведении границ моделируемых объектов. Хотя в ряде случаев границы определяются однозначно, во многих других случаях точное положение границы между объектами остается на усмотрение исследователя. Результатом нередко являются существенные отличия моделей, составленных разными исследователями по сходной методике на одну и ту же территорию. Все это требует разработки интерсубъективных методик, позволяющих разным исследователям получать идентичные результаты при использовании одинаковых исходных данных. Применение технологий географических информационных систем (ГИС) позволяет разработать методики выделения территориальных единиц расчленения земной поверхности, и в частности лесного покрова, однородных по ряду заданных показателей, сводя к минимуму субъективный фактор [83].

Степень разработанности проблемы. Разработке и исследованию принципов, методов и технологий обработки спутниковой информации для моделирования пространственной организации лесной растительности посвящены работы Н. Б. Ермакова, А. С. Мкртчяна, В. В. Сысуева, П. А. Шарыя, специалистов Центра по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Института космических исследований РАН, Института географии им. В. Б. Сочавы СО РАН, Московского государственного университета геодезии и картографии и др. Из зарубежных ученых следует отметить работы D. Clewley, М. A. Hansen, J. L. Ohmann. В этих работах используются различные подходы, принципы и методы обработки, анализа и классификации данных. Выделяемые при этом территориальные единицы

расчленения земного покрова характеризуются различным тематическим содержанием, размерностью и классификационным рангом.

Однако в известных работах не нашел должного отражения факт использования методов, базирующихся на комплексном анализе факторов природной среды и ДДЗЗ, позволяющих выявлять характеристики растительного покрова, которые непосредственно не отражаются на космических снимках, но являются объектами тематического пространственного моделирования (типы лесорастительных условий, восстановительно-возрастные стадии и восстановительные ряды лесной растительности). Решение задач подобного вида предполагает создание сложной и многоуровневой системы распознавания объектов, автоматизацию процесса интегрированной обработки ДДЗЗ, лесоинвентаризационной информации, данных натурных обследований с использованием ГИС.

Целью исследования является разработка методики пространственного моделирования лесной растительности и ее восстановительной динамики на основе комплексного анализа данных космической мультиспектральной съемки, лесоинвента-ризации, цифровой модели рельефа (ЦМР) и натурных обследований.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать методику пространственного моделирования лесовосстанови-тельной динамики на основе комплексного анализа ДДЗЗ, лесоинвентаризационной информации, ЦМР и данных натурных обследований;

- разработать алгоритм автоматизированного дешифрирования разносезонных спутниковых изображений с целью определения породного состава и возрастной структуры насаждений с учетом тенденций восстановительной динамики;

- разработать способ комплексного анализа ЦМР, экспериментальных и фондовых данных для систематизации лесорастительных условий территории;

- разработать предикатную систему правил для формирования растровых изображений типов лесорастительных условий и восстановительных рядов лесной растительности;

- провести экспериментальную апробацию предложенной методики и создать пространственную модель восстановительной динамики лесной растительности на южную часть Приенисейской Сибири.

Объектом исследования является лесная растительность и ее восстановительная динамика.

Предметом исследования являются методы автоматизированной классификации и тематической интерпретации спутниковых изображений и ЦМР с использованием лесоинвентаризационных, натурных и экспериментальных данных.

Научная новизна результатов исследования заключается в разработке методики пространственного моделирования лесной растительности и ее восстановительной динамики на основе комплексного анализа ДЦЗЗ, ЦМР? лесоустроительной и натурной информации. Предложенная методика позволяет получить новую информацию о восстановительной динамике лесов, в том числе об их происхождении, закономерности распространения и прогнозировать изменения в результате тематической обработки разносезонных спутниковых изображений среднего пространственного разрешения с учетом морфометрической и детальной климатической информации. Новая разработанная предикатная система правил позволяет анализировать распределение лесов, а также оперативно редактировать пространственные модели в результате пополнения банка данных дополнительной информацией, реализации новых ГИС-технологий, выявления неизвестных ранее закономерностей формирования растительности.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в разработке синтезированных методов, позволяющих выполнять автоматизированную обработку разнородных данных, полученных с помощью спутниковых наблюдений и натурных обследований, с учетом современных представлений о системных связях растительности и природной среды. Результаты системного анализа и обработки разнородных данных позволяют создавать уникальные пространственные модели распределения лесной растительности, оценить современное состояние и прогнозировать темпы ле-совосстановительной динамики (сроком на 200 лет) в разных лесорастительных ус-

ловиях, а изучение динамических процессов дает возможность долгосрочного прогнозирования и моделирования лесов будущего.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались методы многомерного статистического анализа, распознавания образов и цифровой обработки изображений, пространственного анализа данных, геоинформационного моделирования с применением современного программного обеспечения (ERDAS IMAGINE 9.2; ArcGIS 9.3; STATISTICA 7).

Для проведения экспериментальных работ были использованы снимки Landsat-5 ТМ (пространственное разрешение 30 м), ЦМР SRTM (пространственное разрешение 100 м), база данных натурных измерений, созданная в Microsoft Access, данные лесоинвентаризации (векторные слои масштаба 1 : 25 ООО и атрибутивная база данных), цифровая топографическая основа (масштаб 1 : 100 000), различные тематические карты (масштаб 1 : 25 000-1 : 2 500 000).

Основные научные результаты диссертации, выносимые на защиту:

- методика пространственного моделирования лесовосстановительной динамики, основанная на комплексном анализе ДДЗЗ, ЦМР, лесоинвентаризационной и натурной информации, позволяющая создавать, анализировать, обновлять и редактировать модели распределения лесной растительности в разных лесорастительных условиях;

- алгоритм автоматизированной классификации и тематической интерпретации разносезонных спутниковых изображений среднего пространственного разрешения, отличительной особенностью которого является возможность выделения классов растительного покрова, характеризующих его современное состояние с учетом тенденций восстановительной динамики;

- способ автоматизированной систематизации лесорастительных условий, основанный на использовании климатических и морфометрических показателей, позволяющий повысить качество оценки характеристик лесной растительности;

- оригинальные модели, отражающие зависимость изменения годовых величин атмосферных осадков от параметров рельефа и экспонированности ландшафтов вла-

гонесущим воздушным массам на исследуемой территории и послужившие основой метода моделирования пространственного распределения атмосферных осадков с использованием ЦМР и экспериментальных данных.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертация соответствует паспорту научной специальности 25.00.34. - «Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия», разработанному экспертным советом ВАК Минобрнауки РФ, по следующим позициям: № 3 - «Теория, технология и технические средства сгущения по аэрокосмическим снимкам геодезических сетей, создания и обновления топографических, землеустроительных, экологических, кадастровых и иных карт и планов»; № 4 - «Теория и технология дешифрирования изображений с целью исследования природных ресурсов и картографирования объектов исследования».

Степень достоверности и апробация результатов исследования. Достоверность полученных результатов обеспечена корректным использованием методов многомерного статистического анализа и цифровой обработки изображений, непротиворечивостью исследованиям других авторов, необходимым объемом экспериментальных исследований. Проверка работоспособности и эффективности используемых методов классификации спутниковых изображений, а также оценка достоверности полученных результатов осуществлялись путем проведения численных экспериментов с использованием лесоустроительных и натурных данных.

Основные результаты диссертационной работы докладывались на II Всероссийской конференции «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами» - Санкт-Петербург, 2004 г.; IV Международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь» - Новосибирск, 2008 г.; Всероссийской конференции с международным участием, посвященной 100-летию со дня рождения Б. П. Колесникова - Владивосток, 2009 г.; IX Международной научно-практической конференции «От снимка к карте: цифровые фотограмметрические технологии» - Аттика (Греция), 2009 г.; 25-й Международной картографической конференции - Париж (Франция), 2011 г.; IV Всероссийской школе-конференции «Актуальные проблемы геобо-

таники» - Уфа, 2012 г.; Международной конференции IUFRO Landscape Ecology -Сантьяго (Чили), 2012 г.; V Всероссийской конференции с международным участием «Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве» - Москва, 2013 г.

Разработанная методика пространственного моделирования лесовосстанови-тельной динамики и тематические карты, полученные в ходе проведения диссертационной работы, внедрены в состав комплекса ГИС «Леса Средней Сибири», разработанного в Институте леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, а также используются в Федеральном государственном унитарном предприятии «ВостСиблеспроект» для автоматизации процесса обработки и анализа данных спутниковых наблюдений. Предложенная методика и результаты, полученные в исследовательской работе, использовались при выполнении ряда научно-исследовательских проектов.

