Идентификация загрязнения почв отходами птицеводства при помощи дистанционных методов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.02.13, кандидат наук Устюжанин, Антон Александрович

• Устюжанин, Антон Александрович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Устюжанин, Антон Александрович

СОДЕРЖАНИЕ

Список сокращений

ВВЕДЕНИЕ

Глава I. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1 Влияние высоких доз птичьего помета на ключевые с точки зрения дистанционного дешифрирования свойства почв и близлежащие водоемы

1.2 Дистанционные методы исследования как перспективное направление почвенно-экологического мониторинга

1.2.1 История развития дистанционных методов и основные особенности их использования

1.2.2 Оценка свойств почв по прямым дешифровочным признакам (спектральной отражательной способности почв)

1.2.3 Перспективы использования косвенных дешифровочных признаков

1.2.3.1 Использование растительного покрова в качестве косвенного дешифровочного признака

1.2.3.2 Состояние водоемов как показатель загрязнения почв

Глава II. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Объекты исследования

2.1.1 Географическое положение

2.1.2. Климатические условия

2.1.3. Рельеф и почвообразующие породы

2.1.4. Почвы

2.1.5. Водные объекты

2.1.6. Растительный покров

2.2 Методы исследования

Глава III. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ВЫСОКИХ ДОЗ ПТИЧЬЕГО ПОМЕТА НА СПЕКТРАЛЬНУЮ ОТРАЖАТЕЛЬНУЮ СПОСОБНОСТЬ ПОЧВ

3.1 Оценка влияния высоких доз птичьего помета на спектральную отражательную способность почв в видимом диапазоне

3.2 Оценка влияния высоких доз птичьего помета на тепловые свойства почв

3.3 Оценка влияния высоких доз птичьего помета на электрическое сопротивление почв (перспективность использования радиоволнового диапазона)

3.4 Оценка влияния загрязнения почв птичьим пометом на их контрастность

Глава IV. ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОСВЕННЫХ ДЕШИФРОВОЧНЫХ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОЧВ ПТИЧЬИМ ПОМЕТОМ

4.1 Перспективность оценки различных критериев растительного покрова в качестве косвенного дешифровочного признака

4.2 Спектральная отражательная способность близрасположенных водоемов как косвенный дешифровочный признак загрязнения почв птичьим пометом

ВЫВОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВС - почвенные образцы в воздушно-сухом состоянии КСЯ - коэффициент спектральной яркости ПдОк1 - слабо окультуренная дерново-подзолистая почва ПдОкЗ - хорошо окультуренная дерново-подзолистая почва ПП - проективное покрытие, % ППВ - предельная полевая влагоемкость В (blue) - коэффициент спектральной яркости в синем канале CMYK - четырехцветная (циановый, пурпурный, желтый, черный) субтрактивная модель выражения цвета

DVI - разностный вегетационный индекс

G (green) - коэффициент спектральной яркости в зеленом канале Gl - зеленый индекс

GNDVI - зеленый нормализованный разностный вегетационный индекс

MSR - модифицированное простое соотношение

NDVI - нормализованный разностный вегетационный индекс

PVI - перпендикулярный вегетационный индекс

R (red) - коэффициент спектральной яркости в красном канале

Rn (reflection) - спектральное отражение при n-ой длине волны

RVI - относительный вегетационный индекс

tgG-R - тангенс наклона спектральной кривой отражения между красным и зеленым каналами

WDRVIa - вегетациионный индекс широкого динамического диапазона а - угол между направлением падения излучения и поверхностью объекта

X - длина волны

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Идентификация загрязнения почв отходами птицеводства при помощи дистанционных методов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы

Одной из наиболее острых экологических проблем Московского региона в настоящее время является проблема отходов птицеводства. Большой потребительский рынок определяет интенсификацию отрасли и оправдывает существование крупных птицефабрик, однако ввиду отсутствия соответствующего количества растениеводческих предприятий, нерентабельности транспортировки птичьего помета на большие расстояния и отсутствия экономически обоснованных технологий его переработки, происходит накопление огромных количеств данного органического удобрения. В результате, птичий помет часто хранится в течение длительного периода времени на грунтовых площадках, либо утилизируется на близлежащих территориях. Проблема отсутствия экологически и экономическими оправданных способов решения проблемы существует сегодня у большинства крупных птицефабрик региона (Скрыльник и др., 2002; Дабахова, 2005; Брюханова и др., 2010; Седых, 2012, 2013).

Утилизация птичьего помета на землях птицефабрик приводит к значительному ухудшению свойств данных почв: избытку азота, фосфора и калия и, как следствие, к угнетению развития и даже гибели растений. Вместе с экскрементами в почву попадают тяжелые металлы, биостимуляторы, добавляемые в корм птицам, средства для очистки помещений, яйца гельминтов, микроорганизмы, в том числе патогенные, семена сорняков (Сидоренко, Черданцев, 2001; Брюханова и др., 2010; Савич и др., 2012; Седых, 2013; Павличенко, Бусол, 2013). Происходит значительная миграция поллютантов в грунтовые воды и водоемы (Судаков, Лопаева, 2005). Загрязнение почв птичьим пометом в Московской области достигло критической черты и представляет собой серьезную экологическую угрозу (Седых, 2013).

Для оперативного экспресс-мониторинга загрязнения почв необходимы методы, позволяющие в ограниченные сроки получать информацию о большом количестве потенциально опасных объектов. В то же время, в последние десятилетия отмечается стремительный прогресс в области дистанционного зондирования Земли. Данные о спектральных характеристиках природных объектов находят применение все более широкое применение (Campbell, 1996; Розанова, 2000; Lillesand et al., 2003; Токарева, 2010). Современный уровень временного разрешения снимков и уровень их детализации открывают новые возможности для решения проблемы. Однако концептуальные подходы к дистанционному мониторингу загрязнения почв птичьим пометом, позволяющие оперативно выявлять очаги загрязнения, до настоящего момента в достаточной степени не разработаны.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью поиска информативных спектральных дешифровочных признаков загрязнения почв птичьим пометом, а также основанных на них объективных критериев оценки.

Цель исследования

Оценка перспективности использования различных спектральных дешифровочных признаков для идентификации загрязнения дерново-подзолистых среднесуглинистых почв птичьим пометом в рамках дистанционного экспресс-мониторинга. Для достижения данной цели сформулированы следующие задачи:

Задачи исследования

1. Изучить и систематизировать литературные данные о влиянии высоких доз органических удобрений на свойства почв, растительного покрова и близлежащих водоемов.

2. Определить наиболее информативные спектральные показатели для идентификации загрязнения исследуемых почв птичьим пометом в видимом диапазоне.

3. Изучить возможности использования дальней инфракрасной (тепловой) и микроволновой областей спектра.

4. Оценить влияние утилизации высоких доз птичьего помета на контрастность почвенного покрова.

5. Проанализировать индикационные возможности использования косвенных дешифровочных признаков (спектральная отражательная способность растительного покрова и близлежащих водоемов).

Научная новизна

1) Впервые оценено влияние высоких доз птичьего помета на спектральную отражательную способность дерново-подзолистых среднесуглинистых почв различной степени окультуренности. Показана необходимость ландшафтного подхода, в частности учета обусловленных внесением птичьего помета изменений спектральной отражательной способности почв в рамках определенной ландшафтной фации.

2) Для идентификации загрязнения птичьим пометом дерново-подзолистых среднесуглинистых почв территории исследования показана информативность тангенса угла наклона спектральных кривых между зеленым и красным каналами.

3) Установлено, что утилизация высоких доз птичьего помета увеличивает контрастность почвенного покрова, что дешифрируется анализом гистограмм изображений в красном, синем и зеленом каналах.

4) Показано, что внесение очень высоких доз азотно-фосфорно-калийных удобрений снижает коэффициенты спектральной яркости листьев лебеды раскидистой в зеленой, красной и ближней инфракрасной областях спектра (550-1000 нм). Уменьшение проективного покрытия растительного

покрова диагностируется через снижение спектральных показателей ОТ и [(О-Ю/СО+Я)].

5) Изучено влияние загрязнения почв птичьим пометом на спектральную отражательную способность близлежащих водоемов. В качестве критериев оценки предлагаются: а) соотношение между коэффициентами спектральной яркости в красной и синей областях; б) соотношение между коэффициентами спектральной яркости в зеленой и синей областях; в) тангенс угла наклона спектральных кривых между синим и зеленым каналами; г) тангенс угла наклона спектральных кривых отражения между красным и инфракрасным каналами.

Практическая значимость

В работе предлагаются концептуальные подходы к идентификации загрязнения почв птичьим пометом при помощи дистанционных методов. Данные подходы могут быть использованы для экспресс-мониторинга состояния прилегающих к птицефабрикам территорий по данным дистанционного зондирования Земли, что, при работе с большим количеством объектов, позволяет снизить время в сравнении с исключительным использованием традиционных методов (отбор проб и химические анализы).

Разработаны методики определения контрастности почвенного покрова методом анализа гистограмм изображений, проективного покрытия зеленых растений методом сжатия изображения до размера 1 пиксель и эвтрофикации водоемов по их спектральной отражательной способности в оптическом диапазоне. Результаты исследования могут быть использованы в курсах «Дистанционные методы исследования» и «Экологический мониторинг» для студентов экологических и сельскохозяйственных направлений подготовки.

Доказываемые положения:

1. Свойства почв связаны с их спектральной отражательной способностью почв многофакторной зависимостью. Оценка отражательной способности почв в одном спектральном канале не позволяет получить объективную информацию об их свойствах. Более информативно использование производных показателей, основанных на соотношениях между коэффициентами спектральной яркости в различных областях спектра, а также тангенсов углов наклона спектральных кривых в отдельных диапазонах.

