Применена методика дешифрирования с использованием геоинформационных систем и технологий по материалам дистанционного зондирования в исследовании лесной растительности с целью разработки более эффективной методики дешифрирования таксации лесов и получения карт лесотаксации эталонных участков лесов. Использованы признаки дешифрирования для анализа исходных данных, распределения объектов на группы, изучения особенностей лесотаксационного дешифрирования, классификации групп по лесотаксационным признакам, фиксирования исследований в программной среде и последующего отображения результатов. При помощи навыков дешифрирования был проведен анализ данных, в результате которого была выполнена основная классификация объектов на группы по более общим признакам, а затем и тематическая классификация выделенных групп лесных сообществ. Так как предметом исследования является применение геоинформационных систем и технологий в области лесотаксационного дешифрирования, выполнение всех задач фиксировалось в программной среде. Авторы определяют, что одним из основных этапов лесотаксационного дешифрирования является определения древесного состава лесов. Для того чтобы определить древесный состав, необходимо выявить определённые характеристики и отличия каждой породы дерева друг от друга. На снимках нам видны только кроны деревьев, поэтому все признаки распознавания определяются по ним. Установлена ключевая цель лесотаксационного дешифрирования космических - распознавание того, какие породы составляют те или иные ареалы леса, а также определение количественных таксационных показателей. В настоящее время возможно получить все необходимые данные дистанционного зондирования Земли в высоком разрешении, которые помогут изучать леса практически до детального уровня.
Лесотаксационные исследования, геоинформационные технологии, космические снимки, распознавание древесных пород
1. Пермитина Л.И. Оперативный спутниковый мониторинг состояния окружающей среды и землепользования // ARCREVIEW. 2005. №3(34). С. 18-24.
2. Крылов А.М., Соболев А. А., Владимирова Н. А. Выявление очагов короеда-типографа в Московской области с использованием снимков Landsat // Вестник Московского государственного университета леса Лесной вестник. 2011. №4. С. 54-60.
3. Назаров В.Г., Хабаров Д.А., Азаров Д.А. Использование материалов космической съемки при оценке природно-ресурсного потенциала урбанизированных территорий // Московский экономический журнал. 2017. №2. 4 С.
4. Хабарова И.А., Гилюк А.В., Дручинин С.С. Геолого-географическое изучение лесопарковых территорий с использованием космических изображений // Московский экономический журнал. 2017. №2. 13С.
5. Хабарова И.А., Воробьева С.Н., Дручинин С.С. Использование материалов дистанционного зондирования для целей мониторинга земель // Московский экономический журнал. №2. 2 С.
6. Jacobson R.A., Lainey V. Martian satellite orbits and ephemerides // Planetary and space science. V.102. No. C. Pp. 35-44.
7. Учаев Дм.В., Учаев Д.В., Прутов И.С. Многомасштабное представление гравитационных полей малых небесных тел// Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2013. №4. C. 3-8.
8. Uchaev D.V., Malinnikov V.A. Chebyshev-based technique for automated restoration of digital copies of faded photographic prints // Journal of electronic imaging. V.26. No.1. Pp. 011024.
9. Воронин А.В. Алгоритм технического зрения для беспилотного летательного аппарата сельскохозяйственного назначения // Политехнический молодежный журнал. 2017. №8(13). С. 1.
10. Чабан Л.Н., Малинников В.А., Учаев Д.В., Учаев Дм. В. Методы отбора информативных каналов при тематической обработке гиперспектральных изображений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2014. №4. C. 63-74.
11. 1. Permitina L.I. Operational satellite monitoring of the state of the environment and land use // ARCREVIEW. 2005. 3(34). Pp. 18-24.
12. 2. Krylov A.M., Sobolev A. A., Vladimirova N. A. Identification of foci of bark beetle in Moscow region using Landsat images// Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo universiteta lesa Lesnoj vestnik = Bulletin of the Moscow State Forest University. 2011. No.4. Pp. 54-60.
13. 3. Nazarov V.G., Khabarov D.A., Azarov D.A. Use of space imagery materials in assessing the natural resource potential of urbanized territories // Moskovskij ehkonomicheskij zhurnal = Moscow Economic Journal. 2017. No.2. 4 Pp.
14. 4. Khabarova I.A., Gilyuk A.V., Druchinin S.S. Geological and geographical study of forest park territories using space images // Moskovskij ehkonomicheskij zhurnal = Moscow Economic Journal. 2017. No. 2. 13Pp.
15. 5. Khabarova I.A., Vorob’eva S.N., Druchinin S.S. Use of remote sensing materials for land monitoring purposes // Moskovskij ehkonomicheskij zhurnal = Moscow Economic Journal. 2017. No. 2. 2 Pp.
16. 6. Jacobson R.A., Lainey V. Martian satellite orbits and ephemerides // Planetary and space science. 2014. V.102. No. C. Pp. 35-44.
17. 7. Uchaev Dm.V., Uchaev D.V., Prutov I.S. Multi-scale representation of gravitational fields of small celestial bodies // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Geodeziya i aehrofotos»emka = Izvestia vuzov. Geodesy and aerophotography. 2013. No. 4. Pp. 3-8.
18. 8. Uchaev D.V., Malinnikov V.A. Chebyshev-based technique for automated restoration of digital copies of faded photographic prints // Journal of electronic imaging. 2017. V.26. No.1. Pp. 011024.
19. 9. Voronin A.V. The algorithm of technical vision for an unmanned aerial vehicle for agricultural purposes // Politekhnicheskij molodezhnyj zhurnal = Politechnical student journal. 2017. No. 8(13). Pp. 1.
20. 10. Chaban L.N., Malinnikov V.A., Uchaev D.V., Uchaev Dm. V. Methods of selecting informative channels for thematic processing of hyperspectral images // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Geodeziya i aehrofotos»emka = Izvestia vuzov. Geodesy and aerophotography. 2014. No.4. Pp. 63-74.
