Моделирование таксационных характеристик насаждений с использованием аллометрических правил и аэросъемки сверхвысокого разрешения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 06.03.02, кандидат наук Михайлова Анна Аркадьевна

• Михайлова Анна Аркадьевна
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Михайлова Анна Аркадьевна

Введение

1. Состояние вопроса

1.1. Методы таксации леса

1.1.1. Метод средних расстояний между деревьями

1.2. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве

1.2.1. Развитие аэрометодов в лесном хозяйстве

1.2.2. Лесное дешифрирование

1.3. Общие понятия. Этапы процесса моделирования

1.3.1. История развития моделирования

1.4. Классификация видов моделирования

1.4.1. Математическое моделирование в лесном хозяйстве

1.5. Классификация применяемых в лесном хозяйстве моделей

1.5.1. Вербальные модели

1.5.2. Математические модели

1.6. Моделирование закономерностей роста растений

1.6.1. Правило полноты насаждения Рейнеке

1.6.2. Правило -3/2

1.6.3. Переход от правила Рейнеке к правилу полноты Уоды

1.6.4. Правило Г.Ф. Хильми

2. Цели, задачи и методика исследования

2.1. Программа исследования

2.2. Характеристика объекта исследования

2.2.1. Учебно-опытное лесничество

2.2.2. Лодейнопольское лесничество

2.3. Объекты исследования

2.4. Методика исследования

3. Моделирование таксационных характеристик древостоев на основе аллометрических правил и материалов высокоточной съемки

3.1.Определение параметров аллометрических моделей по таблицам хода роста нормальных насаждений

3.2. Определение параметров аллометрических моделей по таблицам хода роста модальных насаждений

3.3. Правило Молера

3.4. Математическое моделирование запаса насаждений

3.5. Определение среднего возраста и класса бонитета

3.6.Определение параметров уравнений Уоды, Хильми и Рейнеке на таблицах хода роста нормальных насаждений с учетом теоретических степеней

3.7. Верификация полученных параметров на данных таблиц хода роста модальных насаждений

3.8. Определение таксационных показателей насаждений по высокоточным аэрофотоснимкам

Заключение

Список литературы

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование таксационных характеристик насаждений с использованием аллометрических правил и аэросъемки сверхвысокого разрешения»

Актуальность темы исследования.

Леса покрывают 30,6 % всей площади земли. По данным БЛО на 2015 год общая площадь лесов составляла около 4 млрд. га. Общий запас

3 3

составлял 531 млрд. м , это в среднем 129 м /га. На территории Российской Федерации произрастает 20% лесных ресурсов планеты. По данным государственного лесного реестра на 01.01.2016 общая площадь земель Российской Федерации, на которых расположены леса, составила 1184,1 млн. га, в том числе 0,92 млн. га лесов, в отношении которых отсутствуют материалы лесоустройства (табл.1.1). Общий запас древесины в лесах, расположенных на землях лесного фонда и землях других категорий

3 3

составил 82,79 млрд. м , средний запас древесины на 1 га - 103 м /га.

Таблица 1.1

Распределение площади земель Российской Федерации, на которых расположены леса (по данным государственного лесного реестра на

01.01.2016), тыс. га

Категории земель, на которых расположены леса Площадь земель, на которых расположены леса Леса, в отношении которых отсутствуют материалы лесоустройства

всего лесные земли в т.ч. занятые лесными насаждениями

всего из них лесными насаждениями с преобладанием древесных пород

хвойных твердо-лиственных

Земли лесного фонда 1146297,4 864537,7 770123,2 524693,1 18237,3 533,9

Земли населенных пунктов, на которых расположены леса 1439,3 1202,1 1127,5 391,6 96,8 39,2

Земли особо охраняемых природных территорий 26684,3 17771,6 16756,1 11137,4 761,50 0

Земли иных категорий 8762,6 7344,0 6507,1 2338,2 509,7 344,5

Российская Федерация 1183183,6 890855,4 794513,9 538560,3 19605,3 917,6

Кроме того, что леса занимают большую часть суши, они являются поставщиком древесины, ценнейшего возобновляемого ресурса для многих отраслей хозяйства. Он оказывает существенное влияние на формирование климата, путем регуляции баланса солнечной радиации на земной

поверхности и в атмосфере, циркуляции атмосферного тепла и влаги, водного режима. Лес также выполняет следующие функции (рис. 1.1):

а

с

е

л

и

и

ц

к

н

у

е

климатообразующая

сохранение атмосферы

осадкоаккумулирующая

терморегулирующая

ветрогасящая

почвообразующая

почвомелиоративная

противоэразионная

почвоаккумулирующая

гидросферопреобразующая

водоохранная

водорегулирующая

биотопопреобразующая

сохранение видового и генетического разнообразия флоры и фауны

социальная

средообразующая

санитарно-гигиеническая

бактерицидная

противошумовая

психотерапевтическая

рекреационная

эстетическая

мемориальная

научная

сырьевая

Рис. 1.1. Функции леса Все это обуславливает необходимость получения достоверной информации о лесных ресурсах. Без нее невозможно решать задачи

устойчивого управления лесами, охраны природы, экологии и других смежных отраслей деятельности.

В последнее время наблюдалась тенденция к уменьшению лесоустроительных работ, особенно после введения лесного кодекса 2006 года, который практически ликвидировал лесоустройство. Это повлекло за собой снижение уровня информационного обеспечения лесного хозяйства. По данным на 1 января 2015 года достоверными могут считаться сведения государственного лесного реестра о 18% площади лесов, давность таксации которых не превышает десяти лет, остальная площадь имеет давность материалов лесоустройства 20 и более лет (рис. 1.2) [7].

