Микроволновая и спектрорадиометрическая съемки в исследованиях лесных территорий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат технических наук Им, Сергей Тхекдеевич

  • Им, Сергей Тхекдеевич
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2004, Красноярск
  • Специальность ВАК РФ05.13.17
  • Количество страниц 229
Им, Сергей Тхекдеевич. Микроволновая и спектрорадиометрическая съемки в исследованиях лесных территорий: дис. кандидат технических наук: 05.13.17 - Теоретические основы информатики. Красноярск. 2004. 229 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Им, Сергей Тхекдеевич

Содержание.

Перечень сокращений, условных обозначений, символов, единиц и терминов.

Введение.

1 Дистанционное зондирование лесных территорий.

1.1 Исторический экскурс.

1.2 Космические аппараты ДЗ.

1.2.1 Серия космических аппаратов "Ресурс Ф1".

1.2.2 LANDSAT-7.

1.2.3 ERS-1, 2.

1.2.4 RADARSAT-1.

1.3 Теоретические основы применения PJ1CA.

1.4 Исследования в области микроволнового дистанционного зондирования.

1.4.1 Моделирование.

1.4.2 Картирование и мониторинг лесов.

1.4.3 Картирование биомассы и объема стволов.

1.4.4 Применение в сельском хозяйстве.

1.4.5 Использование в гидрологии.

1.5 Методы обработки данных ДЗ.

1.5.1 Предварительная обработка.

1.5.2 Классификация.

1.5.3 Специализированная тематическая обработка.

1.5.4 Интеграция с ГИС.

1.5.5 Программное обеспечение для обработки данных ДЗ.

2 Объекты исследования.

2.1 Лесные территории западной части Енисейского трансекта.

2.2 Лесные территории Средней Сибири.

2.3 Ключевые участки.

2.3.1 Ключевые участки вдоль левобережья Енисея.

2.3.2 Ключевой участок — Юрубчено-Тохомское нефтегазовое месторождение.

2.3.3 Ключевой участок - шелкопрядники Нижнего Приангарья.

2.3.4 Ключевой участок - экотон лесотундры «Ары-Mac».

3 Материалы и методика исследования.

3.1 Анализ применимости съемки RADARS AT для мелкомасштабного картирования лесных территорий Енисейского меридиана.

3.1.1 Предобработка.

3.1.2 Создание и анализ сигнатур классов.

3.1.3 Генерация классификационных картосхем.

3.2 Анализ применимости микроволновой и спектрорадиометрической съемок в оценке состояния лесных территорий в зоне антропогенного воздействия (на примере разведки и добычи нефти в Эвенкии).

3.2.1 Предобработка.

3.2.2 Обработка сцены LANDSAT.

3.2.3 Анализ антропогенной нагрузки.

3.2.4 Обработка сцены ERS.

3.2.5 Сравнительный анализ данных ERS и LANDSAT.

3.3 Анализ применимости спектрорадиометрической и микроволновой съемок в оценке пространственно-временной динамики древостоев в зоне массового размножения сибирского шелкопряда (на примере ключевого участка Нижнего Приангарья).

3.3.1 Анализ данных LANDSAT.

3.3.2 Анализ пространственно-временной динамики древостоев в зоне массового размножения сибирского шелкопряда на ключевом участке Нижнего Приангарья по данным съемки в оптическом диапазоне.

3.3.3 Анализ снимка RADARSAT и сравнение с данными LANDS AT.

3.3.4 Сравнительный анализ данных LANDSAT и RADARSAT.

3.4 Методика анализа применимости спектрорадиометрической и микроволновой съемок в оценке пространственно-временной динамика экотона лесотундры (на примере ключевого участка «Ары-Mac»).

3.4.1 Предварительный анализ и обработка.

3.4.2 Создание классификационных картосхем.

3.4.3 Оценка точности классификационных картосхем.

3.4.4 Оценка пространственно-временной динамики лиственничников

3.4.5 Взаимосвязь климатических трендов и радиального прироста

3.4.6 Сравнительный анализ данных RADARSAT и LANDSAT.

4 Результаты применения микроволновой и спектрорадиометрической съемок в анализе лесных территорий.

4.1 Мелкомасштабная съемка RADARSAT в картировании лесных территорий Енисейского меридиана.

4.2 Спектрорадиометрическая и микроволновая съемки в оценке состояния лесных территорий в зоне антропогенного воздействия (на примере разведки и добычи нефти в Эвенкии).

4.3 Спектрорадиометрическая и микроволновая съемки в оценке пространственно-временной динамики древостоев в зоне массового размножения сибирского шелкопряда (на примере ключевого участка «Нижнее Приангарье»).

4.3.1 Пространственно-временная динамика лесных территорий ключевого участка шелкопрядников Нижнего Приангарья по данным

LANDSAT.

4.3.2 Применение данных RADARS AT в анализе пространственно-временной динамики лесных территорий ключевого участка шелкопрядников Нижнего Приангарья.

