Дистанционный мониторинг лесного покрова и геоинформационный анализ его нарушений (на примере Среднего Поволжья) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Воробьев Олег Николаевич

• Воробьев Олег Николаевич
• доктор наук
• 2025

Оглавление диссертации доктор наук Воробьев Олег Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Роль лесов в концепции устойчивого развития

1.2 Оценка нарушений лесного покрова

1.3 Дистанционный мониторинг лесов

1.3.1 Мониторинг и инвентаризация лесов России с использованием ДЗЗ

1.3.2 Методы анализа спутниковых изображений

1.3.3 Анализ временных рядов спутниковых данных

1.3.4 Мониторинг по данным MODIS

1.3.5 Оценка нарушений по спутникам Landsat

1.3.6 Оценка нарушений по спутникам Sentinel

1.4 Оценка нарушений лесов в регионе Среднего Поволжья

Выводы по главе

ГЛАВА 2. ПРИРОДНЫЕ УСЛОВИЯХ СРЕДНЕГО ПОВОЛЖЬЯ

2.1 Физико-географическая характеристика региона

2.2 Климатические условия

2.3 Почвенные условия

2.4 Земельные ресурсы

2.5 Лесной покров

Выводы по главе

ГЛАВА 3. ПРОГРАММА, ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЙ, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ И СПУТНИКОВЫЕ ДАННЫЕ

3.1 Программа исследований

3.2 Объект исследования

3.3 Методика полевых исследований

3.4 Спутниковые данные

3.5 Базы данных тестовых участков

Выводы по главе

ГЛАВА 4. МЕТОДОЛОГИЯ МОНИТОРИНГА И ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО АНАЛИЗА НАРУШЕНИЙ ЛЕСНОГО ПОКРОВА

4.1 Методология работ

4.2 Методы оценки нарушений лесного покрова

4.3 Тематическое картографирование нарушений

4.3.1 Подготовка изображений методом «Tasseled Cap»

4.3.2 Классификация спутниковых изображений

4.3.3 Оценка разделимости тематических классов

4.3.4 Объединение тематических классов

4.3.5 Оценка точности и валидация карт

4.4 Оценка нарушенности лесов

4.4.1 Картографирование нарушений

4.4.2 Валидация тематического картографирования

Выводы по главе

ГЛАВА 5. ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ДИНАМИКИ И НАРУШЕННОСТИ ЛЕСНОГО ПОКРОВА

5.1 Маска лесного покрова

5.2 Анализ бинарных карт

5.3 Оценка нарушений с использованием индекса DI

5.4 Оценка нарушений методом CCDC-SMA

5.5 Сравнение методов оценки нарушений

5.6 Мониторинг нарушений по фенологическим циклам

5.7 Оценка пространственной однородности лесов

5.7 Выводы по главе

ГЛАВА 6. ДИСТАНЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ ЛЕСНЫХ ГАРЕЙ

И ЗОН ПРОМЫШЛЕННОГО ЗАГРЯЗНЕНЕНИЯ

6.1 Методика оценки постпирогенной нарушенности

6.2 Анализ индексов dNBR и СВ1

6.3 Оценка нарушенности по данным Landsat MSS

6.4 Картографирование гарей

6.4.1 Оценка гарей на территории РМЭ

6.4.2 Мониторинг гарей с использованием модуля LandTrendr

6.5 Оценка воздействия техногенных загрязнений

6.6 Влияние загрязнений ЗАО «МЗСК» на прилегающие древостои

Выводы по главе

ГЛАВА 7. ОЦЕНКА ПОСЛЕДСТВИЙ КРУПНЫХ АНТРОПОГЕННЫХ И ПРИРОДНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ НА ЛЕСНЫЕ ЭКОСИСТЕМЫ

7.1 Оценка индексов засух

7.2 Анализ трендов климатических факторов

7.3 Мониторинг лесных засух по вегетационным индексам

7.4 Дистанционная оценка последствий затопления лесов

7.4.1 Ретроспективный анализ потери лесного покрова

7.4.2 Мониторинг затопленных лесов в Марий Эл и Чувашии

7.4.3 Моделирование затопления леса при подъеме уровня водохранилища

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Дистанционный мониторинг лесного покрова и геоинформационный анализ его нарушений (на примере Среднего Поволжья)»

Введение

Актуальность темы исследования. Лесные экосистемы Российской Федерации имеют важное значение для народного хозяйства, выступая основным источником древесины и выполняя средо-образующие, водоохранные, защитные, санитарно-гигиенические и оздоровительные функции, критически важные для жизни человека (https://leskod.ru/). Они значительно способствуют сохранению биоразнообразия и регулированию углеродного цикла, непосредственно с ними связано существование флоры и фауны. Между тем, лесные экосистемы постоянно подвергаются различным нарушениям, вызванным как природными факторами (пожары, болезни, ветровалы, буреломы), так и антропогенными воздействиями (вырубка, пастьба скота, затопление при создании водохранилищ, разрушение вблизи карьеров и промышленных комплексов, а также нарастающий экотуризм). Эти факторы существенно влияют на структуру, состав, устойчивость и функционирование лесных экосистем.

В связи с этим информация о состоянии, динамике и пространственно-временном распределении лесных экосистем становится крайне востребованной для решения задач, связанных с организацией лесного хозяйства, лесоустройством и оценкой лесных пожаров. Оперативные данные о динамике лесных экосистем являются важным элементом их мониторинга и устойчивого управления, особенно в труднодоступных регионах. Точные пространственные оценки состояния лесов необходимы для широкого спектра экологических исследований, включая изучение депонирования углерода фитомассой в условиях меняющегося климата.

Для решения этих задач оптимальными являются технологии дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и геоинформационных систем (ГИС), которые позволяют создавать программы дистанционного мониторинга, обеспечивающие получение оперативной информации о состоянии и динамике лесных насаждений на больших территориях в течение длительных периодов. Особый интерес представляет оценка и анализ ключевых показателей, влияющих на нарушения лесных эко-

систем в пространственно-временных масштабах. Развитию дистанционного мониторинга для оценки состояния лесов уделяется приоритетное внимание в нескольких государственных директивных документах, таких как «Лесной кодекс» (2006), «Стратегия развития лесного комплекса Российской Федерации на период до 20 30 года» (2021) и приказ Минприроды России «Об утверждении Порядка проведения государственной инвентаризации лесов» (2021).

Актуальность темы исследования также обусловлена международными обязательствами Российской Федерации по выполнению четырех целей устойчивого развития ООН: Чистая вода и санитария (Цель №2 6), Устойчивые города и населённые пункты (Цель № 11), Борьба с изменением климата (Цель № 13) и Сохранение экосистем суши (№ 15).

Таким образом, анализ состояния и нарушенности лесных экосистем имеет значительное научное и прикладное значение, представляя собой актуальную задачу, решение которой может способствовать рациональному использованию лесных ресурсов и их сохранению. Исследования в данной области особенно важны для лесных насаждений региона Среднего Поволжья, структура и состояние которых за последние десятилетия претерпели существенные изменения в результате воздействия негативных природных (сильные пожары, засухи, ветровалы) и антропогенных (рубка леса, строительство инфраструктурных объектов, подтопление) факторов.

Степень разработанности темы исследования. Последние исследования и данные Рослесхоза (2024) свидетельствуют о том, что лесные пожары остаются главной угрозой для российских лесов, вызывая 65% случаев гибели насаждений (72,5 тыс. га в 2023 году), тогда как 25% повреждений обусловлены экстремальными погодными условиями. Несмотря на отмечаемое с 2014 года снижение площадей погибших лесов, значительные риски представляют также антропогенные факторы, особенно лесозаготовки. Многочисленные исследования (Замолодчиков и др., 2016; Швиденко и др., 2013; Ховратович и др., 2018) подтверждают, что масштабы и последствия этих нарушений варьируются в зависимости от региональных особенностей экосистем.

Современные технологии ДЗЗ и автоматизированной обработки данных играют ключевую роль в мониторинге лесных экосистем (Барталев и др., 2014; Лупян и др., 2011; Миклашевич и др., 2019). Спутниковые снимки и специализированное программное обеспечение доказали свою эффективность для объективной оценки состояния растительного покрова (Хлюстов, 2021а; Чумаченко и др., 2018; Черни-ховский, 2020), выявляют нарушения и анализируют долгосрочные изменения (Жирин и др., 2012; Курбанов и др., 2013а; Федотова, Заречнева, 2017).

Состоянию лесного покрова в Российской Федерации на национальном и региональном уровнях с использованием ДЗЗ посвящено относительно немного работ. Основное внимание ученых сосредоточено на оценке состояния лесов, анализе их нарушенности и идентификации ключевых факторов трансформации (Елсаков, Щанов, 2019; Золотокрылин и др., 2014; Кашницкий и др, 2023; Терехин, 2015), включая климатические изменения, влияющие на продуктивность и видовой состав древостоев (Воробьев и др., 2019; Демаков, 2023), а также различные формы антропогенного воздействия (Денисов и др., 2015; Денисов и др., 2022, Лежнин и др., 2024). Эти исследования подчеркивают необходимость комплексного подхода к мониторингу и управлению лесными ресурсами (Переведенцев и др., 2011; Романов и др., 2015; Черных и др., 2017).

Исследования лесных экосистем региона Среднего Поволжья выявили комплекс факторов, определяющих их динамику (Демаков, Краснов, 2018; Воробьев и др., 2012). Основные факторы, влияющие на динамику лесов, включают климатические изменения, которые оказывают воздействие на продуктивность и видовой состав древостоев (Воробьев и др., 2019б; Демаков, 2023), а также антропогенную нагрузку, проявляющуюся в вырубках, сельскохозяйственном освоении и урбанизации (Денисов и др., 2015; Мухортов и др., 2014; Лежнин и др., 2024). Природные нарушения, такие как пожары, ветровалы, подтопления и вспышки болезней, также играют значительную роль в изменении лесных экосистем (Денисов и др., 2022; Алексеев и др., 2007).

Исторические данные показывают значительные изменения в структуре лесных массивов Среднего Поволжья под воздействием крупных пожаров и хозяйственной деятельности (Воейков, 2020; Валендик и др., 1979; Воробьев, Курбанов, 2017). В XIX веке активная вырубка лесов в Марийском Заволжье привела к уменьшению еловых насаждений и фрагментации лесного покрова (Демаков, Смыков, 2008; Денисов, 2012; Калинин, 2010). На гарях начались сукцессионные процессы, способствующие смене породного состава и зарастанию территории лиственными и кустарниковыми видами (Денисов и др., 2017; Loboda et al., 2017). Эти исследования имеют значительную научно-методическую и практическую ценность для изучения состояния лесов Среднего Поволжья.

Анализ зарубежной научной литературы (Crawford et al., 2023; Banskota et al., 2014; He et al., 2024; White et al., 2022) демонстрирует широкое распространение исследований в области геопространственного анализа, проводимых учеными из США, Индии, КНР и ЕС, где активно применяются методы машинного и глубокого обучения для обработки больших объемов геоданных, что способствует выявлению пространственно-временных закономерностей и повышению точности прогнозирования изменений земной поверхности (Boston et al., 2022; Reichstein et al., 2019). Современные облачные платформы, такие как Google Earth Engine (GEE) и Microsoft Planetary Computer, в сочетании с передовыми архитектурами нейронных сетей (сверточные сети, U-net), существенно расширяют возможности мониторинга и автоматизированного детектирования нарушений лесного покрова, обеспечивая высокоэффективную обработку масштабных геоданных (Kennedy et al., 2018; Gorelick et al., 2017; Stahl et al., 2023; Zhu et al., 2014).

Существующие оценки динамики лесного покрова, выполненные российскими учеными, характеризуются значительной вариабельностью, что затрудняет их сопоставление и интеграцию. Это связано, в частности, с отсутствием унифицированных подходов к выбору данных ДЗЗ, масштабированию исследований, а также процедурам валидации и оценке точности тематического картографирования. Существенным ограничением является также недостаточное использование в

отечественной науке передовых методов пространственно-статистического анализа и моделирования при обработке многолетних рядов спутниковых наблюдений. Преодоление указанных методических недостатков стало ключевым фактором при определении предметной области, целеполагания и постановки задач данного исследования.

Диссертационная работа представляет собой завершенное исследование, в котором не только детально разработана методологическая основа, но и созданы специализированные алгоритмы для пространственно-временного анализа, а также практические рекомендации. Диссертация является законченным и самостоятельным научным трудом.

Цель исследования.

Целью исследования является совершенствование теоретических и методических основ комплексного мониторинга состояния и нарушенности лесного покрова на примере региона Среднего Поволжья посредством интеграции методов ДЗЗ, ГИС и передовых алгоритмов искусственного интеллекта. Для этого были решены следующие задачи:

1. Разработана комплексная методология оценки состояния и нарушенности лесного покрова на основе данных ДЗЗ, облачных сервисов и методов машинного обучения.

2. Проведены комплексные исследования по оценке нарушений лесного покрова с использованием полу-автоматизированных методов обработки данных спутниковых наблюдений и созданием готовых тематических продуктов.

3. Проанализированы основные факторы, влияющие на динамические процессы и закономерности развития лесного покрова на территории исследования (климатические и абиотические).

4. Выполнен прогнозный анализ на основе пространственно-временного моделирования изменений лесного покрова Среднего Поволжья с учетом климатических параметров и антропогенной деятельности. Выявлены тренды динамики нарушений лесных насаждений с помощью серии разновременных изображений на базе спутниковых платформ разного пространственного разрешения.

5. Разработаны подходы и рекомендации, направленные на совершенствование мониторинга нарушений лесного покрова в регионе Среднего Поволжья.

Научная новизна работы. Впервые для территории Среднего Поволжья разработана и апробирована комплексная методология оценки нарушенности лесного покрова, основанная на интеграции разновременных спутниковых данных (1985— 2021 гг.) различного пространственного разрешения. Применение алгоритмов машинного обучения в облачной среде в сочетании с полевыми исследованиями позволило достичь высокой точности детектирования нарушений. Ключевые аспекты новизны заключаются в следующем:

• Интеграция технологий: Внедрение алгоритмов ССБС^МЛ и LandTrendr для анализа спутниковых данных, что обеспечивает высокую точность классификации и позволяет выявлять изменения в лесных экосистемах с учетом антропогенных и природных факторов.

• Разновременный анализ: Проведение всестороннего анализа временных рядов за 36 лет (1985-2021 гг.) с использованием различных спутниковых платформ (Landsat, МОБ]^, RapidEye), что позволяет детально отслеживать изменения в структуре лесных экосистем и их динамику на протяжении длительного времени.

• Климатические факторы: Выявление взаимосвязи между климатическими условиями и пирогенной активностью, что подчеркивает необходимость интеграции температурных индексов в прогностические модели пожарных рисков, а также разработку адаптивных стратегий управления лесными ресурсами.

• Оценка нарушенности: Разработка методологии оценки нарушенности лесных насаждений с использованием индекса нарушенности и пространственно -временного анализа, что позволяет не только фиксировать текущие изменения, но и предсказывать потенциальные угрозы для экосистем.

• Региональная специфика: Оценка влияния антропогенных факторов, таких как вырубка и загрязнение, на лесные экосистемы, с акцентом на специфические условия Среднего Поволжья, включая последствия от работы Чебоксарской ГЭС и изменение гидрологического режима.

• Прогнозирование изменений: Прогнозное моделирование последствий повышения уровня воды в водоемах, что позволяет оценить потенциальные риски для лесных экосистем и разработать меры по их защите.

• Фенологический анализ: Исследование взаимосвязи между фенологическими циклами и горимостью лесных экосистем, что открывает новые возможности для понимания устойчивости лесов к климатическим и антропогенным стрессорам.

Предложенные решения существенно расширяют возможности дистанционного мониторинга лесных экосистем и обеспечивают научную основу для адаптивного управления лесными ресурсами.

Теоретическая и практическая значимость работы. Исследование вносит значительный вклад в развитие методической базы ДЗЗ и обработки данных для мониторинга лесных экосистем, способствуя развитию теории и практики лесного автоматизированного дешифрирования и картографирования. Применение передовых алгоритмов машинного обучения в сочетании с облачными вычислительными платформами позволяет существенно повысить точность и эффективность оценки состояния лесных массивов, что открывает новые возможности для совершенствования системы лесной инвентаризации.

Работа предоставляет уникальные данные о динамике лесного покрова Среднего Поволжья за 36 лет, демонстрируя значительные трансформации: сокращение хвойных и лиственных насаждений, увеличение молодняков и фрагментации ландшафтов. Эти результаты важны для понимания последствий хозяйственной деятельности, пожаров и климатических изменений, а также для прогнозирования дальнейшей эволюции лесных экосистем.

Исследование выявило ключевые закономерности воздействия засух, пожаров и промышленного загрязнения на лесные массивы. Установлена связь между температурными аномалиями, снижением влажности и пирогенной активностью, что подтверждает необходимость учета климатических индексов в прогностических моделях. Кроме того, анализ последствий подтопления из-за Чебоксарской ГЭС показал масштабы антропогенной трансформации ландшафтов, что важно для планирования создания водохранилищ и охраны лесов.