Личный вклад автора. Автором проанализированы методы обработки и анализа ДДЗЗ, ЦМР, возможности использования ГИС-моделирования. Предложена методика пространственного моделирования лесорастительных условий территории и восстановительной динамики лесной растительности на основе комплексного анализа спутниковых данных, ЦМР, материалов натурных обследований и др. На основе экспериментальных данных разработаны модели, отражающие зависимость изменения среднегодовой величины атмосферных осадков от параметров рельефа и экспонированности ландшафтов влагонесущим воздушным массам. Предложен метод построения модели пространственного распределения атмосферных осадков на основе анализа ЦМР, экспериментальных и справочных данных. Разработана предикатная система правил в модуле Knowledge Engineer / ERDAS IMAGINE классификации разнородных данных (многозональные спутниковые данные, климатические, морфометрические характеристики территории) для автоматизированного формирования растровых изображений типов лесорастительных условий и восстановительной динамики лесной растительности. Созданы ГИС-проект, тематические пространственные модели, карта восстанови-

тельной динамики лесной растительности на территорию южной части Приени-сейской Сибири.

Публикации. По материалам диссертации опубликована 21 печатная работа, в том числе 4 статьи, входящие в перечень российских рецензируемых научных журналов и изданий.

Структура и объем диссертации. Общий объем диссертации составляет 186 страниц. Диссертационная работа состоит из введения, 4 разделов, заключения и содержит 33 таблицы, 37 рисунков, 4 приложения. Количество источников использованной литературы - 189.

Благодарности. Автор благодарит за помощь в подготовке диссертационной работы научного руководителя - д-р. биол. наук А. А. Онучина, канд. техн. наук М. А. Кореца и канд. биол. наук В. А. Рыжкову - старших научных сотрудников лаборатории ГИС. Автор глубоко признателен сотрудникам лабораторий Института леса им. В. Н. Сукачева за предоставленные натурные и экспериментальные данные.

1 ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИТИК ЛЕСНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ

1.1 Космические аппараты для задач лесного хозяйства

Ведущие специалисты в области космических исследований отмечают, что в последнее время увеличилось число задач, решаемых с помощью ДДЗЗ, в которых необходимо определить не только качественные, но и, количественные характеристики объектов и процессов природного и техногенного происхождения, динамику их изменения. Возможность дистанционного изучения объектов земной поверхности основывается на объективно существующих связях между характеристиками природной среды и отраженным или собственным излучением земной поверхности [70, 24, 26]. Так в зарубежных публикациях под «Remote Sensing» понимается наблюдение и измерение энергетических и поляризационных характеристик излучения объектов в различных диапазонах электромагнитного спектра с целью определения их местоположения, вида, свойств и изменчивости. ДДЗЗ предоставляют уникальную возможность получать ценную информацию о земных объектах и явлениях в глобальном масштабе с высоким пространственным и временным разрешением [51].

Наблюдение Земли из космоса началось в 1960-е гг. с американских и советских метеорологических спутников серии "Tiros", "ESSA", "Nimbus", "ITOS", "Метеор". За последующие десятилетия информационные возможности и целевое применение космических аппаратов дистанционного зондирования Земли значительно расширились. На смену метеорологическим искусственным спутникам Земли пришли спутниковые системы, предназначенные для мониторинга окружающей среды и исследования динамики планетарных процессов, совместно с системами изучения природных ресурсов Земли, такими как "Landsat" (США, запускаются с 1972 г.), "SPOT" (Франция, запускаются с 1986 г.), "Ресурс" (РФ, запускаются с 1988 г.).

Большое количество космических съемочных систем, данные которых представлены на международном рынке сегодня, кроме преимуществ, создают и проблемы. Особенно трудно разобраться в этом объеме поступающей информации на фоне больших различий космических снимков по пространственному, радиометрическому, спектральному и временному разрешению, качественным и точностным характеристикам ДДЗЗ, как в отношении их геометрических свойств (определяющих возможность их геопозиционирования), так и в отношении дешифро-вочных характеристик (возможность выявления целевых объектов и явлений) [51].

Пространственное разрешение снимка является важнейшим параметром, определяющим возможность использования съемки при решении лесных задач. На сегодняшний день отмечаются высокие темпы запусков спутниковых систем сверхвысокого разрешения (до 2 м) ((^шскВнч!, Ресурс-ДК1, ОеоЕуе-1, WorldView-2). Использование снимков с таким разрешением позволяет выявлять лесосеки и их границы, лесные дороги и лесовозные «усы», магистральные и пасечные волоки, погрузочные площадки, территории с изреженным пологом при выборочных рубках (снижение полноты насаждений примерно до 0,7).

Последнее десятилетие в развитии систем дистанционного зондирования Земли отмечено появлением съемочных систем с высоким пространственным разрешением (2-10 м) (ЖОМЭБ, Р0ЯМ08АТ-2, АЬОБ, Яер1с1Еуа) [51]. Эти изображения пригодны для пространственного моделирования в масштабе 1 : 25 ООО в соответствии с таблицей 1.1 [51; 21; 57], что примерно соответствует первому-второму разряду лесоустройства [49]. На таких снимках выделяются практически все сплошные и выборочные рубки высокой интенсивности. Размер среднего таксационного выдела составляет 3-15 га [78].

Несмотря на быстрый рост рынка изображений сверхвысокого и высокого разрешений, материалы съемки среднего разрешения (10-30 м) остаются по-прежнему незаменимыми при решении задач определения породного состава лесов, инвентаризации и обновлении материалов лесоустройства, оценки состояния

лесов. Более низкое разрешение становится преимуществом (а не недостатком) при создании генерализованных картографических моделей средних масштабов 1 : 50 000-1 : 200 000 [1].

Таблица 1.1 - Возможность создания и обновления карт разных масштабов по мультиспектральным снимкам

Космический аппарат (страна) Пространственное разрешение в муль-тиспектральном режиме, м Ширина полосы съемки, км Масштаб

GeoEye-1 (США) 1,6 15,2 1 : 2 000

WorldView - 2 (США) 1,8 16,4 1 : 2 000

QuickBird (США) 2,4 16,5 1 : 2 000

Ресурс-ДК1 (Россия) 2,0-3,0 до 28,3 1 : 5 000

IKONOS (США) 4,0 11,0 1 : 5 000 -1 : 10 000

RapidEye (Германия) 6,5 78,0 1 : 25 000

FORMOSAT-2 (Тайвань) 8,0 24,0 1 : 10 000

SPOT-5 (Франция) 10,0 60,0 1 : 25 000 - 1 : 50 000

ALOS/AVNIR-2 (Япония) 10,0 70,0 1 : 50 000

IRS-1C (Индия) 23,5 142,0 1 : 100 000

Landsat 5, 7 ТМ (США) 30,0 183,0 1 : 100 000

Относительно регулярную съёмку России со средним пространственным разрешением осуществляют американские спутники серии Ьапёэа!, но в 2003 г. у спутника ЬапёБа1-7 начались проблемы с корректором системы сканирования одного из датчиков [74; 82]. Из-за неисправности сканера ЕТМ+ снимки получались с разрывами, которые заполнялись архивными материалами. Такой снимок являлся синтезированным изображением из данных на различные даты съемки. В связи с возникшими проблемами с 2003 г. по 2012 г. была возобновлена оперативная эксплуатация спутника Ьапёза1:-5, который успешно функционировал более 20 лет. С нового спутника Ьапс^ 8 уже начали поступать спутниковые изображения в 2013 году.

Эффективной заменой мультиспектральных изображений со спутников серии Landsat во многих странах стали снимки французских спутников серии SPOT (пространственное разрешение 10 м), а также снимки индийских спутников IRS (23,5 м). Однако количество мультиспектральных каналов (семь) и ширина полосы съемки (183 км) у Landsat превосходят четырех канальные спутники IRS и SPOT, имеющие меньшую ширину полосы съемки.

Снимки среднего пространственного разрешения являются одними из главных источников для пространственного моделирования преобладающей породы и породного состава лесов, позволяют выявлять медленные необратимые естественные и антропогенные изменения в лесных массивах, пригодны для проведения лесоустройства более низкой точности (третий разряд) или при обновлении данных лесоустройства [49; 51; 1]. По III разряду лесоустройства минимальная площадь выдела составляет 16 - 35 га [78].

Регулярную съёмку территории России с низким пространственным разрешением (250-1000 м) производят несколько спутников (NOAA, SPOT, AQUA). Для решения основных задач лесного хозяйства столь низкое разрешение неприемлемо (исключение - обнаружение лесных пожаров) [1].

Материалы радарной съемки в сравнении с оптическими данными характеризуются оперативностью получения данных вне зависимости от времени съемки и наличия облачности. По радиолокационным данным уверенно выделяются лесные и нелесные земли, но определить по ним породный состав насаждений практически невозможно. Считается, что радиолокационная съемка (в отличие от оптической) отражает различия древостоев по полноте (запас фитомассы), позволяя выделять редкостойные и высокополнотные древостой [134].

Многолетнее применение дистанционных методов в различных приложениях к лесному делу привело к большому прогрессу в некоторых направлениях, например, при разграничении классов лесного и земельного покрова, оценке показателей состояния и продуктивности лесов (фитомассы, запаса древостоев, продукции), площади интенсивности нарушений, определению показателей внешней

среды [12; 138]. Однако, проблема системного применения ДДЗЗ для решения задач лесного хозяйства в целом пока не нашла удовлетворительного решения в силу:

- несоответствия технических возможностей спутниковых датчиков (разрешение, периодичность, измеряемые показатели) целям лесоучетных работ;

- ограниченного срока существования спутников;

- отсутствия унифицированных подходов к пространственному моделированию организации лесной растительности по данным спутниковых наблюдений [138].