4.4 Спектрорадиометрическая и микроволновая съемки в анализе пространственно-временной динамика экотона лесотундры (на примере ключевого участка «Ары-Mac»).

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Теоретические основы информатики», 05.13.17 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Микроволновая и спектрорадиометрическая съемки в исследованиях лесных территорий»

Актуальность. В России располагается 22% мирового запаса леса, из них 78% в Сибири и на Дальнем Востоке [Всемирный банк, 1997]. Анализ динамики лесных территорий, их тематическое картирование и мониторинг требуют использования материалов дистанционного зондирования (ДЗ), полученных как в оптической, так и в микроволновой частях спектра [Барталев и др., 1999; Сухих и др. 1999; Федотова, 2001; Шмуллиус и др., 2003; Williams et al., 1986; Floyd et al., 1998; Ranson et al., 2000; Henderson, 2001]. Одной из наиболее современных систем зондирования в оптическом диапазоне является серия спектрорадиометров LANDSAT, открывшая новые возможности картирования и мониторинга лесных территорий, обнаружения зон природных и антропогенных воздействий на лесной покров. Пространственное и радиометрическое разрешение современных спектрорадиометриче-ских систем (LANDSAT-TM/ETM+) позволяют проводить среднемасштабное картирование лесных территорий [Hoffer et al., 1979; Williams et al., 1986].

Микроволновая съемка перспективна для решения задач лесной гидрологии (оценка снежного покрова и влажности), а также определении биомассы и сомкнутости древостоев. В отличие от съемки в оптическом диапазоне, активная радиолокационная съемка обладает такими преимуществами, как проникновение сквозь облачность, независимость от солнечного излучения, всепогодность, чувствительность к влажности зондируемого объекта, способность проникать в растительный покров и почву [Максимов и др., 2002; Edwin, 1991; Dobson et al., 1992; Wang et al., 1999; Ranson et al. 1999, 2000; Darie et al., 2001; Henderson et al., 2001; Moran et al., 2002]. Основной недостаток состоит в том, что рельеф оказывает существенное влияние на величины обратного рассеяния и приводит к ряду искажений (эффект наложения, эффект укорачивания и др.). Радиолокационная съемка чувствительна к диэлектрическим, структурным и текстурным свойствам исследуемого объекта.

Совместный анализ данных микроволнового и оптического диапазонов спектра позволит выявить их преимущества и недостатки в задачах исследования лесных территорий.

Цель работы: анализ применимости микроволновой и спектрорадиометрической съемок для обнаружения зон природных и антропогенных воздействий на лесной покров и картирования лесных территорий Енисейского меридиана.

Задачи исследования:

1. Анализ применимости мелкомасштабной микроволновой съемки (RADARSAT) для картирования лесных территорий Енисейского меридиана.

2. Анализ применимости микроволновой (RADARSAT, ERS) и спектрорадиометрической (LANDSAT) съемок для обнаружения и картирования зон антропогенных и природных воздействий на лесные территории (на примерах: 1) влияния разведки и добычи нефти, 2) повреждения лесов сибирским шелкопрядом и 3) воздействия климатических трендов на древесные насаждения на крайнем пределе их произрастания).

Объекты исследования.

Возможности микроволновой и спектрорадиометрических съемок анализировались применительно к лесным территориям Енисейского меридиана.

Вдоль Енисейского меридиана расположены основные эколого-зональные комплексы, характерные для бореальных лесов. Леса Енисейского меридиана подвергаются природным и антропогенным воздействиям [Зуй, 1991; Сердюк и др., 1998; Савельева, 2000; Гродницкий и др., 2001А; Vaganov et al., 1999; Kharuk et al., 2003].

Согласно зональному делению территории [Атлас Красноярского края, 1994] подобраны четыре ключевых участка вдоль левобережья Енисея, расположенные в зонах тундры, лесотундры и подзонах северной, средней и южной тайги. Природные воздействия на лесные территории анализировались на ключевых участках «Ары-Mac» (воздействие климатических трендов на самый северный лесной массив), «Нижнее Приангарье» (зона массового размножения сибирского шелкопряда), антропогенные воздействия - на участке «Тохомо» (Юрубчено-Тохомовское нефтегазовое месторождение).

Научная новизна.

1. Предложена методика картирования гидроморфных образований Енисейского меридиана, в том числе: 1) совместное применение ЦМР и мелкомасштабной микроволновой съемки RADARSAT (Х=5,6 см, ГТ-поляризация); 2) методика ранжировки параметров по информативности на основе расстояния Джеффриса-Матусита.

2. Определен набор информативных признаков для решения задач картирования гидроморфных образований. В порядке убывания диагностической значимости признаки ранжируются следующим образом: (1) высота над уровнем моря, (2) амплитуда микроволнового сигнала, (3) асимметрия, (4) дисперсия, (5) среднее Евклидово расстояние и (6) эксцесс в пространстве яркостей пикселей.