Применение ландшафтных индексов, временных рядов NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index, нормализованный относительный индекс растительности) и VCI (англ. Vegetation Condition Index, индекс состояния растительности) позволило оценить устойчивость лесных экосистем к различным стрессорам. Выявлена региональная неоднородность динамики растительности, связанная с климатическими и антропогенными факторами.

Результаты исследования могут быть использованы для обоснования управленческих решений в области лесного хозяйства и охраны природы. Выявленные тренды фрагментации и нарушенности лесов, а также прогнозы затопления территорий позволяют разрабатывать превентивные меры по сохранению биоразнообразия и рациональному использованию лесных ресурсов. Работа также подчеркивает необходимость интеграции спутникового мониторинга в систему принятия решений для своевременного реагирования на угрозы.

Полученные результаты, включая тематические карты, базы данных, алгоритмы мониторинга и классификации нарушенности лесного покрова, а также общие рекомендации по оценке динамики и прогнозному анализу могут быть использованы различными профильными организациями Среднего Поволжья. Практические и теоретические результаты исследования внедрены в деятельность лесничеств и министерства лесного хозяйства Республики Марий Эл и Чувашии (Приложение А1-А10). Также результаты диссертации работы внедрены в практическую деятельность Министерства природных ресурсов, экологии и охраны окружающей среды Республики Марий Эл и Пензенского филиала ФГБУ «РОСЛЕСИНФОРГ» (Приложение А11-А13), а также в учебный процесс и научные исследования во ФГБОУ ВО «ПГТУ» и ФГБОУ ВО «БГАУ» (Приложение А14-А26). Сформированные тематические карты и базы данных тестовых участков, индексные показатели и данные о климатических параметрах для мониторинга, оценки точности наземного покрова и прогнозного анализа вошли в региональные базы данных «Database_CSFM» (Приложение А27-А28).

Работа выполнена в рамках следующих проектов: ФЦП «Научные и научно -педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы»: а) проект №

010-1.1-214-072-04 «Разработка и реализация алгоритмов передачи, обработки и анализа данных дистанционного зондирования лесных покровов для автоматических расчетов фитомассы растительности и углеродных пулов»; б) проект №2 20121.5-12-000-2012-012 «Дистанционный мониторинг и прогнозирование состояния лесных насаждений по спутниковым снимкам»; Государственное задание НИР № 5.1481.2011 (2012) «Оценка, мониторинг и прогнозирование биологической продуктивности лесов по данным спутниковой съемки»; Государственное задание НИР № 37.2394.2014/K (2014-2016) «Дистанционный мониторинг устойчивости лесных экосистем»; Грант РФФИ № 19-55-80010/19 (2020-2022) «Мониторинг окружающей среды и оценка влияния изменений землепользования и наземного покрова на экологическую безопасность с использованием геопространственных технологий»; Грант Российского научного фонда № 22-16-00094 (2022-2024) «Дистанционный мониторинг лесных экосистем в условиях меняющегося климата».

Методы исследования. Теоретической и методологической основой диссертационной работы стали результаты исследований и публикаций отечественных и зарубежных ученых в области ДЗЗ, картографирования, а также оценки нарушений лесных экосистем. В работе применялись методы таксации лесов с закладкой тестовых участков, классификации наземного покрова по данным ДЗЗ, алгоритмы машинного обучения и преобразования изображений с применением метода «Колпачок с кисточкой» (англ. Tasseled Cap). Кроме того, использовались методы геоинформационного моделирования, математико-статистического анализа, анализа временных рядов и, тест Манна-Кендалла для выявления пространственно-временных трендов в исследуемых данных.

Положения, выносимые на защиту.

1) Комплексная методология мониторинга и пространственно-временного анализа нарушений лесного покрова, основанная на интеграции лесотаксационных методов, технологий ДЗЗ, облачных вычислений и алгоритмов машинного обучения.

2) Пространственно-временные закономерности динамики и нарушенности лесного покрова Среднего Поволжья за период 1985-2021 гг., включая

разнонаправленные тренды фрагментации лесного покрова.

3) Дистанционный мониторинг нарушений лесного покрова, включая климатические и антропогенные воздействия, с количественной оценкой их вклада в нарушенность экосистем.

4) Количественная оценка последствий крупных антропогенных и природных воздействий на лесные экосистемы, включая засухи и пространственно-имитационное моделирование рисков от повышения уровня ГЭС.

Степень достоверности и апробация научных результатов обоснованы комплексным анализом обширного эмпирического материала, включающего 1786 тестовых участков, что обеспечивает репрезентативность выборки и полное соответствие объекту исследования. Достоверность выводов подтверждена применением соответствующих статистических критериев в рамках методов математической и пространственной статистики, реализованных с использованием ГИС -пакетов (NextGIS, QGIS, ArcGIS Pro) и программных комплексов для обработки дистанционных данных (ENVI, ERDAS Imagine). Статистическая обработка данных выполнена в общепризнанных прикладных средах (Microsoft Excel, Statgraphics), что обеспечило верификацию результатов. Установленные количественные и пространственные закономерности являются статистически значимыми и обладают высокой степенью достоверности.

Основные положения и результаты диссертационной работы представлены на конференциях российского и международного уровня: «ГИС в Центральной Азии-GISCA» (2022, Ташкент; 2023, Бишкек; 2025, Алматы); «Леса России: политика, промышленность, наука, образование» (2024, г. Санкт-Петербург); «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли» (2023, Красноярск); «Лесной мост в будущее» (2021, София, Болгария); «Большие данные из космоса» (2019, Мюнхен, Германия); «От космоса до управления земельными ресурсами» (2018, 2021, Флоренция, Италия); «Новые тенденции в исследовании лесных пожаров, включающие большие данные и моделирование изменения климата: 11-й семинар EARSeL по лесным пожарам» (2017, Ханья, Греция); «Европейская генеральная ассамблея проекта Коперник» (2016, 2017, Вена, Австрия); «Региональный

конгресс IUFRO для Азии» (2016, Пекин, КНР); «ForestSat-14» (2014, Рива дель Гарда, Италия); «Разнообразие деревьев в городской среде» (2014, Анларп, Швеция); «Решение проблем изменения климата: вклад лесных научных знаний» (2012, Тур, Франция); «Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг» (2012-2024, Йошкар-Ола).

Личный вклад автора. Диссертационная работа представляет собой систематизированный итог многолетних научных исследований, выполненных автором в период с 2006 по 2025 год. Соискателем самостоятельно проведены сбор и обработка первичных данных, разработана методологическая основа исследования, сформулированы концептуальные положения, научно поставлены цель и задачи работы. Разработана оригинальная методика анализа результатов, реализованы алгоритмы машинного обучения, выполнена научная интерпретация полученных данных, сформулированы выводы и выявлены закономерности, а также разработаны практические рекомендации. В исследовании использованы материалы Центра устойчивого управления и дистанционного мониторинга лесов (ЦУДМЛ) Поволжского государственного технологического университета, что обеспечило верификацию результатов.

Публикации. По теме диссертации и связных с ней разработок опубликовано 78 научных работ, из которых 44 - в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК Российской Федерации, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты на соискание учёной степени доктора наук, 22 свидетельства о регистрации интеллектуальной собственности (Приложение А27-А47), а также 3 коллективные монографии.

В ходе работы разработаны и зарегистрированы следующие программы для ЭВМ: 1) «Spectr_CSFM-1.0» для определения спектральной яркости наземных объектов на спутниковых снимках Landsat ЕТМ+; 2) «Precision_CSFM_1.0» для оценки точности классификации спутниковых снимков Landsat ЕТМ+; 3) «Модуль Comparer_CSFM@RS_1.0» для сравнения растровых тематических карт, полученных по спутниковым снимкам; 4) «Модуль QGIS Forecast_CSFM&RS» для прогно-

зирования сезонных параметров; 5) «Модуль CSFM&RS_NBC» для автоматизированного картографирования наземного покрова по спутниковым данным; 6) «Модуль CSFM&RS_DA» для сравнения разновременных тематических карт и спутниковых снимков; 7) «Модуль CSFM&RS_NAC» для полуавтоматической классификации наземного покрова по спутниковым изображениям.

За серию работ, посвященных исследованию лесных пожаров Среднего Поволжья и разработанному алгоритму, в 2016 году соискатель вместе с научной группой был награжден золотой медалью международного салона «Архимед» (Приложение А48).

Структура и объем работы. Диссертационное исследование объёмом 400 страницы машинописного текста включает введение, семь глав, заключение и 58 приложений. Список использованной литературы содержит 405 наименований, из которых 172 принадлежат иностранным авторам. Текст иллюстрирован 55 таблицами и 94 рисунками.

Благодарности. Автор благодарит научного консультанта, доктора с.-х наук, проф. Э.А Курбанова, магистрантов, аспирантов и сотрудников ЦУДМЛ ФГБОУ ВО «ПГТУ» за поддержку при подготовке диссертации, а также доктора с.-х. наук, проф. С.А. Денисова, доктора биол. наук Ю.П. Демакова и доктора с.-х. наук, проф. В.Л. Черных за конструктивные замечания и рекомендации по тексту работы.

ГЛАВА 1. ШСТОЯНИЕ ВОПРОСА

1.1 Роль лесов в концепции устойчивого развития

Леса планеты представляют собой уникальные природные экосистемы, которые создают и обеспечивают естественную среду обитания различных видов флоры и фауны на Земле и служат уникальным каркасом в глобальном углеродном цикле (FAO, 2024). Лесные насаждения стабилизируют почву и климат, очищают воздух, регулируют водосток, предоставляют тень и укрытие, а также создают условия для обитания опылителей и естественных врагов сельскохозяйственных вредителей. Они также обеспечивают продовольственную безопасность миллионов людей по всему миру, выступая источником питания, биоразнообразия, энергии и благосостояния (FAO, 2024). Между тем, вырубка лесов приводит к росту числа лесных пожаров, ураганов и вспышек популяций насекомых. Это ставит под угрозу жизнь людей, живущих рядом с лесами, а также приводит к уменьшению биоразнообразия и вымиранию редких и исчезающих видов.

Последние исследования ФАО ООН (2024) свидетельствуют о том, что в 2020 году леса занимали около 4,1 млрд га, что составляет 31% поверхности суши на планете. Наибольшее количество лесов расположено в тропиках, за ними следуют бореальные, умеренные и субтропические климатические зоны. Более половины (54%) мировых лесов сосредоточено в пяти странах: Российской Федерации, Бразилии, Канаде, США и Китае (в порядке убывания площади). С 1990 по 2020 год было переведено в другие виды землепользования около 420 млн га лесов (FAO, 2020). Темпы вырубки лесов на глобальном уровне снизились с 15,8 млн. га в год в 1990-2000 годах до 10,2 млн. га в год в 2015-2020 годах. В 2015-2020 годах ежегодные темпы вырубки составили 4,41 млн га в Африке, 2,95 млн га в Южной Америке и 2,24 млн га в Азии. Дистанционное зондирование ^ЯА RSS, 2022) подтвердило эту тенденцию к снижению глобальной вырубки лесов.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Воробьев Олег Николаевич, 2025 год

Список литературы

1. Алексанин, А. И. Совмещение изображений с российских спутников «Ресурс -П» / А. И. Алексанин, С. М. Краснопеев, М. А. Морозов, Е. В. Фомин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15. - № 1. - С. 18-28. 001:10.21046/2070-7401-2018-15-1-18-28.

2. Алексеев, А. С. Выявление повреждений хвойных насаждений на основе комплексного анализа результатов дистанционного зондирования Земли и наземных обследований / А. С. Алексеев, Д. М. Черниховский // Лесное хозяйство. -2024. - № 2. - С. 11-28.001: 10.37482/0536-1036-2024-2-11-28.

3. Алексеев, А. С. Выявление ранних стадий повреждения еловых древостоев на короедом-типографом на основе совмещенного анализа материалов спутниковой съемки 8еп1ше1-2В и наземных обследований / А. С. Алексеев, Д. М. Чер-ниховский // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. -2023. - Вып. 246. - С. 22-43. Б01: 10.21266/2079-4304.2023.246.22-43.

4. Алексеев, А. С. Метод определения таксационных характеристик насаждений по аэрофотоснимкам сверхвысокого разрешения / А. С. Алексеев, А. А. Михайлова, Д. М. Черниховский, В. И. Березин // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. - 2017. - №2 2. - С. 6777. Б01 10.21178/2079-6080.2017.2.67

5. Алексеев, И. А. Влияние подтопления Чебоксарского водохранилища на лесо-патологические характеристики древостоев / И. А. Алексеев, А. В. Захаров, О. Н. Гусева // Вестник ПГТУ. - 2013. - Т. 19. - №3. - С. 93-101.

6. Алексеев, И. А. Подтопление лесов в зоне водохранилищ : результаты длительного мониторинга / И. А. Алексеев, В. М. Ахметов, О. Н. Гусева // Лесное хозяйство. - 2007. - № 5. - С. 21-22.

7. Алексеев, И. А. Ущерб Марийской АССР от затопления ее земель Чебоксарской ГЭС / И. А. Алексеев // Комплексная оценка результатов строительства и эксплуатации Чебоксарской ГЭС: тез. докл. - Горький, - 1989. - С. 60-64.

8. Архипкин, О. П. Дистанционная оценка ущерба от лесных пожаров в системе космического мониторинга ЧС в Казахстане / О. П. Архипкин, Г. Н. Сагатди-нова, Ж. А. Бралинова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2014. - Т. 11. - № 3. - С. 203-214.

9. Багаев, С. М. Экспериментальная оценка точности мультиклассовой сегментации объектов на спутниковых снимках на основе модифицированной свёр-точной нейронной сети и-пе! / Багаев С.М., Медведева Е.В. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2021. - Т. 18. -№ 6. - С. 35-45 Б01: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-35-45.

10. Барталев, С.А. Методология мониторинга и прогнозирования пирогенной гибели лесов на основе данных спутниковых наблюдений / С. А. Барталев, Ф. В. Стыценко, С. А. Хвостиков, Е. А. Лупян // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2017. - Т. 14. - № 6. - С. 176-193. Б0Ы0.21046/2070-7401-2017-14-6-176-193.

11. Барталев, С. А. Состояние и перспективы развития методов спутникового картографирования растительного покрова России / С. А. Барталев, В. А. Егоров, В. О. Жарко, Е. А. Лупян, Д. Е. Плотников, С. А. Хвостиков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2015. - Т. 12. - № 5. - С. 203-221.

12. Барталев, С. А. Экспресс-картографирование повреждений лесов России пожарами по спутниковым данным Landsat / С. А. Барталев, Е. А. Лупян, Ф. В. Стыценко, О. Ю. Панова, В. Ю. Ефремов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2014. - Т. 11. - № 1. - С. 9-20.

13. Барталев, С. А. Исследования и разработки ИКИ РАН по развитию методов спутникового мониторинга растительного покрова / С. А. Барталев, Е. А. Лупян // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2013. - Т. 10. - № 1. - С. 197-214.

14. Барталев, С. А. Возможности использования спутникового сервиса ВЕГА для решения различных задач мониторинга наземных экосистем / С.А. Барталев,

Д.В. Ершов, Е.А. Лупян, В.А. Толпин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. - Т. 9. - № 1. - С.49-56.

15. Барталев, С. А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра МОБК / С. А. Барталев, В.А. Егоров, Д. В. Ершов, А. С. Исаев, Е. А. Лупян, Д. Е. Плотников, И. А. Уваров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2011. - Т. 8. - № 4. - С. 285-302.

16. Барталев, С. А. Исследование возможностей оценки состояния поврежденных пожарами лесов по данным многоспектральных спутниковых измерений / С.А. Барталев, В.А. Егоров, А.М. Крылов, Ф.В. Стыценко, Т.С. Ховратович // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2010. - Т. 7. - № 3. - С. 215-225.

17. Барталев, С. А. Использование спутниковых изображений для оценки потерь углерода лесными экосистемами в результате вырубок / С. А Барталев, Т. С. Ховратович, В. В. Елсаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2009. - Т. 2. - № 6. - С. 343-351.

18. Барталев, С. А. Методы использования временных серий спутниковых изображений высокого пространственного разрешения для оценки масштабов и динамики вырубок таежных лесов / А. С. Барталев, Т. С. Курятникова, Х. Ю. Сти-биг // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. - 2005. - Т. 2. - № 2. - С. 217-227.

19. Богданов, А. П. Совершенствование мониторинга лесов путем использования облачных технологий как элемента устойчивого лесоуправления / А. П. Богданов, А. А. Карпов, Н. А. Демина, Р. А. Алешко // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15, №1. - С. 89-100.

20. Бондур, М. Н. Космический мониторинг воздействия природных пожаров на состояние различных типов растительного покрова в федеральных округах Рос-

сийской Федерации / В. Г. Бондур, М. Н. Цидилина, Е. В. Черепанова // Исследование земли из космоса. - 2019. - № 3. - С. 13-32. DOI: 10.31857/S0205-96142019313-32.