Поэтому, для мониторинга окружающей среды на базе космических средств наиболее продуктивно выбирать и использовать информационные спутниковые системы, которым присущи целенаправленность, преемственность и совместимость.

1.2 Моделирование пространственной организации растительного

покрова

Общей тенденцией в методологии исследований растительного покрова является развитие и внедрение количественных методов анализа натурной, дистанционной и картографической информации. Причины этого связаны с потребностями получения объективной информации о растительном покрове и развитием технических средств, применяемых для анализа информации о состоянии и динамике лесного покрова.

Несмотря на разнородность лесной территории, леса обладают определенной общностью и повторяемостью свойств и структур, что позволяет устанавливать общие закономерности их строения и территориального распространения, состояния и развития [50].

Применение пространственного моделирования необходимо при исследовании обширных лесных территорий, а также удаленных и малодоступных районов.

Моделирование закономерностей пространственного размещения разнообразия растительных сообществ одно из самых сложных и трудоемких исследований [39], т.к. на формирование и распространение растительности влияют различные факторы окружающей среды: абсолютная высота местности, форма рельефа, поч-вообразующие и подстилающие породы, почвы и др. Дополнительное негативное влияние на экосистемы оказывают такие естественные и антропогенные нарушения, как пожары, вспышки массового размножения насекомых-вредителей, вырубка леса, ветровалы, которые часто приводят к сменам коренной растительности на производную. На рисунке 1.1 показано воздействие факторов окружающей среды на растительность [166].

Рельеф

Климат

Почвы Растительность Повреждения

Рисунок 1.1- Факторы окружающей среды, влияющие на пространственную организацию лесной растительности

При моделировании растительного покрова необходимо по возможности учитывать вышеупомянутые факторы окружающей среды, воздействующие на нее.

Широкое использование современных информационных технологий открывает новые возможности для исследования пространственной организации растительности и создания тематических карт нового поколения. Вне сомнения, что ближайшее будущее исследований в данном направлении связано именно с созданием ГИС, максимально объединяющих и связывающих все типы геоботанической, эколого-географической информации, оперативных данных дистанционного зондирования, ЦМР, а также последовательной реализации четких алгоритмов обработки этой информации: от анализа первичных данных до автоматизированного формирования пространственных моделей [19; 38; 39].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Данилова, Ирина Валерьевна, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

( 1 Аксенов, Д. Е. Космические снимки для задач лесного хозяйства [Текст] / Д. Е. Аксенов, А. Ю. Ярошенко // Земля из космоса. Наиболее эффективные решения. - 2009. - № 1. - С. 10-17.

2 Александрова, В. Д. Классификация растительности [Текст] /

B.Д. Александрова. - Л.: Наука, 1964. - 275 с.

3 Арманд, А. Д. Переход экосистем через критическое состояние в пространстве [Текст] / А. Д. Арманд, Г. В. Кушнарева // Экосистемы в критическом состоянии; отв. ред. Ю. Г. Пузаченко. - М.: Наука, 1989. - С.75-82.

4 Афонин, А. Н. Агроэкологический атлас России и сопредельных стран: экономически значимые растения, их вредители, болезни и сорные растения [Электронный ресурс] / А. Н. Афонин [и др.]. - 2008. - Режим доступа: http://www.agroatlas.ru (дата обращения 25.02.2011)

5 Бабинцева, Р. М. Естественное возобновление под пологом древостоев южной тайги [Текст] / Р. М. Бабинцева, Ю. С. Чередникова // Лесовосстановле-ние в подзоне южной тайги. - Красноярск: ИЛиД СО РАН СССР, 1983. -

C. 5-13.

6 Барталев, С. А. Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений [Текст]: автореф. дис. ... доктора техн. наук: 01.04.01: защищена 20.09.2007 / Сергей Александрович Барталев. - М., 2007.-48с.

7 Барталев, С. С. Разработка методики региональной экологической оценки состояния лесов по данным спутниковых наблюдений [Текст], автореф. дис. ... кандидата техн. наук: 25.00.34: защищена 20.12.2006 / Святослав Сергеевич Барталев. - М., 2006. - 24 с.

8 Беер, В. Техническая метеорология [Текст] / В. Беер. - Л.: Гидроме-теоиздат, 1966. - 290 с.

9 Беляев, Б. И. Дистанционный мониторинг лесных территорий Беларуси [Текст] / Ю. В. Беляев [и др.] // Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами: сб. докладов. - СПб: Изд-во Рос. гос. гидрометеорологического ун-та, 2004. - С. 136-140.

10 Берлянт, А. М. Справочник по картографии [Текст] / А. М. Берлянт [и др.]. - М.: Недра, 1988. - 428 с.

11 Бирюков, В. Н. Генетическая классификация типов леса Северного, Центрального и Южного Казахстана [Текст] / В. Н. Бирюков, А. Н. Маланьин // Эколого-географические и генетические принципы изучения лесов: сб. ст. -Свердловск: УНЦ АН СССР, 1983. - С. 69-74.

12 Борисов, А. Н. Алгоритмы анализа крупномасштабных изображений древостоев [Текст] / А. Н. Борисов, Т. М. Захарова, Е. В. Ковязина. - Красноярск: Институт леса и древесины СО АН СССР, 1987. - 36 с.

13 Брицына, М. П. Рельеф и почвообразующие породы центральной части Красноярского края [Текст] / М. П. Брицына // Природное районирование центральной части Красноярского края и некоторые вопросы природного хозяйства / отв. ред. В. И. Виноградов. - М.: Изд-во Академии наук СССР, 1962. -С. 27-47.

14 Брицына, М. П. Схемы природного районирования Красноярского края [Текст] / М. П. Брицына [и др.] // Природное районирование центральной части Красноярского края и некоторые вопросы природного хозяйства / отв. ред. В. И. Виноградов. - М.: Изд-во Академии наук СССР, 1962. - С. 136-143.

15 Будина, Л. П. Пахотнопригодные почвы на территории Каннской котловины [Текст] / Л. П. Будина, И. В. Вишневская // Природное районирование центральной части Красноярского края и некоторые вопросы природного хозяйства / отв. ред. В. И. Виноградов. - М. Изд-во Академии наук СССР, 1962. -С. 105-114.

16 Бузыкин, А. И. Лесорастительное районирование и типы леса [Текст] / А. И. Бузыкин, Ю. С. Чередникова, В. Д. Перевозникова // Региональные про-

блемы экосистемного лесоводства; отв. ред. А. А. Онучин - Красноярск: Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2007. - С. 15-45.

17 Буренина, Т. А. Модель пространственного распределения осадков в юго-восточном Прибайкалье [Текст] / Т. А. Буренина // География и природные ресурсы,-1998,-№2.-С. 142-145.

18 Бутусов, О. Б. Особенности классификации лесных территорий северной .Якутии по космическим изображениям Landsat-7 [Текст] / О. Б. Бутусов [и др.] // Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами: сб. докладов. - СПб: Изд-во Рос. гос. гидрометеорологического ун-та, 2004.-С. 141-138.

19 Ваганов, Е. А. Система мониторинга лесов как основа их рационального использования и устойчивого развития [Текст] / Е.А. Ваганов, Ф.И. Пле-шиков // Сибирский экологический журнал. - 1998. - № 1. - С.3-8.

20 Вараксин, Г. С. ГИС для инвентаризации лесокультурного фонда и оценки состояния искусственного лесовосстановления [Текст] / Г.С. Вараксин,

B. П. Черкашин, М. А. Корец // Лесная таксация и лесоустройство: сб. науч. трудов. - Красноярск: СибГТУ, 2000. - С. 255-264.

21 Возможность создания и обновления топографических карт и планов крупного масштаба по данным ДЗЗ [Текст] // Геоматика. - 2009. - № 2. - С. 118.

22 Галахов, Н. Н. Климат [Текст] / Н. Н. Галахов // Средняя Сибирь; отв. ред. И. П. Герасимова. - М.: Наука, 1964. - С. 83-118.

23 Галахов, Н. Н. Климат зоны травяных лесов и островов лесостепи Красноярского края [Текст] / Н. Н. Галахов // Природное районирование центральной части Красноярского края и некоторые вопросы природного хозяйства / отв. ред. В. И. Виноградов. - М. Изд-во Академии наук СССР, 1962. -

C. 5-27.

24 Гарбук, С. В. Космические системы дистанционного зондирования Земли [Текст] / С. В. Гарбук, В. Е. Гершензон. - М., Изд-во «А и Б», 1997. -296с.

25 Геоморфологическое картографирование [Текст]: учеб. пособие для вузов / Н. В. Башенина [и др.]. - М.: Высш. шк., 1977. - 375 с.

26 Гершензон, В. Е. Космические системы ДЗЗ среднего и низкого разрешения. Серийные оперативные спутники ДЗЗ, данные которых доступны на международном рынке [Текст] / В. Е. Гершензон, А. А. Кучейко // Пространственные данные. - 2005. - № 1. - С. 44^48.