3. Предложена методика применения временных рядов съемок, полученных спектрорадиометрами серии LANDSAT (MSS, ТМ, ЕТМ+), для анализа природных воздействий на лесные территории, в том числе: 1) методика оценки скорости пространственной-временной динамики древостоев; 2) методика генерации ЦМР из топографической основы.

4. Ранжированы по информативности спектральные диапазоны оптической части спектра для целей обнаружения и картирования зон природных и антропогенных воздействий на лесные территории (наиболее информативны средний (1,55-1,75 мкм) и ближний ИК (0,76-0,90 мкм) диапазоны).

5. На основе анализа временных рядов космоснимков установлен феномен возрастания величины сомкнутости и продвижение лиственницы в зону тундры под влиянием климатических трендов, оценена скорость этого процесса.

На защиту выносятся:

1. Методика картирования гидроморфных образований Енисейского меридиана на основе мелкомасштабной микроволновой съемки RADARS AT (Х=5,6 см, ГГ-поляризация) и ЦМР.

2. Ранжировка классификационных параметров по информативности для целей картирования гидроморфных образований по материалам съемки RADARSAT (в порядке убывания): (1) высота над уровнем моря, (2) амплитуда микроволнового сигнала, (3) асимметрия, (4) дисперсия, (5) среднее Евклидово расстояние и (6) эксцесс в пространстве яркостей пикселей.

3. Методика применения временных рядов съемок, полученных спектрорадиометрами серии LANDSAT (MSS, ТМ, ЕТМ+) для решения задач анализа природных воздействий на лесные территории.

4. Ранжировка по информативности спектральных диапазонов оптической части спектра для целей обнаружения и картирования зон природных и антропогенных воздействий на лесные территории (наиболее информативны средний (1,55-1,75 мкм) и ближний ИК (0,76-0,90 мкм) диапазоны).

Феномен возрастания величины сомкнутости лиственничников и продвижение лиственницы в зону тундры под влиянием климатических трендов.

Методы исследования. В работе использованы методы анализа данных дистанционного зондирования, реализованные в программном обеспечении ERDAS IMAGINE. При анализе климатических данных использовались методы математической статистики (MICROSOFT EXCEL, STATSOFT

STATISTICA). Для решения поставленных задач, помимо спектральных каналов спектрорадиометров LANDSAT и амплитудных значений RADARSAT-SAR и ERS-SAR, анализировались четыре текстурных признака (среднее Евклидово расстояние, дисперсия, асимметрия, эксцесс) и цифровая модель рельефа (далее - ЦМР).

Практическая значимость. Предложена методика, позволяющая проводить мелкомасштабное картирование гидроморфных образований Енисейского меридиана с помощью съемки RADARSAT и цифровой карты рельефа местности. На основе разработанной методики получены классификационные картосхемы четырех тестовых участков вдоль левобережья Енисея.

Методические приемы, использованные в анализе пространственно-временной динамики природных и антропогенных воздействий на лесные территории, могут быть реализованы в автоматизированных системах с целью ускорения проводимого анализа.

Результаты исследований природных и антропогенных воздействий на ключевых участках («Ары-Mac» - лесотундры, «Нижнего Приангарье» — шелкопрядники и «Тохомо» — нефтегазовое месторождение) используются для оценки состояния и пространственно-временной динамики лесных территорий в контексте глобальных климатических изменений.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложения. Материал диссертации изложен на 145 страницах. Использовано 112 источников, из них 73 на иностранном языке. Приложение на 84 страницах включает 82 таблицы, 31 рисунок и дополнительный материал. В первой главе рассмотрено дистанционное зондирование как инструмент исследования лесного покрова. Во второй приведены географические, лесоводственные и др. характеристики объектов исследования. В третьей главе даны материалы и методики, использованные для решения поставленных задач. В четвертой

Похожие диссертационные работы по специальности «Теоретические основы информатики», 05.13.17 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Теоретические основы информатики», Им, Сергей Тхекдеевич

Выводы

1. Временные ряды съемки LANDSAT применимы для отслеживания динамики экотона лесотундры, т.к. позволяют выделить три категории лиственничников с хорошей точностью (к=1,0 - 0,48).

2. На примере самого северного в мире лесного массива «Ары-Мас» установлено возрастание величины сомкнутости лиственничников и проникновение лиственницы в зону тундры в конце двадцатого столетия, индуцированное климатическими изменениями. Оценены скорости возрастания сомкнутости древостоев (2,4% в год) и проникновения лиственницы в тундру (3-11 м/год), рассмотрена их связь с эколого-ландшафтными характеристиками местности.

3. Данные RADARSAT применимы для дешифрирования лиственничников сомкнутостью выше 0,3 с высокой точностью (к=0,88). А также пригодны для обнаружения гидроморфных участков (величина вероятности ошибки классификатора для болот и болотных комплексов составляет 2,4 -15,3%).