21. Борзов, С. М. Обнаружение выборочных рубок леса по данным дистанционного измерений высокого пространственного разрешения / С. М. Борзов, О. И. Потатуркин // Исследование Земли из космоса. - 2014. - №. 4. - С. 87-93. DOI: 10.7868/S0205961414030026.

22. Буряк, Л. В. Влияние пожаров на формирование насаждений Нижнего Приан-гарья : монография / Л.В. Буряк, О.П. Каленская. - Пушкино : Изд-во ВНИИЛМ, 2020. - 140 с. - ISBN 978-5-94219-258-7.

23. Валендик, Э. Н. Крупные лесные пожары : научное издание / Э. Н. Валендик, П. М. Матвеев, М. А. Софронов // Институт леса и древесины им. В.Н. Сукачева СО АН СССР. - М. : Наука. - 1979. - 198 с.

24. Василевич, М. И. Применение спутниковых методов исследований в мониторинге состояния лесных фитоценозов в зоне выбросов промышленного предприятия / М. И. Василевич, В. В. Елсаков, В. М. Щанов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2014. - Т. 11. - № 1.

- С. 30-42.

25. Верхунов П. М. Таксация леса: учебное пособие / П. М. Верхунов, В. Л. Черных. - Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет, 2007. - 396 с. - ISBN 978-5-8158-0552-1.

26. ВМО: Средства и руководящие указания по комплексной борьбе с засухой, Серия 2. - 2016. Всемирная метеорологическая организация и глобальное водное партнерство. ISBN 978-91-87823-32-9.

27. Воейков, Е. В. Лесные пожары в Среднем Поволжье: забытая экологическая катастрофа Гражданской войны / Е. В. Воейков // Новый исторический вестник.

- 2020. - № 4. - С. 112-127.

28. Войтко, П. Ф. Использование лесов Республики Марий Эл для строительства и эксплуатации искусственных водных объектов / П. Ф. Войтко // Вестник Марийского государственного технического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2009. - № 3. - С. 75-83.

29. Воробьев О. Н. Прогнозный анализ лесного покрова Среднего Поволжья на основе временных рядов и климатических сценариев / О. Н. Воробьёв, С. А. Лежнин, Э. А. Курбанов, А. Б. Яхьяев, Д. М. Дергунов, Л. В. Тарасова, А. В. Ястребова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21. - № 4. - С. 115-130. Б01: 10.21046/2070-7401-2024-21-4115-130

30.Воробьев О. Н. Пространственно-временной анализ фрагментации лесного покрова Среднего Поволжья с использованием ландшафтных индексов и спутниковых данных ЬапёБа1 / О. Н. Воробьёв, Э. А. Курбанов, С. А. Лежнин, А. В. Губаев, Д. М. Дергунов, Л. В. Тарасова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023. - Т. 20. - № 1. - С. 144-159. Б01: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-144-159.

31. Воробьёв О. Н. Анализ трендов временных рядов вегетационных индексов по данным MODIS для оценки влияния засух на лесные насаждения Среднего Поволжья с 2000 по 2020 год / О. Н. Воробьёв, Э. А. Курбанов, Дж. Ша, С. А. Лежнин, Д. Ван, Дж. Коул, Д. М. Дергунов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2022. - Т. 19. - № 4. - С. 181-194. Б01: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-181-194.

32. Воробьёв О. Н. Оценка затопления растительного покрова в республиках Марий Эл и Чувашия при подъёме Чебоксарского водохранилища до отметки 68 м по данным ДЗЗ / О. Н. Воробьёв, Э. А. Курбанов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2021. - Т. 18. - № 3. - С. 214225. Б0Т: 10.21046/2070-7401-2021-18-3-214-225.

33. Воробьёв О. Н. Дистанционный мониторинг устойчивости лесных экосистем: монография под общ. ред. проф. Э. А. Курбанова / О. Н. Воробьёв, Э. А. Курба-нов, Демишева Е. Н., Меньшиков С. А., Али М. С., Смирнова Л. Н., Тарасова Л. В. Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет.

- 2019а. - 166 с. - ISBN 978-5-8158-2122-4.

34. Воробьёв О. Н. Пространственно-временной анализ динамики лесного покрова в Среднем Поволжье по спутниковым данным: монография / О. Н. Воробьёв, Э. А. Курбанов, Ю. А. Полевщикова, С. А. Лежнин; под общ. ред. проф. Э.А. Курбанова. Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет. - 2019б. - 200 с. ISBN 978-5-8158-2118-7.

35. Воробьев, О. Н. Алгоритм определения фенологических характеристик лесного покрова на основе временных рядов спутниковых данных / О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, Е. Н. Демишева, С. А. Меньшиков, Л. Н. Смирнова // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2019в. - Т. 41. -№ 1. - С. 5-20. DOI: 10.25686/2306-2827.2019.1.5.

36. Воробьёв О. Н. Дистанционный мониторинг восстановительной динамики растительности на гарях Марийского лесного Заволжья / О. Н. Воробьёв, Э. А. Курбанов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2017. - Т. 14. - № 2. - С. 124-134. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-284-97.

37. Воробьев, О. Н. Спутниковый мониторинг недропользования в Республике Марий Эл / О.Н. Воробьев, Э.А. Курбанов // Геоматика. - Москва: «Совзонд».

- 2015. - № 1. - С. 45-52.

38. Воробьев, О. Н. Оценка динамики и нарушенности лесного покрова в Среднем Поволжье по снимкам Landsat / О. Н. Воробьёв, Э. А. Курбанов, Ю. А. Полев-щикова, С. А. Лежнин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2016. - Т. 13. - № 4. - С. 124-134. DOI: 10.21046/2070-74012016-13-3-124-134.

39. Воробьев, О. Н. Методика пошаговой классификации спутниковых снимков для тематического картирования лесов / О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, А. В. Губаев, Е. Н. Демишева // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2015. - Т. 28. - № 4. - С. 57-72.

40. Воробьев, О. Н. Методика выявления степени повреждения древостоев после пожаров 2010 года в Среднем Поволжье / О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, С. А. Лежнин, Ю.А. Полевщикова, Е.Н. Демишева // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2014. - Т. 11. - № 4. - С. 217-229.

41. Воробьев О. Н. Мониторинг состояния растительного покрова на территории Республики Марий Эл с использованием ЕКУ^АТ МЕИ^ / О.Н. Воробьев, Э.А. Курбанов // Вестник МГУЛ: Московский государственный университет леса. - 2013. - Т. 99. - № 7. - С. 42-45.

42. Воробьев, О. Н. Дистанционный мониторинг лесных гарей в Марийском Заволжье / О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, А. В. Губаев, С. А. Лежнин, Ю. А. Полевщикова // Вестник ПГТУ. - Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. -2012. - № 1. - С. 12-22.

43. Гаврилюк, Е. А. Картографирование наземных экосистем Печоро -Илычского заповедника и его окрестностей на основе восстановленных мультивременных спутниковых данных Landsat / Е. А. Гаврилюк, А. С. Плотникова, Д. Е. Плотников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15. - №1. - С. 141-153. Б01: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-141-153

44. Газизуллин, А. Х. Почвенно-экологические условия формирования лесов Среднего Поволжья/ А. Х. Газизуллин // Казань. РИЦ «Школа». - 2005. - 496 С.

45. Газизуллин, А. Х. Буроземообразование и псевдооподзоливание в почвах лесов Среднего Поволжья и Предуралья / А. Х. Газизуллин, А. Т. Сабиров. - Йошкар-Ола: МарГТУ. - 1997. - 204 с.

46. ГОСТ Р 50828-95. Геоинформационное картографирование. Пространственные данные, цифровые и электронные карты. Общие требования. - Москва : Издательство стандартов, 1996. - 19 с.

47. ГОСТ Р 57938-2017. Лесное хозяйство. Термины и определения. - Москва : Стандартинформ, 2020. - 9 с.

48. ГОСТ Р 7.0.100-2018. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Библиографическая запись. Библиографическое описание. - Москва : Издательство стандартов, 2018. - 124 с.

49. ГОСТ 59081-2020. Национальный стандарт Российской Федерации. Данные дистанционного зондирования Земли из космоса. Продукты обработки данных дистанционного зондирования Земли из космоса производные (базовые)». -Москва : ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ», 2020. - 8 с.

50. ГОСТ Р 59753-2021. Национальный стандарт Российской Федерации Данные дистанционного зондирования из космоса: термины и определения. - Москва : ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ», 2021. - 15 с.

51. ГОСТ Р 59480-2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Данные дистанционного зондирования Земли из космоса. Уровни обработки данных дистанционного зондирования Земли из космоса. - Москва : ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ», 2021. - 12 с.

52. Государственный доклад "Состояние окружающей среды и природных ресурсов Нижегородской области в 2024 году". https://eco.nobl.ru/presscenter/lec-Ш^/603/ (дата обращения: 04.08.2025).

53.Государственный доклад «О состоянии природных ресурсов и об охране окружающей среды Республики Татарстан в 2024 году // Министерство экологии и природных ресурсов Республики Татарстан. Казань. - 2025. - С. 385. https://eco.tatarstan.ru/gosdoklad.htm (дата обращения: 0 5.08.2025).

54. Грабовский, В. И. Оценка индекса листовой поверхности для территории России по данным государственного лесного реестра / В. И. Грабовский, Н. В. Зу-керт, М. Д. Корзухин // Лесоведение. - 2015. - № 4. - С. 255-259.

55. Грачев, В. А. Анализ факторов устойчивого развития при выполнении Российской Федерацией новых климатических обязательств по Парижскому соглашению // В. А. Грачев, Н. И. Курышева, О. В. Плямина, И. И. Волкова, Т. А. Евсе-енкова, В. А. Лобковский / Проблемы региональной экологии. - 2019. - № 5. -С. 78-84. https://doi.org/10.24411/1728-323X-2019-17078.

56. Грибанова, С. А. Растительность европейской части СССР / под ред. С.А. Грибановой и др. - Л.: Наука. - 1980. - 429 С.

57. Демаков, Ю. П. Влияние извержений вулканов на радиальный прирост деревьев в лесах Республики Марий Эл / Ю. П. Демаков // Лесотехнический журнал. - 2023. - Т. 13. - № 4-2 (52). - С. 39-59. DOI: 10.34220/issn.2222-7962/2023.4/16.

58. Демаков, Ю. П. Элементный состав песчаных почв лесных биогеоценозов Марийского Заволжья / Ю. П. Демаков, А. В. Исаев // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер: Лес. Экология. Природопользование. - 2021. - Т. 52. - № 4. - С. 54-69. DOI: 10.25686/23062827.2021.4.54.

59. Демаков, Ю. П. Изменение структуры и ресурсного потенциала лесов Чувашии за период с 1942 по 2014 годы / Ю. П. Демаков, В. Г. Краснов // Вестник поволжского государственного технологического университета. Серия: Лес. Экология. Природопользование. - 2018а. - Т. 37. - № 1. - С. 19-32. DOI: 10.15350/2306-2827.2018.1.19.

60. Демаков, Ю. П. Структура и закономерности развития лесов Республики Марий Эл: монография / Ю. П. Демаков. - Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет. - 2018б. - С. 432. - ISBN 978-5-81582014-2.

61. Демаков, Ю. П. Закономерности развития древостоев в суборях Марийского Заволжья / Ю. П. Демаков, А. В. Исаев // Вестник удмуртского университета. Биология. Науки о Земле. - 2015. - Т. 25. - № 2. - С. 58-70.

62. Демаков, Ю. П. Эколого-ресурсный потенциал древостоев лесообразующих пород Среднего Поволжья / Ю. П. Демаков, А. В. Исаев, В. Л. Черных // Вестник

Поволжского государственного технологического университета. Серия «Лес. Экология. Природопользование». - 2014. - Т. 24. - № 4. - С. 5-20.

63. Демаков, Ю. П. Структура молодняков искусственного происхождения сосны и ели в Марийском ополье и ее оптимизация / Ю. П. Демаков, Т. В. Нуреева, А. А. Белоусов // Научный журнал. КубГАУ. - 2013 а. - Т. 9. - № 93. - С. 1-17.

64. Демаков, Ю. П. Воздействие завода силикатного кирпича на состояние и структуру соснового биогеоценоза: монография / Ю. П. Демаков, М. И. Майша-нова, Е.А Гончаров, Г. А. Богданов, Ю. П. Краснобаев, С. М. Швецов, А. Н. Чемерис. - Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет. - 2013б. - С. 191. - ISBN 978-5-8158-1268-9.

65. Демаков, Ю.П. Изменение зольного состава хвои, коры и древесины сосны в зоне выбросов завода силикатного кирпича / Ю. П. Демаков, С. М. Швецов, М. И. Майшанова // Вестник ПГТУ. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. -2012. - № 1. - С. 85-95.

66. Демаков, Ю. П. Динамика структуры лесного фонда Марий Эл и пути ее оптимизации / Ю. П. Демаков, А. Е. Смыков // Лесное хозяйство. - 2008. - № 1. - С. 43-45.

67. Демаков, Ю. П. Пространственная структура лесного фонда Республики Марий Эл / Ю. П. Демаков, А. Е. Смыков, С. А. Денисов // Вестник МарГТУ. Серия «Лес. Экология. Природопользование». - 2008. - T. 2. - № 1. - С. 3-18.

68. Демаков, Ю. П. Лесоводство. Ведение хозяйства в лесах, повреждённых пожарами/ Ю. П. Демаков, К. К. Калинин. - Йошкар-Ола: МарГТУ. 2003. - 136 с

69. Денисов, С. А. Влияние пожара в сосняке брусничном на всхожесть и качественные особенности семян сосны / С. А. Денисов, З. Н. Домрачева, К. А. Мо-това, М. А. Ожиганов, С. А. Чиликова // Вестник Поволсжского государственного технологического университета. Серия: Лес. Экология. Природопользование. - 2022. - Т. 54. - № 1. - С. 26-39. DOI: 10.25686/2306-2827.2022.2.26.

70. Денисов, С. А. Опыт применения квадрокоптера для мониторинга возобновления леса / С. А. Денисов, А. А. Домрачев, А. С. Елсуков // Вестник Поволжского

государственного технологического университета. Серия: Лес. Экология. Природопользование. - 2016. - Т. 32. - № 4. - С. 34-46. DOI: 10.15350/23062827.2016.4.34.

71. Денисов, С. А. Управление лесовосстановлением на гарях / С. А. Денисов, Т. А. Конюхова, Т. С. Рачкова // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия «Лес. Экология. Природопользование». - 2015.

- Т. 27. - № 3. - С. 5-14.

72. Денисов, С. А. Проблемы воспроизводства сосновых лесов среднего Поволжья / С. А. Денисов, К. К. Калинин, В. П. Бессчетнов, Н. В. Демичева, Т. С. Батух-тина, В. В. Самоделкина // Вестник Марийского государственного технологического университета. Серия: Лес. Экология. Природопользование. - 2012.

- № 1. - С. 12-23.

73. Денисов, С. А. Особенности роста плантационных культур ели при выращивании балансовой древесины в связи с лесоводственными уходами / С.А. Денисов, Ю.П. Глушкова // Вестник МарГТУ. Серия «Лес. Экология. Природопользование». - 2011. - № 1. - С. 31-38.

74. Денисова, А. Ю. Пространственная классификация преобладающих древесных пород на территории Самарской области по данным Sentinel -2 и таксации леса / А. Ю. Денисова, Л. М. Кавеленова, Е. С. Корчиков, Н. В. Прохорова, Д. А. Терентьева, В. А. Федосеев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2019. - Т. 16. - № 4. - С. 86-101. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-86-101.

75. Дергунов, Д. М. Оценка алгоритма «Случайный лес» машинного обучения для классификации фитомассы лесов / Д. М. Дергунов, О. Н. Воробьёв, Э. А. Кур-банов, С. А. Лежнин, А. В. Губаев // Вестник ПГТУ. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2024. - Т. 61. -№ 1. - С. 30-43. DOI: 10.25686/23062827.2024.1.30.

76. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2024 год / Федеральная служба по Гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет). М. - 2025. 104 С.

77. Доклад об состоянии окружающей среды Кировской области в 2023 году / Министерство охраны окружающей среды Кировской области. - Киров. - 2024. -191 с.

78. Доклад об экологической ситуации в Костромской области в 2023 году / Департамент природных ресурсов и охраны окружающей среды Костромской области. Кострома. - 2024. С. 135. https://dpr.kostroma.gov.ru/deyatelnost/ tekushchaya-deyatelnost-departamenta/doklady.php (дата обращения: 04.08.2025).

79. Доклад об экологической ситуации в Республике Марий Эл в 2023 году / Министерство природных ресурсов, экологии и охраны окружающей среды Республики Марий Эл. - Йошкар-Ола. - 2024. - 184 с.

80. Доклад об экологической ситуации в Чувашской Республике в 2024 году / Министерство природных ресурсов и экологии Чувашской Республики. - Чебоксары. - 2025. - 134 с.

81. Друки, А. А. Семантическая сегментация данных дистанционного зондирования Земли при помощи нейросетевых алгоритмов / А. А. Друки, В. Г. Спицын, Ю. А. Болотова, А. А. Башлыков // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2018. - Т. 329. - № 1. - С. 59-68.

