Типологическая оценка охотничьих угодий на основе применения данных дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Лукашик Евгений Евгеньевич

• Лукашик Евгений Евгеньевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Лукашик Евгений Евгеньевич

ВВЕДЕНИЕ

1. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ В ИЗУЧЕНИИ ПРИРОДНЫХ ЛАНДШАФТОВ. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА

1.1. Дистанционное зондирование как источник информации о поверхности Земли

1.2. Технологии аэрокосмической съемки в изучении элементов природной среды

1.3. Обобщенная структурная схема использования материалов ДЗЗ в картографировании ландшафтов

Заключение по главе

2. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И ДЕШИФРИРОВАНИЯ МАТЕРИАЛОВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ С ЦЕЛЬЮ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ЛАНДШАФТОВ

2.1. Основные методы и программные средства обработки данных дистанционного зондирования Земли

2.2. Предварительная обработка данных дистанционного зондирования Земли

2.3. Автоматизированная классификация материалов аэрокосмической съемки ... 63 Заключение по главе

3. ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ МАТЕРИАЛОВ ДЗЗ И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В КАРТОГРАФИРОВАНИИ СРЕДЫ ОБИТАНИЯ ОХОТНИЧЬИХ РЕСУРСОВ

3.1. Значение типологической классификации охотничьих угодий в охотустроительном проектировании

3.2. Геоинформационные технологии в системе охотустроительного проектирования

Заключение по главе

4. ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1. Ландшафтная характеристика

4.2. Особо охраняемые природные территории

4.3. Орнитологическая значимость объекта исследования

Заключение по главе

5. ТИПОЛОГИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЭЛЕМЕНТОВ СРЕДЫ ОБИТАНИЯ ОХОТНИЧЬИХ РЕСУРСОВ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ

5.1. Создание слоев картографической основы в геоинформационной среде

5.2. Определение эталонных участков на территории объекта исследования

5.3. Типологическая классификация элементов среды обитания охотничьих ресурсов

Заключение по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Типологическая оценка охотничьих угодий на основе применения данных дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий»

Актуальность темы исследования

Стремительное развитие в последние десятилетия систем дистанционного зондирования Земли позволили применять совершенно новые методы изучения природных и антропогенных ландшафтов, проводить оперативный мониторинг и ретроспективный анализ их состояния.

Наряду с ростом числа действующих спутниковых систем наблюдения земной поверхности повысилось и качество получаемых материалов дистанционного зондирования, позволяющие получать данные о состоянии ландшафтов со снижением временных и финансовых затрат, при этом полноценно отвечая требуемой точности. В связи с этим, дистанционное зондирование Земли и геоинформационные технологии заняли прочное место в сфере рационального природопользования.

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) неразрывно связано с технологиями обработки получаемых данных. Информация, полученная после процесса регистрации сенсором отраженного и рассеянного электромагнитного излучения, требует многостороннего анализа и верной интерпретации, называемой дешифрированием. Таким образом, можно считать, что дистанционное зондирования Земли является важнейшей составной частью определенной информационной системы, предназначенной для формирования конечного результата дистанционного зондирования в виде космических снимков, цифровых картографических материалов, моделей рельефа и другой геопространственной информации.

В настоящее время развитие и совершенствование методов дистанционного зондирования Земли и обработки получаемых данных является перспективным направлением и включено в стратегии развития и цифровой трансформации различных отраслей экономической деятельности Российской Федерации: сельское и лесное хозяйства, охотничье хозяйство, землеустройство, градостроительство, водное хозяйство и недропользование. Накоплен достаточно

большой объем геопространственной информации, для использования которой требуется наличие знаний в области систем дистанционного зондирования Земли, геоинформационных технологий (ГИС-технологий) и методов дешифрирования, а для дальнейшего их совершенствования - видение направлений развития данной сферы с учетом современных вызовов и актуальных проблем науки и производства.

Охотничье хозяйство является одной из составляющей организационно -хозяйственной системы рационального природопользования, обеспечивающей получение охотничьей продукции, поддержание на оптимальном уровне численности охотничьих ресурсов, охрану и восстановление охотничьих угодий.

Согласно «Стратегии развития охотничьего хозяйства в Российской Федерации до 2030 года» (далее - Стратегия), утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 3 июля 2014 г. №1216-р, одним из основополагающих принципов устойчивого и рационального использования охотничьих ресурсов, а также сохранения их среды обитания и биологического разнообразия, является управление ресурсами на основании данных их мониторинга. Принятие оперативных и стратегически верных решений в сфере охотничьего хозяйства возможно с повышением информационной и научной обеспеченности органов государственной власти и юридических лиц соответствующего профиля.

Для решения данной задачи Стратегией предусматривается инвентаризация современного состояния среды обитания охотничьих животных и типологическая оценка охотничьих угодий на единой методологической основе, в том числе при осуществлении мониторинга с использованием и анализом данных дистанционного зондирования поверхности Земли и аэрофотосъемки охотничьих угодий.

Степень разработанности темы исследования

В научной среде отечественными и зарубежными исследователями представлено достаточно большое количество публикаций, посвященных применению методов дистанционного зондирования Земли, геоинформационных систем в сфере рационального природопользования, лесного и сельского хозяйства.

В области применения ДЗЗ при инвентаризации лесов методические основы дешифрирования таксационных показателей разрабатывались с 1950-х годов проф. Г.Г. Самойловичем, проф. Д.М. Киреевым, проф. Е.П. Данюлисом (Самойлович, 1964; Киреев, 1977; Данюлис и др., 1989). Значительный вклад в направлении использования методов ДЗЗ при изучении лесов и других экосистем в 1990-х годах внесли активные сторонники методов дистанционного мониторинга академик ЦЭПЛ РАН А.С. Исаев, академик ЦЭПЛ РАН Д.В. Ершов, академик ИКИ РАН С.А. Барталев, чьи труды посвящены разработкам алгоритмов обработки данных космической съемки, геоинформационных систем и цифровой картографии (Исаев и др., 1997; Барталев и др., 1995, 1999).

Современные методы мониторинга, оценки состояния лесных экосистем и инвентаризации лесов с применением дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий представлены в научных трудах проф. Е.А. Лупяна, проф. А.В. Любимова, проф. В.А. Малинникова, проф. А.С. Алексеева, проф. Д.М. Черниховского, Р.В. Котельникова, В.П. Саворского (Малинников, 2006; Лупян и др., 2015; Алексеев и др., 2017; Саворский и др., 2017; Любимов и др., 2018). Отмеченными авторами рассматриваются различные вопросы, касающиеся методик применения ДЗЗ и геоинформационных систем в определении таксационных показателей лесных насаждений, экологической оценки состояния лесов под воздействием антропогенных факторов дистанционными методами, автоматизированной классификации данных космической съемки для формирования тематических карт.

Среди работ зарубежных ученых, посвященных применению методов ДЗЗ и геоинформационных технологий в изучении природных экосистем, можно выделить Bayan Alsaaideh, Björn Waske, W. B. Cohen, А. Kangas, Jeffrey G. Masek, J.R. Jensen и др. (Cohen et al., 1998; Jensen, 2007; Björn Waske et al., 2009; Alsaaideh et al., 2013; Masek et al., 2015; Kangas et al., 2018). Авторами предлагаются различные методики применения материалов космической съемки в изучении лесных экосистем и определении таксационных показателей лесных насаждений, а также некоторые фундаментальные основы применения автоматизированной

классификации космических снимков на основе обработки изображений методами интеллектуального анализа (байесовский классификатор, метод к-ближайших соседей, дерево решений и др.).

Ведение охотничьего хозяйства в значительной степени связано с лесным хозяйством и лесопользованием. В связи с этим, многие методики применения данных дистанционного зондирования Земли, отраженные в публикациях авторов, отмеченных выше, также актуальны и для оценки состояния охотничьих угодий. Однако, существенные различия в подходах к выделению различных территорий, отличных от лесных - категорий мест обитания охотничьих угодий (водные объекты, пойменные комплексы, сельхозугодья и др.) требуют иного методологического подхода к применению и обработке данных дистанционного зондирования Земли.