2. Одни и те же сочетания коэффициентов спектральной яркости могут быть обусловлены различными свойствами почв. Изменение величин спектральных показателей при загрязнении почв птичьим пометом необходимо учитывать в рамках определенной ландшафтной фации.

3. Увеличение влажности дерново-подзолистых среднесуглинистых почв различной степени окультуренности снижает их коэффициенты спектральной яркости в красном, зеленом и синем каналах, но не изменяет углы наклона кривых отражения в диапазонах В-в и О-Я.

4. Утилизация высоких доз птичьего помета приводит к увеличению контрастности почвенного покрова.

5. Идентификация загрязнения почв птичьим пометом по данным дистанционного зондирования должна сочетать анализ прямых (спектральная отражательная способность почв) и косвенных (спектральные свойства растительного покрова и близлежащих водоемов) дешифровочных признаков.

Апробация

Основные положения работы представлены на международной научной конференции молодых ученых и специалистов, посвященной 125-летию Н.И. Вавилова (Москва, 2012); на международной научно-

практической конференции «Общество, современная наука и образование: проблемы и перспективы» (Тамбов, 2012); на международной конференции «Ambrosia in Deutschland - lässt sich die Invasion aufhalten?» (Берлин, 2013), а также на заседаниях и научных кружках кафедры почвоведения, геологии и ландшафтоведения РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева.

Публикации

По результатам исследования опубликовано 6 печатных работ, в том числе 2 статьи в журналах, включенных в список ВАК.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Изложенная на 148 страницах, она содержит 47 рисунков и 31 таблицу. Список литературы включает 207 наименований, в том числе 74 на иностранных языках. Приложение состоит из 9 страниц, включает 9 рисунков.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю д.с.-х.н. В.И. Савичу за интересную тематику работы, конструктивные предложения, ценные советы и рекомендации; научному консультанту Priv. Doz. Dr. agr. habil. К. Даммеру (Leibniz-Institut für Agrartechnik PotsdamBornim e.V.) за организацию части исследований, посвященной спектральной отражательной способности растительного покрова загрязненных птичьим пометом территорий, и помощь в освоении методов дистанционных исследований; Dipl. Ing. (FH) Й. Интресу (Leibniz-Institut ftir Agrartechnik Potsdam-Bornim e.V.) за помощь в работе с гиперспектральной камерой и важные пояснения, касающиеся дешифрирования полученных данных; коллективу кафедры почвоведения, геологии и ландшафтоведения за интерес, ценные советы и помощь в работе.

ГЛАВА I. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Влияние высоких доз птичьего помета на ключевые с точки зрения дистанционного дешифрирования свойства почв и близлежащие водоемы

Внесение в почвы высоких доз (500 кг N на га и более) птичьего помета отражается на их свойствах, изменение которых может быть установлено дистанционно, то есть через спектральные характеристики. Прежде всего, загрязнение почв органическими удобрениями влияет на гумусовое состояние. Содержание гумуса в целом и гуминовых кислот в частности в верхних горизонтах дерново-подзолистых почв хорошо коррелируют со спектральной яркостью этих горизонтов в видимой и ближней инфракрасной областях спектра (Орлов, Бирюкова, 1987; Зборищук, 1994; Кравцова, 2005).

Влиянию высоких доз органических удобрений на гумусовое состояние дерново-подзолистых почв посвящен ряд исследований. В некоторых из них отмечается, что внесение высоких доз приводит к увеличению общих запасов гумуса (в среднем на 0,1% за год), повышению содержания органического углерода, гуматов кальция и изменению соотношения между гуминовыми и фульвокислотами в пользу первых в верхнем слое почвы (Бачило и др., 1986; Новожилов, 2004; Будажапова, 2009; Лукин, 2010; Тарасов, Гамонова, 2010; Орлов, 2011).

Другие работы свидетельствуют о том, что при внесении высоких доз в некоторых случаях может происходить быстрая минерализация органического вещества, и потому содержание гумуса остается неизменным, а иногда и уменьшается (Сиухина и др., 2000; Бокарева, 2004). Основываясь на этом, Седых В. А. (2013) отмечает, что в связи с различной интенсивностью минерализации органических удобрений, содержание органического вещества в верхнем горизонте почвы не всегда коррелирует с дозами птичьего помета.

Будажапова М.Ж. (2009) отмечает, что длительное внесение органических удобрений в почвы приводит к упрощению периферической части гумусовых молекул. При этом на спектральных кривых исчезают две полосы поглощения, обусловленные валентными и деформационными колебаниями СН2 и СН групп.

С куриным пометом в почвы попадает значительное количество азота и фосфора (табл. 1). Изменение азотного и фосфатного состояния почв не может быть зафиксировано при помощи дистанционных методов непосредственно. Однако, из основных элементов питания, содержащихся в птичьем помете, именно азот оказывает наибольшее влияние на спектральную отражательную способность растений (Гриненко, Федосеев, 1984; Савич и др., 2006), а фосфор является главной причиной эвтрофикации близлежащих водоемов (Schindler, 1977; Левич, 1995; Капралов и др., 2013). Кроме того, высокие дозы подвижного фосфора в почве могут приводить к угнетению и гибели растений и, как следствие, к уменьшению проективного покрытия (Кудеяров, 1984; Изерская и др., 2003).

Таблица 1

Химический состав птичьего помета различных типов кур, % на сухое

вещество (Лысенко и др., 2006)

Вид птицы Влажность, % N р2о5 К20

Молодняк ремонтный яичных кур 66 1,65 1,00 0,62

Молодняк ремонтный мясных кур 74 1,45 0,55 0,49

Цыплята-бройлеры 68 1,54 0,48 0,36

Взрослые куры яичные родительского стада 73 1,31 0,68 0,59

Взрослые куры яичные промышленного стада 71 1,24 0,57 0,51

Взрослые куры мясные родительского стада 73 1,52 0,55 0,48

Очевидно, что состояние растительного покрова зависит от содержания в почве доступных аммонийной и нитратной форм азота. Попадание в почвы большого количества органических удобрений приводит к увеличению содержания их в почвах (Ялтонский, 1987; №е1еБоп; \\^ш1тап, 2004;

Дабахова, 2005; Окорокова, 2009). По данным Поддубной О.В. с соавторами (2008), концентрация нитратов в грунтовых водах вблизи животноводческих объектов и птицефабрик составляла от 2 до 15 ПДК, при этом содержание аммиака варьировало в диапазоне 0,39-12,2 мг/дм3.

Согласно полученным Седых В.А. (2012, 2013) результатам, внесение помета в дерново-подзолистую почву в условиях оптимальной влажности приводило к увеличению концентрации нитратов в почвах до 1500 мг/л в микрозонах, средняя концентрация составляла при этом 30-85 мг/л. В грунтовых водах прилегающих к птицефабрикам территорий концентрация нитратов превышала аналогичный показатель в дренажных водах с окрестных полей в 2 раза, аммиачного азота в 8 раз, подвижных фосфатов в 11 раз, а калия в 10 раз. Автор, ссылаясь на данные Витриховского П.И. (1989), отмечает, что содержание нитратов в почвах при внесении в них птичьего помета зависит от гранулометрического состава: тяжелые почвы обладают большей буферной емкостью в сравнении с более легкими.

Внесение птичьего помета в почву повышает содержание в ней подвижных фосфатов. Приведенные в литературе результаты исследований, указывают на то, что содержание подвижных фосфатов в почвах, прилегающих к крупным птицефабрикам, на порядок и более превосходит их содержание в аналогичных почвах, используемых в земледелии (Изерская, Цыцарева, 1996; Титова и др., 2005; Новожилов, 2004; Дабахова, 2005; Бахарев, 2011; Седых, 2013).

В частности, по данным Новожилова И.А. (2004), утилизация птичьего помета на ограниченной территории увеличивала содержание подвижного фосфора в верхнем горизонте до 2705 мг/кг почвы, а валового - до 5525 мг/кг. Бахаревым A.B. (2011) отмечено, что при многолетнем внесении 20 т/га птичьего помета на дерново-подзолистых легкосуглинистых почвах содержание подвижных фосфатов повышается до 2500 мг/кг. Кроме того, автором наблюдалась их миграция на глубину до 60 см.

Очень высокое содержание фосфора в почве может приводить к уменьшению проективного покрытия растительного покрова. Кудеяров В.Н. с соавторами (1984) отмечают, что при содержании подвижных фосфатов более 400 мг/кг почвы может происходить угнетение растений, а при содержании более 4000 мг/кг - гибель.

Попадание в почвы высоких доз птичьего помета приводит не только к загрязнению непосредственно самих почв, но и к миграции в близлежащие водоемы с грунтовыми водами и поверхностным стоком фосфатов, нитратов, калия и органических соединений (Сурнин, 1988; Аммосова и др., 1989; Прокошев, Дерюгин, 2000; Дабахова, 2005). Концентрация поллютантов в воде зависит при этом от месторасположения птицефабрки, дозы удобрений, гранулометрического состава почв, рельефа и гидрогеологических условий (Moody, 1990).

Седых В.А. (2013) указывает, что согласно водно-санитарному законодательству Российской Федерации, концентрация нитратов в питьевой воде лимитируется 10 мг/л (в пересчете на азот), при этом в некоторых случаях поверхностные и подземные воды вблизи птицефабрик содержат до 50 мг/л нитратов. В частности, проверки санитарного состояния в 2007 г. показали наличие серьезных нарушений на Петелинской птицефабрике и на птицефабрике «Глазово». По данным Дабаховой Е.В. (2005), в Германии, Нидерландах, Франции и США 50% грунтовых вод в зонах концентрированного птицеводства и животноводства имели концентрацию нитратов 45-50 мг/л, для некоторых она достигала 500-700 мг/л.