82. Ежегодный доклад о состоянии окружающей среды Республики Марий Эл за 2009 год: гос. доклад за 2009 г. / Министерство сельского хозяйства, продовольствия и природопользования Республики Марий Эл. - Департамент экологической безопасности, природопользования и защиты населения Республики Марий Эл. Йошкар-Ола. - 2010. 190 с.

83. Елсаков, В. В. Анализ сходимости временных серий спутниковых съёмок различного пространственного разрешения для региона Большеземельской

тундры / В. В. Елсаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2025. - Т. 22. - № 1. - С. 148-161. Б01: 10.21046/20707401-2025-22-1-148-161.

84. Елсаков, В. В. Климатические изменения как факторы динамики запасов зелёной фитомассы оленьих пастбищ арктических островов / В. В. Елсаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21. - № 4. - С. 162-175. Б01: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-162-175.

85. Елсаков, В. В. Современные изменения растительного покрова пастбищ северного оленя Тиманской тундры по результатам анализа данных спутниковой съёмки / В. В. Елсаков, В. М. Щанов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2019. - Т. 16. - № 2. - С. 128-142. Б01: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-128-142.

86. Елсаков, В. В. Картирование растительного покрова бассейна р. Ко жим (Приполярный Урал) с использованием материалов дистанционного зондирования / В. В. Елсаков, И. О. Марущак, В. М. Щанов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2009. - Т.2. - № 6. - С. 360-364.

87. Еремеев В. В. Технология потоковой обработки данных ДЗЗ высокого разрешения / В.В. Еремеев, И. И. Зинина, А. Е. Кузнецов, Г. Н. Мятов, В. И. Поше-хонов, А. В. Филатов, А. А. Юдаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2021. - Т. 18. - № 1. - С. 11-18. Б01: 10.21046/2070-7401-2021-18-1-11-18.

88. Ершов, Д. В. Оценка биоразнообразия Центрального федерального округа по спутниковой карте наземных экосистем / Д. В. Ершов, А. С. Исаев, Н. В. Лукина, Е. Е. Гаврилюк, Н. В. Королева // Лесоведение. - 2015. - № 6. - С. 403416.

89. Жирин, В. М. Многолетняя динамика вегетационных индексов темнохвойных лесов после повреждения сибирским шелкопрядом / В. М. Жирин, С. В. Князева, С. П. Эйдлина // Лесоведение. - 2016. - № 1. - С. 3-14.

90. Жирин, В. М. Динамика спектральной яркости породно -возрастной структуры групп типов леса на космических снимках Landsat / В. М. Жирин, С. В. Князева, С. П. Эйдлина // Лесоведение. - 2014. - №4. - С. 3-12.

91. Жирин, В. М. Сезонная информативность многоспектральных космических снимков высокого разрешения при изучении породно-возрастной динамики лесов / В. М. Жирин, С. В. Князева, С. П. Эйдлина, Н. В. Зукерт // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2012. - Т. 9. - № 1. - С. 87-94.

92. Жирин, В. М. Изменение лесного покрова после интенсивных лесозаготовок в южной тайге Русской равнины / В. М. Жирин, С. В. Князева // Лесоведение. -2010. - № 6. - С. 3-11.

93. Загреев, В. В. Общесоюзные нормативы для таксации лесов / В. В. Загреев, В. И. Сухих, А. З. Швиденко, Н. Н. Гусев, А. Г. Мошкалев. - М.: Колос, 1992. -459 с.

94. Закамский, В. А. Разработка лесосек равномерно-постепенным деляночным методом на особо охраняемых территориях / В. А. Закамский // Вестник Московского государственного университета леса : Лесной Вестник. - 2012. - Т. 85 № 2. - С. 72-75.

95. Замолодчиков, Д. Г. Влияние изменений климата на леса России: зафиксированные воздействия и прогнозные оценки / Д. Г. Замолодчиков, Г. Н. Краев // Устойчивое лесопользование. - 2016. - Т. 48. - № 4. - С. 23-31 - ISSN: 2308-541X.

96. Замолодчиков, Д. Г. Влияние пожаров и заготовок древесины на углеродный баланс лесов России / Д. Г. Замолодчиков, В. И. Грабовский, П. П. Шуляк, О. В. Честных // Лесоведение. - 2013. - № 5. - C. 36-49. - ISSN: 0024-1148.

97. Золотокрылин, А. Н. Оценка экологического состояния «норма» аридных пастбищ по геоботаническим и MODIS данным / А. Н. Золотокрылин, И. А. Трофимов, Т. Б. Титкова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2014. - Т. 11. - № 2. - С. 197-207.

98. Ивлиева, Н. Г. Пространственно-временной анализ изменения климата в зоне широколиственных лесов правобережья Волги / Н. Г. Ивлиева, В. Ф. Манухов, С. Е. Хлевина // Материалы международной конференции «ИнтерКарто. Интер-ГИС». - 2013. - Т.1. - № 19. - С. 62-68.

99. Им, С. Т. Миграция северной границы вечнозелёных хвойных древостоев в Сибири в XXI столетии / С. Т. Им, В. И. Харук, В. Г. Ли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2020. - Т. 17. -№ 1. - С. 176187. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-176-187

100. Исаев, А. С. Уникальность современного этапа дистанционного зондирования лесов России / А. С. Исаев, Т. В. Черненькова // Сибирский лесной журнал. -2015. - № 5. - С. 26-41. DOI: 10.15372/SJFS20150502.

101. Исаев, А. С. Спутниковое зондирование Земли - уникальный инструмент мониторинга лесов России / А. С. Исаев, С. А. Барталев, Е. А. Лупян, Н. В. Лукина // Вестник Российской академии наук. - 2014. - Т. 84. - № 12. - С. 1073-1079. -DOI: 10.7868/S0869587314120044.

102. Калинин, К. К. Естественное лесовозобновление и формирование молодняков в еловых и березовых насаждениях на крупных гарях Среднего Заволжья / К.К. Калинин // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Лес. Экология. Природопользование. - 2010. - №1. - С. 5-15.

103. Канев А. И. Распознавание вырубок и ветровалов по спутниковым снимкам Sentinel-2 с применением свёрточной нейронной сети U-net и факторы, влияющие на его точность / А. И. Канев, А. В. Тарасов, А. Н. Шихов, Н. С. Подопри-горова, Ф. А. Сафонов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023. - Т. 20. - № 3. - С. 136-151. - DOI: 10.21046/20707401-2023-20-3-136-151.

104. Каркон Варносфадерани, М. М. Оценка точности визуального дешифрирования растительного покрова на основе вегетационных индексов (на примере За-гроса, Западный Иран) / М. М. Каркон варносфадерани, Р. С. Харазми, Д. А.

Шаповалов, Е. М. Митрофанов // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъёмка. - 2016. - № 4. - С. 90-93.

105. Кашницкий А. В. Метод автоматического детектирования повреждений растительного покрова природными пожарами по данным спутников серий Landsat и Sentinel-2 / А. В. Кашницкий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2022. - Т. 19. - № 6. - С. 29-38. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-29-38.

106. Кашницкий, А. В. Анализ возможности использования данных различного пространственного разрешения при проведении мониторинга объектов / А. В. Кашницкий, Е. А. Лупян, Д. Е. Плотников, В. А. Толпин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023. - Т 20. - № 2.

- С. 60-74. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-60-74.

107. Китаев, Л. М. Зональная неоднородность отклика растительности в период активной вегетации на изменчивость весеннего метеорологического режима Восточно-Европейской равнины / Л. М. Китаев, Т. Б. Титкова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2021. - Т 18. - № 6.

- С. 165-173. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-165-173.

108. Князева, С. В. Картографическая оценка динамики показателей состояния древесных растений северо-западных регионов России / С. В. Князева, С. П. Эй-длина // Вопросы лесной науки. - 2018. - Т. 1. - № 1. - С. 1-33. DOI: 10.31509/2658-607X-2018-1-1-1-33.

109. Ковалев, А. В. Анализ устойчивости лесных насаждений к повреждениям сибирским шелкопрядом по данным дистанционного зондирования / А. В. Ковалев // Сибирский лесной журнал. - 2021. - № 5. - С. 71-78. DOI: 10.15372/SJFS20210508.

110. Козодеров, В. В. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания объектов лесного покрова на гиперспектральных аэрокосмических изображениях / В. В. Козодеров, Т. В. Кондранин, Е. В. Дмитриев // Исследование Земли из космоса.

- 2016. - № 56. - С. 45-7855. DOI: 10.7868/S020596141606004X.

111. Коломыц, Л. С. Устойчивость лесных экосистем, методы ее исчисления и картографирования / Л. С. Коломыц, Э. Г. Шарая // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2014. - Т. 16. - № 1. - С. 93-107.

112. Комарова, А. Ф. Открытые мультиспектральные данные и основные методы дистанционного зондирования в изучении растительного покрова / А. Ф. Комарова, И. В. Журавлева, В. М. Яблоков // Принципы экологии. - 2016. - № 1. - С. 40-74. - DOI: 10.15393/j1.art.2016.5023.

113. Крапивин, В. Ф. Глобальные изменения климата и дистанционное зондирование лесов / В. Ф. Крапивин, А. А. Чухланцев, А. И. Захаров, В. П. Саворский // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. - 2013. - № 10. - С. 325. - ISSN 0235-5019.

114. Курбанов Э. А. Ретроспективный анализ потери растительного покрова в Республиках Марий Эл и Чувашия после затопления Чебоксарского водохранилища по данным Landsat/MSS / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьёв // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 1. С. 127-137. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-1-127-137.

115. Курбанов, Э. А. Дистанционные методы в лесном хозяйстве: учебное пособие / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев. - Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2020. - 266 с. ISBN 978-5-8158-2149-1.

116. Курбанов, Э. А. Обзор использования ГИС и дистанционного зондирования для устойчивого лесоводства, и экологии в России и Китае / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, Д. Ша, Х. Ли, И. Гитас, Х. Минако, А. К. Габдлелхаков, М. В. Мартынова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2020. - Т 17. - № 5. - С. 9-20. DOI:10.21046/2070-7401-2020-17-5-9-20.

117. Курбанов, Э. А. Распознавание лесных насаждений и доминирующих древесных пород Пензенской области по данным спутника Sentinel -2 / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьёв, C. А. Меньшиков, Л. Н. Смирнова // Современные проблемы

дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15. - № 5. - С. 154-166. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-154-166.

118. Курбанов, Э. А. Оценка точности и сопоставимости тематических карт лесного покрова разного пространственного разрешения на примере Среднего Поволжья / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, А. В. Губаев, С. А. Лежнин, Ю. А. По-левщикова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2016. - Т 13. - № 1. - С. 36-48. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-136-48.

119. Курбанов, Э. А. Тематическое картирование растительного покрова по спутниковым снимкам: валидация и оценка точности: монография / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, С. А. Лежнин и др. - Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет. - 2015. - С. 132. - ISBN 978-5-8158-1596-4.

120. Курбанов, Э. А. Четыре десятилетия исследований лесов по снимкам Landsat / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, А. В. Губаев, С. А. Лежнин, Ю. А. Полевщи-кова, Е. Н. Демишева // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2014. - Т. 21. - № 1. - С. 18-32.

121. Курбанов, Э. А. Оценка лесных гарей Чувашии методами дистанционного зондирования / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, С. А. Лежнин, Ю. А. Полевщикова // Вестник ИрГСХА. - 2013а. - № 54. - С. 80-97.

122. Курбанов, Э.А. Сравнительный анализ спутниковых снимков высокого разрешения при дешифрировании древостоев, загрязненных отходами силикатного производства / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, Ю. А. Полевщикова, С. А. Неза-маев, Е. Н. Демишева // Вестник ПГТУ. - Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет. - № 2. - 2013б. - С. 74-90.

123. Курбанов, Э. А. Дистанционный мониторинг динамики нарушений лесного покрова, лесовозобновления и лесовосстановления в Марийском Заволжье / Э. А. Курбанов, Т. В. Нуреева, О. Н. Воробьев, А. В. Губаев, С. А. Лежнин, Т. Ф. Мифтахов, С. А. Незамаев, Ю. А. Полевщикова // Вестник МарГТУ. - 2011. -

Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - № 3. - С. 17-24.

124. Курбанов, Э. А. К вопросу об углерододепонирующих насаждениях / Э. А. Кур-банов, О. Н. Воробьев, Л. С. Мошкина, А. В. Губаев, С. А. Лежнин, С. А. Неза-маев // Вестник МарГТУ. - Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет. - 2008. - № 3. - С. 5-17.

125. Лежнин, С. А. Дистанционный мониторинг зарастания залежей Республики Марий Эл методом анализа главных компонент / С. А. Лежнин, А. В. Губаев, О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, Д. М. Дергунов // Исследование Земли из космоса. - 2024. - № 2. - С. 21-31. Б01: 10.31857/80205961424020034.

126. Лескинен, П. Леса России и изменение климата. Что нам может сказать наука / П. Лескинен, М. Линднер, П. Й. Веркерк, Г. Я. Набуурс, В. Б. Йо, Е. Куликова, М. Хассегава, Б. Леринк (ред.) // Европейский институт леса. - 2020. - С. 140. -Б01: 10.36333^Бс1;и11.

127. Лесной кодекс РФ. https://leskod.ru/ (дата обращения: 14.01.2025).

128. Липка, О. Н. Роль лесов в адаптации природных систем к изменениям климата / О. Н. Липка, М. Д. Корзухина, Д. Г. Замолодчикова, Н. Ю. Добролюбова, С. В. Крыленко, А. Ю. Богданович, С. М. Семенов // Лесоведение. - 2021. - №2 5. - С. 531-546. - Б01: 10.31857/80024114821050077.

129. Лобовиков, М. А. Динамика мировых рынков углерода / М. А. Лобовиков, Н. К. Прядилина // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. -2022. - Вып. 241. - С. 69-81. Б01: 10.21266/2079-4304.2022.241.69-81.

130. Лозин, Д. В. Оценка гибели северных лесов от пожаров в XXI веке на основе анализа данных прибора MODIS об интенсивности горения / Д. В. Лозин, Е. А. Лупян, И. В. Балашов, С. А. Барталев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023. - Т. 20. - № 2. - С. 292-301. Б01: 10.21046/2070-7401 -2023 -20-2-292-301.

131. Лукина, Н. В. Биоразнообразие и климаторегулирующие функции лесов: актуальные вопросы и перспективы исследований / Н. В. Лукина, А. П. Гераськина,

A. В. Горнов, Н. Е. Шевченко, А. В. Куприн, Т. И. Чернов, С. И. Чумаченко, В. Н. Шанин и др. // Вопросы лесной науки. - 2020. - Т. 3. - № 4. - С. 1-90. - Б01: 10.31509/2658-607х-2020-3-4-1-90.

132. Лупян, Е.А. Оценка повреждений российских лесов пожарами в XXI веке на основе анализа интенсивности горения по данным прибора MODIS / Е. А. Лупян, Д. В. Лозин, С. А. Барталев, И. В. Балашов, Ф. В. Стыценко // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21. - № 6. - С. 233-249. Б01; 10.21046/2070-7401-2024-21-6-233-249.

133. Лупян, Е. А. Оценка площадей пожаров на основе детектирования активного горения с использованием данных шестой коллекции приборов MODIS / Е. А. Лупян, Ф. В. Стыценко, К. С. Сенько, И. В. Балашов, А. А. Мазуров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2021. - Т. 18. - № 4. - С. 178-192. Б01; 10.21046/2070-7401-2021-18-4-178-192.

134. Лупян, Е. А. Использования спутникового сервиса ВЕГА в региональных системах дистанционного мониторинга / Е.А. Лупян, С.А. Барталев, В.А. Толпин,

B. О. Жарко, Ю. С. Крашенинникова, А. Ю. Оксюкевич // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2014. - Т. 11. - № 3. - С. 215-232.

135. Лупян, Е. А. Современные подходы и технологии организации работы с данными дистанционного зондирования Земли для решения научных задач / В. П. Саворский, Ю. И. Шокин, А. И. Алексанин, Р. Р. Назиров, И. В. Недолужко, О. Ю. Панова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2012. - Т. 9. - № 5. - С. 21-44.

136. Лупян, Е. А. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («Вега») / Е. А. Лупян, И. Ю. Савин, С. А. Барталев, В. А. Толпин, И. В. Балашов, Д. Е. Плотников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2011. - Т. 8. - № 1. - С. 190-198.

137. Люшвин, П. В. Влияние пиковых попусков с Волгоградской ГЭС на экологию Северо-Западного Каспия / П. В. Люшвин, В. Н. Зырянов, С. Н. Егоров, А. В.

Кухарский, В. Ф. Полонский, А. Н. Коршенко, А. Л. Лобов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2006. - Т. 3. - № 2. -С.121-129.

138. Макарьева, А. М. Наука в авангарде переосмысления роли лесов в третьем тысячелетии: комментарии к проекту концепции федерального закона «Лесной кодекс Российской Федерации» / А. М. Макарьева, А. В. Нефёдов, В. Е. Морозов, А. А. Алейников, В. Г. Василов // Вопросы лесной науки. - 2020. - Т. 3. -№ 3. - С. 1-25. Б01: 10.31509/2658-607х-2020-3-3-1-25.