Опыт применения данных государственного лесного реестра и данных дистанционного зондирования Земли в проведении охотустроительных работ отражен в публикациях Е.В. Самсонова, П.В. Царева, С.Д Цындыжаповой (Самсонов и др., 2017; Царев и др., 2020; Цындыжапова и др., 2021). Авторы отмечают, что решение задач по классификации и типологической оценке значительных по размерам площадей охотничьих угодий с минимизацией трудовых и финансовых затрат возможно при использовании мультиспектральной космической съемки. Данные мультиспектральной космической съемки хорошо отражают все разнообразие ландшафтов, в том числе антропогенно-измененные, различные типы растительности и другие свойства поверхности земли, важные для охотничьих животных.

В научных работах И.А. Ембаева, А.А. Лиховида, О.А. Грекова, отмечена перспективность внедрения геоинформационных систем в практику управления охотничьими хозяйствами как на местном, так и на региональном уровнях (Ембаев и др., 2009; Лиховид и др., 2014; Греков., 2021). Применение геоинформационных систем в проведении охотустроительных работ и ведении охотничьего хозяйства позволяет реализовать качественный анализ состояния среды обитания охотничьих ресурсов, прогнозировать их распространение по территории охотничьих угодий,

а также принимать обоснованные решения при проектировании биотехнических мероприятий как с биологической, так и с экономической точки зрения.

Однако при анализе и типологической оценке угодий с применением данных дистанционного зондирования Земли и геоинформационных технологий в недостаточной мере проработаны вопросы методики автоматизированной классификации и дешифрирования космических снимков с привязкой к элементам среды обитания охотничьих ресурсов с учетом современных нормативных требований территориального охотустройства.

Цель и задачи исследования

Целью данной работы является разработка и исследование методики применения данных дистанционного зондирования Земли, ГИС-технологий и материалов лесоустройства в типологической оценке охотничьих угодий на примере ключевой орнитологической территории международного значения НВ-005 «Озеро Ильмень и окрестности».

Для достижения поставленной цели были установлены и решены следующие задачи:

1. Проанализировать отечественный и мировой опыт применения данных дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий в определении характеристик природных и антропогенно-измененных объектов земной поверхности;

2. Оценить возможность применения данных дистанционного зондирования Земли, в том числе материалов космической съемки и аэрофотосъемки, в типологической классификации охотничьих угодий;

3. Проанализировать существующие методы автоматизированной классификации данных дистанционного зондирования Земли с помощью современных ГИС-технологий и осуществить подбор наиболее подходящих методов для целей типологической классификации охотничьих угодий;

4. Сформировать характеристику объекта исследования - ключевой орнитологической территории международного значения НВ-005 «Озеро Ильмень и окрестности»;

5. Разработать и апробировать методику отбора эталонных участков с привязкой к элементам среды обитания охотничьих ресурсов на основе аэрофотосъемки с беспилотного воздушного судна (БВС) для автоматизированной классификации данных дистанционного зондирования Земли (космических снимков);

6. Провести типологическую оценку охотничьих угодий ключевой орнитологической территории международного значения НВ-005 «Озеро Ильмень и окрестности» с применением автоматизированной классификации данных дистанционного зондирования Земли (космических снимков), программного комплекса лесоустроительного проектирования и ГИС.

Научная новизна исследования

На основе применения данных дистанционного зондирования Земли, материалов государственного охотхозяйственного реестра, материалов лесоустройства, программного комплекса лесоустроительного проектирования впервые предложены методики выделения категорий среды обитания охотничьих ресурсов согласно современным нормативным требованиям по составлению схемы размещения, использования и охраны охотничьих угодий на территории субъекта Российской Федерации.

Впервые предложена методика формирования эталонных участков с применением аэрофотосъемки с БВС для дальнейшей автоматизированной классификации космических снимков с помощью ГИС-технологий для типологической оценки охотничьих угодий с учетом современных нормативных требований.

Подтверждена целесообразность проведения инвентаризации и бонитировки охотничьих угодий на основе данных, полученных с помощью обработки материалов дистанционного зондирования Земли.

Актуализированы данные о размещении элементов среды обитания охотничьих ресурсов ключевой орнитологической территории международного значения НВ-005 «Озеро Ильмень и окрестности».

Теоретическая и практическая значимость работы

На основе проведенных исследований актуализирована информация об основных типах местообитаний охотничьих животных и не относящихся к охотничьим ресурсам видов животных в границах ключевой орнитологической территории (КОТР) международного значения НВ-005 «Озеро Ильмень и окрестности». Полученные данные могут быть использованы при определении видов хозяйственного использования КОТР НВ-005 «Озеро Ильмень и окрестности», определения основных угроз для орнитокомплексов и необходимых мер охраны.

Практическая значимость работы заключается в экспериментально подтвержденной целесообразности применения разработанных методик при составлении схем размещения, использования и охраны охотничьих угодий на территориях субъектов Российской Федерации и проведении инвентаризаций отдельных закрепленных и общедоступных охотничьих угодий для формирования эффективных проектных решений в ведении охотничьего хозяйства.

Определено новое направление сценариев применения беспилотных авиационных систем в охотничьем хозяйстве и природопользовании в целом.

Отраженные в диссертационном исследовании методики по обработке данных дистанционного зондирования Земли с применением ГИС-технологий были применены автором при выполнении работ по договору на разработку научно-исследовательской продукции, проведении научных исследований и разработке схемы использования и охраны охотничьего угодья НП «Охотничье хозяйство «Ольгино» Окуловского и Маловишерского районов Новгородской области в 2020 году.

Методология и методы исследования

В рамках проведенного исследования были применены методы комплексной работы с геопространственной информацией, включая эксплуатацию беспилотных авиационных систем, фотограмметрическую обработку материалов аэрофотосъемки и цифровое картографирование. В ходе исследования учитывались общепринятые положения и методы в области охотустроительных

работ, лесоустройства, закрепленных как в нормативной документации, так и в научной литературе.

В исследовании проводился обзор основных методов применения данных дистанционного зондирования Земли и обработки данных с помощью ГИС-технологий в лесоустроительных, охотустроительных работах и экологической оценки состояния природных и антропогенно-измененных ландшафтов на основе отечественных и зарубежных литературных источников. По результатам проведенного теоретического обзора сформированы положения, отражающие определенные различия и особенности в методических подходах к использованию данных дистанционного зондирования Земли в охотустроительных работах. В связи с этим, выявлена необходимость в поиске и формировании новых подходов и рекомендаций к применению данных ДЗЗ в охотутроительных работах, требующих апробации и экспериментального подтверждения достоверности получаемых результатов.

При сборе полевых данных использовались современные нормативные требования по составлению схемы размещения, использования и охраны охотничьих угодий на территории субъекта Российской Федерации, утвержденные приказом Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации №2 335 от 31 августа 2010 года (с изменениями на 29 августа 2018 года).

При проведении полевых работ по подбору эталонных участков с помощью аэрофотосъемки с БВС для дальнейшей автоматизированной классификации космических изображений учитывались требования ГОСТ Р 59328-2021 Аэрофотосъемка топографическая. Технические требования.

Фотограмметрическая обработка материалов аэрофотосъемки с БВС проводилась в программном обеспечении Agisoft Metashape Pro.

Материалы космической съемки с искусственного спутника Земли (ИСЗ) Sentinel-2A по объекту исследования были получены с помощью сервиса Sentinel Hub EO Browser. Обработка геопространственной информации проводилась с применением общепринятых методов геоинформатики (Борзов и др., 2016; Бучнев, 2017; Шихов и др., 2020; Алексеев, 2022; Черниховский, 2022) и учетом требований

ГОСТ Р 50828-95 Геоинформационное картографирование. Пространственные данные, цифровые и электронные карты. Общие требования. В качестве программных комплексов для обработки геопространственной информации использовались QGIS, ГИС Аксиома.

Для системного анализа, позволяющего комплексно оценить методику типологической оценки охотничьих угодий, разрабатываемую в рамках диссертационного исследования, использовались действующие материалы охотхозяйственного реестра и государственного лесного реестра по территории Новгородской области. В том числе картографические материалы межхозяйственного охотустроительного проектирования, планы лесных насаждений и данные, сформированные в программном комплексе лесоустроительного проектирования и лесного планирования WinPlp 4.0. Учитывались общепринятые положения и методы в области охотустройства, охотоведения, лесоведения и лесоустройства по анализу, инвентаризации и оценки охотничьих угодий и земель лесного фонда (Сухих, 2014; Величенко, 2015; Вертакова, 2020; Козлов, 2021; Леонтьев, 2022).