Однако наибольшую проблему с точки зрения изменения состава фитоценозов данных водоемов (Schindler, 1977; Левич, 1995; Капралов и др., 2013) и, соответственно, наибольший интерес с точки зрения разработки дистанционных методов мониторинга представляют фосфаты. На актуальность проблемы загрязнения грунтовых и поверхностных вод в Московской области указывает Башкин В.Н. (1992). По его мнению, это

объясняется выщелачиванием играющих роль сорбционного барьера в почвах кальция и магния.

Часть фосфатов попадает в грунтовые воды и мигрирует с ними. Многие авторы связывают миграцию фосфора с образованием органо-минеральных комплексов (Кауричев, 1978; Рыбакова и др., 1981; Карпухин, 1983, 1988; Кудеярова, 1984; Johnson et al., 1986; Башкин и др., 1992, 1993; Кочетов и др., 1995; Белоус). Однако, как указывают Ковда В.А. (1985), Сурнин В.И. (1988), Кочетов И.С. (1995) и Шатилов И.С. с соавторами (2004), большая доля миграции фосфатов в поверхностные воды обусловлена весенним стоком по замерзшей почве.

Увеличение концентрации биогенных элементов, то есть процесс эвтрофикации, оказывает воздействие на экосистемы водоемов. Как отмечает Дабахова Е.В. (2005), увеличение в воде концентрации фосфора до 15 ррт приводит к зарастанию водоемов. Факторами, усиливающими данный процесс, являются органический углерод, микроэлементы, ростовые гормоны и витамины, присутствующие в стоке с прилегающих к птицефабрикам территорий (Schindler, 1974; Экологические проблемы..., 1984; Ревель П., Ревель Ч., 1995; Добровольский, Никитин, 1990).

В процессе эвтрофикации чрезмерное развитие получают сине-зеленые водоросли (Schindler, 1977; Добровольский, Никитин, 1990; Левич, 1995). Кроме того, эвтрофикация водоемов может сопровождаться затягиванием их поверхности представителями широко распространенного в условиях умеренного климата рода Ряска (Жмылев и др.; Brannan et.al., 2000; Галяс, 2010), чувствительной, однако, к загрязнению воды тяжелыми металлами (Галактионов, Юдин, 1980).

Главная причина перестройки водных фитоценозов и тотального доминирования цианобактерий - это соотношение в воде фосфора и азота. При изменении данного соотношения от 1:10000 - 1:40 до 1:8 и далее происходит быстрая деградация альгофлоры. В результате масса сине-

зеленых водорослей может достигать более 90% от массы сообществ (Добровольский, Никитин, 1990, 2000).

Следует отметить, что соотношение фосфора и азота в поверхностных и грунтовых стоках с лесных угодий составляет от 1:15 до 1:2000, тогда как в стоках с сельхозугодий - от 1:3 до 1:15, а в стоках с крупных птицеводческих и животноводческих хозяйств - от 1:3 до 1:5 (Коплан-Дикс и др., 1985).

Левич А.П. (1995) объясняет доминирование цианобактерий в эвтрофированных водоемах также тем, что большинство из них являются трофическими тупиками в пищевых цепях гидробионтов. Кроме того, большая биомасса цианобактерий становится причиной высокой концентрации в воде выделяемых ими токсинов, угнетающих развитие остальных организмов.

Таким образом, загрязнение почв птичьим пометом приводит к резкому увеличению содержания подвижных азота и фосфора в почвах, значительная часть которых мигрирует с грунтовыми и поверхностными стоками в водоемы, способствуя их эвтрофикации. Изменение соотношения концентраций фосфора и азота в водоемах до 1:8 и далее в пользу фосфора приводит к тотальному доминированию в водных фитоценозах цианобактерий. Влияние высоких доз птичьего помета на гумусовое состояние неоднозначно. С одной стороны, ряд авторов свидетельствует об увеличении запасов гумуса и доли гуминовых кислот, с другой - в некоторых работах указывается на то, что при внесении высоких доз органических удобрений усиливаются процессы минерализации, в результате содержание гумуса остается прежним или даже несколько снижается.

1.2 Дистанционные методы исследования как перспективное направление почвенно-экологического мониторинга

1.2.1 История развития дистанционных методов и основные особенности их использования

Впервые спектральная отражательная способность природных объектов изучалась Colwell R. (1956, 1966). Сначала он представил результаты работы, в которой попытался обнаружить заболевания зерновых культур при помощи аэрофотопленки. Автор, проанализировав данные в видимой и инфракрасной областях спектра, заключил, что на инфракрасных снимках признаки заражения проявляются раньше, чем на снимках, сделанных в видимом диапазоне. В своих последующих работах он эффективно использовал инфракрасные снимки для классификации почв, минералов и растительных сообществ, повреждения древостоя насекомыми и определения водных глубин. Данные работы во многом определили возможности современного дистанционного зондирования и предвосхитили многие проблемы этой области исследований.

1960 считается годом появления термина «дистанционное зондирование». Pruitt Е., ученый из Управления Военно-морских Исследований США, пришел к выводу, что термин «аэрофотосъемка» не может больше точно описывать все многообразие видов съемки. В начале 60-х годов сотрудниками NASA была разработана научно-исследовательская программа. Данная программа в течение последующего десятилетия оказывала поддержку исследованиям в области дистанционного зондирования в США (Campbell, 1996; Lillesand et al., 2003).

В эти годы в СССР Андрониковым B.J1. (1958), Афанасьевой Т.В. (1965), Толчельниковым Ю.С. (1966) и Кармановым И.И. (1970) была разработана теория признаков дешифрирования земной поверхности. Методы дешифрирования были разделены на прямые (оценка цветовых параметров открытой почвенной поверхности) и косвенные (растительный

покров, рельеф, общие особенности ландшафта). При этом авторами отмечалась большая информативность последних. Данный факт обосновывался тем, что поверхность почв бывает, как правило, закрыта для прямого наблюдения.

Огромным толчком для развития дистанционных методов исследований стал запуск в 1972 году первого из спутников американской программы Landsat, являющейся в настоящее время самой продолжительной программой систематического наблюдения за поверхностью Земли (в частности, почвенно-растительным покровом) из космоса. Спутник был оснащен четырехканальным мультиспектральным сканером и рассчитан на получение фотоизображений в видимой и ближней инфракрасной части спектра. Уровень детализации изображений по современным меркам был очень скромным и составлял 80 метров.

Появление в 70-е годы многозональных (мультиспектральных) съемочных систем привело к тому, что во многих странах начала активно изучаться спектральная отражательная способность природных объектов, в том числе почв и растительного покрова, в качестве объективного индикатора различных их свойств (Campbell, 1996; Lillesand et al., 2003; Горяйнов, 2006; Токарева, 2010).

В СССР первым опытом использования многозональных снимков стали работы Кондратьева К.Я. и Федченко П.П. (1981, 1982), а также Рачкулика В.И. и Ситниковой М.В. (1981). В данных работах были проанализированы спектральные характеристики различных типов почв, изучены факторы, оказывающие влияние на них, такие как влажность и структура, предприняты первые попытки классификации.

Съемка при космических исследованиях ведется сквозь атмосферу планеты, потому часть излучения ей поглощается. Однако степень поглощения различна в разных длинах волн. Доступные для практического использования диапазоны спектра, в которых поглощение атмосферой

относительно невелико, получили название «окна прозрачности» (Большаков, 1982). Важнейшие из них для дистанционных методов приходятся на видимую и ближнюю инфракрасную области спектра (0,5-1,3 мкм), дальнюю инфракрасную (3-5 мкм, 8-14 мкм), а также микроволновую (СВЧ) часть (20-1000 мм).

Результаты при наземных и космических дистанционных исследованиях, как правило, несколько отличаются. Виноградовым Б.В. и Кондратьевым К.Я. (1971) показано, что спектральная яркость почв и растений, определяемая с орбиты выше, чем при использовании наземных методов. Наибольшие отличия характерны для сине-зеленой части спектра. Это обуславливает использование поправок при работе с космическими снимками.

-1—|--III I—7---I—I—*-1 > I '--------------1—I * I ■

а? аьолш 2Р ча б.о /о та ьо юо т к« /« юн тп

Яиаюшы-. Вида- ближний ПКН

УФ мый ИК Тепьобой ИК Радио

Рис. 1. Окна прозрачности атмосферы (Большаков, 1982)

Кроме того, на спектральное отражение может оказывать влияние и пространственное разрешение изображений. Это характерно для тех случаев, когда исследуемый участок оказывается меньшего диаметра, чем пиксель изображения. В результате регистрируется усредненное для всех попавших в пиксель объектов отражение. Так, если почва оказывается на 20-60% покрыта растительностью, фиксируются меньшая спектральная яркость в красной области и большая - в ближней инфракрасной. При меньшем проективном покрытии влияние растений не существенно, при большем - спектральная

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Устюжанин, Антон Александрович, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аммосова, Я.М. Охрана почв от химических загрязнений / Я.М. Аммосова, Д.С. Орлов, JI.K. Садовникова. - М.: Изд-во МГУ, 1989. - 96 с.

2. Афанасьева, Т.В. Использование аэрометодов при картировании и исследовании почв / Т.В. Афанасьева. - М.: Изд-во МГУ, 1965. - 157 с.

3. Ачасов, А.Б. Использование материалов космической и наземной цифровой фотосъемок для определения содержания гумуса в почвах / А.Б. Ачасов, Д.И. Бидолах // Почвоведение, 2008. - №3. - С. 280-286

4. Бахарев, A.B. Динамика накопления и вертикальной миграции подвижного фосфора дерново-подзолистыми почвами пир длительной утилизации птичьего помета / A.B. Бахарев // Нетрадиционные источники и приемы организации питания растений, 2011. - С. 70-72

5. Бачило, Н.Г. Изменение плодородия дерново-подзолистых почв при удобрении жидким пометом / Н.Г. Бачило, A.A. Карягина, H.A. Михайловская // Земледелие и растениеводство в БССР, 1986. - №30. -С. 8-11

6. Башкин, В.Н. Эколого-агрогеохимическое районирование Московской области / В.Н. Башкин, В.П. Учватов, А.Ю. Кудеярова, Г.К. Васильева. - Пущино: ОНТИНЦБИ, 1992. - 171 с.