139. Мамедалиева, В. М. Изменение лесных массивов северо-восточного региона Азербайджана по космическим снимкам / В. М. Мамедалиева // Лесной журнал. - 2022. - № 1. - С. 88-97. Б01: 10.37482/0536-1036-2022-1-88-97.

140. Марков, А. Н. Технология создания бесшовного сплошного покрытия территории России по данным космических аппаратов «Канопус -В» / А. Н. Марков, А. И. Васильев, А. В. Крылов, А. А. Михеев, А. А. Пестряков, С. В. Ромайкин, Р. А. Михаленков, И. Д. Мурашова, А. А. Акимов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21. - № 5. - С. 97115. Б01: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-97-115.

141. Мелехов, И. С. Влияние пожаров на лес / И. С. Мелехов. - М.-Л.: Гослестехиз-дат. 1948. - 126 с.

142. Меры по борьбе с изменением климата. ООН. https://www.un.org/ru/ climatechange/paris-agreement (дата обращения: 21.12.2024).

143. Методика оценки последствий лесных пожаров. сборник методик по прогнозированию возможных аварий, катастроф, стихийных бедствий в РСЧС (кн.2). -Москва.: МЧС России. - 1994. -11 с.

144. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий: ОНД-86 ЛЕНИНГРАД ГИДРОМЕТЕО-ИЗДАТ: Согл. Минздравом СССР 7.02.1986 г. № 04 -4/259-4. https://docs.cntd.ru/document/1200000112 (дата обращения: 03.07.2025)

145. Методические рекомендации по надзору, учету и прогнозу массовых размножений стволовых вредителей и санитарного состояния лесов. Пушкино: ВНИИЛМ. -2006. - 108 с.

146. Миклашевич, Т. С. Интерполяционный алгоритм восстановления длинных временных рядов данных спутниковых наблюдений растительного покрова / Т. С. Миклашевич, С. А. Барталев, Д. Е. Плотников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2019. - Т. 16. - № 6. - С. 143154. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-143-154.

147. Митрофанов, Е. В. О применении узкоспектральных вегетационных индексов для оценки состояния лесной растительности / Е. В. Митрофанов, Д. И. Бубнен-ков, И. В. Шашнев // Вестник МГОУ. Серия «Естественные науки». - 2012. - № 4. - С. 118-122.

148. Мухортов Д. И. О разработке новых технологий искусственного лесовосста-новления / Д. И. Мухортов, Т. В. Нуреева, А. В. Ушнурцев // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2014. - Т. 24. - № 4. - С. 85-89.

149. О состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2023 году. Государственный доклад. - М.: Минприроды России; ООО «Интеллектуальная аналитика»; ФГБУ «Дирекция НТП»; Фонд экологического мониторинга и международного технологического сотрудничества, 2024. - 707 с.

150. О состоянии окружающей среды Кировской области в 2024 году : Региональный доклад / Под общей редакцией Т.Э. Абашева. - Киров: Министерство охраны окружающей среды Кировской области. 2025. https://www.kirovreg.щ/econom/ecology/Регдокладo/o202024.pdf (дата обращения: 04.08.2025).

151. Об утверждении Лесоустроительной инструкции : Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 05 августа 2022

г. № 510 // Официальное опубликование правовых актов : [сайт]. - URL:

http://publication.pravo.gov.ru/Document/Vi ew/0001202209300058 (дата обращения: 15.05.2025).

152. Об утверждении Перечня лесорастительных зон Российской Федерации и Перечня лесных районов Российской Федерации (с изменениями на 2 августа 2023 года): Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 18 августа 2014 года N 367 // Министерство юстиции Российской Федерации [сайт]. - URL: https://docs.cntd.ru/document/420224339 (дата обращения: 15.05.2025).

153. Об утверждении Порядка проведения лесопатологических обследований и формы акта лесопатологического обследования : Приказ Министерства природных ресурсов и экологии РФ от 9.11.2020 № 910 // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов : [сайт]. - URL: https://docs.cntd.ru/document/573140196. (дата обращения: 15.05.2025).

154. Остроухов, А. В. Информативность вегетационных индексов для оценки по-слерубочного восстановления темнохвойных лесов Северного Сихотэ-Алиня по данным со спутников серии Landsat / А. В. Остроухов, Д. Р. Клевцов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023. - Т. 20. - № 5. - С. 194-204. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-194-204.

155. Переведенцев, Ю. П. Изменения климата на территории Приволжского федерального округа в последние десятилетия и их взаимосвязь с геофизическими факторами / Ю. П. Переведенцев, К. М. Шанталинский, Н. А. Важнова, Э. П. Наумов, А. В. Шумихина // Вестник Удмуртского университета. Серия «Биология. Науки о земле». - 2012. - № 4. - С. 122-135.

156. Переведенцев, Ю. П. Изменения климатических условий и ресурсов Среднего Поволжья: учебное пособие по региональной климатологии / Ю. П. Переведенцев, М. А. Верещагин, К. М. Шанталинский, Э. П. Наумов, Ю. Г. Хабутдинов // Казань : Центр инновационных технологий. - 2011. - 149 с. ISBN 978-5-93962485-5.

157. Перепечина, Ю. И. Определение лесистости и количественных характеристик лесов по космическим снимкам Sentinel-2 (на примере Шебекинского муниципального района Белгородской области / Ю. И. Перепечина, О. И. Глушенков, Р. С. Корсиков // Лесохозяйственная информация: электронный сетевой журнал. - 2017. - № 4. - С. 85-93. Б01; 10.24419/ЬИ1.2304-3083.2017.4.09.

158. Петухов, И. Н. Ветровальные нарушения лесного покрова В Костромской области и на сопредельных территориях в 1984-2011 гг. / И. Н. Петухов, А. В. Немчинова // Лесоведение. - 2014. - № 6. - С. 16-24.

159. Прожерина, Н.А. Изменение климата и его влияние на адаптацию и внутривидовую изменчивость хвойных пород Европейского Севера России / Н. А. Прожерина, Е. Н. Наквасина // Известия вузов. Лесной журнал. - 2022. - № 2. - С. 9-25. Б01; 10.37482/0536-1036-2022-2-9-25.

160. Раевский, Б. В. Картографирование наземного покрова заповедника «Кивач» и прилегающих территорий с использованием данных дистанционного зондирования / Б. В. Раевский, В. В. Тарасенко // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21. - № 6. - С. 171-187. Б01: 10.21046/2070-7401-2024-21-6-171-187.

161. Раевский, Б. В. Оценка современного состояния растительных сообществ заповедника «Костомукшский» по спутниковым снимкам системы ЬапёБа1 / Б. В. Раевский, В. В. Тарасенко, Н. В. Петров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2022. - Т. 19. - № 3. - С. 47-61. Б01: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-47-61.

162. Раевский, Б. В. Оценка современного состояния и динамики растительных сообществ Онежского полуострова по разновременным спутниковым снимкам системы Landsat / Б. В. Раевский, В. В. Тарасенко, Петров Н. В. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2021. - Т. 21. - № 18. - С. 145-155. Б0Т; 10.21046/2070-7401-2021-18-5-145-155.

163. Рамочная конвенция ООН об изменении климата, 1992. - URL: http://www.un.org/ru/documents/decl conv/conventions/climate framework conv.s html (дата обращения: 23.12.2024).

164. Романов, Е. М. Воспроизводство лесов в новой стратегии перехода к устойчивому развитию лесного сектора России / Е. М. Романов // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2021. - Т. 49. - № 1. - С. 5-22. DOI: 10.25686/23062827.2021.1.5.

165. Романов, Е. М. Экологическая и сырьевая роль лесов Республики Татарстан / Е. М. Романов, Т. В. Нуреева, Т. Ф. Мифтахов, А. С. Пуряев // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2015. - Т. 26. - № 2. - С. 5-18.

166. Романов, Е. М. Искусственное лесовосстановление в Среднем Поволжье: состояние и задачи по совершенствованию / Е. М. Романов, Т. В. Нуреева, Н. В. Еремин // Вестник Поволжского гос. технологического университета. Серия «Лес. Экология. Природопользование». - 2013. - Т. 19. - № 3. - С. 5-19.

167. Румянцев Д. Е. Оценка влияния климатического режима на относительную интенсивность депонирования углерода в древостоях сосны обыкновенной в условиях карбонового полигона Фряновского лесничества (Московская область) / Д. Е. Румянцев, С. И. Чумаченко, В. А. Липаткин, В. В. Киселева, У. С. Шипин-ская, Д. В. Лежнев, А. Е. Парфенова // Лесной вестник. - 2024. - Т. 28. - № 4. -С. 43-52. DOI: 10.18698/2542-1468-2024-4-43-52.

168. Савин, И. Ю. Спутниковый мониторинг воздействия засухи на растительность (на примере засухи 2010 года в России) / И. Ю. Савин, С. А. Барталев, Е. А. Лупян, В. А. Толпин, М. А. Медведева, Д. Е. Плотников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2011. - Т. 8. - № 1. -С. 150-162.

169. Саворский, В. П. Возможности получения объективных количественных дистанционных оценок причиняемого лесам вреда / В. П. Саворский, Р. В. Котельников, С. А. Барталев, С. М. Маклаков, О. Ю. Панова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2017. - Т. 14. - № 7. - С. 136-152. Б01; 10.21046/2070-7401-2017-14-7-136-152.

170. СанПиН 2.2.1/2.1.1.1200-03. «Санитарно-защитные зоны и санитарная классификация предприятий, сооружений и иных объектов. Новая редакция». Введ. 2003-10-04. ЬИрв;//ёосв.сп1ё.ги/ёосишеп1;/902065388, дата обращения 02.07.2025

171. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 202468762. «Модуль CSFM&RS_DA» для сравнения разновременных тематических карт и спутниковых снимков: опубл. 20.11.2024 / А. В. Губаев, С. А. Лежнин, О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, Д. М. Дергунов; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

172. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024688998. «Модуль CSFM&RS_NAC» для полуавтоматической классификации наземного покрова по спутниковым изображениям: опубл. 03.12.2024 / А. В. Губаев, С. А. Лежнин, О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, Л. В. Тарасова, Д. М. Дергунов; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

173. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024682382. «Модуль CSFM&RS_NBC» для автоматизированного картографирования наземного покрова по спутниковым данным: опубл. 23.09.2024 / Н. О. Воробьева, С. А. Лежнин, О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, Д. М. Дергунов; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

174. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023684190. «Модуль QGIS Forecast_CSFM&RS" для прогнозирования сезон-

ных параметров: опубл. 14.11.2023 / А. В. Губаев, С. А. Лежнин, О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, Д. М. Дергунов, Л. В. Тарасова ; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

175. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2020622163. База данных ГИС CSFM@RS-LC растительного покрова Среднего Поволжья : опубл. 05.11.2020 / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, С. А. Лежнин ; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

176. Свидетельство о государственной регистрации программы на ЭВМ № 2015615586. «Модуль Comparer_CSFM&RS_1.0», созданный с помощью программного пакета ArcGIS 10 для сравнения растровых тематических карт, полученных по спутниковым снимкам: опубл. 21.05.2015 / А. В. Губаев, Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, С. А. Лежнин, Ю. А. Полевщикова ; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

177. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2015620067. База данных CSFM&RS-3.0 тестовых участков для мониторинга и оценки точности наземного покрова при тематическом картировании территории Республик Марий Эл и Чувашия на основе спутниковых данных: опубл. 14.01.2015 / О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, А. В. Губаев, С. А. Лежнин и др. ; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

178. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012610810. «Модуль Precision_CSFM_1.0» для оценки точности классификации спутниковых снимков Landsat ЕТМ+ : опубл. 18.01.2012 / А. В. Губаев, Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, С. А. Лежнин, Ю. А. Полевщикова ; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

179. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011616689. «Spectr_CSFM-1.0» по определению спектральной яркости наземных объектов на спутниковом снимке Landsat ЕТМ+: опубл. 26.08.2011 / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, А. В. Губаев, С. А. Лежнин и др. ; заявитель, обладатель Поволжский государственный технологический университет. - 2 с.

180. Свидетельство о государственной регистрации базы данных №» 2012620071.

База данных CSFM_2.0 объектов наземного покрова на территорию Республики Марий Эл на основе спутниковых снимков : опубл. 18.01.2011 / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, А. В. Губаев, С. А. Лежнин и др. ; заявитель, обладатель Марийский государственный технический университет. - 2 с.

181. Сизов, О. С. Оценка постпирогенной динамики тундровой растительности на севере Западной Сибири за последние 50 лет (1968-2018) на основе данных ДЗЗ детального и высокого разрешения / О. С. Сизов, П. Р. Цымбарович, Е. В. Ежова, А. В. Соромотин, Н. В. Приходько // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2020. - Т. 4. - №2 4. - С. 137-153. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-4-137-153.

182. Система классификации земного покрова LCCS (Land Cover Classification System): Понятия классификации и руководство пользователя / Организация ООН по вопросам продовольствия и сельского хозяйства. - Рим. - 2005. -108 с.

183. Ситнов, С. А. Сравнительный анализ характеристик пожаров в бореальных лесах Евразии и Северной Америки по спутниковым данным / С. А. Ситнов, И. И. Мохов // Исследование Земли из космоса. - 2018. - № 2. - С. 21-37. DOI: 10.7868/S0205961418020033.

184. Слива И. В. История гидроэнергетики России / И. В. Слива. Тверь: Тверская Типография, - 2014. - 302 с.

185. Содномов, Б. В. Алгоритм оценки долговременных вариаций MODIS NDVI / Б. В. Содномов, А. А. Аюржанаев, Б. З. Цыдыпов, Е. Ж. Гармаев // Журнал Сибирского федерального университета. - 2018. - Т. 11. - № 1. - С. 61-68. DOI: 10/17516/1999-494X-0009.

186. Ступишин, А. В. Физико-географическое районирование Среднего Поволжья / А.В. Ступишин. - Казань. -1969. - 124 с.

187. Стыценко, Ф. В. Метод оценки степени повреждения лесов пожарами на основе спутниковых данных MODIS / Ф. В. Стыценко, С. А. Барталев, В. А. Егоров, Е. А. Лупян // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2013. - Т. 10. - № 1. - С. 254-266.

188. Сухих, В. И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве: Учебник / В. И. Сухих // Йошкар-Ола : МарГТУ. - 2005. - 392 С. ISBN 5-8158-0457-6.

189. Тарасенко В. В. Использование псевдоповерхностей для мониторинга наземного покрова на примере Западной Карелии / В. В. Тарасенко, Б. В. Раевский // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2023. - Т. 20. - № 2. - С. 97-112. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-97-112.

190. Тарасов, А. В. Распознавание нарушений лесного покрова по спутниковым снимкам Sentinel-2 с помощью свёрточных нейронных сетей / А.В. Тарасов, А. Н. Шихов, Т. В. Шабалина // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2021. - Т. 18. - № 3. - С. 51-64. - DOI: 10.21046/20707401-2021-18-3-51-64.

191. Тарасов, А. В. Современные методы оперативного картографирования нарушений лесного покрова / А. В. Тарасов // Вестник СГУГиТ. Картография и геоинформатика. - 2020. - Том 25. - № 3. - С. 201-213. DOI: 10.33764/2411-17592020-25-3-201-213.

192. Тарасова, Л. В. Мониторинг лесного покрова водоохранных зон рек Марий Эл по спутниковым данным / Л. В. Тарасова, Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, Х. Бу, С. А. Лежнин, Д. М. Дергунов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21. - № 2. - С. 177-195. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-177-195.

193. Терехин, Э. А. Возможности оценки лесистости овражно-балочных систем Среднерусской лесостепи по данным дистанционного зондирования Земли / Э. А. Терехин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из

космоса. - 2024. - Т. 21. - № 3. - С. 107-120. Б01; 10.21046/2070-7401-2024-213-107-120.

194. Терехин, Э. А. Выявление зависимостей между параметрами лесов Среднерусской лесостепи и спектральными отражательными свойствами на основе данных Sentinel-2 / Э. А. Терехин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2022. - Т. 19. - № 6. - С. 124-137. - Б0Г 10.21046/2070-7401-2022-19-6-124-137.

195. Терехин, Э. А. Изменение нарушенности лесных экосистем лесостепной зоны центрального Черноземья в конце ХХ-начале XXI века / Э. А. Терехин // Исследование земли из космоса. - 2020. - № 3. - С. 26-37. - Б01; 10.31857/80205961420030069.

196. Терехин, Э. А. Распознавание нарушенных лесных экосистем лесостепи на основе спектрально-отражательных характеристик / Э. А. Терехин // Компьютерная оптика. - 2019. - Т. 43. № 3. - С. 412-418. - Б01; 10.18287/0134-2452-201943-3-412-418.

197. Терехин, Э. А. Оценка нарушенности лесных экосистем юго-запада Среднерусской возвышенности с применением материалов космических съемок / Э. А. Те-рехин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2017. - Т. 14. - № 4. - С. 112-124. Б01; 10.21046/2070-7401-2017-14-4112-124.