Для подтверждения достоверности результатов исследования применялись методы статистической обработки данных в пакете прикладных программ Microsoft Excel, а также функции статистического анализа результатов обработки материалов дистанционного зондирования Земли в используемых ГИС.

Положения, выносимые на защиту

1. Результаты комплексного анализа в геоинформационной среде материалов космической съемки, цифровых моделей рельефа, тематических лесных карт, топографических карт и материалов аэрофотосъемки могут являться эффективной основой для проведения охотустроительных работ на уровне субъекта Российской Федерации.

2. Применение технологий аэрокосмической съемки и методов автоматизированной классификации изображений - материалов космической съемки среднего разрешения, позволяют сформировать карты-схемы, достоверно

отражающие пространственное размещение классов среды обитания охотничьих ресурсов, а также определить их площади.

3. Результаты распределения классов среды обитания охотничьих ресурсов на основе автоматизированной классификации изображений могут являться основой для определения площадей, свойственных видам охотничьих ресурсов, которые в дальнейшей используются для бонитировки охотничьих угодий.

Апробация результатов исследования

Изложенные в диссертационной работе материалы исследования были представлены на Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Современные тенденции в научном и кадровом обеспечении АПК» (Великий Новгород, 2020 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Современные подходы к развитию агропромышленного, химического и лесного комплексов. проблемы, тенденции, перспективы» (Великий Новгород, 2021 г.), Международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в агропромышленном, лесном и химическом комплексах и рациональное природопользование» (Великий Новгород, 2021 г.), IV научно-практической конференции аспирантов и магистрантов «СПбГЛТУ в мировом научно-образовательном пространстве» (Санкт-Петербург, 2022 г.), III научно-технической конференции «Цифровые технологии в лесном секторе» (Санкт-Петербург, 2022 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Инновационное развитие агропромышленного, химического, лесного комплексов и рациональное природопользование» (Великий Новгород, 2022 г.), Всероссийском экологическом форуме «Экосистема-Камчатский край» (Петропавловск-Камчатский, 2022 г.), Проектно-образовательной интенсиве «Архипелаг-2024» (Южно-Сахалинск, 2024 г.), Всероссийском экологическом форуме «Экосистема-Камчатский край» (Петропавловск-Камчатский, 2024 г.), XXXII всероссийской научной конференции преподавателей, аспирантов и студентов, Дни науки и инноваций НовГУ (Великий Новгород, 2025 г.).

Диссертация соответствует паспорту научной специальности 4.1.6. -Лесоведение, лесоводство, лесные культуры, агролесомелиорация, озеленение, лесная пирология и таксация (по сельскохозяйственным наукам) в пунктах:

6. Взаимосвязи между лесной растительностью и фауной, меры ограничения негативного влияние на лес животных, включая насекомых, а также грибов, бактерий, вирусов и др.;

40. Приборы, инструменты, оборудование и программное обеспечение лесотаксационных измерений;

44. Теория и методы мониторинга и выявления таксационных характеристик насаждений средствами дистанционного зондирования Земли с применением ГИС-технологий.

Результаты исследования внедрены в образовательный процесс в ФГБОУ ВО «Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого», о чем составлены и утверждены акты о внедрении:

Направление подготовки 05.03.02 География - учебная дисциплина «Геоинформационные системы в географии»;

Направление подготовки 35.03.01 Лесное дело - учебная дисциплина «Землеустройство, земельный и лесной кадастр»;

Направление подготовки 35.03.06 Агроинженерия - учебная дисциплина «Геоинформационные технологии и навигационные системы управления техническими объектами»;

Программы ДПО: профессиональная подготовка «Оператор наземных средств управления беспилотным летательным аппаратом», профессиональная переподготовка «Беспилотные авиационные системы и спутниковые технологии» - направление применения беспилотных авиационных систем, космической съемки и ГИС в мониторинге состояния объектов природопользования.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 4 статьи в изданиях, включённых в Российский индекс научного цитирования, 1 статья, индексируемая в единой библиографической и реферативной базе данных рецензируемой научной

литературы Scopus, 2 статьи в периодических изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Российской Федерации для публикации основных научных результатов диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук.

Личный вклад автора

В процессе диссертационного исследования автор совместно с научным руководителем участвовал в планировании работы. Основные идеи, программа и методика работы сформированы лично автором. Автор лично выполнял литературный обзор и подборку исходных материалов, проводил полевые исследования и обработку полученных данных. Совместно с научным руководителем анализировал и обсуждал полученные результаты. Совместно с соавторами готовил публикации и представлял основные результаты исследования на конференциях и семинарах.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка использованной литературы. Общий объем работы составляется 152 страницы, из них 20 страниц составляет библиография. Текст работы включает 10 таблиц и 33 рисунка. Список использованной литературы включает 162 наименования, из которых 52 - на иностранном языке.

Благодарности

Автор выражает благодарность научному руководителю, доктору географических наук, профессору, заведующему кафедрой лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем ФГБОУ ВО «СПбГЛТУ им. С.М. Кирова» Александру Сергеевичу Алексееву, а также сотрудникам кафедры геоэкологии и лесоустройства ФГБОУ ВО «НовГУ им. Ярослава Мудрого» за помощь в проведении полевых работ на объекте исследования.

1. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ В ИЗУЧЕНИИ ПРИРОДНЫХ ЛАНДШАФТОВ. СОСТОЯНИЕ

ВОПРОСА

1.1. Дистанционное зондирование как источник информации о поверхности

Земли

Большинство насущных проблем, с которыми в настоящее время сталкивается человечество, прямо или косвенно связано с экологией и природопользованием (Johnson et al., 2014; Michael et al., 2017). С учетом прогнозируемого роста численности населения, и, как следствие, роста потребления различной продукции, для производства которой необходимы лесные, сельскохозяйственные, земельные ресурсы, во многих регионах мира с самыми высокими темпами роста сфера природопользования нуждается в интенсификации и совершенствовании для обеспечения глобальной экономической и продовольственной безопасности.

Концепция устойчивой интенсификации описывает путь к достижению этой цели, принимая во внимание как перечисленные необходимые ресурсы, так и глобальную климатическую систему (Tilman et al., 2011; Rockström et al., 2017). В этом контексте одну из ключевых ролей играет дистанционное зондирование Земли для мониторинга и оценки состояния лесных и сельскохозяйственных земель, эффективности природопользования и антропогенного воздействия на экологическую обстановку в отдельных регионах и в мире.

Дистанционное зондирование Земли можно определить как совокупность методов и технологий измерений в разных диапазонах электромагнитного спектра энергетических и поляризационных характеристик и параметров объектов окружающей среды с целью выявления их местоположения, свойств и изменчивости без непосредственного контакта с данными объектами самой измерительной аппаратуры. Физической основой дистанционного зондирования Земли можно считать зависимость между регистрируемыми измерительной

аппаратурой отраженными и излучаемыми волнами и биогеофизическими характеристиками, и местоположением объектов (Малинников В.А. и др., 2008).

При этом в современном представлении дистанционного зондирования Земли выделяется два взаимосвязанных направления - дистанционные исследования, которые относятся к естественно-научным исследованиям, и инженерно-техническое направление, в задачи которого входит разработка новых методов и технологий дистанционного зондирования. Для первого направления, включающего в себя естественно-научные исследования, предметом исследования являются пространственно-временные свойства и характеристики природных и антропогенных объектов, которые проявляются в регистрируемом дистанционным методом при помощи различной аппаратуры собственном излучении или отражении электромагнитных волн. В итоге, такие данные представляются в виде двумерного аэрокосмического снимка или трехмерного изображения (плотного облака точек, полигональной 3D-модели). Для инженерно-технического направления в области дистанционного зондирования предметом исследования являются аппаратные средства получения данных о поверхности Земли из космоса, технологии регистрации параметров излучения объектов, а также методы обработки получаемой первичной информации и формирования конечного продукта в виде аэрокосмических снимков, цифровых моделей рельефа и местности. Особое внимание как в естественно-научных исследованиях, так и в инженерно-технических уделяется разработке новых методов дешифрирования и анализа получаемых данных дистанционного зондирования Земли, напрямую влияющих на качество и точность картографических материалов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Лукашик Евгений Евгеньевич, 2025 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алексеев, А.С. Географические информационные системы / Алексеев А.С., Никифоров А.А. // Изд-во СПбГЛТУ, 2022, 116 с.

2. 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. 67-77.