7. Башкин, В.Н. Биогеохимические основы экологического нормирования / В.Н. Башкин, Е.В. Евстафьева, В.В. Снакин, И.О. Алябина,

A.B. Антипова. - М.: Наука, 1993. - 304 с.

8. Бокарев, В.Г. Влияние различных систем удобрения и агроценозов на запасы и состав гумуса в орошаемой темно-каштановой почве Поволжья /

B.Г. Бокарев // Агрохимия, 2004. - №5. - С. 5-13

9. Большаков, A.A. Космические методы в океанологии / А.А.Большаков. - М.: Изд-во Знание, 1982. - 64 с.

10. Бордонский, Г.С. Оценка пространственного распределения высшей водной растительности по радиотепловому излучению ледяного покрова в СВЧ-диапазоне / Г.С. Бордонский, Л.Н. Золотарева, С.Д. Крылов // Исследование Земли из космоса, 1994. - № 3. - С. 96-102.

11. Брюханова, Е.С. Проблемы утилизации мягких отходов древесины и отходов животноводства / Е.С. Брюханова, Г.В. Ушаков, А.Г. Ушаков // Альтернативная энергетика и экология, 2010. - №5. - С. 71-82

12. Будажапова, М.Ж. Трансформация органического вещества почв Забайкалья под влиянием антропогенных факторов / М.Ж. Будажапова, В.А. Кончиц, В.А. Черников // Плодородие, 2008. - №3. - С. 7-10

13. Будажапова, М.Ж. Изменение состояния гумусовых соединений серой лесной и каштановой почв Забайкалья под влиянием минеральных и органических удобрений. Автореф. дис. канд. биол. наук / М.Ж. Будажапова.

- М.: РГАУ-МСХА, 2009. - 22 с.

14. Вагнер, Б.Б. Геология, рельеф и полезные ископаемые Московского региона. Учебное пособие по курсу «География и экология Московского региона» / Б.Б. Вагнер, Б.О. Манучарянц. - М.: МГПУ, 2003. - 92 с.

15. Викторов, С.В. Введение в индикационную геоботанику / С.В. Викторов, Е.А. Востокова, Д.Д. Вышивкин. - М.: Изд-во МГУ, 1962. - 227 с.

16. Виноградов, Б.В. Космические методы землеведения / Б.В. Виноградов, К.Я. Кондратьев. - Л.: Гидрометеоиздат, 1971. - 190 с.

17. Виноградов, Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем / Б.В. Виноградов. - М.: Наука, 1984. - 320 с.

18. Витриховский, П.И. Баланс азота при выращивании озимой пшеницы по интенсивной технологии в условиях Полесья УССР, П.И. Витриховский, Г.С. Пироженко, Ж.Т. Головащук, Г.И. Осадчий, Н.Н. Корецкая, О.П. Бедратюк, В.М. Астафьева, О.И. Предко // Агрохимия, 1989.

- №5. - С. 3-11

19. Выгодская, H.H. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности / H.H. Выгодская, И.И. Горшкова - Л.: Гидрометеоиздат, 1987. - 249 с.

20. Галактионов, С.Г. Водоросли сигнализируют об опасности / С.Г. Галактионов, В.М. Юдин. - Минск: Высшая школа, 1980. - 144 с.

21. Галяс, A.B. К вопросу об экологической характеристике некоторых малых водоемов Курской области /A.B. Галяс // Материалы научно-практической конференции «Актуальные проблемы агропочвоведения, земледелия и экологии». - Курск: КГУ, 2010. Режим доступа: http://shmain.ru/nauchnye-stati/k-voprosu-ob-ekologicheskoj-xarakteristike-nekotoryx-malyx-vodoemov-kurskoj-oblasti.html

22. Горохова, И.Н. Оценка деградационных почвенных процессов в водоохранной зоне Иваньковского водохранилища по материалам аэрофотосъемки / И.Н. Горохова, Е.И. Куприянова // Почвоведение, 2012. -№1. - С. 95-105

23. Горяйнов, М.С. История развития дистанционного зондирования как основного как основного компонента географических информационных систем. Дисс. канд. геогр. наук / М.С. Горяйнов. - М.: Институт истории естествознания и техники им. С.И. Вавилова РАН, 2006. - 167 с.

24. Гриненко, JI.A. Опыт определения азота в листьях растений по данным спектральных измерений, Л.А. Гриненко, А.П. Федосеев // Тр. ВНИИСХМ, 1984. - № 13. - С. 106-109

25. Гулиев, Ф.Ф. Экономическая целесообразность использования различных методов и средств дистанционного зондирования для оценки степени эвтрофикации водных бассейнов / Ф.Ф. Гулиев // Альтернативная энергия и экология, Саров, 2013. - С. 99-102

26. Гунин, П.Д. Динамика состояния растительного покрова Южной Монголии по данным NDVI / П.Д. Гунин, А.И. Золотокрылин, В.В.

Виноградова, С.Н. Бажа // Аридные экосистемы, 2004. - Т. 10. - №24-25. -С. 29-35

27. Дабахова, Е.В. Научное обоснование использования органических удобрений промышленного птицеводства в агросистеме. Автореф. дис. д-ра с.-х.н. / Е.В. Дабахова. - М.: ВНИИА, 2005. - 44 с.

28. Добровольский, Г.В. Функции почв в биосфере и экосистемах (экологическое значение почв) / Г.В. Добровольский, Е.Д. Никитин. - М.: Наука, 1990.-261 с.

29. Добровольский, Г.В. Сохранение почв как незаменимого компонента биосферы. Функционльно-экологический подход / Г.В. Добровольский, Е.Д. Никитин. - М.: Наука, 2000. - 185 с.

30. Егоров, Д.Н. Оценка степени оглеения почв по их цветовой гамме и совокупности физико-химических свойств. Дисс. канд. биол. наук / Д.Н. Егоров. - М.: РГАУ-МСХА, 2008. - 283 с.

31. Жмылев, П.Ю. Семейство Рясковые / П.Ю. Жмылев, И.С. Кривохарченко, A.B. Щербаков // Биологическая флора Московской области, 1995.-№10.-С. 20-51

32. Зборищук, Ю.Н. Дистанционные методы инвентаризации и мониторинга почвенного покрова. 4.2 / Ю.Н. Зборищук. - М.: Изд-во МГУ, 1994. - 96 с.

33. Изерская, JT.A. Влияние длительного орошения стоками животноводческих комплексов на агроэкологическое состояние серых лесных почв. Тез. докл. 2 с-да об-ва почвоведов / J1.A. Изерская, Л.К. Цыцарева// М.: ВНИИЦлесресурс. 1996. - С. 349-350

34. Изерская, Л.А. Агроэкологическое состояние почв, орошаемых сточными водами животноводческого комплекса / Л.А. Изерская, Л.К. Цыцарева, С.Н. Воробьев, Т.Е. Воробьева, Л.Г. Колесниченко, A.B. Захарченко // Агрохимия, 2003. - №5. - С. 55-62

35. Ильина, JI.П. Использование данных о структуре почвенного покрова при районировании Московской области. В кн. «Структура почвенного покрова и методы ее изучения» / Л.П. Ильина - М., 1973. С. 46-73

36. Использование данных дистанционного зондирования для оценки состояния сельскохозяйственных посевов на основе вегетационного индекса [Электронный ресурс]. Ставропольский НИИСХ. Режим доступа: http://www.sniish.ru/nauchnye-issledovaniya/rezultaty/laboratoriya-gis-tekJmologij/ispolzovanie-darmykh-distantsionnogo-zondirovaniya-dlya-otsenki-sostoyaniya-selskokhozyajstvennykh-posevov-na-osnove-vegetatsionnogo-indeksa.html/

37. Использование космических снимков в тепловом инфракрасном диапазоне для географических исследований [Электронный ресурс]. Режим доступа:

http://www.geogr.msu.rU/cafedra/karta/materials/heat_img/files/l/semochnye_siste my_teplovogo_ik.htm

38. Капралов, Е.Г. Использование данных сенсора Landsat 5 (TM) для оценки уровня общего фосфора в реке Луга, Финский залив / Е.Г. Капралов, Е.П. Кунаева, М.А. Кустикова, М.Б. Медник // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2013. - №4. - С. 100-106

39. Карманов, И.И. Изучение почв по спектральному составу отраженных излучений / И.И. Карманов // Почвоведение, 1970. - №4. -С. 34-47

40. Карпухин, А.И. Особенности фосфатного режима дерново-подзолистой почвы при внесении жидкого навоза / А.И. Карпухин, В.Г. Гринюк, H.A. Гончарова // Физико-химические свойства и плодородие почв, 1983.-С. 3-7

41. Карпухин, А.И. Комплексные соединения органических веществ с ионами металлов. Автореф. дис. д-ра биол. наук / А.И. Карпухин. - М.: МГУ, 1988.- 39 с.

42. Кауричев, И.С. Почвоведение / И.С. Кауричев. - М.: Колос, 1969. -

543 с.

43. Кауричев, И.С. Водно-растворимые органно-минеральные соединения почв таежно-лесной зоны / И.С. Кауричев, А.Д. Фокин, А.И. Карпухин // Докл. ТСХА, 1978. - Вып. 243. - С. 35-42

44. Кидин, В.В. Урожайность сельскохозяйственных культур и баланс азота в зависимости от норм и срока применения азотных удобрений / В.В. Кидин, П.М. Смирнов // Изв. ТСХА, 1985. - №3. - С. 79-86

45. Кирьянова, Е.Ю. Линия почв как индикатор неоднородностей почвенного покрова / Е.Ю. Кирьянова, И.Ю. Савин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. - Т.8. - №4. -С. 310-318

46. Ковда, В.А. Биогеохимия почвенного раствора / В.А. Ковда. - М.: Наука, 1985. - 263 с.