27 Голгофская, К. Ю. Использование принципов географо-генетического направления при типологической классификации и районировании горных лесов [Текст] / К. Ю Голгофская // Эколого-географические и генетические принципы изучения лесов: сб. ст. - Свердловск: УНЦ АН СССР, 1983. - С.60-63.

28 Горбачев, В. Н. Почвенный покров южной тайги Средней Сибири [Текст] / В. Н. Горбачев, Э. П. Попова - Новосибирск: Наука, 1992. - 223 с.

29 Горбачев, В. П. Почвы Нижнего Приангарья и Енисейского кряжа [Текст] / В. П. Горбачев. - М.: Наука, 1967. - 140 с.

30 Грибанов, Л. Н. Степные боры Алтайского края и Казахстана [Текст] / Л. Н. Грибанов // Вопросы лесоустройства в условиях интенсивного лесного хозяйства: сб. докладов. - Каунас, 1965. - С. 145-146.

31 Громцев, Г. В. Лесорастительное районирование на ландшафтной основе [Текст] / Г. В. Громцев // Лесное хозяйство. - 1992. -№ 2-3. - С.24-25.

32 Гуральник, И. И. Метеорология [Текст] / И. И. Гуральник, Г. П. Дубинский, С. В. Мамиконова. - Л.: Гидрометеоиздат, 1972. -416 с.

33 Данилова, И. В. Алгоритм автоматизированного картографирования современного состояния и динамики лесов на основе ГИС [Текст] / И. В. Данилова, В. А. Рыжкова, М. А. Корец // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия "Информационные технологии". - 2010. - Том 8, вып. 4. -С. 15-24.

34 Данилова, И. В. Методика автоматизированного дешифрирования стадий восстановительной динамики лесной растительности [Текст] / И. В. Данилова, В. А. Рыжкова, М. А. Корец // Аэрокосмические методы и геоинформаци-

онные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве: сб. докладов - М: ЦЭПЛ РАН, 2013 г.-С. 134-138.

35 Дистанционное зондирование: количественный подход [Текст] / Ш. М. Дейвис [и др.]. - М: Недра, 1983. - 415 с.

36 Дойхон, Г. П. Карта растительности М 1:7 500 000 [Карта] // Атлас Красноярского края и Республики Хакасии / Г. П. Дойхон. — Новосибирск: Новосибирская картографическая фабрика Роскартографии, 1994. - С. 36-37.

37 Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен [Текст] / Р. Дуда, П. Харт. - М.: Мир, 1976. - 512 с.

38 Ермаков, Н. Б. Моделирование пространственной организации лесного покрова южной части Западного Саяна [Текст] / Н. Б. Ермаков, К. С. Алсынбаев // Сибирский экологический журнал. - 2004. - № 5. - С. 687-702.

39 Ермаков, Н. Б. Моделирование пространственной организации растительности горных территорий на основе данных дистанционного зондирования и цифровой модели рельефа [Текст] / Н. Б. Ермаков [и др.] // Вычислительные технологии. Специальный выпуск. - 2007. - № 2. - С. 42-59.

40 Ерохин, А. А. Почвы лесостепи и зоны травяных лесов Ачинского округа / А. А. Ерохин, М. В. Кириллов // Природное районирование центральной части Красноярского края и некоторые вопросы природного хозяйства. - М.: Изд-во Академии наук СССР, 1962. - С. 66-74.

41 Жирин, В. М. Изучение особенностей лесного полога на основе значений вегетационных индексов, вычисленных по данным космической съемки МСУ-Э [Текст] / В. М. Жирин, С. В. Князева // Исследование земли из космоса. - 2003. -№ 2. - С. 73-79.

42 Замятин, А. В. Анализ динамики ландшафтного покрова на основе данных дистанционного зондирования Земли [Текст] / А. В. Замятин // Исследование земли из космоса. - 2006. - № 6. - С. 50-64.

43 Замятин, А. В. Непараметрическая классификация аэрокосмических изображений с использованием набора текстурных признаков [Текст] / А. В.

Замятин, Н. Г. Марков // Исследование земли из космоса. - 2006. - № 1. -С. 25-34.

44 Злобин, В. К. Обработка аэрокосмических изображений [Текст] / В. К. Злобин, В. В. Еремеев. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 288 с.

45 Зубарева, А. Н. Теоретические основы географо-генетической классификации типов леса и их развитие [Текст] / А. Н. Зубарева, Е. П. Смолоногов, Е. М. Фильрозе // Эколого-географические и генетические принципы изучения лесов: сб. ст. - Свердловск: УНЦ АН СССР, 1983. - С.37-42.

46 Иверонова, М. И. К вопросу об испарении со снежного покрова на большей части территории СССР [Текст] / М. И. Иверонова // Роль снежного покрова в природных процессах. - М.: Изд-во АН СССР, 1961. - С. 36-53.

47 Изображения Земли из космоса: примеры использования природоохранными организациями: научно-популярное издание / отв. ред. А. А. Мас-лов. - М.: ООО Инженерно-технологический центр «СКАНЭКС», 2005,- 40 с.

48 Им, С. Т. Микроволновая и спектрорадиометрическая съемки в исследованиях лесных территорий: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.11.13: защищена 18.09.2004 / С. Т. Им. - Красноярск, 2004. - 18с.

49 Инструкция по проведению лесоустройства в лесном фонде России [Текст]: в 1 ч. / отв. ред. Л. Ю. Минаева. -М.: Воениздат, 1995. - 175 с.

50 Исаев, А. С. Принципы и методы изучения лесов из космоса [Текст] / А. С. Исаев, Д. М. Киреев // Аэрокосмические исследования Земли. - М.: Наука, 1979.-С. 86-101.

51 Исследование возможностей применения материалов дистанционного зондирования при государственной инвентаризации лесов [Текст]: отчет о НИР / ЗАО «СОВЗОНД». - М.: 2008. - 260 с.

52 Калабин, Г. В. Методология количественной оценки нарушенности территорий по данным сопряженного дистанционного и наземного мониторинга и ее апробация [Текст] / Г. В. Калабин, А. В. Титова // Геоинформатика. -2007.-№2.-С.43-50.

53 Кашкин, В. Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: учеб. пособие для вузов [Текст] / В. Б. Кашкин, А. И. Сухинин. - М.: Логос, 2001. - 264 с.

54 Калашников, Е. Н. Соотношение лесохозяйственных выделов и природных территориальных комплексов [Текст] / Е. Н. Калашников // Аэрометоды изучения лесных ландшафтов. - Красноярск: Институт леса и древесины СО РАН СССР, 1975.-С. 167-178.

55 Квасов, Д. В. Отражение на аэроснимках связи типов леса с гидрологическими условиями [Текст] / Д. В. Квасов, Д. М. Киреев // Методы дешифрирования лесов по аэроснимкам. - М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1963. - С.75-81.

56 Киреев, Д. М. Методы изучения лесов по аэроснимкам [Текст] / Д. М. Киреев. - Новосибирск, 1977. - 216с.

57 Классификатор тематических задач оценки природных ресурсов и окружающей среды, решаемых с использованием материалов дистанционного зондирования Земли [Текст] // Земля из космоса. Наиболее эффективные решения. - 2009. - № 3. - С.46-52.

58 Книжников Ю. Ф. Аэрокосмические методы географических исследований [Текст] / Ю. Ф. Книжников, В. И. Кравцова, О. В. Тутубалина. - М.: Академия, 2004. - 336 с.

59 Козлов, Д. Н. Инвентаризация ландшафтного покрова методами пространственного анализа для целей ландшафтного планирования / Д. Н. Козлов // Ландшафтное планирование: общие основания: методология, технология: сб. науч. материалов. - М., Географический факультет МГУ, 2006 - С. 115-136.

60 Козлов, Д. Н. Цифровой ландшафтный анализ при крупномасштабном картографировании структур почвенного покрова: автореф. дис. ... канд. геогр. наук: 25.00.23: защищена 29.10.2009 / Д. Н. Козлов. - М., 2009. - 26с.

61 Колесников, Б. П. Кедровые леса Дальнего Востока [Текст] / Б. П. Колесников. - М.-Л., 1956. - 262 с.

62 Коновалова, Т. И. Дистанционные исследования геосистем [Текст] / Т. И. Коновалова // Дистанционные исследования и картографирование струк-

туры и динамики геосистем: сб. ст. / отв. ред. А. К. Черкашин. - Иркутск: Изд-во Института географии СО РАН, 2002. - С. 12-21.

63 Корец, М. А. Дистанционная индикация структуры лесных территорий [Текст] / М. А. Корец, И. В. Данилова, В. П. Черкашин // Региональные проблемы экосистемного лесоводства / отв. ред. А. А. Онучин. - Красноярск: Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2007. - С. 52-68.

64 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.

65 Корец, М. А. Оценка лесных территорий на основе сопряженного анализа ГИС и спутниковой съемки / М. А. Корец, В. П. Черкашин, В. А. Рыжкова // Лесные экосистемы Енисейского меридиана / отв. ред. Ф. И. Плешиков. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002 - С. 173-180.