3. Али, Н.А. Предварительная обработка данных ДЗЗ методом радиометрической коррекции // Вестник ИрГТУ. 2011. №7 (54).

4. Алтынов, А.Е. Спектрометрирование ландшафтов. / Алтынов А.Е., Малинников В.А., Попов С.М., Стеценко А.Ф. // Учебное пособие для студентов М.: Изд. МИИГАиК. УПП «Репрография», 2010 г., 120 с.

5. Алябьев, А. А. Фотограмметрия в развитии городских агломераций / Алябьев А. А., Иванов А. Е., Кобзев А. А, Никитин В. Н. // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). 2022. №1.

6. Архипов, Ю.Р. Математические методы в географии. / Архипов Ю.Р., Блажко Н.И., Григорьев С.В. и др. // Казань, Изд-во КГУ, 1976. - 352 с. 28.

7. Балашов, И.В. Спутниковый мониторинг пожаров в ИСДМ Рослесхоз: История, текущее состояние и перспективы развития / Балашов И.В., Бурцев М.А., Лупян Е.А., Мазуров А.А., Прошин А.А., Сенько К.С. // 9-я Международ. науч. конф. «Региональные проблемы дистанц. зондирования Земли»: материалы конф. 2022. C. 9-12.

8. Балдина, Е.А. Методика дешифрирования разновременных космических снимков в тепловом инфракрасном диапазоне. / Балдина Е.А., Грищенко М.Ю. // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2014;(3):35-42.

9. Барталев С.А., Жирин В.М., Ершов Д.В. Сравнительный анализ данных спутниковых систем "Космос-1939", SPOT, Landsat TM при изучении бореальных лесов. - Исследование Земли из космоса, №1, 1995, с. 101-114.

10. Барталев, С.А. Оценка дефолиации лесов по многоспектральным спутниковым изображениям методом декомпозиции спектральных смесей / Барталев С.А., Ершов Д.В., Исаев А.С. // Исследование Земли из космоса. 1999. № 4. С. 76-86.

11. Барышева, А.А. Местные климаты и ландшафты Новгородской области. - Великий Новгород: НРЦРО, 2008. - 168 с.

12. Беленов, А. В. Стандартные уровни обработки и форматы представления данных ДЗЗ из космоса. Мировой опыт [Электронный ресурс] / А. В. Беленов // Геоматика. - 2009. - № 4. - С. 18-20. - Режим доступа: http://www.astriumgeo.com/files/pmedia/public/r454 9 preprocessing levels sept2010 .pdf

13. Борзов С.М., Потатуркин А.О., Потатуркин О.И., Федотов А.М. Исследование эффективности классификации гиперспектральных спутниковых изображений природных и антропогенных территорий // Автометрия. 2016. 52, № 1. С.3-14.

14. Братков, В.В. Применение вегетационных индексов для картографирования ландшафтов Большого Кавказа / Братков В.В., Кравченко И.В., Туаев Г.А., Атаев З.В., Абдулжалимов А.А. // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. -2016. - Т. 10. - № 4. - С. 97-111.

15. Бутрова, Е.В. Дистанционное зондирование для решения задач управления сельским хозяйством в условиях глобальной цифровизации экономики / Е. В. Бутрова, Ю. В. Денисов, Д. В. Ковков, А. Е. Скляров // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2019. - Т. 11. - № 2. - С. 95-105. - EDN FNGCPN.

16. Бучнев А. А., Пяткин В. П. Классификация с обучением гиперспектральных данных дистанционного зондирования земли // Интерэкспо ГЕ0-Сибирь-2017. XIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг

окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 17-21 апреля 2017 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2017. Т. 2. - С. 8-12.

17. Величенко, В. В. К разработке методических рекомендаций по проведению охотустроительных работ / В. В. Величенко // Гуманитарные аспекты охоты и охотничьего хозяйства : Сборник материалов 3-й международной научно-практической конференции, Иркутск, 28-31 октября 2015 года / Винобер А.В. -ответственный редактор; Фонд поддержки развития биосферного хозяйства и аграрного сектора «Сибирский земельный конгресс». - Иркутск: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство Оттиск", 2015. - С. 35-38.

18. Вертакова, Ю. В. Совершенствование системы государственного управления лесами с учетом зарубежного опыта и российской практики цифровизации лесоустройства и лесопользования / Ю. В. Вертакова, О. А. Крыжановская, А. В. Евченко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. - 2020. - Т. 10. - №2 2. - С. 46-62.

19. Греков, О. А. Внедрение геоинформационных технологий в практику охотничьего хозяйства / О. А. Греков // Биодиагностика состояния природных и природно-техногенных систем : Материалы XIX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Киров, 25 ноября 2021 года. - Киров: Вятский государственный университет, 2021.

20. Данилов, Д.Н. Основы охотустройства. - М.: Леснаяпром., 1966. - 332

с.

21. Данюлис, Е. П. Дистанционное зондирование в лесном хозяйстве : монография / Е. П. Данюлис, В. М. Жирин, В. И. Сухих и др.; под ред. О. Е. Политовой. — М. : Агропромиздат, 1989. — 223 с.

22. Дейвис, Ш.М., Дистанционное зондирование: количественный подход / Ш.М. Дейвис, Д.А. Лангебе. Т.Л. Филлипс [и др.]; под ред. Ф. Свейна, Ш. Дейвис // М.: Недра, 1983.- 415 с.

23. Дергунов, Д. М. Оценка алгоритма «Случайный лес» машинного обучения для классификации фитомассы лесов / Дергунов Д. М., Воробьёв О. Н.,

Курбанов Э. А., Лежнин С. А., Губаев А. В. // Вест-ник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2024. No 1 (61). С. 30-44.

24. Елсаков, В.В. Развитие топологических подходов при комплексных ландшафтных исследованиях экосистем Европейского Севера дистанционными методами / Елсаков В.В., Щанов В.М. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды и потенциально опасных явлений и объектов. 2005. С. 267-272.

25. Ембаев, И.А., Абросимов, А.В. Инвентаризация охотничьих угодий по результатам классификации мультиспектральных изображений / И.А Ембаев, А.В Абросимов // Геоматика. - М.: Совзонд, 2009. - № 3. - С. 33- 39.

26. Жекулин, В.С. Озеро Ильмень. - Л: Лениздат, 1979. - 54 с.

27. Жуковский, Ю.С. География Новгородской области. - Л: ЛГПИ им. А.И. Герцена, 1972. - 162 с.

28. Журавлев, П.В. Применение беспилотных летательных аппаратов в отраслях экономики: состояние и перспективы. Научный вестник МГТУ ГА. 2016;(226): с. 156-164.

29. Исаев, А.С. Оценка повреждений темнохвойных лесов Красноярского края с использованием данных спутника SPOT и геоинформационной системы. / Исаев А.С., Барталев С.А., Черкашин В.П., Ершов Д.В // - Материалы тезисов докладов международной конференции IGBP Siberian Transect Workshop, Институт им. В.Н. Сукачева СО РАН, Красноярск, 1997.

30. Каменнова, И.Е. Руководство по Рамсарской конвенции: Справочник по осуществлению Конвенции о водно-болотных угодьях (Рамсар, Иран, 1971 г.), 4-ое издание. Гланд, Швейцария: Секретариат Рамсарской конвенции, 2006 г. 133 с.

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

32. Кашницкий, А.В. Создание инструментов для удаленной обработки спутниковых данных в современных информационных системах / Кашницкий А.В., Балашов И.В., Лупян Е.А., Толпин В.А., Уваров И.А. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2015. Т. 12. № 1. С. 156-170.

33. Кашницкий, А.В. Создание инструментов для удаленной обработки спутниковых данных в современных информационных системах / Кашницкий А.В., Балашов И.В., Лупян Е.А., Толпин В.А., Уваров И.А. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2015. Т. 12. № 1. С. 156-170.

34. Кашницкий, А.В. Создание инструментов для удаленной обработки спутниковых данных в современных информационных системах / Кашницкий А.В., Балашов И.В., Лупян Е.А., Толпин В.А., Уваров И.А. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2015. Т. 12. № 1. С. 156-170.

35. Киреев, Д. М. Методы изучения лесов по аэроснимкам : монография / Д. М. Киреев; отв. ред. А. И. Бузыкин. — Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние, 1977.

— 213 с.