198. Терехин, Э. А. Сезонная динамика N□¥1 многолетних трав и ее использование для типизации их посевов на территории Белгородской области / Э. А. Терехин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2015. - Т. 12. - № 1. - С. 9-17.

199. Терехов, А. Г. Перспективы использования псевдоцветных композитов при анализе многолетних временных рядов спутниковых данных в задаче оценки состояния растительного покрова / А. Г. Терехов, Г. Н. Сагатдинова, Р. И. Му-

хамедиев, И. Ю. Савин, Е. Н. Амиргалиев, С. Б. Саиров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023. - Т. 20. -№ 6. - С. 51-66. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-51-66.

200. Токарева, О. С. Оценка восстановительной динамики растительного покрова лесных гарей с использованием данных со спутников LANDSAT / О. С. Токарева, А. Д. А. Алшаиби, О. А. Пасько // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2021. - Т. 332. - № 7. - С. 191-199. DOI: 10.18799/24131830/2021/07/3283.

201. Толпин, В. А. Создание интерфейсов для работы с данными современных систем дистанционного мониторинга (система GEOSMIS) / В. А. Толпин, И. В. Балашов, В. Ю. Ефремов, Е. А. Лупян, А. А. Прошин, И. А. Уваров, Е. В. Флит-ман // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2011. - Т. 8. - № 3. - С. 93-108.

202. Третьяков, П. Д. Горимость арктической зоны Сибири в условиях климатических изменений XX - начала XXI вв. / П. Д. Третьяков, Е. И. Пономарёв // Сибирский лесной журнал. - 2021. - Т. 332. - № 7. - С. 191-199. DOI: 10.15372/SJFS20230603.

203. Турубанова С. А. Анализ динамики лесного покрова Восточной Европы на основе спутниковых данных с 1985 по 2012 / С. А. Турубанова, А. М. Крылов, П.

B. Потапов, А. Ю. Тюкавина // Russian journal of ecosystem ecology. - 2017. -Vol. 2. - № 1. DOI: 10.21685/2500-0578-2017-1-3.

204. Фан Т. К. Применение дистанционных методов и ГИС-технологий для классификации земель Пушкинского района Санкт-Петербурга // Т. К. Фан, Ч. Т. Нгуен, А. С. Алексеев, А. В Любимов, В. Л. Сергеева, Д. М. Черниховский // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. - 2021. - № 235. -

C. 84-102. DOI: 10.21266/2079-4304.2021.235.84-102.

205. ФАО, 2020. Глобальная оценка лесных ресурсов. Термины и определения / Продовольственная и сельскохозяйственная организация объединенных наций,

Рим. - 2020. - 29 с. https://openknowledge.fao.org/server/api/core/ Ьк-в1геашв/ё585901е-0750-4аё4-ас39-32504ГГаЬЬ4ё/соп1еп1 (дата обращения 10.04.2025).

206. ФАО. 2017. Добровольные руководящие принципы национального мониторинга лесов. Рим, ФАО. Б01;10.4060Л6767ги.

207. ФАО. 2021. Глобальная оценка лесных ресурсов 2020 года - Основной отчет. Рим. - Б01; 10.4060/са9825ги.

208. Федотова Е. В. Пространственно-временная динамика вспышки массового размножения сибирского шелкопряда в темнохвойных древостоях Горного Алтая / Е. В. Федотова, А. И. Заречнева // Журнал Сибирского федерального университета. Сер.: Техника и технологии. - 2017. - Т. 10. - № 6. - С. 747-757.

209. Хлюстов, В. К. Технология комплексной оценки древесных ресурсов методами дистанционного зондирования земли / В. К. Хлюстов, С. А. Юрчук, Д. В. Хлюстов, А. М. Ганихин // Природообустройство. - 2021а. - № 4. - С. 129-138. Б0Г 10.26897/1997-6011-2021-4-129-138.

210. Хлюстов, В. К. Новая методика и аналитическая система дистанционной инвентаризации лесов / В. К. Хлюстов, А. М. Ганихин, Д. В. Хлюстов // Успехи современного естествознания. - 2021б. - № 2. - С. 51-63. Б0Г 10.17513^.37574.

211. Хлюстов, В. К. Автоматизация комплексной оценки лесных ресурсов и мониторинг состояния лесов дистанционными методами нового поколения / В. К. Хлюстов // Лесное хозяйство. - 2011. - № 6. - С.13-14.

212. Ховратович, Т. С. Метод детектирования изменений лесов на основе подпик-сельной оценки проективного покрытия древесного полога по разновременным спутниковым изображениям / Т. С. Ховратович, С. А. Барталев, А. В. Кашниц-кий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2019. - Т. 16. -№ 4. - С. 102-110. Б01; 0.21046/2070-7401-2019-16-4-102-110.

213. Ховратович, Т. С. Анализ результатов применения алгоритма детектирования рубок леса по спутниковым данным дистанционного зондирования / Т. С. Хо-вратович, А. А. Иванова, С. А. Барталев // Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли - RORSE - 2018. - С. 108-115. Б01: 10.210467rorse2018.108.

214. Черенкова, Е. А. О сравнимости некоторых количественных показателей засухи / Е. А. Черенкова, А. Н. Золотокрылин // Фундаментальная и прикладная климатология. - 2016. - № 2. - С. 79-94.

215. Черепанов, А. С. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы / А. С. Черепанов, Е. Г. Дружинина // Геоматика. - 2009. - Т. 4. - №3. -С.28-29.

216. Черненькова, Т. В. Оценка состава и структуры лесного покрова Московской области по наземным и дистанционным данным / Т. В. Черненькова, М. Ю. Пу-заченко, Н. Г. Беляева, О. В. Морозова // Известия РАН. Серия географическая. - 2019. - № 4. - С. 112-124. Б01; 10.31857^2587-556620194112-124.

217. Черниховский, Д. М. Теория и методы инвентаризации лесов на основе данных дистанционного зондирования земли, цифрового моделирования рельефа и гис-технологий : дис. на соиск. учен. степ. д-ра с.-х. наук: 06.03.02 / Д. М. Черниховский; Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова. - Санкт-Петербург, 2020. - 386 с.

218. Черниховский, Д. М. Определение средних высот и запасов древостоев на основе обработки информации топографической радарной съёмки, цифровых моделей рельефа и ГИС технологий / Д. М. Черниховский, А. С. Алексеев // Труды СПИИРАН. - 2019. - Т. 18. - № 2. - С. 416-443. Б01; 10.15622^.18.2.416-443.

219. Черных, Л. В. Лесоводственно-статистический подход к назначению способов лесовосстановления при лесоустройстве / В. Черных, Д. В. Черных, С. А. Денисов, В. Л. Черных // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. -2017. - Т. 358. - № 4. - С. 140-148. БОТ; 10.17238^п0536-1036.2017.4.9.

220. Черных, В. Л. Геоинформационные системы в лесном хозяйстве: учебное пособие / В. Л. Черных. - 2-е изд. - Йошкар-Ола : ПГТУ, 2013 - 202 с. - ISBN 9785-8158-1164-5.

221. Черных, В. Л. Закономерности товарной структуры сосняков искусственного происхождения регионов Поволжья / В. Л. Черных, А. А. Домрачев, А. С. Елсу-ков, Н. Г. Киселева, Н. Н. Охотин // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. - 2011. - Т. 319. - № 1. - С. 20-28.

222. Чумаченко, С. И. Учет лесов на основе дистанционного зондирования и динамического геоинформационного моделирования / С. И. Чумаченко, С. Ю. Ха-бибулин, Е. М. Митрофанов // Славянский форум. - 2018. - Т. 19. - № 1. - С. 193-196.

223. Чумаченко, С. И. Моделирование развития насаждений в ходе аутогенных сук-цессий / С. И. Чумаченко, О. В. Смирнова // Лесоведение. - 2009. - № 6. - С. 317.

224. Швецов, Е. Г. Мониторинг сплошных вырубок с использованием спутникового продукта глобального изменения лесного покрова / Е. Г. Швецов, Е. И. Пономарёв // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2021. - Т. 18. - № 4. - С. 140-148. DOI: 10.21046/2070-7401 -2021-184-140-148.

225. Швецов, Е. Г. Спутниковый мониторинг послепожарной динамики нормализованного индекса гарей в лесах юга Средней Сибири / Е. Г. Швецов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21. - № 4. - С. 176-183. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-176-187.

226. Швиденко, А. З. Углеродный бюджет лесов России / А. З. Швиденко, Д. Г. Ще-пащенко // Сибирский лесной журнал. - 2014. - № 1. - С. 69-92.

227. Швиденко, А. З. Климатические изменения и лесные пожары в России / А. З. Швиденко, Д. Г. Щепащенко // Лесоведение. - 2013. - № 5. - С. 50-61. - ISSN: 0024-1148.

228. Шевырногов, А. П. Сезонная динамика растительности залежных земель Красноярской лесостепи по наземным данным / А. П. Шевырногов, Т. И. Пись-ман, Н. А. Кононова, И. Ю. Ботвич, А. А. Ларько, Г.С. Высоцкая // Исследование Земли из космоса. - 2018. - № 6. - С. 39-51. Б01: 0.31857^020596140003367-4.

229. Шинкаренко, С. С. Анализ влияния видового состава, проективного покрытия и фитомассы растительности аридных пастбищных ландшафтов на их спектрально-отражательные свойства по данным наземных измерений / С. С. Шин-каренко, С. А. Барталев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023а. - Т. 20. - № 3. - С. 176-192. Б01; 10.21046/20707401-2023-20-3-176-192.

230. Шинкаренко, С. С. Применение данных дистанционного зондирования для широкомасштабного мониторинга водно-болотных угодий / С. С. Шинкаренко, С. А. Барталев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023б. - Т. 20. -№ 6. - С. 9-34. Б01; 10.21046/2070-7401-2023-206-9-34.

231. Шихов, А. Н. Картографирование растительного покрова Пермского края по спутниковым снимкам Landsat / А. Н. Шихов, А. В. Семакина // Географический вестник. Картография и геоинформатика. - 2022. - № 1. - С. 150-164. Б01; 10.17072/2079-7877-2022-1-150-164.

232. Шматова А. Г. Анализ временной серии снимков Landsat для выявления климатически обусловленных изменений в структуре ландшафтов острова Колгуев / А. Г. Шматова, Ю. А. Лощагина, П. М. Глазов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2023. - Т. 20. -№ 4. - С. 149164. Б01; 10.21046/2070-7401-2023-20-4-149-164.

233. Яборов, В. Т. Особенности трансформации лесных экосистем / В. Т. Яборов// Дальневосточный аграрный вестник. - 2011. - Т. 18. - № 2. - С. 53-57.

234. Alcaras, E. Normalized burn ratio plus (NBR+): A new index for Sentinel-2 Imagery. / E. Alcaras, D. Costantino, F. Guastaferro, C. Parente, M. Pepe // Remote sensing. -2022. - Vol. 14. - № 727. - P. 1-19. https:// doi.org/10.3390/rs14071727

235. Ali, A. M. Canopy chlorophyll content retrieved from time series remote sensing data as a proxy for detecting bark beetle infestation / A. M. Ali, H. Abdullah, R. Darvishza-deh, A. K. Skidmore, M. Heurich, C. Roeoesli, M. Paganini, U. Heiden, D. Marshall // Remote Sensing Applications: Society and Environment. - 2021. - Vol. 22. - Art. 10052. https://doi.org/10.1016/irsase.2021.100524.

236. Altman, J. Global pattern of forest disturbances and its shift under climate change / J. Altman, P. Fibich, V. Trotsiuk, N. Altmanova // Science of the total environment.

- 2024. - V. 915. - Art. No. 170117. - P. 1-9. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2024.170117.

237. Baig, M. H. A. Derivation of a tasselled cap transformation based on Landsat 8 at-satellite reflectance / M. H. A. Baig, L. Zhang, T. Shuai, Q. Tong // Remote sensing letters. - 2014. - Vol. 5. - № 5. - P. 423-431. DOI: 10.1080/2150704X.2014.915434.

238. Banskota, A. Forest monitoring using Landsat time series data: a review / A. Banskota, N. Kayastha, M. J. Falkowski, M. A. Wulder, R. E. Froese, J. C. White // Canadian journal of remote sensing. - 2014. - Vol. 40. - №5. - P. 362-384. DOI: 10.1080/07038992.2014.987376.

239. Barbosa, H. A. A 20-year study of NDVI variability over the northeast region of Brazil / H. A. Barbosa, A. R. Huete, W. E. Baethgen // Journal of arid environments.

- 2006. - Vol. 67. - Iss. 2. P. 288-307. DOI: 10.1016/j.jaridenv.2006.02.022.

240. Barrett, K. Postfire recruitment failure in Scots pine forests of southern Siberia / K. Barrett, R. Baxter, E. Kukavskaya, H. Balzter, E. Shvetsov, L. Buryak // Remote sensing of environment. - 2020. - V. 237. - 111539. DOI: 10.1016/j.rse.2019.111539.

241. Barta, K. A. Characterizing forest disturbance and recovery with thermal trajectories derived from Landsat time series data / K. A. Barta, M. Hais, M. Heurich // Remote sensing of environment. - 2022. - V. 282. - Art. No. 113274. - P. 1-14. - DOI: 10.1016/j.rse.2022.113274.

242. Blanco-Rodríguez, M. Á. Short-term recovery of post-fire vegetation is primarily limited by drought in Mediterranean forest ecosystems / M. Á. Blanco -Rodríguez, A. Ameztegui, P. Gelabert, M. Rodrigues, L. Coll // Fire Ecology. - 2023. - V. 19. - Art. No. 68. - DOI: 10.1186/s42408-023-00228-w

243. Blaschke, T. Geographic object-based image analysis - towards a new paradigm \\ T. Blaschke, G. J. Hay, M. Kelly, S. Lang, P. Hofmann, E. Addink, R. Q. Feitosa, F. Meer, H. Werff, F. Coillie, D. Tiede / ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing. - 2014. - Vol. 87. - P. 180-191 DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014.

244. Boston, T. Comparing CNNs and random forests for Landsat image segmentation trained on a large proxy land cover dataset / T. Boston, A. V. Dijk, P. R. Larraondo, R. Thackway // Remote sensing. - 2022. - Vol. 14. - Iss. 14. - P. 1-19. DOI: 10.3390/rs14143396.

245. Breiman, L. Classification and regression trees (eBook) / Routledge. - 2017. - 368 p. DOI: 10.1201/9781315139470.

246. Brown, M. E. Global phenological response to climate change in crop areas using satellite remote sensing of vegetation, humidity and temperature over 26 Years / M. E. Brown, K. M. De Beurs, M. Marshall // Remote sensing of environment. - 2012. - Vol. 126. - P. 174-183. DOI: 10.1016/j.rse.2012.08.009.

247. Burrell, A. L. Climate change, fire return intervals and the growing risk of permanent forest loss in boreal Eurasia / A. L. Burrell, Q. Sun, R. Baxter, E. A. Kukavskaya, S. Zhila, T. Shestakova, B. M. Rogers, J. Kaduk, Barrett K. // Science of the total environment. - 2022. - V. 831. - Art. No. 154885. - P. 1-16. - DOI: 10.1016/j.sci-totenv.2022.154885.

248. Cai, S. Enhancing MODIS land cover product with a spatial -temporal modeling algorithm / S. Cai, D. Liu, D. Sulla-Menashe, M. A. Friedl // Remote sensing of environment. - 2014a. - Vol. 147. - P. - 243-255. DOI: 10.1016/j.rse.2014.03.012.

249. Cai, W. Increasing frequency of extreme El Niño events due to greenhouse warming / S. Borlace, M. Lengaigne, P. van Rensch, M. Collins, G. Vecchi, A. Timmermann,

A. Santoso // Nature Climate Change. - 2014b. - V. 4(2). - P. 111-116. - DOI: https://doi.org/10.1038/nclimate2100

250. Cheng, G. Change detection methods for remote sensing in the last decade: a comprehensive review / G. Cheng, Y. Huang, X. Li, S. Lyu, Z. Xu, H. Zhao, Q. Zhao, S. Xiang // Remote sensing. - 2024. - V. 16. - Art. No. 2355. https://doi.org/10.3390/rs16132355.

251. Chuvieco, E. Fundamentals of satellite remote sensing: an environmental approach / E. Chuvieco // 2nd Edition CRC Press: Boca Raton. - 2016. - 468 P. DOI: 10.1201/b19478.

252. Chuvieco, E. Use of a radiative transfer model to simulate the post-fire spectral response to burn severity / E. Chuvieco, D. Riano, F.M. Danson, M.P. Martin // Journal of geophysical research. - 2006. -Vol. 111. - Iss. G4. DOI: 10.1029/2005JG000143.