4. Предложена методика применения временных рядов съемок, полученных спектрорадиометрами серии LANDSAT (MSS, ТМ, ЕТМ+), для решения задач анализа зон природных воздействий на лесной покров.

Заключение

Выполненные исследования показали эффективность съемки в оптическом диапазоне спектра в решении задач пространственно-временной динамики лесных территорий, обусловленной природными и антропогенными воздействиями. Вовлечение в анализ материалов микроволнового зондирования позволяет получить информацию, дополняющую съемку в оптическом диапазоне. Основным преимуществом микроволновой съемки является возможность обнаружения и картирования гидроморфных элементов лесных ландшафтов. Предложенная в данной работе методика анализа временных рядов съемок, полученных спектрорадиометрами серии LANDSAT (MSS, ТМ, ЕТМ+), а также микроволновых изображений, в настоящее время используются в Мерилэндском университете, в Годдардском центре НАСА (США), в Институте леса СО РАН. Дальнейший прогресс в области дистанционного зондирования лесных территорий связан с улучшением спектрального разрешения в оптической части спектра, вовлечением в анализ данных зондирований с длиной волны порядка 1 м (Р-диапазон), а также с использованием 3D моделей рельефа с высоким пространственным разрешением (10-20 м).

Общие результаты и выводы

1. Микроволновые изображения, получаемые системами RADARSAT и ERS, позволяют (1) дифференцировать территории по степени гидроморфности; (2) распознавать и классифицировать равнинные экосистемы тундровой и таежной зон; (3) дешифрировать древостой сомкнутостью выше 0,3; (4) дешифрировать минерализованные поверхности и гари.

2. Разработана методика картирования гидроморфных образований с использованием мелкомасштабной микроволновой съемки RADARSAT и ЦМР (вероятность ошибки уменьшается в среднем на 24% по сравнению с использованием только амплитуды микроволнового сигнала).

3. В решении задач обнаружения и картирования гидроморфных образований по диагностической значимости параметры ранжируются следующим образом: (1) высота над уровнем моря, (2) амплитуда микроволнового сигнала, (3) асимметрия, (4) дисперсия, (5) среднее Евклидово расстояние и (6) эксцесс в пространстве яркостей пикселей.

4. Разработана методика применения временных рядов съемок, полученных спектрорадиометрами серии LANDSAT (MSS, ТМ, ЕТМ+), для анализа природных воздействий на лесные территории и выполнена ранжировка по информативности их спектральных диапазонов (наиболее информативны средний (1,55-1,75 мкм) и ближний ИК (0,76-0,90 мкм) диапазоны).

5. Спектрорадиометрическая съемка позволяет (1) обнаруживать и оценивать уровень антропогенного воздействия на лесные территории; (2) отслеживать пространственно-временную динамику древостоев, поврежденных сибирским шелкопрядом; (3) анализировать воздействие климатических трендов на древостой.

6. На примере самого северного в мире лесного массива «Ары-Мас» установлено возрастание величины сомкнутости лиственничников и проникновение лиственницы в зону тундры в конце двадцатого столетия, индуцированное климатическими изменениями. Оценены скорости возрастания сомкнутости древостоев (2,4% в год) и проникновения лиственницы в тундру (3

11 м/год), выявлена их взаимосвязь с эколого-ландшафтными характеристиками местности.

Список публикаций по теме диссертации

1. Харук, В. И. Влияние разработок месторождений золота на состояние таежных территорий средней Сибири / В. И. Харук, К. Дж.Рэнсон, С. Т. Им, Е. В. Федотова // Исследование Земли из космоса. - 2001. - №6. - С.68-81.

2. Харук, В. И. Съемка Landsat в анализе шелкопрядников южной Сибири / В. И. Харук, К. Дж. Рэнсон, Т. А. Буренина, В. В. Кузмичев, А. Ю. Тихомиров, С. Т. Им // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве: Доклады III Всероссийской конференции, посвященной памяти Георгия Георгиевича Самойловича, 18-19 апреля 2002 г. - М., 2002. - С.233-235.

3. Харук, В. И. Съемка Landsat в анализе шелкопрядников южной Сибири / В. И. Харук, К. Дж. Рэнсон, В. В. Кузьмичев, Т. А. Буренина, С. Т. Им // Исследование Земли из Космоса. - 2002. - №4. - С. 1-12.

4. Kharuk, V. I. Landsat-based analysis of insect outbreaks in southern Siberia / V. I. Kharuk, K. J. Ranson, V. V. Kuz'michev, and S. T. Im // Canadian J. Remote Sensing. - 2003. - V.29. - No.2. - P.286-297.

5. Им, С. Т. Классификация природных комплексов на основе радарной съемки / С. Т. Им // Тез. докл. Исследование компонентов лесных экосистем Сибири, 15-16 апреля 2003. Вып.4. - Красноярск, 2003. - С.21-23.

