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

• Им, Сергей Тхекдеевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Им, Сергей Тхекдеевич

Содержание.

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

Введение.

1 Дистанционное зондирование лесных территорий.

1.1 Исторический экскурс.

1.2 Космические аппараты ДЗ.

1.2.1 Серия космических аппаратов "Ресурс Ф1".

1.2.2 LANDSAT-7.

1.2.3 ERS-1, 2.

1.2.4 RADARSAT-1.

1.3 Теоретические основы применения PJ1CA.

1.4 Исследования в области микроволнового дистанционного зондирования.

1.4.1 Моделирование.

1.4.2 Картирование и мониторинг лесов.

1.4.3 Картирование биомассы и объема стволов.

1.4.4 Применение в сельском хозяйстве.

1.4.5 Использование в гидрологии.

1.5 Методы обработки данных ДЗ.

1.5.1 Предварительная обработка.

1.5.2 Классификация.

1.5.3 Специализированная тематическая обработка.

1.5.4 Интеграция с ГИС.

1.5.5 Программное обеспечение для обработки данных ДЗ.

2 Объекты исследования.

2.1 Лесные территории западной части Енисейского трансекта.

2.2 Лесные территории Средней Сибири.

2.3 Ключевые участки.

2.3.1 Ключевые участки вдоль левобережья Енисея.

2.3.2 Ключевой участок — Юрубчено-Тохомское нефтегазовое месторождение.

2.3.3 Ключевой участок - шелкопрядники Нижнего Приангарья.

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

3 Материалы и методика исследования.

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

3.1.1 Предобработка.

3.1.2 Создание и анализ сигнатур классов.

3.1.3 Генерация классификационных картосхем.

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

3.2.1 Предобработка.

3.2.2 Обработка сцены LANDSAT.

3.2.3 Анализ антропогенной нагрузки.

3.2.4 Обработка сцены ERS.

3.2.5 Сравнительный анализ данных ERS и LANDSAT.

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

3.3.1 Анализ данных LANDSAT.

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

3.3.3 Анализ снимка RADARSAT и сравнение с данными LANDS AT.

3.3.4 Сравнительный анализ данных LANDSAT и RADARSAT.

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

3.4.1 Предварительный анализ и обработка.

3.4.2 Создание классификационных картосхем.

3.4.3 Оценка точности классификационных картосхем.

3.4.4 Оценка пространственно-временной динамики лиственничников

3.4.5 Взаимосвязь климатических трендов и радиального прироста

3.4.6 Сравнительный анализ данных RADARSAT и LANDSAT.

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

4.1 Мелкомасштабная съемка RADARSAT в картировании лесных территорий Енисейского меридиана.

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

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

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

LANDSAT.

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

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

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

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

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

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

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

Задачи исследования:

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

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

Объекты исследования.

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

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

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

Научная новизна.

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

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

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

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

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

На защиту выносятся:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Выводы

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

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

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

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

Заключение

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

Общие результаты и выводы

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

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

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

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

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

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

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

Список публикаций по теме диссертации

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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