36. Киреев, Д.М. Ландшафтно-морфологическое картографирование лесов/ Д.М. Киреев, В.Л. Сергеева. - М.; СПб.: Изд-во ВНИИЦлесресурс, 1992. -59 с.

37. Киреев, Д.М. Ландшафтоведение. Лесное ландшафтоведение: учеб.-науч. изд./ Д.М. Киреев. - СПб: СПб ГЛТА, 2007. - 604 с.

38. Книжников, Б. Ф. Аэрокосмические методы географических исследований / Б. Ф. Книжников, В. И. Кравцова, О. В. Тутубалина. - 2-е изд., доп.

- М.: Изд. центр «Академия», 2011. - 416 с.

39. Книжников, Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований: учебник. / Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. // М., Издательский центр «Академия», 2011. 416 с.

40. Книжников, Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований: учебник / Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. // М., Издательский центр «Академия», 2011. 416 с.

41. Книзе, А. А. Основные вопросы охоттаксации. / Книзе А. А., Леонтьев В. Л. // Л.— М.,. 1934. 52 с.

42. Ковязин, В. Ф. Воздушное лазерное сканирование для уточнения таксационных характеристик древостоев. / Ковязин В. Ф., Виноградов К. П., Киценко А. А., Васильева Е. А. // Лесной журнал, вып. 6, декабрь 2020 г., сс. 42-54, doi:10.37482/0536-1036-2020-6-42-54.

43. Коган, А.Б. «Охота и охрана природы», Москва Россельхозиздат 1984,

256 с.

44. Козин Е.В., Карманов А.Г., Карманова Н.А., Фотограмметрия СПб: Университет ИТМО, 2019.- 142 с.

45. Козлов, В. М. Типология охотничьих угодий с основами охотустройства : учебное пособие / В. М. Козлов. — Санкт-Петербург : Лань, 2021.

— 256 с. — ISBN 978-5-8114-1942-5.

46. Козлов, В. М. Типология охотничьих угодий с основами охотустройства : учебное пособие / В. М. Козлов. — Санкт-Петербург : Лань, 2022.

— 256 с. — ISBN 978-5-8114-1942-5

47. Козлов, В. М. Типология охотничьих угодий с основами охотустройства : учебное пособие / В. М. Козлов. — Санкт-Петербург : Лань, 2022.

— 256 с. — ISBN 978-5-8114-1942-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/212108

48. Кравцова, В.И. Генерализация аэрокосмического изображения: континуальные и дискретные снимки // М.: Изд-во Моск. ун-та, 2000. 256 с.

49. Кресникова, Н. И. Применение данных дистанционного зондирования и геоинформационных технологий для обеспечения территориального планирования / Н. И. Кресникова, Н. А. Васильевых // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. - 2018. - Т. 62. - № 2. - С. 212-217. - DOI 10.30533/0536-101X-2018-62-2-212-217. - EDN YWZIAJ.

50. Кузякин, В.А. Охотничья таксация. М: Лесная промышленность. 1979.

179 с.

51. Лабутина, И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: учеб. пособие для студентов вузов. - М.: Аспект-Пресс, 2004. 184 с.

52. Леонтьев, Д. Ф. Охотничьи угодья : учебное пособие / Д. Ф. Леонтьев. — Санкт-Петербург : Лань, 2022. — 224 с. — ISBN 978-5-8114-1410-9.

53. Леонтьев, Д. Ф. Охотничьи угодья: Учебное пособие. — СПб.: Издательство «Лань», 2013. — 224 с.

54. Лиховид, А.А. Геоинформационный мониторинг охотничьего хозяйства региона / Лиховид, А.А, Панин А.Н., Приходько Р.А., Юрин Д.В. // Наука. Инновации. Технологии. 2014. №1.

55. Лукашик, Е. Е. Геоинформационное картирование и типологическая классификация охотничьих угодий на основе данных дистанционного зондирования земли / Е. Е. Лукашик, А. С. Алексеев // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. - 2024. - № 250. - С. 23-45. - DOI 10.21266/2079-4304.2024.250.23-45.

56. Лупян, Е.А. Организация работы со спутниковыми данными в информационной системе дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ-Рослесхоз) / Е. А. Лупян, С. А. Барталев, Д. В. Ершов [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2015. - Т. 12. - № 5. - С. 222-250.

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

58. Лупян, Е.А. Технологии построения информационных систем дистанционного мониторинга / Лупян Е.А., Мазуров А.А., Назиров Р.Р., Прошин А.А., Флитман Е.В., Крашенинникова Ю.С. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. Т. 8. № 1. С. 26-43.

59. Любимов, А. В. Анализ признаков дешифрирования таксационных показателей лесов с использованием вероятностных методов / А. В. Любимов, А.

А. Селиванов, А. Н. Крючков [и др.] // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2018. - Т. 20. - № 2(82). - С. 85-90.

60. Малинников, В. А. Возможности региональной экологической оценки лесов по данным спутниковых наблюдений / В. А. Малинников, С. С. Барталев // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. - 2006. - №2 6. -С. 3-18.

61. Малинников, В.А. Мониторинг природной среды аэрокосмическими средствами. / Малинников В.А., Стеценко А.Ф., Алтынов А.Е., Попов С.М. // Учебное пособие для студентов вузов. - М.: Изд. МИИГАиК. 2008 г., 145 с.

62. Малышева, Н. В. Автоматизированное дешифрирование аэрокосмических изображений лесных насаждений : учебное пособие / Н. В. Малышева ; Н. В. Малышева ; М-во образования и науки Российской Федерации, Федеральное гос. бюджетное образовательное учреждение высш. проф. образования "Московский гос. ун-т леса". - Москва : Изд-во Московского гос. унта леса, 2012. - 151 с.

63. Малышева, Н. В. Автоматизированное дешифрирование аэрокосмических изображений лесных насаждений : учебное пособие / Н. В. Малышева; М-во образования и науки Российской Федерации, Федеральное гос. бюджетное образовательное учреждение высш. проф. образования «Московский гос. ун-т леса». - Москва : Изд-во Московского гос. ун-та леса, 2012. - 151 с.

64. Малышева, Н.В. Основы автоматизированного дешифрирования аэрокосмических снимков лесов с использованием ГИС: учебное пособие. - М.: МЭСХ, 2018. - 136 с. ISBN 978-5-6040257-2-7

65. Мартынов, Е. Н. Охотничье дело. Охотоведение и охотничье хозяйство : учебное пособие / Е. Н. Мартынов, В. В. Масайтис, А. В. Гороховников. — 2-е изд., испр. — Санкт-Петербург : Лань, 2022. — 464 с. — ISBN 978-5-8114-1187-0

66. Мартынов, Е. Н. Охотничье дело. Охотоведение и охотничье хозяйство : учебное пособие / Е. Н. Мартынов, В. В. Масайтис, А. В. Гороховников. — 2-е изд., испр. — Санкт-Петербург : Лань, 2022. — 464 с. — ISBN 978-5-8114-1187-0.

— Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/211481

67. Мищенко, А.Л. и др. Оценка популяций птиц в Приильменской низменности. Отчет о НИР по договору. М, ВНИИприроды, 1991. - 40 с.

68. Мищенко, А.Л. Озеро Ильмень и дельты рек Мста, Ловать и Шелонь // Водно-болотные угодья России. Т.3. Водно-болотные угодья, внесенные в Перспективный список Рамсарской конвенции. Под общ. ред. В.Г.Кривенко. М.: Wetlands International, 2000, С. 86-88.

69. Молоко, А.С. Исследование возможностей фотограмметрической обработки изображений в Agisoft Metashape, Pix4D и Bentley ContextCapture / А. С. Молоко, К. В. Колюк, Е. С. Шабалина, В. Ю. Ширшова // Геодезия, картография, геоинформатика и кадастры. Наука и образование: Сборник материалов III всероссийской научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 06-08 ноября 2019 года / Научный редактор О.А. Лазебник. - Санкт-Петербург: Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена, 2019.

- С. 42-48.

70. Нехайчик, В.П. Развитие и преобразование географической среды / Сборник научных трудов по материалам Новгородской области. - Л: ЛГПИ им. А.И. Герцена, 1975. - 160 с.

71. Никифоров, А. А. Применение беспилотных летающих аппаратов на лесозаготовительных предприятиях и в лесном хозяйстве / А. А. Никифоров, А. И. Никифорова // Информационные системы и технологии: теория и практика : Сборник научных трудов, Санкт-Петербург, 01 февраля 2018 года / Ответственный редактор А.М. Заяц. Том Выпуск 10. Часть 1. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет им. С.М. Кирова, 2018. - С. 106-116.