66 Корец, М. А. Оценка характеристик лесных территорий на основе сопряженного анализа ГИС и спутниковой съемки: автореф. дис. канд. техн. наук: 05.11.13: защищена 15.1 1.2001 / М. А. Корец. - Красноярск, 2001 -25 с.

67 Короткое, И. А. Лесорастительное районирование России и республик бывшего СССР [Текст] / И. А. Короткое // Углерод в экосистемах лесов и болот России. - Красноярск, 1994. - С. 29-47.

68 Крауклис, А. А. Показ растительности в серии крупномасштабных карт в связи с картографированием динамики природной среды [Текст] / А. А. Крауклис, Ю. О. Медведев // Геоботаническое картографирование. - М:.-Л.:Наука, 1966. - С.26-35.

69 Креснов, В. Г. Проблема информационного обеспечения современного лесоустройства / В. Г. Креснов // Экономика природопользования и недвижимости. Землеустройство, лесоустройство кадастры: сб. науч. материалов. - Новосибирск, 2006. - Т. 1. - Ч. 1. - С.217-219.

70 Кронберг, П. Дистанционное изучение Земли [Текст] / П. Кронберг. -М.: Мир, 1988.-350 с.

71 Круглов, I. Методика нагпвавтоматизованого створения геопросторо-вого шару педоморфолопчних одиницъ бассейну верхнього Днютра [Текст] /1. Круглов // Bich. Льв1в. ун-ту. Серия география. - 2004. - №. 31. - С. 312-320.

72 Кузнецов, О. В. Оценка зеленых насаждений городского округа «Город Хабаровск» [Текст] / О. В. Кузнецов, О. Н. Кириллова // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве: сб. докладов. - М.: ЦЭПЛ РАН, 2013. - С. 178-180.

73 Курнаев, С. Ф. Лесорастительное районирование СССР [Текст] / С. Ф. Курнаев. - М.: Наука, 1973. - 202 с.

74 Кучейко, А. А. Landsat на сегодняшний день скорее мертв, чем жив [Текст] / А. А. Кучейко // Пространственные данные. - 2005. - № 3. - С. 45.

75 Ландшафтная карта СССР. Масштаб: 1 : 2 500 000 [Карта] / отв. ред. И. С. Гудилин.-М.,1987.

76 Лапшина, Е. И. Растительность и почвы Енисейского кряжа (Южной части) [Текст] / Е. И. Лапшина, В. Н. Горбачев, А. А. Храмов // Растительность правобережья Енисея / отв. ред. А. В. Куминова. - Новосибирск: Наука СО, 1971.-С. 21-66.

77 Леонтьев, В. Л. О применении аэрофотоснимков при лесотипологиче-ских исследованиях в Бузулукском бору [Текст] / В. Л. Леонтьев // Труды и исследования по лесному хозяйству и лесной промышленности. - 1931. — № 13-С.89-111.

78 Лесная энциклопедия: В 2-х т., т.2 [Текст] / гл. ред. Воробьев Г. И.; ред. кол.: Анучин Н. А. [и др.]. - М.: Сов. энциклопедия, 1986. - 631 с.

79 Лопатин, Е. В. К вопросу об автоматизированной актуализации информации о лесном фонде по космическим снимкам [Текст] / Е. В. Лопатин // Труды Сыктывкарского лесного института: сб. науч. материалов. - Сыктывкар: СЛИ, 2002.-Т.3.-420 с.

80 Малышева, Н. В. Научные исследования в области дистанционных методов для лесоустройства и учета лесов [Текст] / Н. В. Малышева // Дистанционные методы в лесоустройстве и учете лесов. Приборы и технологии: сб. науч.

материалов. - Красноярск, Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2005. -С. 62-63.

81 Манович, В. Н. Лесорастительное районирование как один из основных элементов, лежащих в основе лесного кадастра [Текст] / В. Н. Манович // Экономика природопользования и недвижимости. Землеустройство, лесоустройство кадастры: сб. науч. материалов. - Новосибирск, 2006. - Т.1. - 4.1. - С. 217-219.

82 Маслов, А. А. Космический мониторинг лесов России: современное состояние, проблемы и перспективы [Текст] / А. А. Маслов // Лесной бюллетень. - 2006. - № 1(31).-С. 12-17.

83 Мкртчян, А. С. Автоматизированное выделение ландшафтных единиц путем классификации рельефа с применением ГИС [Текст] / А. С. Мкртчян // Ландшафтное планирование. Общие основания. Методология. Технология: сб. науч. трудов. - М., 2006. - С. 203-208.

84 Модина, Е. Н. Характеристика зональных типов почв Енисейского кряжа [Текст] / Е. Н. Модина // Проблемы экологии Сибири: сб. науч. материалов. - Красноярск, 2001. - С. 48-55.

85 Морозов, Г. Ф. Избранные труды [Текст]: в 2 т. / Г. Ф. Морозов. - М.: Лесная промышленность, 1970. —Т.1. -559с.

86 Назимова, Д. И. Возможен ли прогноз лесного покрова Сибири на XXI век? [Текст] / Д. И. Назимова, Н. П. Поликарпов // Природа. - 2001. - № 4. - С. 112-119.

87 Назимова, Д. И. Лесорастительные зоны юга Сибири и современное изменение климата [Текст] / Д. И. Назимова, В. Г. Царегородцев, Н. М. Андреева // География и природные ресурсы. - 2010. - № 2. - С. 55-62.

88 Напрюшкин, А. А. Алгоритмическое и программное обеспечение системы интерпретации аэрокосмических изображений для решения задач картирования ландшафтных объектов [Текст]: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.11: защищена 25.12.2002 / Александр Алексеевич Напрюшин. - Томск, 2002,- 19 с.

89 Новаковский, А. Б. Обзор программных средств, используемых для анализа геоботанических данных [Текст] / А. Б. Новаковский // Вестник Института биологии Коми Научного центра УО РАН. - 2005. - № 8. - С. 2-8.

90 Онучин А. А. Влагооборот горных лесов Сибири: локальные и региональные особенности [Текст]: дис. доктора биол. наук: 03.00.16: защищена 17.06.2003 / Александр Александрович Онучин - Красноярск, 2003. - 221 с.

91 Онучин, А. А. Влияние темнохвойных лесов Хамар-Дабана на формирование снежного покрова [Текст] / А. А. Онучин, А. Н. Борисов // Средообра-зующая роль лесных экосистем Сибири. - Красноярск: Институт леса и древесины СО АН СССР, 1982. - С. 95-105.

92 Онучин, А. А. Моделирование динамики эрозионных процессов в горных лесах Хамар-Дабана [Текст] / А. А. Онучин, А. Н. Борисов // Леса бассейна Байкала (состояние, использование и охрана) / отв. ред. А. А. Онучин. - Красноярск: Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2008. - С. 40-54.

93 Онучин, А. А. Моделирование пространственно-временного распределения осадков [Текст] / А. А. Онучин, Т. А. Буренина // Лесные экосистемы Енисейского меридиана / отв. ред. Ф.И. Плешиков. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002. - С. 50-54.

94 Онучин А. А. Орографические эффекты распределения атмосферных осадков на юге Приенисейской Сибири [Текст] / А. А. Онучин, И. В. Данилова. - География и природные ресурсы. - 2012. - №3. - С.85-92.

95 Онучин, А. А. Пространственно-временная динамика плотности снежного покрова на территории Северной Евразии [Текст] / А. А. Онучин, Т. А. Буренина // Метеорология и гидрология. - 1996. - № 12. - С. 101-111.

96 Онучин, А. А. Пространственно-временная модель распределения температур воздуха [Текст] / А. А. Онучин // Лесные экосистемы Енисейского меридиана / отв. ред. Ф. И. Плешиков. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002. -С. 45-47.

97 Плешиков, Ф. И. Анализ изменчивости NDVI в лесах, разных по составу и возрасту [Текст] / Ф. И. Плешиков [и др.] // NOAA Image of Siberia. -Proceedings of International Symposium. - Новосибирск, 2002. - С. 59-65.

98 Плешиков, Ф. И. Геоинформационные технологии в решении задач оценки экологического состояния лесов [Текст] / Ф. И. Плешиков, В. П. Черка-шин // Сибирский экологический журнал. - 1998. - № 2. - С. 283-291.

99 Плешиков, Ф. И. Климат [Текст] / Ф. И. Плешиков // Лесные экосистемы Енисейского меридиана / отв. ред. Ф. И. Плешиков. - Красноярск: Изд-во СО РАН, 2002.-С. 11-13.

100 Погорелов, А. В. О расчете некоторых морфометрических показателей земной поверхности в бассейне р. Кубани по данным спутниковых снимков [Электронный ресурс] / А. В. Погорелов, Ж. А. Думит, Е. В. Куркина // Вестник Северо-Кавказского государственного технического университета. - 2008. - № 4 (17) - Режим доступа: http://science.ncstu.ru/aiticles/vak/2008_04/earth (дата обращения: 18.01.2009).