253. Claverie, M. Evaluation of the Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM+ Surface Reflectance Products / M. Claverie, E. F. Vermote, B. Franch, J. G. Masek // Remote Sensing of Environment. - 2015. - V. 169. - P. 390-403. https://doi.org/10.1016/jrse.2015.08.030

254. Cohen, W. B. Forest disturbance across the conterminous United States from 19852012: The emerging dominance of forest decline / W. B. Cochen, Z. Yang, S. V. Stehman, T. A. Schroeder, D. M. Bell, J. G. Masek, C. Huang, G. W. Meigs // Forest Ecology and Management. - 2016. - V. 360 - P. 242-252.

255. Cong, D. Characterization of droughts during 2001 -2014 based on remote sensing: a case study of Northeast China / D. Cong, S. Zhao, C. Chen, Z. Duan // Ecological informatics. - 2017. - Vol. 39. - P. 56-67. DOI: 10.1016/j.ecoinf.2017.03.005.

256. Coppin, P. Digital change detection methods in ecosystem monitoring: a review / P. Coppin, I. Jonckheere, K. Nackaerts, B. Muys, E. Lambin // International journal of remote sensing. - 2004. - Vol. 25. - Iss. 9. - P. 1565-1596. DOI: 10.1080/0143116031000101675.

257. Crawford, C. J. The 50-year Landsat collection 2 archive / C. J. Crawford, D. P. Roy, S. Arab, C. Barnes, E. Vermote, G. Hulley, A. Gerace, M. Choate, C. Engebret-son, E. Micijevic, et al. // Science of remote sensing. - 2023. - Vol. 8. - Art. No. 100103. DOI: 10.1016/j.srs.2023.100103.

258. Cuevas-Gonzales, M. Analyzing forest recovery after wildfire disturbance in boreal Siberia using remotely sensed vegetation indices / M. Cuevas-Gonzales, Gerard F., Balzter, D. Rianos // Global change biology. - 2009. -Vol. 15. - P. 561-577. DOI: 10.1111/j.1365-2486.2008.01784.xr.

259. Curtis, P. G. Classifying drivers of global forest loss / P. G. Curtis, C. M. Slay, N. L. Harris, A. Tyukavina, M. C. Hansen // Science. - 2018. - Vol. 361. - P. 1108-1111. DOI: 10.1126/science.aau3445.

260. de Beurs K. M. Spatio-temporal statistical methods for modelling land surface phenology / K. M. de Beurs, G. M. Henebry // In I. L. Hudson, M. R. Keatley, eds. Phe-nological Research. Methods for environmental and climate change analysis. Chapter 9. Springer: New York. - 2010. P. 117-208.

261. Deur, M. Tree species classification in mixed deciduous forests using very high spatial resolution satellite imagery and machine learning methods / M. Deur, M. Gaspa-rovic, I. Balenovic // Remote sensing. - 2020. - Vol. 12. -Iss. 23. - Art. No 3926. DOI: 10.3390/rs12233926.

262. Echeverría, C. Rapid deforestation and fragmentation of Chilean temperate forests / C. Echeverría, D. A. Coomes, J. Salas, J. M. Rey-Benayas, A. Lara, A. C. Newton // Biological conservation. - 2006. - Vol. 130. - Iss. 4. - P. 481-494. DOI: 10.1016/j.bi-ocon.2006.01.017.

263. ESA Introducing Sentinel-2. https://www.esa.int/Applications/Observing_the_ Earth/ Copernicus/ Sentinel-2/Introducing_Sentinel-2 (дата обращения 30.04.2025)

264. Escuin, S. Fire severity assessment by using NBR (Normalized burn ratio) and NDVI (Normalized difference vegetation index) derived from LANDSAT TM/ETM images / S. Escuin, R. Navarro, P. Fernandez // International journal of remote sensing. -2008. - Vol. 29. - No. 4. - P. 1053-1073. DOI: 10.1080/01431160701281072.

265. Estoque, R. C. Rethinking forest monitoring for more meaningful global forest landscape change assessments / R. C. Estoque, B. A. Johnson, R. Dasgupta, Y. Gao, T. Matsuura, T. Toma, Y. Hirata, R. D. Lasco // Journal of environmental management.

- 2022. - V. 317. - Art. No. 11547. DOI: DOI: 10.1016/j.jenvman.2022.115478.

266. FAO FRA 2020. Remote sensing survey. FAO forestry. 2022. Paper 186. Rome. https://doi.org/10.4060/cb9970en

267. FAO report. The state of the world's forests 2024 / FAO. Rome. - 2024. - 122 p. https://openknowledge.fao.org/handle/20.500.14283/cd1211en (дата обращения: 20.12.2024).

268. FAO. 2020. Global forest resources assessment 2020: Main report. Rome. https://doi.org/10.4060/ca9825en

269. FAO. 2011. Forest resources assessment working paper 177: Assessing forest degradation: towards the development of globally applicable guidelines. Rome. http://www.fao.org/docrep/015/i2479e/i2479e00.pdf, (accessed 16 January 2025).

270. Fassnacht, F. E. Remote sensing in forestry: current challenges, considerations and directions / F. E. Fassnacht, J. C. White, M. A. Wulder, E. Nässet // Forestry. - 2024.

- V. 97. - Iss. 1. - P. 11-37. - DOI: 10.1093/forestry/cpad024.

271. Fatiha, B. Spatio temporal analysis of vegetation by vegetation indices from multi-dates satellite images: application to a semi-arid area in Algeria / B. Fatiha, A. Abdelkader, H. Latifa, E. Mohamed // Energy procedia. - 2013. - Vol. 36. - P. 667-675. DOI: 10.1016/j .egypro .2013.07.077.

272. Ferreira, N. C. Assessing the response of the MODIS vegetation indices to landscape disturbance in the forested areas of the legal Brazilian Amazon / N. C. Ferreira, L. G. Ferreira, A. R. Huete // International journal of remote sensing. - 2010. - Vol. 31. -№ 3. - P. 745 - 759. DOI: 10.1080/01431160902897817.

273. Filipponi, F. Earth observation for phenological metrics (EO4PM): temporal discriminant to characterize forest ecosystems / F. Filipponi, D. Smiraglia, E. Agrillo // Remote Sensing. - 2022. - Vol. 14. - Iss. 3. - Art. № 721. DOI: 10.3390/rs14030721.

274. Foga, S. Cloud detection algorithm comparison and validation for operational Landsat data products / S. Foga, P. L. Scaramuzza, S. Guo, Z. Zhu, R. D. Dilley, T. Beckmann, G. L. Schmidt, J. L. Dwyer, M. Joseph Hughes, B. Laue // Remote Sensing of Environment. - 2017. - V. 194. - P. 379-390. https://doi.org/10.1016/irse.2017.03.026

275. Franklin J. F. Natural disturbance and stand development principles for ecological forestry / J. F. Franklin, R. J. Mitchell, B. J. Palik // USDA forest service. General technical report. NRS-19.- 2007. - P. 36-44. DOI: 10.2737/NRS-GTR-19.

276. Frazier, R. J. Analyzing spatial and temporal variability in short-term rates of post-fire vegetation return from Landsat time series / R. J. Frazier, N. C. Coops, M. A. Wulder, T. Hermosilla, J. C. White // Remote Sensing of Environment. - 2018. - V. 205. - P. 32-45. https://doi.org/10.1016/) .rse.2017.11.007

277. Frazier, R. J. Boreal shield forest disturbance and recovery trends using Landsat time series / R. J. Frazier, N. C. Coops, M. A. Wulder // Remote sensing of environment. - 2015. - V. 170. - P. 317-327. DOI: 10.1016/j.rse.2015.09.015.

278. Frolking, S. Forest disturbance and recovery: a general review in the context of spaceborne remote sensing of impacts on aboveground biomass and canopy structure / S. Frolking, M. W. Palace, D. B. Clark, J. Q. Chambers, H. H. Shugart, G. C. Hurtt // Journal of geophysical research. - 2009. - Vol. 114. - Iss. G2. - Art. No G00E02. DOI: 10.1029/2008JG000911.

279. Fynn, I. E. M. Forest fragmentation analysis from multiple imaging formats / I. E.M. Fynn, J. Campbell // Journal of landscape ecology. - 2019. - Vol. 12. - Art. No. 1. -15 p. DOI: 10.2478/jlecol-2019-0001.

280. Gao, L. Remote sensing algorithms for estimation of fractional vegetation cover using pure vegetation index values: A review / L. Gao, X. Wang, B. A. Johnson, Q. Tian, Y. Wang, J. Verrelst, X. Mu, X. Gu // ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing. - 2020a. - Vol. 159. - P. 364-377. DOI: 10.1016/j.is-prsjprs.2019.11.018.

281. Gao, Y. Remote sensing of forest degradation: a review / Y. Gao, M. Skutsch, J. Paneque-Galvez, A. Ghilardi // Environmental research letters. - 2020b. - Vol. 15. -№ 10. DOI: 10.1088/1748-9326/abaad7.

282. Ghayour, L. Performance evaluation of Sentinel-2 and Landsat 8 OLI data for land cover/use classification using a comparison between machine learning algorithms / L. Ghayour, A. Neshat, S. Paryani, H. Shahabi, A. Shirzadi, W. Chen, N. Al-Ansari, M. Geertsema, M. Pourmehdi Amiri, M. Gholamnia, et al. // Remote Sensing. - 2021. -V. 13. - Art. No. 1349. DOI: 10.3390/rs13071349.

283. Giannetti, F. A new method for automated clearcut disturbance detection in Mediterranean coppice forests using Landsat time series / F. Giannetti, R. Pegna, S. Francini, R. E. McRoberts, D. Travaglini, M. Marchetti, G. S. Mugnozza, G. Chirici // Remote sensing. - 2020. - V. 12 - Art. No 3720. DOI: 10.3390/rs12223720.

284. Gorelick, N. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone / N. Gorelick, M. Hancher, M. Dixon, S. Ilyushchenko, D. Thau, R. Moore // Remote sensing of environment. - 2017. - Vol. 202. - P. 18-27. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031.

285. Guindon, L. Annual mapping of large forest disturbance across Canada's forests using 250 m MODIS imagery from 2000 to 2011 / L. Guindon, P. Y. Bernier, A. Beaudoin, D. Pouliot, P. Villemaire, R.J. Hall, R. Latifovic, R. St-Amant // Canadian journal of forest research. - 2014. - Vol. 12. - № 44. - P. 1545-1554.

286. Hansen, M. C. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change / M. C. Hansen, P. V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, et al. // Science. - 2013. - Vol. 342. - № 6160. - P. 850-853. DOI: 10.1126/science.1244693.

287. He, J. Recent advances and challenges in monitoring and modeling of disturbances in tropical moist forests / J. He, W. Li, Z. Zhao, L. Zhu, X. Du, Y. Xu, M. Sun, J. Zhou, P. Ciais, J.-P. Wigneron, et al. // Frontiers in remote sensing. - 2024. - Vol. 5. - Art No.1332728. DOI: 10.3389/frsen.2024.1332728.

288. Healey, S. P. Comparison of tasseled cap-based Landsat data structures for use in forest disturbance detection / S. P. Healey, W. B. Cohen, Y. Zhiqiang, O. Krankina //

Remote sensing of environment. - 2005. - № 97. - P. 301-310. DOI: 10.1016/j.rse.2005.05.009.

289. Hermosilla, T. Prevalence of multiple forest disturbances and impact on vegetation regrowth from interannual Landsat time series (1985 -2015) / T. Hermosilla, M. A. Wuldera, J. C. Whitea, N. C. Coops // Remote sensing of environment. - 2019. - Vol. 233. - № 111403. - P. 1-12. DOI: 10.1016/j.rse.2019.111403.

290. Hill, M. J. Vegetation index suites as indicators of vegetation state in grassland and savanna: an analysis with simulated Sentinel 2 data for a North American transect / M. J. Hill // Remote sensing of environment. - 2013. - Vol. 137. - P. 94-111. DOI: 10.1016/j.rse.2013.06.004

291. Hirschmugl, M. Methods for mapping forest disturbance and degradation from optical Earth observation data: a review / M. Hirschmugl, H. Gallaun, M. Dees, P. Datta, J. Deutscher, N. Koutsias, M. Schardt // Current forestry reports. - 2017. - Vol. 3. -P. 32-45. DOI: 10.1007/s40725-017-0047-2.

292. Huete, A. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. / A. Huete, K. Didan, T. Miura, E. P. Rodriguez, X. Gao, L. G. Ferreira // Remote sensing of environment. - 2002. - Vol. 83. - P. 195-213. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00096-2.

293. IPCC. International panel on climate change. Climate change and land. - 2019. -URL: https://www.ipcc.ch/srccl/

294. IPCC: Good practice guidance for land use, land-use change and Forestry. - 2003. http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/gpglulucf/gpglulucf_contents.html (accessed 17 January 2025).

295. IPCC: Sections. In: Climate change 2023: Synthesis report. Contribution of working groups I, II and III to the Sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change [Core writing team, H. Lee, J. Romero (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland. - 2023. - P. 35-115. DOI: 10.59327/IPCC/AR6-978929169164.

296. Ji, S. Temporal-difference graph-based optimization for high-quality reconstruction of MODIS NDVI data / S. Ji, S Han, J. Hu, Y. Li, J.-C. Han // Remote sensing. -2024. - Vol. 16. - Art. № 2713. DOI: 10.3390/rs16152713.

297. Jia, T. Deriving a forest cover map in Kyrgyzstan using a hybrid fusion strategy / T. Jia, Y. Li, W. Shi, L. Zhu // Remote sensing. - 2019. - Vol. 11. - № 2325. DOI: 10.3390/rs11192325.

298. Jonsson, P. TIMESAT - a program for analyzing time-series of satellite sensor data / P. Jönsson, L. Eklundh // Computers and geosciences. - 2004. - Vol. 30. - P. 833845.

299. Keenan, R. J. Climate change impacts and adaptation in forest management: a review / R. J. Keenan // Annals of forest science. - 2015. - V. 72. - P. 145-167. - DOI: DOI: 10.1007/s13595-014-0446-5.

300. Kendall, M. G. Rank correlation methods. Charles Griffin, Oxford, England, 1955.

301. Kennedy, R. E. Implementation of the LandTrendr algorithm on Google Earth Engine / R. E Kennedy, Z. Yang, N. Gorelick, J. Braaten, L. Cavalcante, W. B. Cohen, S. Healey // Remote sensing. - 2018. - Vol. 10. - № 691. - P.1-10 DOI: 10.3390/rs10050691.

302. Kennedy, R. E. Bringing an ecological view of change to Landsat-based remote sensing / R. E. Kennedy, S. Andrefouet, W. B. Cohen, C. Gomez, P. Griffiths, M. Hais, S. P. Healey, E.H. Helmer, P. Hostert, M. B. Lyons, et al. // Frontiers in ecology and the environment. - 2014. - V. 12. - P. 339-346. DOI: 10.1890/130066.

303. Kennedy, R. E. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. LandTrendr - temporal segmentation algorithms / R. E. Kennedy, Z. Yang, W. B. Cohen // Remote sensing of environment. - 2010. - Vol. 114. - Iss. 12. - P. 2897-2910. DOI: 10.1016/j.rse.2010.07.008.

304. Kennedy, R. E. Remote sensing change detection tools for natural resource managers: understanding concepts and tradeoffs in the design of landscape monitoring projects / R. E. Kennedy, P. A. Townsend, J. E. Gross, W. B. Cohen, P. Bolstad, Y. Q.

Wang, P. Adams // Remote sensing of environment. - 2009. - Vol. 113. - Iss. 7. - P. 1382-1396. DOI: 10.1016/j.rse.2008.07.018.

305. Kennedy R. E. Trajectory-based change detection for automated characterization of forest disturbance dynamics / R. E. Kennedy, W. B. Cohen, T. A. Schroeder // Remote sensing of environment. - 2007. - Vol. 110. - Iss. 3. - P. 370-386. DOI: 10.1016/j.rse.2007.03.010.

306. Key, C. H. Landscape assessment: Remote sensing of severity, the normalized burn ratio. In FIREMON: Fire effects monitoring and inventory system / C. H. Key, N.C. Benson, USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, Fort Collins: Denver, CO, USA. - 2006. - P. 305-325.

307. Kharol, S. Influence of land use/land cover (LULC) changes on atmospheric dynamics over the arid region of Rajasthan state, India / S.K. Kharol, D.G. Kaskaoutis, K.V.S. Badarinath, A.R. Sharma, R.P. Singh // Journal of arid environments. - 2013. - Vol. 88. - P. 90-101. DOI: 10.1016/j.jaridenv.2012.09.006.

308. Khatami, R. A meta-analysis of remote sensing research on supervised pixel-based land-cover image classification processes: General guidelines for practitioners and future research / R. Khatami, G. Mountrakis, S. V. Stehman // Remote sensing of environment. - 2016. - Vol. 177. - P. 89-100. DOI: 10.1016/j.rse.2016.02.028.

309. Kibler, C. L. Monitoring post-fire recovery of chaparral and conifer species using field surveys and Landsat time series / C. L. Kibler, A.-M. L. Parkinson, S. H. Peterson, D. A. Roberts, C. M. D'Antonio, S. K. Meerdink, S. H. Sweeney // Remote sensing. - 2019. - Vol. 11. - Iss. 24. - Art. No 2963. DOI: 10.3390/rs11242963.