72. Новаковский, Б. А. Геоинформационное картографирование лесного покрова по материалам воздушного лазерного сканирования / Б. А. Новаковский, Н. С Ковач, А. Л. Энтин, Л. В. Калиновский // Геоинформатика. - 2017. — №2 1. - с. 32-39.

73. Овчинникова, Н. Г. Фотограмметрические и дистанционные методы создания и обновления топографических карт / Овчинникова Н. Г., Бутова А. Ю. // Экономика и экология территориальных образований. 2020. №2.

74. Ольхин, Ю. В. Использование беспилотного летательного аппарата для оценки процесса формирования молодняков на вырубках / Ю. В. Ольхин, О. И. Гаврилова, А. В. Грязькин // Resources and Technology. - 2023. - Т. 20, № 3. - С. 6075. - DOI 10.15393/j2.art.2023.7163.

75. Палатов, Ю.А. Направления совершенствования методов испытаний гибридных лидарных систем дистанционного мониторинга загрязнений окружающей среды физиологически активными веществами. / Палатов, Ю.А., Антохин А.М., Втюрин С.А., Князев Н.А., Коробкин А.И. // Совр. пробл. дистанционн. зондирования Земли из космоса 4 (1) 2007, С. 236-43.

76. Пантенков, Д. Г. Обзор современного состояния орбитальных группировок космических аппаратов дистанционного зондирования Земли и космических ретрансляторов / Д. Г. Пантенков, Н. В. Гусаков, А. А. Ломакин // Известия высших учебных заведений. Электроника. - 2022. - Т. 27, № 1. - С. 120149. - DOI 10.24151/1561-5405-2022-27-1-120-149.

77. Распоряжение Правительства РФ от 8 декабря 2021 г. № 3496-р Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации отрасли экологии и природопользования.

78. Саворский, В.П. Возможности получения объективных количественных дистанционных оценок причиняемого лесам вреда / В. П. Саворский, Р. В. Котельников, С. А. Барталев [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2017. - Т. 14. - № 7. - С. 136152.

79. Самойлович, Г. Г. Применение аэрофотосъемки и авиации в лесном хозяйстве : учебник / Г. Г. Самойлович. — М. : Лесная промышленность, 1964. — 486 с.

80. Самсонов, Е.В. Выделение таксономических единиц при инвентаризации охотничьего угодья / Е. В. Самсонов, А. М. Самсонова, Н. Г. Берлин, Ю. В. Симбирцева // Агрофорсайт. - 2017. - № 5(11). - С. 3.

81. Самсонов, Е.В. Выделение таксономических единиц при инвентаризации охотничьего угодья / Е. В. Самсонов, А. М. Самсонова, Н. Г. Берлин, Ю. В. Симбирцева // Агрофорсайт. - 2017. - № 5(11). - С. 3.

82. Сергеев, Ю.Н. Экосистема озера Ильмень и его поймы. - С.-Петерб. гос.ун-т. - СПб. : Издательство СПбГУ, 1997. - 274 с.

83. Сидорова, В. С. Сравнение карт по каппе Коэна / В. С. Сидорова // Интерэкспо Гео-Сибирь. - 2017. - Т. 4, № 2. - С. 18-22.

84. Скоробогатова, А. С. Возможности создания ортофотопланов в программных продуктах PHOTOMOD и Agisoft Photoscan по материалам аэрофотосъемки с использованием БПЛА / А. С. Скоробогатова, Е. П. Хлебникова // Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопространственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технологические решения. - 2020. - Т. 2. - С. 28-35.

85. Стариков, А. В. Применение лазерного сканирования в технологии учета древесины / Стариков А. В., Батурин К. В. // Лесотехнический журнал. 2015. №. 4. С. 114-122. DOI: https://doi.org/10.12737/17409

86. Сухих, В. И. Лесоустройство : учебник / В. И. Сухих, В. Л. Черных. — Йошкар-Ола : ПГТУ, 2014. — 400 с. — ISBN 978-5-8158-1326-7.

87. Сухих, В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. - 392 с.

88. Токарева, О.С. Обработка и интерпретация данных дистанционного зондирования Земли: учебное пособие. - Томск: Изд-во Томского политех. Ун-та, 2010. - 148 с. В.Г. Коберниченко. Обработка данных дистанционного зондирования Земли: практические аспекты : учебное пособие для студентов, обучающихся по программам бакалавриата и магистратуры по направлению подготовки 210400 Радиотехника и по специальности 210601 Радиоэлектронные системы и комплексы / В. Г. Коберниченко, О. Ю. Иванов, С. М. Зраенко [и др.] ; Уральский федеральный

университет им. первого Президента России Б. Н. Ельцина. - Екатеринбург : Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, 2013. - 168 с. - ISBN 978-5-7996-0867-5.

89. Украинский, П. А. Фрагментация лесов верхней части бассейна реки Ворскла с конца XVIII века / П. А. Украинский, Э. А. Терехин, Я. В. Павлюк // Вестник Московского университета. Серия 5: География. - 2017. - № 1. - С. 82-91.

90. Усова, И.П. Оценка фрагментации лесов с использованием ландшафтных индексов (на примере восточно-белорусской ландшафтной провинции) // Актуальные проблемы геоботаники. Мат-лы III Всероссийской школы-конференции. II часть. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2007. С. 250-253.

91. Хабарова, И. А. Обзор современных достижений в фотограмметрии и аэрофотосъемке / Хабарова И. А., Хабаров Д. А., Яворская И. Д., Иванов И. Н. // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». 2019. № 4-2.

92. Харченко, Н. Н. Охотоведение: учеб. для студ. вузов, обучающихся по спец. 260400 (250201) "Лесное хозяйство" направления 656200 "Лесное хозяйство и ландшафтное строительство" / Н. Н, Харченко ; ГОУ ВПО "Моск. гос. ун-т леса". - 2-е изд. - Москва : МГУЛ, 2005. - 370 с.

93. Хлебникова, Т. А. Разработка технологической схемы сбора и обработки данных аэрофотосъёмки с использованием беспилотных авиационных систем для моделирования геопространства / Хлебникова Т. А., Ямбаев Х. С., Опритова О. А. // Вестник СГУГиТ. - 2020. - Т. 25. - № 1. - С. 106-118. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-1-106-118.

94. Хлебникова, Т. А. Экспериментальные исследования построения и использования плотной цифровой модели по материалам беспилотной авиационной системы / Хлебникова Т. А., Опритова О. А. // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2019. №2.

95. Хрущева, Е. О. Мультиспектральная съёмка с беспилотных летательных аппаратов / Е. О. Хрущева, А. А. Лукашик // Геоматика: образование, теория и практика : материалы международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию кафедры геодезии и космоаэрокартографии

и 85-летию факультета географии и геоинформатики БГУ, Минск, 20-22 ноября 2019 года / отв. ред. А. П. Романкевич. - Минск: Белорусский государственный университет, 2019. - С. 125-129.

96. Царев, П. В. Анализ методов классификации элементов среды обитания территории охотничьего угодья / П. В. Царев, Д. В. Есков, Е. В. Тимофеева // Агрофорсайт. - 2020. - № 5(29). - С. 29-34.

97. Царев, П. В. Анализ методов классификации элементов среды обитания территории охотничьего угодья / П. В. Царев, Д. В. Есков, Е. В. Тимофеева // Агрофорсайт. - 2020. - № 5(29). - С. 29-34.

98. Цындыжапова, С.Д. Инвентаризация местообитаний охотничьих животных в угодьях ОО "ВКЛО" Приморского края по результатам мультиспектральных изображений / Цындыжапова С.Д., Розломий Н.Г., Белов А.Н., Минхайдаров В.Ю. // Мниж. 2021. №12-2 (114).

99. Цындыжапова, С.Д. Инвентаризация местообитаний охотничьих животных в угодьях ОО "ВКЛО" Приморского края по результатам мультиспектральных изображений / Цындыжапова С.Д., Розломий Н.Г., Белов А.Н., Минхайдаров В.Ю. // Мниж. 2021. №12-2 (114).

100. Черниховский, Д. М. Метод определения характеристик лесов на основе материалов дистанционного зондирования земли, данных лесоустройства и алгоритма к-№Ы (на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области) / Д. М. Черниховский, А. С. Алексеев // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. - 2019. - № 4(370). - С. 45-65. - DOI 10.17238^п0536-1036.2019.4.45. - EDN UWFZKI.