101 Понтус, А. Р. Комплексная система оценки и прогнозирования динамики лесных ресурсов на основе разновременной аэрокосмической информации и ГИС-технологий [Текст] / А. Р. Понтус [и др.] // Дистанционные методы в лесоустройстве и учете лесов. Приборы и технологии: сб. науч. материалов. -Красноярск, Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2005 а,- С.82-83.

102 Понтус, А. Р. Мониторинг сплошнолесосечных рубок насаждений по данным тематического дешифрирования разновременных космических снимков высокого разрешения [Текст] / А. Р. Понтус [и др.] // Дистанционные методы в лесоустройстве и учете лесов. Приборы и технологии: сб. науч. материалов. -Красноярск, Институт леса им. В. Н. Сукачева, 2005 б.- С.83-85.

103 Попов, Л. В. Южнотаежные леса Средней Сибири [Текст] / Л. В. Попов. - Иркутск: Изд-во Иркутского университета, 1982. - 330 с.

104 Пузаченко, Ю. Г. Анализ организации ландшафта на основе космического снимка / Ю. Г. Пузаченко, А. В. Хорошев, Г. М. Алещенко // Исследование Земли из космоса. - 2003. - № 3. - С. 63-71.

105 Рагимов, Р. М. Сравнительный анализ статистического и нейронного классификаторов для распознавания объектов на снимках IKONOS [Текст] / Р. М. Рагимов [и др.] // Исследование земли из космоса. - 2007. - № 1. - С. 36-46.

106 Ресельс, И. П. Тематическое дешифрирование таежной зоны Восточной Сибири по данным ИСЗ Landsat ЕТМ+ [Электронный ресурс] / И. П. Ресельс [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: сб. науч. материалов. - М.: ИКИ РАН, 2005. - опт. диск (CD-ROM).

107 Розенберг, В. А. Экологические и географические основы организации хозяйства в темнохвойных лесах северо-западной Пацифики [Текст] / В. А. Розенберг, Ю. И. Манько // Эколого-географические и генетические принципы изучения лесов: сб. ст. - Свердловск, 1983. - С. 48-52.

108 Рыжкова, В. А. Дистанционная индикация лесорастительных условий для оценки восстановительной динамики лесных экосистем [Текст] / В. А. Рыжкова, В. П. Черкашин, М. А. Корец // Дистанционные исследования и картографирование структуры и динамики геосистем: сб. науч. материалов / отв. ред. А. К. Черкашин. - Иркутск: Изд-во Института географии СО РАН, 2002. - С. 72-74.

109 Рыжкова, В. А. Закономерности восстановительной динамики подтаежных и горнотаежных лесов [Текст] / В. А. Рыжкова // Региональные проблемы экосистемного лесоводства / отв. ред. А. А. Онучина. - Красноярск: Изд-во Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2007. - С. 78-90

110 Рыжкова, В. А. Компьютерное картографирование лесорастительных условий и динамики растительного покрова на основе ГИС [Текст] / В. А. Рыжкова [и др.] // Региональные проблемы экосистемного лесоводства / отв. ред. А. А. Онучин - Красноярск: Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2007. -С. 90-103.

111 Рыжкова, В. А. Лесорастительное районирование: объективизация выделения пространственных границ [Текст] / В. А. Рыжкова, И. В. Данилова, А.

А. Онучин // Актуальные проблемы ландшафтного планирования: сб. науч. материалов. - М.: Изд-во МГУ, 2011. - С. 86-89.

112 Рыжкова, В. А. Оценка современного состояния, восстановительной динамики и биоразнообразия лесных экосистем на основе ГИС [Текст] / В. А. Рыжкова, М. А. Корец, В. П. Черкашин // Сибирский экологический журнал. - 2004. - № 5.-С. 715-724.

113 Рыжкова, В. А. Лесорастительное районирование и классификация ле-сорастительных условий на основе ГИС [Электронный ресурс] / В. А. Рыжкова, 'И. В. Данилова, А. А. Онучин // Актуальные проблемы геоботаники: материалы конф. - Уфа, 2012. - опт. диск (CD-ROM).

114 Самойлович, Г. Г. Применение аэроснимков при изучении типов леса [Текст] // Применение аэрометодов в ландшафтных условиях: сб. науч. трудов. -М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1961.-С. 70-83.

115 Седых, В. Н. Ландшафтно-типологическая основа для проведения лесоустройства на территории Сибири [Текст] / В. Н. Седых // Лесная таксация и лесоустройство. - 2005. - № 1 (34). - С. 70-77.

1 16 Семина, Е. В. Почвенный покров Красноярской лесостепи [Текст] / Е. В. Семина // Природное районирование центральной части Красноярского края и некоторые вопросы природного хозяйства / отв. ред. В. И. Виноградов. -М.: Изд-во АН СССР, 1962. - С. 75-89.

117 Смолоногов, Е. П. Возрастная динамика и хозяйственно-выборочные рубки в широколиственно-темнохвойных лесах [Текст] / Е. П. Смолоногов // Динамика и строение лесов на Урале / отв. ред. Б.П. колесников. - Свердловск: Изд-во АН СССР, 1970.-С. 117-135.

118 Сочилова, Е. Н. Методы определения значений таксационных показателей лесных насаждений на основе комплексной обработки спутниковых данных и наземных наблюдений [Текст] / Е. Н. Сочилова, Д. В. Ершов // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве: сб. докладов. - М.: ЦЭПЛ РАН, 2013. - С. 207-211.

119 Справочник по климату СССР [Текст]: в 6 ч. Ч. IV Влажность воздуха, атмосферные осадки и снежный покров. Вып. 21. - Л.: Гидрометеорологическое изд-во, 1969. - 404 с.

120 Справочник по климату СССР [Текст]: в 6 ч. Ч. II. Температура воздуха и почвы. Выпуск 21. - Л.: Гидрометеорологическое изд-во, 1967. - 504 с.

121 Столяров, Д. П. Географические ландшафты и лесные экосистемы [Текст] / Д. П. Столяров, Ю. И. Бурневский, Б. Д. Романюк // Лесное хозяйство. - 1992.-№ 12-С. 7-22.

122 Страхов, В. В. Продуктивность лесов России [Текст] / В. В. Страхов, А.З. Швиденко, С. Нильссон // Лесоводственная информация. - 1999. - № 7-8. -С.1-15.

123 Сукачев, В. Н. Избранные труды [Текст]: в 3 т. Т. 1. Основы лесной типологии и биогеоценологии / В. Н. Сукачев [под. ред. Е.М. Лавренко]. -Л.:Наука, 1972.-239 с.

124 Сухих, В. И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве [Текст]: учеб. пособие для вузов / В. И. Сухих. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. - 392 с.

125 Сысуев, В. В. Выделение типов условий местопроизрастания для лесоустройства по участковому методу [Текст] / В. В. Сысуев, П. А. Шарый // Лесоведение. - 2000.-№ 5. - С. 10-19.

126 Сысуев, В. В. Ландшафтное проектирование и оптимизация лесопользования [Текст] / В. В. Сысуев // Ландшафтное планирование. Общие основания. Методология. Технология: сб. науч. трудов. М., 2006. - С. 81-116.

127 Сысуев, В. В. Выделение типов условий местопроизрастания для лесоустройства по участковому методу [Текст] / В. В. Сысуев, П. А. Шарый // Лесоведение, 2000.№5. - С. 10-19.

128 Тикунов, В. С. Классификация в географии [Текст] / В. С. Тикунов. -М.-Смоленск: СГУб, 1997. - 376 с.

129 Токарева, О. С. Обработка и интерпретация данных дистанционного зондирования Земли [Текст]: учеб. пособие / О. С. Токарева. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2010.- 148 с.

130 Ту, Дж. Принципы распознавания образов [Текст] / Дж. Ту, Р. Гонса-лес. - М.: Мир, 1978г. - 414 с.

131 Уваров, И. А. Разработка и использование технологий локально-адаптивной классификации данных спутниковых наблюдений для распознавания типов земного покрова // автореф. дис. ... кандидата техн. наук: 25.00.34: защищена 23.12.2010 / Иван Александрович Уваров - М., 2010. - 24с.

132 Флоринский, И. В. Прогнозное почвенное картографирование на основе цифрового моделирования рельефа [Текст] / И. В. Флоринский [и др.] //• Геоинформатика. - М.: Изд-во ФГУП ГНЦ РФ ВНИИгеосистем, 2009. - № 1.-С. 22-32.

133 Харук, В. И. Космоснимки высокого разрешения в анализе временной динамики экотона лесотундры [Текст] / В. И. Харук. [и др.] // Исследование земли из космоса. - 2005. - № 6. - С. 46-55.

134 Харук, В. И. Радио-локационное зондирование таежных лесов [Текст] // В. И. Харук [и др.] // Лесоведение. - 2000. - № 5. - С. 29-34.

135 Хромов, С. П. Метеорология и климатология [Текст]: учеб. пособие для вузов. 7-е изд. / С. П. Хромов, Петросянц М. А. - М.: Наука, 2006. - 582 с.