47. Козлова, К.И. Спектрофотометрия растений разных климатических зон в связи с проблемой растительности на Марсе. Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук / К.И. Козлова. - Алма-Ата, 1954. - 11 с.

48. Козодеров, В.В. Обработка многоспектральных и гиперспектральных аэрокосмических изображений: информационно-прикладные аспекты / В.В. Козодеров, Е.В. Дмитриев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2010. - Т.7. - №4. -С. 134-141

49. Кондратьев, К.Я. Дистанционное изучение почв и растительности / К.Я. Кондратьев // Исслед. Земли из космоса, 1981. - №1. - С. 108-117

50. Кондратьев, К.Я. Возможности микроволновых дистанционных измерений водных ресурсов и их загрязнений / К.Я. Кондратьев, И.Ю. Рабинович, Е.М. Шульгина // Труды ГГИ, 1981. - Вып. 285. - С. 5-12

51. Кондратьев, К.Я. Опыт количественной оценки цвета почв / К.Я. Кондратьев, П.П. Федченко // Труды ВНИИСХМ, 1981. - Вып. 5. - С. 52-57

52. Кондратьев, К.Я. Возможность определения содержания хлорофилла в растениях по их спектрам отражения / К.Я. Кондратьев, В.В. Козодеров, П.П. Федченко // Исслед. Земли из космоса, 1982. - №6. - С. 63-68

53. Кондратьев, К.Я. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности / К.Я. Кондратьев, П.П. Федченко. - JL: Гидрометеоиздат, 1982. - 216 с.

54. Кондратьев, К.Я. Опыт использования спектров отражения для распознавания сельскохозяйственных культур / К.Я. Кондратьев, П.П. Федченко // Исслед. Земли из космоса, 1982. - №1. - С. 48-52

55. Коплан-Дикс, И.С. Роль минеральных удобрений в эвтрофировании вод суши / И.С. Коплан-Дикс, Г.В. Назаров, В.К. Кузнецов - JL: Наука, 1985. -160 с.

56. Кочарян, К.С. Основные виды древесных растений дендрофлоры Москвы и Московской области их применение в зеленом строительстве / К.С. Кочарян. - М.: Наука, 2002. - 80 с.

57. Кочетов, И.С. Миграция химических элементов на склоновых землях Нечерноземной зоны / И.С. Кочетов, В.Н. Осипов, А.И. Белолюбцев, O.A. Савоськина // Химия в сельском хозяйстве, 1995. - №5. - С. 21-22

58. Кочубей, С.М. Спектральные свойства растений как основа методов дистанционной диагностики / С.М. Кочубей, Н.И. Кобец, Т.М. Шадчина. -Киев: Наукова думка, 1990. - 135 с.

59. Кравцова, В.И. Космические методы исследования почв / В.И. Кравцова. - М.: Аспект Пресс, 2005. - 190 с.

60. Кринов, Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований / Е.Л. Кринов. - М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1947. - 273 с.

61. Кудеяров, В.Н. Экологические проблемы применения минеральных удобрений / В.Н. Кудеяров, В.Н. Башкин, А.Ю. Кудеярова. - М.: Наука, 1984. -214 с.

62. Кудеярова, А.Ю. Источники поступления фосфора в природные воды. В кн. «Экологические проблемы применения удобрений» / В.Н. Кудеяров, В.Н. Башкин, А.Ю. Кудеярова, А.Н. Бочкарев; отв. ред. В.А. Ковда - М.: Наука, 1984. - С. 146-160

63. Куликов, К.И. Вопросы картографирования и оценки антропогенных нарушений почвенного покрова Российского Севера с использованием дистанционной информации. Тез. докл. междунар. конф. «Проблемы антропогенного почвообразования» / К.И. Куликов, А.Е. Басманов // М, 1997. - Т.2. - С. 84-88

64. Левич, А.П. Экологические подходы к регулированию типов цветения эвтрофных водоемов / А.П. Левич // Докл. РАН, 1995. - Т.341. -№1. - С. 130-133

65. Ливеровский, Ю.А. Методика составления крупномасштабных почвенных карт с применением материалов аэрофотосъемки / Ю.А. Ливеровский. - М.: Изд-во АН СССР, 1962. - 116 с.

66. Лопухина, О.В. Влияние химического и минералогического состава почв на их спектральную отражательную способность. Автореф. дис. канд. биол. наук / О.В. Лопухина. - М.: МГУ, 1984. - 21 с.

67. Лукин, С.М. Трансформация органического вещества дерново-подзолистой супесчаной почвы при длительном применении удобрений / С.М. Лукин // Биосферные функции почвенного покрова. - Пущино, 2010. -С. 199-201

68. Лысенко, В.П. Подготовка и переработка помета на птицефабриках / В.П. Лысенко, А.И. Еськов, М.Н. Новиков. - С. Посад: ВНИИТИП РАСХН, 2006. - 107 с.

69. Малинников, В.А. Спектрометрирование аэроландшафта. Учебное пособие для студентов / В.А. Малинников, А.Ф. Стеценко, А.Е. Алтынов, С.М. Попов. - М.: Изд-во МИИГАиК, 2008. - 120 с.

70. Малышевский, В.А. Расчет содержания гумуса с использованием данных дистанционного зондирования Земли / В.А. Малышевский, Ю.П. Федулов, Н.В. Островский, И.А. Лебедовский // Научный журнал КубГАУ, 2013. -№92(08). - С. 671-681

71. Мерзляк, М.Н. Пигменты, оптика листа и состояние растений / М.Н. Мерзляк // Соросовский образовательный журнал, 1998. - №4. - С. 19-24

72. Мершин, А.П. Методическое руководство по использованию материалов аэрофотосъемки при почвенном картировании / А.П. Мершин. -М.: Изд-во ТСХА, 1964. - 64 с.

73. Насимович, Ю.А. Природные и культурные достопримечательности Одинцовского района [Электронный ресурс] / Ю.А. Насимович. - 2006. Режим доступа: http://temnyjles.narod.ru/Odinc-dl.htm

74. Новожилов, И.А. Влияние больших норм куриного помета на свойства и состав дерново-подзолистых грунтово-оглеенных почв. Автореф. дис. канд. с.-х. наук / И.А. Новожилов. - Н. Новгород: НГСХА, 2004. - 140 с.

75. Окорокова, Л.А. О применении высоких доз органических удобрений на серых лесных почвах Владимирского Ополья. Сборник докл. всерос. науч.-практ. конф. «Ресурсосберегающие технологии использования органических удобрений в земледелии» / Л.А. Окорокова // Владимир: ВНИПТИОУ, 2009. - С. 27-32

76. Орлов, Д.С. Органическое вещество почв и органические удобрения / Д.С. Орлов, И.Н. Лозановская, П.Д. Попов. - М.: МГУ, 1985. -97 с.

77. Орлов, Д.С. Спектральная отражательная способность почв АБС «Чашниково» и ее связь с содержанием гумуса. В кн. «Комплексная химическая характеристика почв Нечерноземья» / Д.С. Орлов, Н.И. Суханова, В.Г. Сальников - М., 1987. - С. 65-112

78. Орлов, Д.С. Влияние качественного состава гумуса на отражение света почвами / Д.С. Орлов, О.Н. Бирюкова. - М.: Колос, 1989. - 71 с.

79. Орлов, Д.С. Спектральная отражательная способность почв и их компонентов /Д.С. Орлов. - М.: Изд-во МГУ, 2001. - 175 с.

80. Орлов, П.В. Влияние систематического применения помета на качественный состав гумуса / П.В. Орлов // Нетрадиционные источники и приемы организации питания растений. - Н. Новгород: ВВАГС, 2011. -С. 81-83

81. Павличенко, Е.В. Особенности загрязнения окружающей среды в зоне расположения птицеводческих предприятий / Е.В. Павличенко, Л.В. Бусол // Ученые записки учреждения образования «Витебская ордена «Знак Почета» государственная академия ветеринарной медицины», 2013. - Т.49. -№2-1. - С. 307-309

82. Павлов, И.Н. Древесные растения в условиях техногенного загрязнения / И.Н. Павлов. - Улан-Удэ: БНЦ СО РАН, 2005. - 360 с.

83. Панкова, Е.И. Дистанционная диагностика деградационных процессов на пахотных землях России / Е.И. Панкова, В.М. Мазиков // Антропогенная деградация почвенного покрова и меры ее предупреждения. -М.: РАСХН, 1998. - Т. 1. - С. 185-187

84. Поддубная, О.В. Сезонная динамика содержания минеральных форм азота в водных источниках, прилегающих к техногенным объектам /

О.В. Поддубная, И.В. Ковалева, А.А. Цыганова, Р.В. Прудникова, Т.В. Сильвестрова // Агрохимия и экология: история и современность. -Н. Новгород, 2008. - Т.З. - С.75-79

85. Поздняков, А.И. Полевая электрофизика / А.И. Поздняков. - М.: МАИК «Наука/Интерпериодика», 2001. - 187 с.

86. Позиционная карта Московской области с упрощенными границами / P.L. Bogomolov. - Режим доступа:

https://c0mm0ns.wikimedia.0rg/wiki/File:Russia_M0sc0w_0blast_l0cat0r_map.sv g

87. Прищеп, Н.И. Агроэкологические основы применения калийных удобрений в земледелии юго-запада Нечерноземной зоны. Автореф. дис. докт. с.-х. наук / Н.И. Прищеп. - М.: Почв, ин-т им. В.В. Докучаева, 1995. -50 с.

88. Прокошев, В.В. Калий и калийные удобрения /В.В. Прокошев, И.П. Дерюгин. - М.: Ледум, 2000. - 185 с.