6. Im, S. Т. Radarsat data in the Siberian Plain ecosystems classification / S. T. Im, S. M. Gorodzankina, V. I. Kharuk, K. J. Ranson // Proceedings of IGARSS03, Toulouse, 21-25 July 2003. - France, 2003. - V.4. - P.2562-2564.

7. Харук, В.И. Оценка воздействия разработки нефтегазовых месторождений на леса Эвенкии по материалам съемки в оптическом и микроволновом диапазонах / В. И. Харук, С. Т. Им, К. Дж. Рэнсон, Т. А. Буренина // География и природные ресурсы. - 2003. - №4. - С.129-136.

8. Им, С. Т. Картирование растительности на основе съемки RADARSAT / С. Т. Им, С. М. Горожанкина, В. И. Харук, Дж. К. Рэнсон // Исследование Земли из космоса. - 2004. - №4. - С.30-40.

9. Им, С. Т. Реакция экотона лесотундры на климатические изменения / С. Т. Им, В. И. Харук, Е. В. Федотова // Тез. докл. Международной конференции ENVIROMIS-2004,17-25 июля 2004. - Томск, 2004. - С. 107.

10. Харук В. И. Временная динамика экотона лесотундры по данным космосъемки / В. И. Харук, С. Т. Им, Е. В.Федотова, М. М. Наурзбаев // Структурно-функциональная организация и динамика лесов: материалы всероссийской конференции, 1-3 сентября 2004 г. - Красноярск, 2004. - С.378-380.

11. Харук, В. И. Экспансия лиственницы в тундру по данным космосъемки / В. И. Харук, С. Т. Им, К. Дж. Рэнсон, М. М. Наурзбаев // Доклады Академии Наук (принята в печать).

12. Харук, В. И. Проникновение вечнозеленых хвойных в зону доминирования лиственницы и климатические тренды / В. И. Харук, М. Л. Двинская, К. Дж. Рэнсон, С. Т. Им // Экология (принята в печать).

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Им, Сергей Тхекдеевич, 2004 год

1. Абаимов, А. П. Типологическая структура притундровых лесов Красноярского края / А. П. Абаимов, О. А. Зырянова, И. А. Короткое // Проблемы притундрового лесоводства. Архангельск, 1995 .-С. 104-115.

2. Ары-Мас. Природные условия, флора и растительность самого северного в мире лесного массива / Под ред. Б. Н. Норина. — JL: Наука, 1978. 190 с.

3. Атлас Красноярского края и Республики Хакассии / Под ред. В. И. Иванова. Новосибирск: Роскартография, 1994. - 84 с.

4. Барталев, С. А. Оценка дефолиации лесов по многоспектральным спутниковым изображениям методом декомпозиции спектральных смесей / С. А. Барталев, Д. В. Ершов, А. С. Исаев // Исследования Земли из космоса. -1999.-№4.-С. 78-86.

5. Ведомости учёта древостоев, повреждённых сибирским шелкопрядом (по состоянию на 01.09.96 г.). Красноярск: ВосточноСибирское государственное лесоустроительное предприятие, 1996.

6. Гвоздецкий, Н. А. Физическая география СССР / Н. А. Гвоздецкий, Н. И. Михайлова. М.: Мысль, 1978. - 512 с.

7. Гродницкий, Д. JI. Лесохозяйственные последствия массового размножения сибирского шелкопряда / Д. JI. Гродницкий, С. В. Тимошенко, Ю. И. Дятлов, С. Я. Кузьмина, Е. А. Павличенко, В. Г. Разнобарский //

8. Второй межрегиональный семинар по мониторингу и защите леса. -Красноярск, 2001А. С. 24-26.

9. Дмитриев, И. Д. Лесная аэрофотосъемка и авиация / И. Д. Дмитриев, Е. С. Мурахтанов, В. И. Сухих. М.: Лесная промышленность, 1981.-344 с.

10. Добрынин, Д. Нейронные технологии для тематического дешифрирования ДДЗ / Д. Добрынин, А. Савельев // Журнал Гис-обозрение. 1999. - №1. - С. 12-14.

11. Зуй, А. Н. Мерзлотно-геотермические исследования на месторождениях нефти и газа Красноярского края / А. Н. Зуй, Б. В. Володько. Якутск: Институт мерзлотоведения СО АН СССР, 1991.

12. Кашкин, В. Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие / В. Б. Кашкин, А. И. Сухинин. М.: Логос, 2001. - 264 с.

13. Кондратенков Г. С. Радиолокационные станции обзора Земли / Г. С. Кондратенков, В. А. Потехин, А. П. Реутов, Ю. А. Феоктистов. М: Радио и связь, 1983. - 272 с.

14. Корец, М. А. Оценка характеристик лесных территорий на основе сопряженного анализа данных ГИС и спутниковой съемки: Авторефератдиссертации кандидата технических наук / М. А. Корец. Красноярск, 2001. -26 с.