136 Хромых, В. В. Опыт автоматизированного морфометрического анализа долинных геосистем Нижнего Притомья на основе цифровой модели рельефа [Текст] / В. В. Хромых, О. В. Хромых // Вестник Томского государственного университета. Наука о Земле. - 2007. - № 298. - С. 208-211.

137 Шарый, П. А. Изменение N0X4 лесных экосистем Северного Кавказа как функции климата и рельефа [Текст] / П. А. Шарый, Л. С. Шарая, Д. Л. Пинский // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве: сб. докладов. - М.: ЦЭПЛ РАН, 2013. - С. 232-236.

138 Швиденко, А. 3. Оценка углеродного бюджета лесного фонда при лесоустройстве: роль дистанционных методов / А. 3. Швиденко // Дистанционные методы в лесоустройстве и учете лесов. Приборы и технологии: сб. науч. материалов. - Красноярск, 2005.- С. 13-17.

139 Швиденко, А. 3. Современные проблемы отечественной лесной таксации. Методология и моделирование [Текст] / А. 3. Швиденко // Лесная таксация и лесоустройство. - 2003. - № 1 (31 ). - С. 41 -51.

140 Шевченко, П. Г. Литогенная основа как фактор дифференциации лесов [Текст] / П. Г. Шевченко, Т. Ф. Шевченкова // Современные леса Брянской области и рациональное лесопользование. - М.: Лесная промышленность, 1989. -С. 21-30.

141 Щлихт, Г. Ю. Цифровая обработка цветных изображений [Текст] / Г. Ю. Щлихт. - М.: ЭКОМ, 1997. - 336 с.

142 Черепанов, А. С. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы [Текст] / А. С. Черепанов, Е. Г. Дружинина // Геоматика. - 2009. -№3(4).-С. 28-33.

143 Черкашин А. К. Ландшафтно-интерпретационное картографирование [Текст] / А. К. Черкашин, Т. И. Коновалова, Е. П. Бессолицына и др. - Новосибирск: Наука, 2005. - 424 с.

144 Черкашин, В. П. Результаты развития ГИС «Леса Средней Сибири» [Текст] / В. П. Черкашин, М. А. Корец // Структурно-функциональная организация и динамика лесов: сб. науч. материалов. - Красноярск, 2004. - С. 383-387.

145 Юнина, В. П. Влияние абиотических факторов на продуктивность эволюции и экологии [Текст] / В. П. Юнина // Теоретические проблемы эволюции и экологии. - Тольятти, 1991.-С. 164-174.

146 ArcGIS Spatial Analyst. Руководство пользователя [Текст] - 2001 -216с.

147 ASTER GDEM (ASTER Global Digital Elevation Model) [Electronic resource], - 2011. - Access mode: http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/

148 Bannari, A. A Review of vegetation indices [Text] / A. Bannari [et al.] // Remote Sensing Reviews. - 1995. - Vol. 13. - P. 95-120.

149 Clewley, D. An approach to mapping forest growth stages in Queensland, Australia through integration of ALOS PALSAR and Landsat Sensor data [Text] / D. Clewley [et al.] // Remote Sensing. - 2012. - Vol. 4. - P. 2236-2255.

150 Colby, J. D. Topographic normalization in rugged terrain [Text] / J. D. Colby // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 1991. - Vol. 57 (5).-P. 531-537.

151 Danilova, I. Modeling spatial precipitation patterns using GIS [Electronic resource] // 1. Danilova, A. Onuchin // 25th International Cartographic Conference. -Paris, 2011.-CD-disk.

152 Danilova, I. Recognizing vegetation chronosequence in Landsat imagery [Text] /1. Danilova, V. Ryzhkova, M. Korets // BOSQUE - 2012/ - Vol. 33(3). - P. 359-362.

153 DeFries, R. S. A New global 1 km dataset of percentage tree cover derived from remote sensing [Text] / R. S. DeFries [et al] // Global Change Biology. - 2000. -Vol. 6. P. 247-254.

154 Earth Resources Observation and Science Center (EROS) [Satellite data]. -Access mode http://glovis.usgs.gov/

155 ERDAS Field Guide. Fifth edition [Text], - Atlanta, Georgia. USA: ERDAS Inc., 1999.-672 p.

156 Frank, T. D. Mapping dominant vegetation communities in the Colorado rocky mountain front range with Landsat Thematic Mapper and digital terrain data [Text] / T. D. Frank // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 1988. -Vol. 54, № 12.-P. 1727-1734.

157 Jensen, J. R. Introductory digital image processing: a remote sensing perspective. 2d ed. Englewood cliffs [Text] / J.R. Jensen. - New Jersey: Prentice Hall, 1996.-.P. 197-256.

158 Jensen, J. R. Remote sensing of the environment: an Earth resource perspective [Text] / J.D. Jensen. - NJ: Prentice Hall, 2000. - 544 p.

159 Hansen, M. C. Global land cover classification at 1 km spatial resolution using a classification tree approach [Text] / M. C. Hansen [et al.] // Remote Sensing. - 2000. - Vol. 21, NO. 6&7. - P. 1331 -1364.

160 Hansen, M. C. Towards an operational MODIS continuous field of percent tree cover algorithm: examples using AVHRR and MODIS data [Text] / M.C. Hansen [et al.] // Remote Sensing of Environment. - 2002. - Vol. 83. - P. 303-319.

161 Hart, T. Mapping for Germplasm collections: site selection and attribution [Text] / T. Hart, S. Greene, A. Afonin // ASPRS Annual meeting in Baltimore, Maryland. - 1996. - CD-disk.

162 Hermes, M. C. Support vector machines for land usage classification in Landsat TM imagery [Text] / M. C. Hermes [et al.] // International Geoscience and Remote Sensing Symposium. -1999. - Vol. 1. - P. 348-350.

163 Goisan, A. Predictive habitat distribution models in ecology [Text] A. Goisan, N. Zimmermann // Ecological Modelling. - 2000. - №135. - P. 147-186.

164 Google Earth. - Access mode: http://www.google.com/earth/index.html.

165 Karwel, A. K. Estimation of the accuracy of the SRTM terrain model on the area of Poland [Text] / A. K. Karwel, I. Ewiak // Remote Sensing and Spatial Information Sciences. - 2008. - Vol. XXXVII. - P. 169-172.

166 Knorr, D. Spatial modeling of vegetation units for GIS-based terrestrial carbon accounting in the Siberia-II study region [Text] / D. Knorr. - Laxenburg, Austria, 2007. - 53 p.

167 Landmann, T. Wide area wetland mapping in semi-arid using 250-Meter MODIS metrics and topographic variables [Text] / T. Landmann T // Remote Sensing. - 2010. - Vol. 2. - P. 1751-1766.

168 Loveland, T. R. Development of a global land cover characteristics database and IGBP DISCover from 1 km AVHRR data [Text] / T.R. Loveland [et al.] // International Journal of Remote sensing. - 1999. -№ 21. - P. 1303-1330.

169 Monserud, R. A. Comparing global vegetation maps with the Kappa statistic [Text] / R. A. Monserud, R. Leemans // Ecological modeling. - 1992. - Vol. 62. -P. 275-293.

170 Moore, I. D. Digital terrain modeling: a review of hydrological, geo-morphological, and biological applications [Text] / I. D. Moore, R. B. Grayson, A. R. Landson // Hydrological Processes. - 1991. - Vol. 5, № 1. - P. 3-30.

171 Niemeyer, I. Pixel-based and object-oriented change detection analysis using high-resolution imagery [Text] /1. Niemeyer, M. J. Canty // In Proceedings of the 25th symposium on safeguards and nuclear material management. - Stockholm, Sweden, 2003.-6 p.

172 Ohmann, J. L. Predictive mapping of forest composition and structure with direct gradient analysis and nearest neighbor imputation in coastal Oregon, USA [Text] / J. L. Ohmann, M. J. Gregory // Canadian Journal of Forest Research. - 2002. -Vol. 32.-P. 725-741.

173 Onuchin, A. A. Spatial air temperature trends in Northern Asia [Text] / A. A. Onuchin [et al.] // ENVIROMIS - 2008. International conference on environmental observations, modeling and informational systems. - Tomsk, 2008. - P. 101-102.

174 Pfeffer, K. Mapping alpine vegetation using vegetation observations and topographic attributes [Text] / K. Pfeffer, E. J. Pebesm, P. A. Burrough // Landscape Ecology. 2003. - Vol. 18. - P. 759-776.

175 Richards, J. A. Remote sensing digital image analysis. An introduction. Fourth Edition [Text] / J. A. Richards, J. Xiuping. - Springer, 2005. - 439 p.

176 Rojkov, V. A. Deliverable 21 - Soil map and database, and Deliverable 22 - Accuracy assessment of soil map [Map] / V. A. Rojkov // Internal report no.21 and 22 of Siberia-II project (Multi-Sensor Concepts for Greenhouse Gas Accounting in Northern Eurasia). - 2003. - 80 p.

177 Ryzhkova, V. GIS-based classification and mapping of forest site condition and vegetation [Text] / V. Ryzhkova, I. Danilova / BOSQUE - 2012/ - Vol. 33(3).-P. 3-7.