89. Прудникова, Е.Ю. Автоматизированное картографирование почв по спутниковым данным для проектирования АЛСЗ (на примере тестовых полей в Саратовском Поволжье). Дисс. канд. биол. наук / Е.Ю. Прудникова. М.: РГАУ-МСХА, 2013.-226 с.

90. Рачкулик, В.И. Отражательные свойства и состояние растительных покровов / В.И. Рачкулик, М.В. Ситникова. - Л.: Гидрометеоиздат, 1981. -267 с.

91. Ревель, П. Среда нашего обитания в 4 кн. Кн. 2 «Загрязнение воды и воздуха» / П. Ревель, Ч. Ревель. - М.: Мир, 1995. - 296 с.

92. Розанова, М.С. Влияние органического вещества на формирование спектральной отражательной способности почв. Автореф. дис. канд. биол. наук / М.С. Розанова. - М.: МГУ, 2000. - 19 с.

93. Рыбакова, Б.А. Современные методы определения фосфора и подвижный фосфор в почвах / Б.А. Рыбакова, Е.М. Шафирян, А.И. Карпухин. - М.: ВНИИ ТЭИСХ, 1981. - 47 с.

94. Савин, И.Ю. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России / И.Ю. Савин, М.С. Симакова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2012. - Т.9. - №5. -С. 104-115

95. Савич, В.И. Агрономическая оценка отражательной способности почва-растение методом компьютерной диагностики / В.И. Савич, Р.Ф. Байбеков, Д.Н. Егоров. - М: Изд-во РГАУ-МСХА, 2006. - 215 с.

96. Савич, В.И. Мелиоративная и агрономическая оценка окислительно-восстановительного состояния почв / В.И. Савич, В.Г. Ларешин, H.H. Дубенок. - М.: Изд-во РУДН, 2006. - 482 с.

97. Савич, В.И. Энергетическая оценка плодородия почв / В.И. Савич,

B.Г. Сычев, Ю.Н. Никольский, Н.М. Сюняев, А.Г. Замараев. - М.: ВНИИА, 2007. - 520 с.

98. Седых, В.А. Агроэкологическая оценка влияния высоких доз птичьего помета на свойства почв Московской области / В.А. Седых. - М.: Изд-во РГАУ-МСХА, 2012. - 355 с.

99. Седых, В.А. Экологическая оценка использования птичьего помета в земледелии на дерново-подзолистых почвах Московской области / В.А. Седых, В.И. Савич, Н.Л. Поветкина // Агрохимический вестник, 2012. - №6. -

C. 18-23

100. Седых, В.А. Экологическая оценка использования куриного помета на почвах таежно-лесной зоны. Дисс. д-ра биол. наук / В.А. Седых. - М.: РГАУ-МСХА, 2013. - 362 с.

101. Сидоренко, О.Д. Биологические технологии утилизации отходов животноводства / О.Д. Сидоренко, Е.В. Черданцев. - М.: Изд-во МСХА, 2001. -71 с.

102. Сидько, А.Ф. Аппаратура высокого разрешения и результаты исследования растительности и водных поверхностей. В кн. «Очерки экологической биофизики». Под ред. Т.Г. Воловой. Новосибирск: Наука, 2003. - С. 356-370

103. Сидько, А.Ф. Исследование динамики спектральной яркости посевов сельскохозяйственных культур в период вегетации на территории Красноярского края / А.Ф. Сидько, И.Ю. Пугачева, А.П. Шевырногов // Journal of Siberian Federal University, Engineering & Technologies 1, 2009. -№2.-C. 100-111

104. Сиухина, М.С. Влияние длительного применения жидкого птичьего помета на свойства чернозема выщелоченного. Тез. докл. 3 с-да Докучаевского об-ва почвоведов / М.С. Сиухина, А.Н. Мармулев // Суздаль, 2000. - Т.2. - С. 173-174

105. Скрыльник, Е.В. Влияние отходов животноводства и птицеводства на физико-химическое состояние черноземных почв. Тез. докл. всерос. конф. «Устойчивость почв к естественным и антропогенным воздействиям» / Е.В. Скрыльник, P.A. Розумная, Е.А. Головачев // М.: Почв, ин-т им. В.В. Докучаева РАСХН, 2002. - С. 184-185

106. Смеян, Н.И. Использование дистанционных методов в изучении почв Белоруссии / Н.И. Смеян, В.Д. Лисица, Ф.Е. Шалькевич, В.Т. Сергеенко, H.A. Матусевич // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве, 1990. - С. 109-116

107. Спектральная отражательная способность водных объектов [Электронный ресурс]. Данные ФБГУН ИКИ РАН. Режим доступа:

http://files.school-collection.edu.ru/dlrstore/b822bl 1 f-492c-4270-b01 е-377de68b3fld/files/6.htm

108. Стефанович, A.B. Спектральная отражательная способность почв и её влияние на их изобразительные свойства на космических снимках. Тезисы Второй Междунар. науч.-практ. конф. «Прикладные проблемы оптики, информатики, радиофизики и физики конденсированного состояния» / A.B. Стефанович, М.Ф. Курьянович, Ф.Е. Шалькевич // Минск, 2013. - С. 81-83

109. Судаков, В.Г. Экологическая характеристика поверхностных вод в зоне ППЗ «Свердловский» / В.Г. Судаков, Н.П. Лопаева // Аграрный Вестник Урала, 2005. - С. 52-54

110. Сурнин, В.И. Использование помета на птицефабриках / В.И. Сурнин // Птицеводство, 1988. - №1. - С. 32-33

111. Тарасов, С.И. Влияние регулярного применения бесподстилочного навоза на процессы гумусообразования в агроценозах с бессменным возделыванием многолетних трав / С.И. Тарасов, H.A. Гамонова // Биосферные функции почвенного покрова. - Пущино, 2010. - С. 299-301

112. Терехов, А.Г. Методика оценки содержания гумуса в пахотных землях Северного Казахстана на основе спутниковых данных. Сборник тезисов четвертой всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» / А.Г. Терехов, A.M. Кауазов // М., 2006. - С. 358-364

113. Тимофеев, A.A. Исследование и разработка метода и аппаратно-программного комплекса для дистанционной оценки загрязнения индикаторных видов растительности тяжелыми металлами. Автореф. дис. канд. техн. наук / A.A. Тимофеев. - Санкт-Петербург: СПбГЭТУ, 2009. - 18 с.

114. Титова, В.И. Трансформация почвенных свойств в результате антропогенного воздействия. Тезисы докл. межд. конф. «Проблемы антропогенного почвообразования» / В.И. Титова, Л.Д. Варламова, Е.В.

Морозова, А.Ю. Трифонов // М., Почв, ин-т им. В.В. Докучаева РАСХН, 1997.-Т. 1.-С. 203-205

115. Титова, В.И. Рекомендации по экологической оценке и мерам снижения загрязнения почв и прилегающих к с/х угодьям компонентов окружающей среды / В.И. Титова, М.В. Дабахов, Е.В. Дабахова, Д.Г. Краснов. - Н. Новгород: ВВАГС, 2005. - 60 с.

116. Титова, В.И. Обоснование использования отходов в качестве вторичного минерального ресурса в с/х производстве / В.И. Титова, М.В. Дабахов, Е.В. Дабахова. - Н. Новгород: ВВАГС, 2009. - 175 с.

117. Тищенко, П.П. Сезонная гипоксия Амурского залива. Автореф. дис. канд. геогр. наук / П.П. Тищенко. - Владивосток, Тихоокеан. океанол. ин-т им. В.И. Ильичева ДВО РАН, 2013. - 16 с.

118. Токарева, О.С. Обработка и интерпретация данных дистанционного зондирования Земли. Учебное пособие / О.С. Токарева. -Томск: Изд-во Томского политехнического ун-та, 2010.- 148 с.

119. Толчельников, Ю.С. Оптические свойства ландшафта: применительно к аэрофотосъемке / Ю.С. Толчельников. - JL: Наука, 1974. -251 с.

120. Трофимов, В.Т. Экологические функции литосферы / В.Т. Трофимов. - М.: Изд-во МГУ, 2000. - 430 с.

121. Устюжанин, A.A. Использование косвенных дешифровочных признаков при дистанционном мониторинге загрязнения почв птичьим пометом / A.A. Устюжанин, К. Даммер, Й. Интрес // Плодородие, 2014. - №2. - С. 46-48.

122. Финкелыптейн, М.И. Радиолокация слоистых земных покровов / М.И. Финкелыптейн, B.JI. Мендельсон, В.А. Кутев. - М.: Сов. радио, 1977. -176 с.

123. Цветкова, А.А. Оценка экологического состояния биотопов Ивановской области на основе расчета NDVI / А.А. Цветкова, Д.С. Марков // Успехи Современного Естествознания, 2011. - №7. - С. 34-35

124. Церлинг, В.В. Диагностика питания сельскохозяйственных культур / В.В. Церлинг. - М.: Агропромиздат, 1990. - 235 с.

125. Шатилов, И.С. Энергомассообмен в звене полевого севооборота. 4.1. / И.С. Шатилов, А.Г. Замараев, Ю.А. Духанин, В.И. Савич - М.: Агроконсалт, 2004. - 366 с.

126. Экологические проблемы применения удобрений. М.: Наука, 1984. - 196 с.

127. Экология, охрана природы и экологическая безопасность. Под ред. В.И. Данилова-Данильяна. М.: МНЭПУ, 1997. - 744 с.

128. Ялтонский, М.А. Влияние торфяных компостов и минеральных удобрений на величину и качество урожая культур кормового севооборота на серых лесных почвах Красноярской лесостепи. Автореф. дис. канд. с.-х. наук / М.А. Ялтонский. - М.: ТСХА, 1987. - 15 с.