101. Черниховский, Д. М. Разработка принципов и методов лесотаксационного аналитического и измерительного дешифрирования лесных страт и лесотаксационных выделов по материалам цифровых (сканерных) космических съемок высокого и сверхвысокого пространственного разрешения / Д. М. Черниховский, В. И. Березин // Информационные технологии в лесном хозяйстве, охране природы и ландшафтном строительстве : сб. статей. — СПб.: СПбГЛТУ, 2014. — С. 5-14.

102. Черниховский, Д.М. Геоинформационные системы в лесном деле. Изд-во СПбГЛТУ, 2022, 88 с.

103. Чураков, Б. П. Лесоведение : учебник / Б. П. Чураков, Д. Б. Чураков. — Санкт-Петербург : Лань, 2019. — 220 с.

104. Шайтура, С. В. Беспилотный транспорт в задачах землеустройства / Шайтура С. В., Феоктистова В.М. // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель, 2020, №9., с. 37 - 40.

105. Шайтура, С.В. Разработка технологии мониторинга района с использованием беспилотных летательных аппаратов // Славянский форум. -2019.-№ 2 (24). - с. 87-94.

106. Шихов, А. Н. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения [Электронный ресурс]: учебное пособие / Шихов А. Н., Герасимов А. П., Пономарчук А. И., Перминова Е. С. // Пермский государственный национальный исследовательский университет. - Электронные данные. - Пермь, 2020. - 49,6 Мб; 191 с.: ил. - Режим доступа : http://www.psu.ru/files/docs/science/books/uchebnie-posobiya/shikhov-gerasimov-ponomarchukperminova-tematicheskoe-deshifrovanie-i-interpretaciyakosmicheskih-snimkov.pdf. - заглавие с экрана

107. Шихов, А.Н. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения: учебное пособие / А. Н. Шихов, А. П. Герасимов, А. И. Пономарчук, Е. С. Перминова ; Пермский государственный национальный исследовательский университет. - Электронные данные. - Пермь, 2020, 191 с.

108. Шишикин, А. С. Оценка качества охотничьих угодий / А. С. Шишикин // Современные проблемы охотоведения : Материалы национальной конференции с международным участием, посвящённой 70-летию охотоведческого образования в ИСХИ - Иркутском ГАУ (в рамках IX Международной научно-практической конференции "Климат, экология, сельское хозяйство Евразии"), Иркутск, 27-31 мая 2020 года. - Иркутск: Иркутский государственный аграрный университет им. А.А. Ежевского, 2020. - С. 282-287.

109. Шухостанов, В.К. Изменение оптического увеличения и пространственного разрешения снимков ДДЗ для задач космической диагностики объектов техносферы / Шухостанов В.К., Цыбанов А.Г., Ведешин Л.А. // Диагностика и безопасность техносферы. - 2010. - №1.

110. Amore M., Bonaccorso A., Ferrari F. and Mattia Eolo M. Eolo: software for the automatic on-line treatment and analysis of GPS data for environmental monitoring. Computers & Geosciences Volume 28, Issue 2, March 2002, P. 271-280.

111. Antropov, O., Rauste, Y., Tegel, K., Baral, Y., Junttila, V., Kauranne, T., Häme, T., Praks, J., 2018. Tropical forest tree height and above ground biomass mapping in Nepal using Tandem-X and ALOS PALSAR Data. In: Proc. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, 2018, pp. 5334-5336

112. Balashov, I.V. et al. VEGA-les: information system for complex monitoring of forests and hunting grounds in Russia Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa, 2020, 17(4), pp. 73-88 DOI: 10.21046/2070-74012020-17-4-73-88

113. Barrett F. A questionnaire-based review of the operational use of remotely sensed data by national forest inventories / F. Barrett, R.E. McRoberts, E. Tomppo, E. Cienciala, L.T. Waser // Remote Sens. Environ. — 2016. — Vol. 174. — P. 279-289.

114. Bayan Alsaaideh, Ahmad Al-Hanbali, Ryutaro Tateishi,Toshiyuki Kobayashi, Nguyen Thanh Hoan Mangrove Forests Mapping in the Southern Part of Japan Using Landsat ETM+ with DEM // Journal of Geographic Information System. 2013. №5. С. 369-377.

115. Belov A.M., Myasnikov V.V. Atmospheric correction of hyperspectral images using approximate solution of modtran transmittance equation. Computer Optics. 38. 2014, pp. 489-493. 10.18287/0134-2452-2014-38-3-489-493.

116. Björn Waske, Classifier ensembles for land cover mapping using multitemporal SAR imagery / Björn Waske, Matthias Braun // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.- 2009.-Vol. 64.- P. 450-457.

117. Breiman, L. Random Forests. Machine Learning 45, 2001, 5-32.

118. Chan-Ryul, P., Woo-Shin, L. Development of a GIS-based habitat suitability model for wild boar Sus scrofa in the Mt. Baekwoonsan region, Korea. Mammal Study, 2003, 28(1), 17-21.

119. Chrysafis, I., Mallinis, G., Siachalou, S., Patias, P., 2017. Assessing the relationships between growing stock volume and Sentinel-2 imagery in a Mediterranean forest eco- system. Remote Sens. Lett. 8 (6), 508-517. https://doi.org/10.1080/2150704X.2017. 1295479. (Taylor & Francis)

120. Clevenger, A. P., Wierzchowski, J.,Chruszcz, B., Gunson, K. GIS-Generated, Expert-Based Models for Identifying Wildlife Habitat Linkages and Planning Mitigation Passages. Conservation Biology, 2002, 16, 503-514.

121. Cohen, W. B. and M. Fiorella, (1998) "Comparison of methods for detecting conifer forest change with thematic Mapper imagery. " In R. S. Lunetta, & C. D. Elvidge (Eds) Remote Sensing change detection: environmental monitoring methods and applications, pp. 89-102 Ann Arbor, Ml: Ann Arbor press.

122. Cohen, W.B., Goward, S.N., 2017. Landsat's role in ecological applications of remote sensing. 54 (6).

123. Gerrard, R., Stine, P., Church, R., Gilpin, M. Habitat evaluation using GIS: a case study applied to the San Joaquin Kit Fox. Landscape and Urban Planning, 2001, 52, 239-255.

124. Griffiths, P., Kuemmerle, T., Baumann, M., Radeloff, V.C., Abrudan, I.V., Lieskovsky, J., Munteanu, C., Ostapowicz, K., Hostert, P., 2014. Forest disturbances, forest recovery, and changes in forest types across the carpathian ecoregion from 1985 to 2010 based on landsat image composites. Remote Sens. Environ. 151, 72-88. https://doi.org/10. 1016/j.rse.2013.04.022.

125. Grizonnet, M., Michel, J., Poughon, V. et al. Orfeo ToolBox: open source processing of remote sensing images. Open geospatial data, softw. stand. 2, 15 (2017). https://doi.org/10.1186/s40965-017-0031-6.

126. Grzegorz, Szewczyk & Lipka, Krzysztof & Wezyk, Piotr & Zi^ba-Kulawik, Karolina & Winczek, Monika. Methods of Landscape Valorization and Possibilities of Its Application in Hunting Area Categorisation. 10.5772/intechopen.94048, 2020.

127. Gyanesh Chandera, Brian L.Markhamb, Dennis L. Helderc. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment Volume 113, Issue 5, 15 May 2009, Pages 893903. https://doi.org/10.1016/irse.2009.01.007

128. Hamel, S., Garel, M., Festa-Bianchet, M., Gaillard, J., M., Côté, S., D. Spring normalized difference vegetation index (NDVI) predicts annual variation in timing of peak faecal crude protein in mountain ungulates. J ApplEcol, 2009, 46, 582-589.

129. Hârkônen, S., Lehtonen, A., Eerikâinen, K., Peltoniemi, M., Mâkelâ, A., 2011. Estimating forest carbon fluxes for large regions based on process-based modelling, NFI data and Landsat satellite images. For. Ecol. Manag. 262 (12), 2364-2377. https://doi.org/10. 1016/j.foreco.2011.08.035.