15. Лесные экосистемы Енисейского меридиана / Ф. И. Плешиков, Е. А. Ваганов, Э. Ф. Ведрова и др. Новосибирск: Издательство СО РАН, 2002. -356 с.

16. Растительность Западно-Сибирской равнины / Под общ. ред. акад. Сочава В.Б., Масштаб 1:1500000. М.: ГУГК, 1976.

17. Региональные исследования Всемирного банка. Россия. Лесная политика в переходный период / "Всемирный банк".- Вашингтон, округ Колумбия, 1997.

18. Савельева, И. Л. Золотодобывающая промышленность Азиатской России в конце XX века / И. Л. Савельева // География и природные ресурсы. 2000. -№3. - С. 104-112.

19. Сердюк, С. С. Золото Нижнего Приангарья: состояние сырьевой базы и направления ее развития / С. С. Сердюк, Л. В. Ли, А. Е. Мирошников // Сырьевые ресурсы Нижнего Приангарья. Красноярск, 1997. - С. 22-25.

20. Синицын, С. Г. Использование материалов многозональных и космических съемок в интересах лесного хозяйства / С. Г. Синицын, В. И. Сухих // Аэрокосмические исследования Земли. М: Наука, 1979. - С. 86101.

21. Сухих, В. И. Возможность классификации лесов северной тайги по изображениям с ИСЗ «Ресурс-01» / В. И. Сухих, Н. Г. Харин, О. Б. Бутусов // Исследования Земли из космоса. 1999. - №5. — С. 65-74.

22. Толмачев, А. И. Флора центральной части Восточного Таймыра / А. И. Толмачев // Труды Полярной Комиссии АНСССР. Вып. 8. Л., 1932. -126 с.

23. Тюлина, Л. Н. Лесная растительность Хатангского района у ее северного предела / Л. Н. Тюлина // Труды Арктического институт. Геоботаника. Л., 1937. - Т.63. - С. 83-180.

24. Федотова, Е. В. Спектрорадиометрическая съемка в тематическом анализе лесных территорий: Автореферат диссертации кандидата биологических наук. / Е. В. Федотова. Красноярск, 2002. - 22 с.

25. Харук, В.И. Дистанционное зондировние лесной растительности, поврежденной насекомыми / В. И. Харук, М. В. Семенов, М. И. Тимченко, Б. А. Хребтов // Биосфера и климат по данным космических исследований. -Баку: Элм, 1982. С. 22-226.

26. Шмуллиус К. Исследование земных покровов Байкальского региона на основе радарных данных / К. Шмуллиус, Д. Д. Дарижанов, Б. Ч. Доржиев, И. И. Карбажекова, Д. Ш. Ширапов, Н. Н. Ширапова // Сибирский экологический журнал. 2003. - №6. - С. 753-766.

27. Blom, R. Radar Image Processing for Rock-Type Discrimination / R. G. Blom, M. Daily // Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1982. - V.20 . - No.3. — P. 343-351.

28. Congalton, R. A. Review of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data / R. A. Congalton // Remote Sensing of Environment. -1991.-V.37.-P. 35-46.

29. Darie, T. SAR imagery used for soil moisture monitoring: the potential / T. Darie, R. Kelly, M. Timoncini // IHAS Publ. 2001. - No.267. - P. 327-332.

30. De Molina, I. The use of High Resolution Radar Imagery in Forest Inventories in Tropical Forests of Cativo (Prioria Copaifera) / I. De Molina, C. Molina // Proc. SELPER Conf., Buenos Aires, Argentina, 1989.

31. Dobson, M. C. Dependence of radar backscatter on coniferous forest biomass / M. C. Dobson, F. T. Ulaby, T. Le Toan, A. Beaudoin, E. S. Kasischke, N. Christensen // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1992. - V.30. - P. 412-415.

32. Edwin, Т. E. Application of Microwave Remote Sensing of Soil Moisture for Water Resources and Agriculture / Т. E. Edwin // Remote Sensing of Environment. 1991. - V.35. - P. 213-226.

33. Erdas Field Guide. 5th ed. Revised and Expanded Atlanta, Geogia: Erdas Inc., 1999. 672 p.

34. Floyd, M. H. Principles and Application of Imaging Radar, Manuel of Remote Sensing. / M. H. Floyd, J. L. Anthony. 3d ed. - V.2. - New York: John Willey & Sons, Inc, 1998. - 869 c.

35. Ford, J. P. Shuttle Radar Mapping with Diverse Incidence Angels in the Rainforest of Borneo / J. P. Ford, D. J. Casey // Int. J. Remote Sensing. 1988. -V.9. - No.5. - P. 927-943.

36. Furley, P. A. Radar Surveys for Resource Evaluation in Brazil: An Illustration from Rondonia, In Eden M.J. and J.T. Parry (eds.) / P. A. Furley // Remote Sensing and Tropical Land Management. New York: John Willey and Sons, 1986. - P. 77-99.

37. Henderson, F. M. Principles and application of imaging radar / F. M. Henderson, A. J. Lewis. New York: Jonh Wiley & Sons, Inc., 2001. - 869 p.