178 Shary, P. A. Fundamental quantitative methods of land surface analysis [Text] / P. A. Shary, L. S. Sharaya, A. V. Mitusov // Geoderma. - 2002. - Vol. 107, № 1-2.-P. 1-32.

179 Shasby, M. Vegetation and terrain mapping in Alaska using Landsat MSS and digital terrain data [Text] / M. Shasby, D. Carneggie // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 1986. - Vol. 52, № 6. - P. 779-786.

180 SIBER1A-II. Multi-sensor concepts for greenhouse gas accounting of Northern Eurasia [Electronic resource] / Coordination C. Schmullius. - 2005. - Access mode: http://www.siberia2.uni-jena.de/index.php

181 Smith, J. A. The Lambertian assumption and Landsat data [Text] / J. A. Smith, T. L. Lin, K. J. Ranson // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. -1980. - Vol. 46 (9). - P. 1183-1189.

182 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 3 arc second (90 meter) SRTM DTED (r) Level 1 - 2002. - Access mode: http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/.

183 Swain, P. H. Remote Sensing: the qquantitative approach [Text] / P.H. Swain, S. M. Davis. - New York: McGraw Hill Book Company, 1978. - 396 p.

184 Syssouev, V. Modeling geosystem differentiation [Text] / V. Syssouev // Bich. JlbBie. ун-ту. Серия география. -2004. - Вип.31. - С.340-349.

185 Tom, С. Н. Forest site index mapping and modeling [Text] / C.H. Tom, L.D. Miller // Photogrammetric Engineering. & Remote Sensing. - 1987. - Vol. 46, № 12.-P. 1585-1596.

186 Vogiatzakis, I. N. GIS-based modeling and ecology: a review of tools and methods [Text] / I.N. Vogiatzakis // Geographical Papers. Department of Geography, University of Reading. - 2003. - 34 p.

187 Wondie M. Spatial and temporal land cover changes in the Simen mountains national park, a world heritage site in Northwestern Ethiopia [Text] / M. Wondie [et al] // Remote Sensing. - 2011. - Vol. 3. - P. 752-766.

188 Yener, H. A monitoring system for forest areas in Istanbul [Text] / H. Yener, А. Кос // Исследование Земли из космоса. - 2002. - № 2. - С. 61-70.

189 Zamudio, J. A. Analysis of AVIRIS data for spectral discrimination of geologic materials in the Dolly Varand Mountains, Nevada [Text] / J.A. Zamudio, W.W. Atkinson // In Processing. The 2nd Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrome-

ter (AVIRIS) Workshop. - Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, CA. - 1990. -P. 162-166.

164

ПРИЛОЖЕНИЕ А (рекомендуемое) СОСТАВ БАЗЫ ДАННЫХ О ЛЕСНОМ ФОНДЕ

Таблица АЛ - Содержание файлов-макетов лесотаксационной базы данных

Имя файла Содержание

MAK._00.DBF Характеристика квартала с описанием категории защитности. года актуализации данных, принадлежности к административному району и другая информация общего назначения.

MAK._01.DBF Описание выдела, его площадь, категория земель, ОЗУ (особо защитные участки), хозяйственная категория, данные о рельефе (высота над уровнем моря, экспозиция, крутизна), наличие и степень эрозии.

МАК 02.ОВР Проектируемые хозяйственные мероприятия.

МАКОЗ.ОВР Преобладающая порода, тип леса, бонитет, тип лесорастительных условий, год и тип вырубки, количество пней, средний диаметр.

МАК 04.ОВР Данные о захламленности выдела.

МАК10.ОВР Описание элементов леса, для каждого яруса - коэффициент состава, древесная порода, средний возраст, высота, диаметр, полнота, класс товарности, происхождение, запас яруса.

МАК 11.ОВР Характеристика лесных культур.

МАК 12.ОВР Описание повреждений насаждений.

МАК 13.0ВР Характеристика земель, принадлежащих линейным объектам.

МАК 14.ОВР Описание травянистой растительности.

МАК 15.ОВР Информация о выполненных хозяйственных мероприятиях.

МАК 16.0ВР Характеристика древесно-кустарниковых растений.

МАК 17.ОВР Данные по угодьям.

МАК 18.ОВР Описание результатов мероприятий связанных с подсочкой.

MAK._19.DBF Характеристика болота, его тип. растительность, мощность торфяного слоя, процент зарастания.

МАК 20.ОВР Информация о потерях древесины на выделе.

МАК21.0ВР Рекреационная характеристика выдела, его санитарное состояние, проходимость, просматриваемость, тип ландшафта.

МАК 24.ОВР Характеристика почвы.

МАК 25.ОВР Описание плантаций.

МАК31.0ВР Характеристика подроста, его количество средний возраст, высота, коэффициент состава.

МАК 32.ОВР Характеристика подлеска, степень густоты, коэффициент состава.

МАК 34.ОВР Комплексная оценка кедровников.

МАК96.0ВР Описание не эксплуатационного яруса (группа возраста, запас, хоз. секция класс возраста).

Таблица А.2 - Состав базы данных натурных измерений

Наименование таблицы Описание

Таблицы, описывающие структуру БД

Таблица описания макетов Подробное описание состава таблиц-макетов

Таблица описания полей Описание полей базы данных

Макеты

ВМ400 Географическое положение

ВМ410 Характеристика древостоя

ВМ420 Характеристика древостоя по элементам леса

ВМ430 Характеристика подроста

ВМ440 Характеристика подлеска

ВМ450 Характеристика травяно-кустарничкового яруса (ТКЯ)

ВМ460 Характеристика мохово-лишайникового яруса (МЛЯ)

ВМ470 Характеристика живого напочвенного покрова (ЖНП)

ВМ480 Характеристики валежа

ВМ490 Характеристика почв

ВМ600 Атмосферные осадки

Справочники

Справочник - пробные площади Указана сквозная нумерация пробных площадей

Справочник - проективное покрытие Проективное покрытие для ТКЯ

Справочник 10010 Код древостоя

Справочник 10021 Типы почв 1

Справочник 10022 Типы почв 2

Справочник 10040 Код ТКЯ

Справочник 10041 Код МЛЯ

Справочник 10042 Код подлеска

Справочник 10050 Выраженность подлеска

Справочник 10101 Жизненность

Справочник 10102 Обилие по Друде

Справочник 10103 Фенофаза

Справочник 10104 Характер произрастания

Справочник 10110 Код географического положения участков

Справочник 10111 Код организации

Справочник 10120 Тип макрорельефа

Справочник 10121 Тип мезорельефа

Справочник 10122 Генезис микрорельефа

Справочник 20000 Код района работ

Таблица А.З - Цифровые тематические карты

Наименование тематической карты Формат данных, тип геометрии слоя Географическая система координат. картографическая проекция Содержание легенды

Карта динамики растительности Предивинского лесничества Шейп-файл: row.shp полигональный слой, подготовленный на базе лесоустроительной информации, масштаб -1:25 ООО WGS 1984 UTM_Zone_46N Восстановительные ряды лесной растительности, возрастные стадии восстановления растительности

Почвенная карта на Предивинское и Юксеевское лесничества Шейп-файл: soilmodina.shp полигональный слой, масштаб - 1:25 ООО WGS 1984 UTM_Zone_46N Типы и подтипы почв.

Геоморфологическая карта на часть Предивинского лесничества Шейп-файл: geomor.shp полигональный слой, масштаб -1:50 ООО WGS 1984 UTM_Zone_46N Морфология, генезис и возраст форм рельефа

Ландшафтная карта Болынемуртин-ского района Шейп-файл: lands.shp полигональный слой, масштаб - 1:200 ООО WGS 1984 UTM_Zone_46N Виды ландшафтов, местностей. урочищ.

Почвенная карта Большемуртин-ского района Шейп-файл: soil_kalash.shp полигональный слой, масштаб - 1:200 ООО WGS 1984 UTM_Zone_46N Типы почв; механический и гранулометрический состав почв.

Карта структуры почвенного покрова (N-46) Шейп-файл: pochva.shp полигональный слой, масштаб - 1:500 ООО WGS 1984 UTM_Zone_46N Структура почвенного покрова, почвообразую-щие породы.

Почвенная карта Красноярского края (SIBER1A-II) Шейп-файл: soil_g.shp, полигональный слой, масштаб -1:1 ООО ООО GCS_Assumed_ Geographicl Datum: D_Noith_ American_1927 Prime Meridian: 0 Типы почв, состав по горизонтам, материнская порода для трех преобладающих почв в полигоне

Карта категорий земель Красноярского края (SIBERIA-II) Шейп-файл: kras_kray.shp, полигональный слой, масштаб-1:1 ООО ООО. GCS_Assumed_ Geographic_l Datum: D_North_ American 1927 Prime Meridian: 0 Категории земель

Ландшафтная карта (SIBERIA II) Полигональный слой на базе Ландшафтной карты СССР [1987] масштаба 1:2 500 ООО GCS_Assumed_ Geographicl Datum: D_North_ American_1927 Prime Meridian: 0 Характеристики ландшафтных единиц разных уровней