130. Heikki Astola, Tuomas Hâme, Laura Sirro, Matthieu Molinier, Jorma Kilpi. Comparison of Sentinel-2 and Landsat 8 imagery for forest variable prediction in boreal region, Remote Sensing of Environment, Volume 223, 2019, Pages 257-273, ISSN 00344257, https://doi.org/10.1016/irse.2019.01.019.

131. Jaskula, J., Sojka, M., Wicher-Dysarz, J. Analysis of the vegetation Process in a Two-stage Reservior on the Basis of Satellite Imagery - a Case Study: Razyny Reservior on the Sama River. Rocznik Ochrona Srodowiska, 2018, 20. 203-220.

132. Jensen, J.R. 2007. Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective, 2nd ed. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA.

133. Jensen, J.R. 2007. Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective, 2nd ed. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA.

134. Johnson, J.A., Runge, C.F., Senauer, B., Foley, J., Polasky, S., 2014. Global agriculture and carbon trade-offs. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 111, 12342-12347.

135. Kangas, A. Remote sensing and forest inventories in Nordic countries -roadmap for the future / A. Kangas, R. Astrup, J. Breidenbach, J. Fridman, T. Gobakken, K. Korhonen, M. Maltamo, M. Nilsson, T. Nord-Larsen, E. Nœsset, H. Olsson // Scandinavian Journal of Forest Research. — 2018. — 16 p. DOI: 10.1080/02827581.2017.1416666

136. Kunovac, S., Omanovic, M. Game habitats modeling. International Conference Structure and dynamics of ecosystems Dinarides - status, possibilities and prospects" 15-16. June 2011, Sarajevo, Bosnia and Herzegovina, Department of Natural Sciences and Mathematics, Proceedings, 2012, 23, 127-134.

137. Lindberg, E., Hollaus, M., 2012. Comparison of methods for estimation of stem volume, stem number and basal area from airborne laser scanning data in a hemi-boreal forest. Remote Sens. 4 (4), 1004-1023. https://doi.org/10.3390/rs40401004

138. Makela, A., Pulkkinen, M., Kolari, P., Lagergren, F., Berbigier, P., Lindroth, A., Loustu, D., Nikinmaa, E., Vesala, T., Hari, P., 2007. Developing an empirical model of stand GPP with the LUE approach: analysis of eddy covariance data at five contrasting conifer sites in Europe. Glob. Chang. Biol. 0 (0). https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2007. 01463.X.

139. Martone M, Rizzoli P, Wecklich C, González C, Bueso-Bello J-L, Valdo P, Schulze D, Zink M, Krieger G and Moreira A 2018 The global forest/non-forest map from TanDEM-X interferometric SAR data // Remote Sensing of Environment, vol 205, pp 352-373 D0I:10.1016/j.rse.2017.12.002.

140. Masek, Jeffrey G.; Hayes, Daniel J.; Hughes, M. Joseph; Healey, Sean P.; Turner, David P. 2015. The role of remote sensing in process-scaling studies of managed forest ecosystems. Forest Ecology and Management. 355: 109-123.

141. Masek, Jeffrey G.; Hayes, Daniel J.; Hughes, M. Joseph; Healey, Sean P.; Turner, David P. 2015. The role of remote sensing in process-scaling studies of managed forest ecosystems. Forest Ecology and Management. 355: pp. 109-123.

142. Michael, C., David, T., 2017. Comparative analysis of environmental impacts of agricultural production systems, agricultural input efficiency, and food choice. Environ. Res. Lett. 12, 064016.

143. Pettorelli, N., Pelletier, F., von Hardenberg, A., Festa-Bianchet, M., Cote, S., D. Early onset of vegetation growth versus rapid green-up: impacts on juvenile mountain ungulates. Ecology, 2007, 88, 381-390.

144. Radeloff, V., C., Pidgeon, A., M., Hostert. P. Habitat and population modelling of roe deer using an interactive geographic information system. Ecological Modelling, 1999, 114(2-3), 287-304.

145. Richards, J.A. (1993) Remote Sensing Digital Image Analysis An Introduction. Springer-Verlag, Berlin, 340 p.

146. Rockström, J., Williams, J., Daily, G., Noble, A., Matthews, N., Gordon, L., Wetterstrand, H., Declerck, F., Shah, M., Steduto, P., de Fraiture, C., Hatibu, N., Unver, O., Bird, J., Sibanda, L., Smith, J., 2017. Sustainable intensification of agriculture for human prosperity and global sustainability. Ambio 46, pp. 4-17.

147. Roy, P.S., Behera, M.D. & Srivastav, S.K. Satellite Remote Sensing: Sensors, Applications and Techniques. Proc. Natl. Acad. Sci., India, Sect. A Phys. Sci. 87, 465-472 (2017). https://doi.org/10.1007/s40010-017-0428-8).

148. Suchant, R., Baritz, R., Braunisch, V. Wildlife habitat analysis: a multidimensional habitat management model. J. Nat. Conserv. 2003, 10, 253-268.

149. Sudhir K. Powar, Sachin S. Panhalkar, Abhijit S. Patil. An Evaluation of Pixel-based and Object-based Classification Methodsfor Land Use Land Cover AnalysisUsing Geoinformatic Techniques. Geomatics and environmental engineering • Volume 16 • Number 2 • 2022. https://doi.org/10.7494/geom.2022.16.2.61

150. Sudhir K. Powar, Sachin S. Panhalkar, Abhijit S. Patil. An Evaluation of Pixel-based and Object-based Classification Methodsfor Land Use Land Cover AnalysisUsing Geoinformatic Techniques. Geomatics and environmental engineering • Volume 16 • Number 2 • 2022. https://doi.org/10.7494/geom.2022.16.2.61.

151. Sychev, R.S. & Bazarov, Aleksandr & Badmaev, N.B.. (2020). The use of VEGA-Science meteorological data to study differences in fire hazard occurrence in the Baikal region arid and humid landscapes. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 17. 127-134. 10.21046/2070-7401-2020-17-3-127-134.

152. Tilman, D., Balzer, C., Hill, J., Befort, B.L., 2011. Global food demand and the sustainable intensification of agriculture. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 108, 2026020264.

153. Timothy G. Whiteside, Guy S. Boggs, Stefan W. Maier. Comparing object-based and pixel-based classifications for mapping savannas, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Volume 13, Issue 6, 2011, P. 884-893.

154. Timothy G. Whiteside, Guy S. Boggs, Stefan W. Maier. Comparing object-based and pixel-based classifications for mapping savannas, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Volume 13, Issue 6, 2011, P. 884-893.

155. Wenli Huang, Wankun Min, Jiaqi Ding, Yingchun Liu, Yang Hu, Wenjian Ni, Huanfeng Shen, Forest height mapping using inventory and multi-source satellite data over Hunan Province in southern China. Forest Ecosystems, Volume 9, 2022, 100006, ISSN 2197-5620, https://doi.org/10.1016/j .fecs.2022. 100006.

156. Wulder, M.A., Masek, J.G., Cohen, W.B., Loveland, T.R., Woodcock, C.E., 2012. Remote sensing of environment opening the archive: how free data has enabled the science and monitoring promise of Landsat. Remote Sens. Environ. 122, 2-10. https://doi. org/10.1016/j.rse.2012.01.010. (Elsevier B.V.).

157. Xin Pan, Ce Zhang, Jun Xu, Jian Zhao. Simplified object-based deep neural network for very high resolution remote sensing image classification, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 181, 2021, P. 218-237, https://doi.org/10.1016/usprsiprs.2021.09.014.

158. Xin Pan, Ce Zhang, Jun Xu, Jian Zhao. Simplified object-based deep neural network for very high resolution remote sensing image classification, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 181, 2021, P. 218-237, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.09.014.

159. Yakubailik O., Kadochnikov A., Tokarev A. (2019). Software for data visualization in the system of real-time satellite monitoring. E3S Web of Conferences. 75. 03004. 10.1051/e3sconf/20197503004.

160. Yang, He & Ma, Ben & Du, Qian. Decision fusion for supervised and unsupervised hyperspectral image classification. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2009, 4. IV-948 . 10.1109/IGARSS.2009.5417535.

161. Yang, He & Ma, Ben & Du, Qian. Decision fusion for supervised and unsupervised hyperspectral image classification. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2009, 4. IV-948. 10.1109/IGARSS.2009.5417535.

162. Zhu, Z., Woodcock, C.E., 2014. Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data. Remote Sens. Environ. 144, 152-171. https:// doi.org/10.1016/J.RSE.2014.01.011. (Elsevier).