310. Kim, D-H. Global, Landsat-based forest-cover change from 1990 to 2000 / D-H. Kim, J. O. Sexton, Pr. Noojipady, C. Huang, A. Anand, S. Channan, M. Feng, J. R. Townshend // Remote sensing of environment. - 2014. - Vol. 155. - №2 155. - P. 178193. DOI: 10.1016/j.rse.2014.08.017.

311. Kislov D. E. Extending deep learning approaches for forest disturbance segmentation on very high-resolution satellite images / D. E. Kislov, K. A. Korznikov, J. Altman,

A. S. Vozmishcheva, P. V. Krestov // Remote sensing in ecology and conservation. -2021. - Vol. 7 - № 3. - P. - 355-368. DOI: 10.1002/rse2.194.

312. Kleinman, J. S. Ecological consequences of compound disturbances in forest ecosystems: a systematic review / J. S. Kleinman, J. D. Goode, A. C. Fries, J. L. Hart // Ecosphere. - 2019. - Vol. 10. - Iss. 11.- Art. e02962. - P. 1-18. DOI 10.1002/ecs2.2962.

313. Koehler, J. Forecasting Spatio-Temporal Dynamics on the Land Surface Using Earth Observation Data—A Review / J. Koehler, C. Kuenzer // Remote Sensing. - 2020. -V. 12. - Art. No. 3513. - DOI: https://doi.org/10.3390/rs12213513

314. Krankina, O. N. Vegetation cover in the Eurasian Arctic: distribution, monitoring, and role in carbon cycling / O. N. Krankina, D. Pflugmacher, D. J. Hayes, A. D. McGuire, M. C. Hansen, T. Hame, V. Elsakov, P. Nelson // Vegetation cover in the Eurasian Arctic, Chapter 5. - 2011. - P. 79-108. ISBN 978-90-481-9118-5.

315. Krylov, A. Remote sensing estimates of stand-replacement fires in Russia 2002-2011 / A. Krylov, J. L. McCarty, P. Potapov, T. Loboda, A. Tyukavina, S. Turubanova, M. C. Hansen // Environmental research letters. - 2014. - Vol. 9. - № 10. - Art. No. 105007. - DOI: 10.1088/1748-9326/9/10/105007.

316. Kurbanov, E. Temporal and spatial analyses of forest burnt area in the Middle Volga region based on satellite imagery and climatic factors // E. Kurbanov, O. Vorobev, S. Lezhnin, D. Dergunov, J. Wang, J. Sha, A. Gubaev, L. Tarasova, Y. Wang // Climate. - 2024a. - Vol. 12. - Art. No. 45. DOI: 10.3390/cli12030045.

317. Kurbanov, E. Detecting trends in post-fire forest recovery in Middle Volga from 2000 to 2023 / E. Kurbanov, L. Tarasova, A. Yakhyayev, O. Vorobev, S. Gozalov, S. Lezhnin, J. Wang, J. Sha, D. Dergunov, A. Yastrebova // Forests. - 2024b. - Vol. 15. - Art. No. 1919. DOI: 10.3390/f15111919.

318. Kurbanov, E. Remote sensing of forest burnt area, burn severity, and post-fire recovery: a review / E. Kurbanov, O. Vorobev, S. Lezhnin, J. Sha, J. Wang, X. Li, J. Cole, D. Dergunov, Y. Wang // Remote sensing. - 2022. - Vol. 14. - № 19. - Art. 4714. - P. 1-35 DOI: 10.3390/rs14194714.

319. Kurbanov, E. A. Forest cover trend analysis using MODIS time series and its climatic responses in the Mari El Republic of Russia / E. A. Kurbanov, O. N. Vorobev, S. A. Lezhnin, D. M. Dergunov, Y. Wang // IOP "FORECO 2021" Conf., Ser.: Earth and Environ. Sci. - 2021. - Vol. 932. - Art. 012003. - 9 p. DOI:10.1088/1755-1315/932/1/012003.

320. Kurbanov, E. A. Tree species classification with Sentinel-2 data in European part of Russia / E. A. Kurbanov, O. N. Vorobev, S. A. Menshikov, M. S. Ali / Earth observation advancements in a changing world. - 2019. - Vol. - 1. P. 33-36. WOS: 000925225700010.

321. Kurbanov, E. Assessment of burn severity in Middle Povozhje with Landsat multitemporal data / E. Kurbanov, O. Vorobyev, S. Leznin, Y. Polevshikova, E. Demi-sheva // International journal of wildland fire. - 2017. - V. 26. - P. 772-782. DOI: 10.1071/WF16141.

322. Kurbanov, E. Carbon sequestration after pine afforestation on marginal lands in the Povolgie region of Russia: a case study of the potential for a Joint implementation activity / E. Kurbanov, O. Vorobiev, A. Gubayev, L. Moshkina, S. Leznin // Scandinavian journal of forest research. - 2007. - Vol. 22. - Iss. 6. - P. 488-499. DOI: 10.1080/02827580701803080.

323. Le, T. S. Application of Remote Sensing in Detecting and Monitoring Water Stress in Forests / T. S. Le, R. Harper, B. Dell // Remote Sensing. - 2023. - V. 15. - Art. No. 3360. DOI: 10.3390/rs15133360.

324. Lee, Y. Monitoring long-term land cover change in central Yakutia using sparse time series Landsat data / Y. Lee, S. Y. Kim, Y. T. Jung, S. E. Park // Remote sensing. -2024. -V. 16. - Art. No. 1868. DOI: 10.3390/rs16111868.

325. Li, Y. Forest disturbances and the attribution derived from yearly Landsat time series over 1990-2020 in the Hengduan mountains region of Southwest China / Li Y., Wu Z., Xu X., Fan H., Tong X., Liu J // Forest ecosystems. - 2021. - Vol. 8. - Art. No. 73. DOI: 10.1186/s40663-021-00352-6.

326. Liu, B. Review of Land Use Change Detection—A Method Combining Machine Learning and Bibliometric Analysis / B. Liu, W. Song, Z. Meng, X. Liu // Land. -2023. - Vol.12. - № 1050. - P. 1-26. DOI: 10.3390/ land12051050.

327. Liu, Y Forest type identification with random forest using Sentinel -1A, Sentinel-2A, multi-temporal Landsat-8 and DEM data // Y. Liu, W. Gong, X. Hu, J. Gong // Remote sensing. - 2018. - Vol. 10. - Iss. 6. - Art. № rs10060946. DOI: 10.3390/rs10060946.

328. Liu, Y. Improved modeling of land surface phenology using MODIS land surface reflectance and temperature at evergreen needleleaf forests of central North America / Y. Liu, C. Wu, D. Peng, S. Xu, A. Gonsamo, R.S. Jassal, M. A. Arain, L. Lu, B. Fang, J. M. Chen // Remote sensing of environment. - 2016. - V. 176. - P. 152-162. DOI: 10.1016/j.rse.2016.01.021.

329. Loboda, T. Land management and the impact of the 2010 extreme drought event on the agricultural and ecological systems of European Russia/ T. Loboda. O. Krankina, I. Savin, E. Kurbanov, H. Joanne // Land-cover and land-use changes in Eastern Europe after the collapse of the Soviet Union in 1991 / Eds. G. Gutman, R. Volker. -2017, Springer international publishing. - P. 173-192. DOI: 10.1007/978-3-319-42638-9_8.

330. Loboda, T. V. Mapping burned area in Alaska using MODIS data: a data limitations-driven modification to the regional burned area algorithm / T. V. Loboda, E. E. Hoy, L. Giglio, E. S. Kasischke // International journal of wildland fire. - 2011. - Vol. 20. - № 4. - P. 487-496. DOI: 10.1071/WF10017.

331. Makela, H. Estimation of forest stand volumes by Landsat TM imagery and standlevel field-inventory data / H. Makela, A. Pekkarinen // Forest ecology and management. - 2004. - №. 196. - P. 245-255. DOI: 10.1016/j.foreco.2004.02.049.

332. Mann, H. B. Nonparametric tests against trend // Econometrica. - 1945. - V. 13. -P. 245-259. DOI: 10.2307/1907187.

333. Masek, J. G. North American forest disturbance mapped from a decadal Landsat record / J. G. Masek, C. Huang, R. Wolfe, W. Cohen, F. Hall, J. Kutler, P. Nelson. Remote Sensing of Environment. - 2008. - № 112. - P. 2914 - 2926. DOI: 10.1016/j.rse.2008.02.010.

334. Matyukira, C. Advances in vegetation mapping through remote sensing and machine learning techniques: a scientometric review / C. Matyukira, P. Mhangara // European journal of remote sensing. - 2024. - Vol. 57. - Iss. 1. DOI: 10.1080/22797254.2024.2422330.

335. McFeeters, S. K. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // International journal of remote sensing. - 1996. - Vol. 17. - № 7. - P. 1425-1432.

336. McGarigal, K. Fragstats: spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. General technical report / K. McGarigal, B. J. Marks // PNW-GTR-351. Portland, OR: U.S. Department of agriculture, Forest service, Pacific northwest research station. - 1995. - P. 122.

337. Meyer, L. H. Comparison of Landsat-8 and Sentinel-2 data for estimation of leaf area index in temperate forests / L. H. Meyer, M. Heurich, B. Beudert, J. Premier, D. Pflugmacher // Remote sensing. - 2019. - Vol. 11. - № 10. - Art. No 1160. DOI: 10.3390/rs11101160.

338. Momm, H. G. Spatial characterization of riparian buffer effects on sediment loads from watershed systems / H. G. Momm, R. L. Bingner Y. Yuan, M. A. Locke, R. R. Wells // Journal of Environmental Quality. - 2014. - V. 43. - No. 5. - P. 1736-1753. DOI: 10.2134/jeq2013.10.0413.

339. Moon, M. Using time series of MODIS land surface phenology to model temperature and photoperiod controls on spring greenup in North American deciduous forests / M. Moon, B. Seyednasrollah, A. D. Richardson, M. A. Friedl // Remote sensing of environment. - 2021. - Vol. 260. - Art. No. 112466. DOI: 10.1016/j.rse.2021.112466.

340. Mountrakis, G. Support vector machines in remote sensing: a review // G. Moun-trakis, J. Im, C. Ogole // ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing. -2011. - Vol. 66. - Iss. 3. - P. 247-259. DOI: 10.1016/j .isprsjprs.2010.11.001.

341. Neigh, C. S. R. Evaluating an automated approach for monitoring forest disturbances in the Pacific Northwest from logging, fire and insect outbreaks with Landsat time series data / C. S. R. Neigh, D. K. Bolton, J. J. Williams, M. Diabate // Forests. -2014. - Vol. 5. - № 12. - P. 3169-3198. DOI: 10.3390/f5123169.

342. Nelson, M. D. Effects of satellite image spatial aggregation and res-olution on estimates of forest land area / M. D. Nelson, R. E. McRoberts, G. R. Holden, M.E. Bauer // International journal of remote sensing. - 2011. - Vol. 30. - № 8. - P. 1913-1940. DOI: 10.1080/01431160802545631.

343. Ohmann, J. L. Mapping change of older forest with nearest-neighbor imputation and Landsat time-series / J. L. Ohmann, M. J. Gregory, H. M. Roberts, W. B. Cohen, R. E. Kennedy, Z. Yang // Forest ecology and management. - 2012. - № 272. - P. 1325. DOI: 10.1016/j.foreco.2011.09.021.

344. Oton, G. Global detection of long-term (1982-2017) burned area with AVHRR-LTDR data / G. Oton, R. Ramo, J. Lizundia-Loiola, E. Chuvieco // Remote sensing. - 2019. - V. 11. - No. 18. - Art. No. 2079. DOI: 10.3390/rs11182079.

345. Ottosen, T. B. Tree cover mapping based on Sentinel-2 images demonstrate high thematic accuracy in Europe / T. B. Ottosen, G. Petch, M. Hanson, C. A. Skjoth // International journal of applied Earth observation and geoinformation. - 2020. - Vol. 84. - Art. No 101947. DOI: 10.1016/j.jag.2019.101947.

346. Pacheco, A. d. P. Analysis of spectral separability for detecting burned areas using Landsat-8 OLI/TIRS images under different biomes in Brazil and Portugal / A. d. P. Pacheco, J. A. da Silva Junior, A. M. Ruiz-Armenteros, R. F. F. Henriques, I. de Oliveira Santos // Forests. - 2023. - V. 14. - P. 1-20. DOI: 10.3390/f14040663.

347. Perbet, P. Evaluating deep learning methods applied to Landsat time series subsequences to detect and classify boreal forest disturbances events: The challenge of partial and progressive disturbances / P. Perbet, L. Guindon, J.-F. Cote, M. Beland //

Remote sensing of environment. - 2024. - V. 306. - Art. No. 114107. DOI: 10.1016/j.rse.2024.114107.

348. Perevedentsev, Y. Climate-induced fire hazard in forests in the Volga federal district of European Russia during 1992-2020 / Y. Perevedentsev, B. Sherstyukov, A. Gusarov, T. Aukhadeev, N. Mirsaeva // Climate. - 2022. - Vol. 10. - Iss. 7. Art. No 110. DOI: 10.3390/cli10070110.

349. Pflugmacher, D. Using Landsat-derived disturbance history (1972-2010) to predict current forest structure / D. Pflugmacher, W. B. Cohen, R. E. Kennedy // Remote sensing of environment. - 2012. - Vol. 122. - P. 146-165. DOI: 10.1016/j.rse.2011.09.025.

350. Phiri, D. Sentinel-2 data for land cover/use mapping: a review / D. Phiri, M. Sim-wanda, S. Salekin, V. R. Nyirenda, Y. Murayama, M. Ranagalage // Remote sensing. - 2020. - V. 12. - № 14. - P. 1-35. DOI: 10.3390/rs12142291.

351. Potapov, P. Combining MODIS and Landsat imagery to estimate and map boreal forest cover loss / P. Potapov, M. C. Hansen, S. V. Stehman, T. R. Loveland, K. Pittman // Remote sensing of environment. - 2008. - № 112. - P. 3708-3719. DOI: 10.1016/j.rse.2008.05.006.

352. Potapov, P. The global 2000-2020 land cover and land use change dataset derived from the Landsat archive: first results / P. Potapov, M. C. Hansen, A. Pickens, A. Hernandez-Serna, A. Tyukavina, S. Turubanova S, V. Zalles, X. Li, A. Khan, F. Stolle et al. // Frontiers in remote sensing. - 2022. - Vol. 3. - Art. No. 856903. - DOI: 10.3389/frsen.2022.856903.

353. Pyngrope, O. R. Investigating forest fragmentation through earth observation datasets and metric analysis in the tropical rainforest area / O. R. Pyngrope, M. Kumar, R. Pebam, S. K. Singh, A. Kundu, D. Lal // SN Applied sciences. - 2021. - Vol. 3. -Art № 705. - P. 1-17. DOI: 10.1007/s42452-021-04683-5.

354. Reichstein, M. Deep learning and process understanding for data-driven Earth system science / M. Reichstein, G. Camps-Valls, B. Stevens, M. Jung, J. Denzler, N.

Carvalhais, Prabhat // Nature. - 2019. - № 566. - P. 195-204. DOI: 10.1038/s41586-019-0912-1.

355. Rodman, K. C. Disturbance detection in Landsat time series is influenced by tree mortality agent and severity, not by prior disturbance / K. C. Rodman, R. A. Andrus, T. T. Veblen, S. J. Hart // Remote sensing of environment. - 2021. - Vol. 254. - Art. No 112244. DOI: 10.1016/j.rse.2020.112244.

356. Roy, D. P. Characterization of Landsat-7 to Landsat-8 reflective wavelength and normalized difference vegetation index continuity / D. P. Roy, V. Kovalskyy, H. K. Zhang, E. F. Vermote, L. Yan, S. S. Kumar, A. Egorov // Remote sensing of environment. - 2016. - V. 185. - P. 57-70. - DOI: 10.1016/j.rse.2015.12.024

357. Ruan, Z. Detecting vegetation change in the Pearl river delta region based on time series segmentation and residual trend analysis (TSS-RESTREND) and MODIS NDVI / Z. Ruan, Y. Kuang, Y. He, W. Zhen, S. Ding // Remote sensing. - 2020. -Vol. 12. - № 24. - Art No. 4049. DOI: 10.3390/rs12244049.

358. Sarti, M. A statistical approach to detect land cover changes in Mediterranean ecosystems using multi-temporal Landsat data: the case study of Pianosa island, Italy / M. Sarti, F. P. Vaccari, C. Calfapietra, E. Brugnoli, A. Scartazza // Forests. - 2020. -Vol. 11. - Iss 3. - 334. DOI: 10.3390/f11030334.

359. Savitzky, A. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures / A. Savitzky, M. J. E. Golay // Analytical chemistry. - 1964. - № 36. - P. 1627-1639.

360. Schroeder, T. A. Mapping wildfire and clear-cut harvest disturbances in boreal forests with Landsat time series data / T. A. Schroeder, M. A. Wulder, S. P. Healey, G. G. Moisen // Remote sensing of environment. - 2011. - V. 115. - P. 1421-1433.