129. Barnes, Е.М. Multispectral data for soil mapping: possibilities and limitations / E.M. Barnes, M.G. Baker // ASAR Paper. - 1999. - №99. -P. 1138-1153

130. Belinaso, H. Soil spectral library and its use in soil classification / H. Belinaso, J.A. Dematte, S.A. Remerio // R. Bras. Ci. Solo. - 2010. - №34. -P. 861-870

131. Brannan, K.M. Animal waste BMP impacts on sediment and nutrient losses in runoff from the owl run watershed / K.M. Brannan, S. Mostaghimi, P.W. McClellan, S. Inamdar // Trans. ASAE. - St. Joseph (Mich.). - 2000. - V.43. - №5. -P. 1155-1166

132. Cairns, S.H. Eutrophication monitoring and prediction. Ph.D. Thesis. Abstract / S.H. Cairns // University of North Texas. - 1994. URL: http://phdtree.org/pdf/24879683-eutrophication-monitoring-and-prediction/

133. Campbell, J.B. Introduction to Remote Sensing, 2rd ed. / J.B. Campbell. - New York: Guilford Press, 1996. - 622 p.

134. Chen, C.T. Estimation of Leaf Nitrogen Content using Artificial Neural Network with Cross-Learning Scheme and Significant Wavelengths. Transaction of ASABE / C.T. Chen, S. Chen, K.W. Hsieh, H.C. Yang, S. Hsiao, I.C. Yang // Amer. soc. of agriculture and biol. engineering. - St. Joseph (Mich.). - 2007. -V.50.-№1.- P. 295-301

135. Cihlar, J. Soil moisture and temperature regimes and their impotance to microwave remote sensing of soil water / J. Cihlar. - University of Kansas, 1975. -312 p.

136. Colwell, R.N. Determing the Prevalence of Certain Cereal Crop Diseases by Means of Aerial Photography / R.N. Colwell // Hilgardia. - 1956. -V.26. - №5. - P. 223-286

137. Colwell, R.N. Uses and Limitations of Multispectral Remote Sensing / R.N. Colwell // In Proceedings of the Fourth Symposium on Remote Sensing of Environment. Ann Arbor: University of Michigan, 1966. - P. 71-100

138. Dammer, K.-H. Discrimination of Ambrosia artemisiifolia L. and Artemisia vulgaris L. by hyperspectral image analysis during the growing season / K.-H. Dammer, J. Intress, H. Beuche, J. Selbeck, V. Dworak // Weed Res. 53. -2012.-P. 146-156

139. Dammer, K.-H. Hyperspektrale Bildanalyse zur Detektion von Beifußblättriger Ambrosie (Ambrosia artemisiifolia) / K.-H. Dammer, J. Intress, H. Beuche, J. Selbeck, V. Dworak // Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft. - Bonn: Köllen Druck und Verlag, 2012. - S. 59-62

140. Dammer, K.-H. Hyperspektrale Bildanalyse zur Unterscheidung von Ambrosia artemisiifolia und Tagetes ssp / K.-H. Dammer, J. Intreß, A. Ustyuzhanin // Julius-Kühn-Archiv, 2014. - №445 (1868-9892). - P. 131-138.

141. Daranpob, A. Monitoring the algal bloom event in lake Okeechobee, Florida under tropical cyclone fay impacts using MODIS/TERRA images / A. Daranpob, N. Chang, K. Jin, Y.J. Yang // Remote sensing and modeling of ecosystems for sustainability VI. - 2009. - P. 745408-11

142. Daughtry, C.S. Remote- and ground-based sensor techniques to map soil properties / C.S. Daughtry, W.C. Bausch // Photogramm. Eng. Remote Sens. -2003. - V.69. - №6. - P. 619-630

143. Dodson, S.I. Introduction to limnology / S.I. Dodson. - New York: McGraw-Hill, 2005. - 400 p.

144. Eitel, J.U. Combined spectral index to improve ground-based remote sensing estimates of nitrogen status in dryland wheat / J.U. Eitel, D.S. Long, P.E. Gessler, E.R. Hunt // Agronomy J. - 2008. - V.100. - P. 1694-1702

145. Fox, G.A. Estimation of soil organic matter from red and near-infrared remotely sensed data using a soil line Euclidian distance technique / G.A. Fox, G.J. Sabbagh // Soil Sei. Soc. Am. J. - 2002. - №66. - P. 1922-1928

146. Gitelson, A.A. Use of a Green Channel in Remote Sensing of Global Vegetation from EOS-MODIS / A.A. Gitelson, Y.J. Kaufman, M.N. Merzlyak // Remote Sens. Environ. - 1996. - V.58. - P. 289-298

147. Gitelson, A.A. Signature analysis of leaf reflectance spectra: Algorithm development for remote sensing of chlorophyll / A.A. Gitelson, M.N. Merzlyak // Journal of Plant Physiology. - 1996. - V. 148(3-4). - P. 494-500

148. Gitelson, A.A. Wide dynamic range vegetation index for remote quantification of biophysical characteristics of vegetation / A.A. Gitelson // Journal of Plant Physiology. - 2004. - V. 161(2). - P. 165-173

149. Guan, X. Monitoring lake Simcoe water clarity using Landsat-5 TM images / X. Guan, J. Li, W.G. Booty // Water Resources Management, Springer Science. -2011. -V.25. -№11. - P. 2015-2033

150. Gurlin, D. Remote estimation of chl-a concentration in turbid productive waters - return to a simple two-band NIR-RED model? / D. Gurlin, A.A. Gitelson, W.J. Moses // Remote Sensing of Environment. -2011.-V.115. -№12.-P. 3479-3490

151. Jiang, Z. Linearization of NDVI based on its relationship with vegetation fraction, American Society for Photogrammetry and Remote Sensing / Z. Jiang, A.R. Huete // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. - 2010. - V.76. - №8. - P. 965-975

152. Johannsen, C.J. The detection of available soil moisture by remote sensing techniques. Ph. D. Thesis / C.J. Johannsen // Purdue University, 1969. -266 p.

153. Johnson, D.W. Factors affecting anion movement and retention in four forest soils / D.W. Johnson, D.W. Cole, H. van Miegroet, F.W. Horng // Soil Sci. Soc. Amer. J. - 1986. - V.50. - P. 776-783

154. Jordan, C.F. Deprivation of leaf-area index from quality of light on forest floor / C.F. Jordan // Ecology. - 1969. - V.50(4). - P. 663-666

155. Haboudane, D. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: modeling and validation in the context of the precision agriculture / D.Haboudane, J.R. Miller, E. Pattey, P.G. Zarco-Tejada, I.B. Strachan // Remote Sensing Environment. - 2004. - V.90. - P. 337-352

156. Hain, C.R. An intercomparison of available soil moisture estimates from thermal infrared and passive microwave remote sensing and land surface modeling / C.R. Hain, W.T. Crow, M.C. Anderson, T. Holmes, J.R. Mecikalski // Journal of Geophysical Research. - 2011. - V. 116. - № 15. - D15107

157. Harma, P. Detection of water quality using simulated satellite data and semi-empirical algorithms in Finland / P. Harma, J. Vepsalainen, T. Hannonen, T. Pyhalahti, J. Kamari, K. Kallio, K. Eloheimo, S. Koponen // The Science of the Total Environment. - Elsevier Science Publishing Company, Inc. - 2001. - V.268. -№1-3. - P. 107-121

158. Hassenpflug, W. Der Beitrag der Fernerkundung zur Quantifizierung der Bodenverwehung / W. Hassenpflug, L. Vetter // Mitt. Dt. Bodenkundl. Ges. Gottingen. - 1991. - T.65. - S. 29-32

159. Herut, B. Synoptic measurements of chlorophyll-a and suspended particulate matter in a transitional zone from polluted to clean seawater utilizing airborne remote sensing and ground measurements, Haifa Bay (Sea Mediterranean) / B. Herut, G. Tibor, Y.Z. Yacobi, N. Kress // Marine Pollution Bulletin. - Elsevier Science Publishing Company, Inc. - 1999. - V.38. - №9. - P. 762-772

160. Houssa, R. Effects of granulometric and mineralogical composition on spectral reflectance of soils in a Sahelian area / R. Houssa, J.-C. Pion, H. Yesou // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - Elsevier Science Publishing Company, Inc. - 1996. - V.51. - №6. - P. 284-298

161. Kutser, T. Passive optical remote sensing of cyanobacteria and other intense phytoplankton blooms in coastal and inland waters / T. Kutser // International Journal of Remote Sensing. - 2009. - V.30. - №17 - P. 4401-4425

162. Lesaignoux, A. Influence of surface soil moisture on spectral reflectance of bare soil in the 0,4-15 jiM domain / A. Lesaignoux, S. Fabre, X. Briotter, A. Olioso // Geosciences and Remote Sensing Letters. - 2011. - V.8. -№1. - P. 143-147

163. Liberman, B. Remote sensing and contact soil moisture data application for development of global ecological monitoring concept / B. Liberman // International Geoscience and Remote Sensing symposium. - Institute of Electrical and Electronics Engineers. - 1999. - P. 1111-1113

164. Lillesand, T.M. Remote Sensing and Image Interpretation. Fifth Edition / T.M. Lillesand, R.W. Kiefer, J.W. Chipman. - NJ: John Wiley & Sons, Inc. -2003.-784 p.