38. Hochschild, V. Hydrological analysis of high resolution multifrequency, multipolarimetric and intergerometric airborne SAR data / V. Hochschild, M. Herold // IHAS Publ. 2001. - No.267. - P. 349-353.

39. Hoekman, D. H. Monitoring tropical forest using synthetic aperture radar / D. H. Hoekman // Proceedings of the Final Results Workshop on INDREX (INDonesian Radar Experiment). Noordwijk, 1999. - P. 11-14.

40. Hoffer, R. M. Digital processing of Landsat MSS and topographic data to improve capabilities for computerized mapping of forest cover types / R. M. Hoffer, R.

41. D. Fleming, L. A. Bartolucci, S. M. Davis, R. F. Nelson // Lab. Applications of remote Sensing, Purdue Univ., West Lafayette, IN.Tech. Rep.011579. - 1979.

42. Hudson, W. D. Correct Formulation of the Kappa Coefficient of Agreement / W. D. Hudson, C. W. Ramm // Photogrametric Engineering and Remote Sensing. -1987. V.53. - P. 421-422.

43. Hussin, Y. A. Estimating slash pine biomass using radar backscatter / Y. A. Hussin, R. M. Reich, R. M. Hoffer // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. -1991.-V.29.-P. 427-431.

44. Iron, J. R. Texture Transforms of Remote Sensing Data / J. R. Iron, G. W. Petersen // Remote Sensing of Environment. 1981. - V. 11. - P. 359-370.

45. Jackson, T. J. Attenuation of soil microwave emission by corn and soybeans at 1.4 and 5 GHz / T. J. Jackson, P. E. O'Neill // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1990. - V.28. - P. 978-980.

46. Jackson, T. J. Vegetation effects on the microwave emission of soils / T. J. Jackson, T. J. Schmugge // Remote Sensing and Environment. 1991. - V.36. — P. 203-212.

47. Jia Vong-hong. Classifying of multisources remote sensing imagery based on BP neural network / Jia Vong-hong, Zhang Chun-sen, Wang Ai-ping // Xi'an keji xueyuan xuebao = J. Xi'an Univ. Sci. and Technol, China. 2001. -V.21. - No.l. - P. 58-60.

48. Kailath, T. The Divergence and Bhattacharyya Distance Measurements in Signal Selection / T. Kailath // IEEE Trans. Communication Theory. COM-15.-1976.-P. 52-60.

49. Kharuk, V.I. In: Arctic environment variability in the context of global change / V. I. Kharuk, E. V. Fedotova // Eds. Bobylev L.P., Kondratyev K.Y., Johannessen O.M. Springer-Practice. Heidelberg, 2003. - P. 281-299.

50. Le Hegarat-Mascle, S. Soil moisture estimation from ERS/SAR data: toward an operational methodology / S. Le Hegarat-Mascle, M. Zribi, F. Alem, A.

51. Weisse, С. Loumagne // IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens. 2002. - V.40. -No. 12. - P. 2647-2658.

52. Le Toan, T. Relating forest biomass to SAR data / T. Le Toan, A. Beaudoin, J. Riom, D. Guyon // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1992. — V.30.-P. 403-411.

53. Lianjun Zhang. Fuzzy classification of ecological habits from FIA data / Lianjun Zhang, Chuangmin Liu, C. J. Davis, D. S. Solomon, Т. B. Brann, L. E. Caldwell // Forest Science, 2004. Vol.50. - No.l. - P. 117-127.

54. Lillesand T.M. Remote sensing and image interpretation / Т. M. Lilesand, R. W. Kiefer. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1994. - 3-d ed. -750 p.

55. Moran, M.S. Comparison of ERS-2 SAR and Landsat TM Imagery for monitoring agricultural crop and soil conditions / M. S. Moran, D. C. Hymer, J. Qi, Y. Kerr // Remote Sensing of Environment. 2002. - V.79. - P. 243-252.

56. Muller, S.V. Accuracy assessment of a land-cover map of the Kuparuk River basin, Alaska: Considerations for remote regions / S. V. Muller, D. A. Walker, F. E. Nelson et al. // PE&RS. 1998. - V.64. - No.6. - P. 619-628.

57. Olmsted, C. Scienti?c SAR User's Guide / C. Olmsted. Fairbanks: Alaska SAR Facility, 1993. - 53 p.

58. Ranson, К. J. Effects of environmental conditions on boreal forest classification and biomass estimates with SAR / K. J. Ranson, G. Sun // IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens. 2000. - V.38. - No.3. - P. 1243-1252.

59. Ranson, K. J. Forest Biomass from Combined Ecosystem and Radar Backscatter Modelling / K. J. Ranson, G. Sun, J. F. Weishampel, R. G. Knox // Remote Sensing of Environment. 1999. - V.59. - P. 118-133.