165. Lin, D. Microwave remote sensing of surface soil moisture and its application to hydrologic modeling. Ph.D. Thesis. Abstract / D. Lin // Princeton University. - 1995. URL: http://phdtree.org/pdf/24879683-eutrophication-monitoring-and-prediction/

166. Lin, Y. Effects of Anaerobic Conditions on Photosynthetic Units of Acaryochloris Marina, 5th International Conference on Photosynthesis / Y. Lin, B. Crossett, M. Chen // Photosynthesis Research for Food, Fuel and the Future. -2013.-P. 121-124

167. Liu, H.G. Black soil organic matter predicting model based on field hyperspectral reflectance / H.G. Liu, X.L. Zhang, N. Tang, Y.L. Hu, S.F. Zheng // Spectroscopy and Spectral Analysis. - 2010. - V.30. - №12. - P. 3355-3358

168. Lu, H. Quantative retrieval of chlorophyll-a by remote sensing based on TM data in lake Taihu / H. Lu, J. Huang, H. Li // Optical and Digital Image Processing. - 2008. - 700025

169. Makkeasorn, A. Use of MODIS satellite images to investigate the chlorophyll-a concentrations in lake Okeechobee, Florida. Abstract / A. Makkeasorn, C.H. Cheng, N.B. Chang // Remote sensing and modeling of ecosystems for sustainability V. - 2008. URL: http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=795166

170. Maltese, A. A thermal inertia for soil water content retrieval using thermal and multispectral images / A. Maltese, C. Cammalleri, G. Ciraolo, M. Minacapilli, F. D'Asaro // Proceedings of SPIE. - 2010. - 78241G

171. Masters, D.S. Surface remote sensing applications of GNSS bistatic radar: soil moisture and aircraft altimetry. Ph.D. Thesis / D.S. Masters. - University of Colorado at Boulder. - 2005. - 191 p.

172. Matthews, M.W. Remote sensing of cyanobacteria-dominant algal blooms and water quality parameters in Zeekoevlei, a small hypertrophyic lake, using MERIS / M.W. Matthews, K. Winter, S. Bernard // Remote sensing of environment. - Elsevier Science Publishing Company, Inc. - 2010. - V.114. - №9. -p. 2070-2087

173. McConnell, M.D. Regulation of the distribution of chlorophyll and phycobilin-absorbed excitation energy in cyanobacteria. A structure-based model for the light state transition / M.D. McConnell, R. Koop, S. Vasil'ev, D. Bruce // Plant Physiology. - 2002. - V.130(3). - p. 1201-1212

174. Moody, D.W. Groundwater contamination in the United States / D.W. Moody // J. of Soil and Water Conservation. - 1990. - V.45. - №2. - p. 170-179

175. Muller, A. Landwirtschaft in Feuchtgebieten / A. Muller // ASG-Kleine Reihe. - Agrarsoziale Ges. - 1987. - T.32. - S. 14-23

176. Myers, V.I. Thermal Infrared for Soil Temperature Studies / V.I. Myers, M.D. Heilman // Photogrammetric Engineering. - 1969. - V.35. -p. 1024-1032

177. Neeteson, J.J. Ammonia volatilization and nitrate leaching after animal manure application to agricultural crop / J.J. Neeteson; W.P. Wadman // St. Joseph (Mich.). - 1993.-p. 148-159

178. Niu, X. Soil organic carbon simulation in cropland: a combined remote sensing, GIS and modeling approach. Ph.D. Thesis. Abstract / X. Niu // The Pennsylvania State University. - 2000. URL: http://www.researchgate.net/publication/252632328_Soil_organic_carbon_simulati on_in_cropland_A_combined_remote_sensing_GIS_and_modeling_approach

179. Ouchi, K. Recent trend and advance of synthetic aperture radar with selected topics / K. Ouchi // Remote Sensing. - 2013. - V.5. - №2. - P. 370-381

180. Parviainen, M. NDVI-Based Productivity and Heterogenity as Indicators of Plant-Species Richness in Boreal Landscapes / M. Parviainen, M.

Luoto, R.K. Heikkinen // Finnish Environment Institute. - Boreal Environment Research. -2010. -V.15. -№3. - p. 301-318

181. Ramnath, V.K. Estimation of soil moisture using active microwave remote sensing. Ph. D. Thesis. Abstract / V.K. Ramnath // Mississippi State University. - 2004. URL: http://www.researchgate.net/publication/35953707_Estimation_of_soil_moisture_ using_active_microwave_remote_sensing_electronic_resource_

182. Richardson, A.J. Distinguishing vegetation from soil background information / A.J. Richardson, C.L. Wiegand // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. - 1977. - V.43. - P. 1541-1552

183. Richter, K. Spatial distribution of soil water content from airborne thermal and optical remote sensing data / K. Richter, M. Palladino, F. Vuolo, L. Dini, G. D'Urso // Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems and Hydrology IX. -2009.-P. 74720W-11

184. Robertson, A.L. Using a partial least squares (PLS) method for estimating cyanobacterial pigments in eutrophic inland waters / A.L. Robertson, L. Li, L. Tedesco, J. Wilson, E. Soyeux // Remote sensing and modeling of ecosystems for sustainability VI. - 2009. - P. 745408-12

185. Rouse, J.W. Monitoring the vernal advancement and rétrogradation (Green wave effect) of natural vegetation / J.W. Rouse, R.H. Haas, D.W. Deering, J.A. Sehell // Remote Sensing Center. - Texas A&M Univ. College Station. - 1974. URL: https://archive.Org/stream/nasa_techdoc_19740022555/19740022555#page/n0/mod e/2up

186. Ruddick, K.G. Optical remote sensing of chlorophyll a in case 2 waters by use of an adaptive two-band algorithm with optimal error properties / K.G. Ruddick, H.J. Gons, M. Rijkeboer, G. Tilstone // Applied Optics. - 2001. - V.40. -№21. - P. 3575-3585

187. Schindler, D.W. Eutrophication and recovery in experimental lakes Implication for lake management / D.W. Schindler // Science. - 1974. - V.184. -№4139. - P. 897-899

188. Schindler, D.W. Evolution of Phosphorus Limitation in Lakes / D.W. Schindler // Science. - New Series. - V.195. - №4275. - 1977. - P. 260-262

189. Selbeck, J. Neue Ein-Chip-NDVI Kamera fur die Pflanzendetektion / J. Selbeck, V. Dworak, K. Dammer // Ruckelshausen: 17. und 18. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft, 18. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft. - 2012. - P. 73-80

190. Shenghui, F. Spectrum properties analysis of different soil moisture content / F. Shenghui, H. Bo, L. Fan // Multispectral image acquisition and processing. - 2009. - 74940A-6

191. Shevyrnogov, A.P. Ground truth methods as a part of space mapping of inland water phytopigment dynamics / A.P. Shevyrnogov, A.F. Sid'ko // Adv. Space Res.. - V.22. - №5. - 1998. - P. 705-708

192. Sinha, A.K. Spectral reflectance characteristics of soil and its correlation with soil properties and surface conditions / A.K. Sinha // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. - 1986. - V. 14. - №1. - P. 1-9

193. Song, K. Hyperspectral determination of eutrophication for a water supply source via genetic algorithm-partial least squares (GA-PLS) modeling / K. Song, L. Li, S. Li, N.A. Clercin, B.E. Hall, Z. Li, K. Shi, L.P. Tedesco // Science of the Total Environment. - 2012. - V.426. - P. 220-232

194. Strien, A.J. van. Extensification of dairy farming and floristic richness of peat grassland / A.J. van Strien, T.C.P. Melman, J.L.H. de Heiden // Netherl. J. agr. Sc. - 1988. - T.36. - №4. - P. 339-355

195. Theis, S.W. Surface soil moisture estimation with the electrically scanning microwave radiometer (ESMR). M.S. Thesis / S.W. Theis // Dept. of Meteorology. - Texas A&M University. - College Station. - 1979. - 92 p.

196. Thomasson, J.A. Soil reflectance sensing for determining soil properties in precision agriculture / J.A. Thomasson, R. Sui, M.S. Cox, A. Al-Rajehy // Trans. Am. Soc. Agron. Eng. - 2000. - №44. - P. 1445-1453

197. Trivero, P. River pollution remediation monitored by optical and infrared high-resolution satellite images / P. Trivero, M. Borasi, W. Biamino, M. Cavagnero, C. Rinaudo, M. Bonansea, S. Lanfri // Environmental Monitoring and Assessment. - 2013. - V.185. - №9. - P. 7647-7658

198. Vinnikov, K.Y. Satellite remote sensing of soil moisture in Illinois, United States / K.Y. Vinnikov, A. Robock, S. Qiu, J.K. Entin, M. Owe, B.J. Choudhury, S.E. Hollinger, E.G. Njoku // Journal of Geophysical Research. - 1999. - V.104. - №D4. - P. 4145-4168

199. Wigneron, J.-P. Retrieving near-surface soil moisture from microwave radiometric observations: current status and future plans / J.-P. Wigneron, J.-C. Calvet, T. Pellarin, A.A. van de Griend, M. Berger, P. Ferrazzoli // Remote Sensing of Environment. - 2003. - V.85. - P. 489-506

200. Yadav, K. Kinetics of carbon mineralization from poultry manure and sewage sludge in two soils at field capacity and submergence moisture / K. Yadav, K.K. Jha, C.R. Prasad, M.K. Sinha // J. Indian Soc. Soil Sc. - V.37. - №2. - 1989. -p. 240-243

201. Yang, M.D. Estimation of algal biological parameters using water quality modeling and SPOT satellite data / M.D. Yang, R.M. Sykes, C.J. Merry // Ecological Modeling. - Elsevier Science Publishing Company. - V.125. - №1. -2000.-P. 1-13

202. Yu, S.M. Vegetation change of Yamzho Yumco Basin in southern Tibet based on SPOT-VGT NDVI / S.M. Yu, J.S. Liu, J.G. Yuan // Spectroscopy and Spectral Analysis. - V.30. - №6. - 2010. - P. 1570-1574

203. Спектральная библиотека ASTER: http://speclib.jpl.nasa.gov/

204. Спектральная библиотека GIS-Lab: http://gis-lab.info/projects/spectra/

205. Спектральная библиотека USGS (United States Geological Survey): http://speclab.cr.usgs.gov/spectral-lib.html

206. Спектральная библиотека VSL, Systems Ecology Laboratory: http:// spectrallibrary .utep. edu/

207. WorldClim - Global Climate Data, Free climate data for ecological modeling and GIS: http://vmw.worldclim.org/