60. Richards, J. A. Remote sensing digital Image Analysis / J. A. Richards. Germany: Springer-Verlag, 1993. - 340 p.

61. Rosenfield, G. H. A coefficient of agreement as a measure of thematic classification accuracy / G. H. Rosenfield, K. Fitzpatric-Lins // PE & RS, 1986. -V.52. -No.2. P. 223-227.

62. Sader, S. A. Remote Sensing of Tropical Forests: An Overview of Research and Applications Using Non-Photographic Sensors / S. A. Sader, T. A. Stone, A. T. Joyce // PE&RS. 1990. - V.56. - No.10. - P. 1343-1351.

63. Shi J. Mapping snow with repeat passes synthetic aperture radar / J. Shi, S. Hensley, J. Dozier // IAHS Publ. 2001. - No.267. - P. 339-342.

64. Shiyatov, S. G. Rates of Change in the Upper Treeline Ecotone in the Polar Ural Mountains / Shiyatov S. G. // PAGES News. 2003. - V.ll. - No.l. -P. 8-10.

65. Shutko, A. M. Remote sensing of the waters and lands via microwave radiometry (the principles of method, problems feasible for solving, economic use)

66. А. М. Shutko // Pontificiae Academiae Scientiarvm Scripta Varia. 1986. -V.68. - P. 413-440.

67. Sicco, S.G. Will the road to the Green Hell be Paved with SLAR? (A Case Study of Tropical Rain Forest Type Mapping in Colombia) / S.G. Sicco // ITC Journal. 1975. - V.75. - No.2. - P. 345-266.

68. Sparks, T. Fire impact mappable from satellite images / T. Sparks, J. Moody // AUSGEO News, 2003. No.71. - P. 10-11.

69. Sun, G. Radar modeling of forest spatial patterns / G. Sun, K. J. Ranson // Int. J. Remote Sensing. 1998. - V.19. - No.9. - P. 1769-1791.

70. Swain, P. H. Remote sensing: the quantitative approach / P. H. Swain, S. M. Davis. New-York: McGraw-Hill, 1978. - 396 p.

71. Totuko Josaphat. Simulation of scattering wave from tropical forest tree trunk and its application / Totuko Josaphat, Tateishi Ryutaro // Shashin sokuryo to rimoto senshigu = J. Jap. Soc Photogramm. And Remote Sens. 2001. - V.40. -No.6. - P. 4-14.

72. Travett, J. W. Applications in Forestry. Chapter 9. Imaging Radar for Resource Surveys / J. W. Travett. London: Chapman and Hall, 1986. - P. 166183.

73. Ulaby, F. Т. Microwave Dielectric Spectrum of Vegetation-Part-II: Dual-Dispertion Model / F. T. Ulaby, M. A. El-Rayes // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1987. - V.25. - No.5. - P. 550-557.

74. Ulaby, F. T. Microwave remote sensing active and passive / F. T. Ulaby, R. K. Moore, A. K. Fung // Radar Remote sensing and Surface Scattering and Emission Theory, MA: Addison Wesley Publishing Co., Reading. 1982. -V.2. P. 457-1064.

75. Ulaby, F. T. Michigan microwave Canopy Scattering Model / F. T. Ulaby, K. Sarabandi, K. McDonald, M. Whitt, M. C. Dobson // Int. J. Remote Sensing. 1990. - V.ll. - No.7. - P. 1223-1253.

76. Ulander, L. M. H. Biomass retrieval in dense forests using low-VHF band SAR / L. M. H. Ulander // Proceedings of the Final Results Workshop on INDREX Noordwijk, 9 Nov., 1999 and Jakarta, 30 Nov. Noordwijk, 1999. -P. 87-91.

77. Vaganov, E. A. Influence of snowfall and melt timing on tree growth in subarctic Eurasia / E. A. Vaganov, M. K. Hughes, A. V. Kirdyanov, F. H. Schweingruber, P. P. Silkin // Nature. 1999. - V.400. - P. 149-151.

78. Vogelmann, J. E. Detection of forest change in the Green mountains of Vermont using Multispectral Scanner data / J. E. Vogelmann // Int. J Remote Sensing. 1988. - V.9. - No.7. - P. 1187-1200.

79. Wang Y. Santa Barbara Microwave Backscatter Model for Woodlands / Y. Wang, J. Day, G. Sun // Int. J. Remote Sensing. 1993. - V.14(8). - P. 14771493.

80. Werle, D. J. Potential Application of Imaging Radar for Monitoring the Depletion of Tropical Forest / D. J. Werle // Proc. Int. Geoscience and Remote Sensing '89, July 10-14, 1989. Vancouver, British Columbia, 1989. - P. 13831386.

81. Williams, D. L. Use of Remotely Sensed Data for Assessing Forest Stand Conditions in the Eastern United States / D. L. Williams, R. F. Nelson // IEEE Transactions on geosciences and remote sensing. 1986. - Vol.GE-24. -No.l.-P. 130-138.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.