Рис. 1.2. Площади лесоустроительных работ за период 1990-2014 годы (млн. га)

Как видно из рис.1.2 резкое падение лесоустроительных работ было связано с введением в действие лесного кодекса, практически упразднившего лесоустройство. В настоящее время происходит некоторое увеличение площадей лесоустроительных работ, но по большей части они проводятся методом актуализации материалов прошлого лесоустройства (рис. 1.3).

Рис.

.3. Распределение площади лесоустроительных работ за 2013 год по методам

таксации насаждений

Из рисунка 1.3 видно, что из 28,1 млн.га лесоустроительных работ, проведенных в 2013 году, 15,4 млн.га или 54,8% были выполнены методом актуализации данных предыдущего лесоустройства и только 7,2 или 25,6% площади были обследованы глазомерно-измерительным методом в результате проведения полевых работ. Натурное определение основных таксационных показателей выделов (таких как диаметр, высота и запас) зачастую очень трудоемко и требует больших затрат из-за необходимости обследования больших участков лесного фонда и их низкой транспортной доступности. В то же время рациональное и научно-обоснованное использование материалов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) высокого и сверх высокого разрешения могло бы ускорить процесс получения количественных данных о лесных ресурсах [7].

В таких условиях, особенно учитывая площади, на которых необходимо проводить лесоустройство, обоснованное применение дистанционных методов определения таксационных характеристик насаждения приобретает новый интерес.

Современные методы дистанционного зондирования Земли объективно развиваются в сторону улучшения пространственного разрешения получаемых изображений, на которых появляется возможность различать отдельные деревья и даже их части и это определяет возможность и необходимость разработки новых методов определения таксационных характеристик насаждений. На снимках сверх высокого разрешения, с известным пространственным разрешением и привязкой к географическим координатам, число деревьев на единице площади является одной из наиболее объективных и легко определяемых таксационных характеристик. Это позволяет развивать на ее основе методы оценки других таксационных показателей, таких как запас древесины, средние высота и диаметр. Дополнительным преимуществом такого подхода является возможность автоматизированного определения таксационных характеристик насаждения.

В настоящее время наиболее объективным методом количественного определения таксационных характеристик насаждений по аэрофотоснимкам является измерение высоты деревьев на основе стереоэффекта по разности продольных параллаксов [14, 15]. У этого метода есть некоторые объективные недостатки, к которым относятся следующие, во-первых, иногда сложно определить высоту отдельных деревьев по стереоэффекту для сомкнутых на больших территориях древостоев, когда бывает затруднительно положить метку на уровень земли. Во-вторых, реализация метода и точность получаемых результатов сильно зависят от индивидуальной квалификации, ответственности и личных качеств исполнителей, например, важно у скольких деревьев на выделе исполнителем будет определена высота, в-третьих, стереоскопический метод не имеет автоматизированной версии.

Очевидно, что одновременно с интенсивным развитием технологий ДЗЗ необходима разработка новых инновационных методов таксации древостоев, базирующихся на применении последних научно-технических достижений в области теории структуры и продуктивности древостоев, информационных и ГИС-технологий.

Степень разработанности темы исследования.

В предлагаемой работе использовалось широко известное в теоретической биологии правило 3/2, описывающее взаимосвязь между числом растений, произрастающим на единице площади с их размером (весом, объемом среднего экземпляра). Частными его случаями являются правила Рейнеке и Хильми, которые могут быть использованы для определения среднего диаметра и высоты насаждения в зависимости от числа стволов на единице площади. Уода с соавторами, изучая естественный отпад в посевах сельскохозяйственных растений, экспериментально обнаружили зависимость между массой растения и плотностью посевов, получившей впоследствии название правило 3/2. В последующем данная зависимость

проверялась множество раз рядом авторов и получила достаточное количество подтверждений ее правильности [81, 167, 208, 218].

Задолго до Уоды Рейнеке установил свою зависимость между размером дерева (средним диаметром) и числом столов на единицу площади. Данное правило так и не нашло широкого применения в лесохозяйственной практике, так как в результате последующих проверок были обнаружены эмпирические неточности, большое разнообразие отклонений от полученного Рейнеке показателя. Но, вместе с тем, лучшего варианта так же не было предложено, что вынуждает воспользоваться правилом Рейнеке, уточнив показатели уравнения.

Правило Хильми, описывающее зависимость высоты от густоты, так же имеет под собой достаточную теоретическую базу. Немного раньше Г.Ф. Хильми М. Чарнавский выдвинул гипотезу, согласно которой в чистых, нормальных одновозрастных насаждениях любой древесной породы число деревьев на единице площади обратно пропорционально квадрату средней высоты насаждения [155].

Цель и задачи исследования.

Целью данного диссертационного исследования являлась разработка и проверка нового метода определения основных таксационных показателей сомкнутых насаждений - запаса, средних диаметра и высоты на основе правил 3/2, Рейнеке и Хильми и определения числа деревьев на единице площади по снимкам сверх высокого разрешения, полученных с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА) или высокоточной аэрофотосъемки.

Для ее достижения были решены следующие задачи:

1. Изучение научной литературы, посвященной теме исследования.

2. Разработка метода определения числа стволов на единице площади по снимкам сверх высокого разрешения (автоматизация и ручная версии).

3. Разработка метода определения основных таксационных показателей древостоев на основе их аллометрических зависимостей от числа деревьев на единице площади.

4. Анализ относительных ошибок определения таксационных характеристик древостоев в зависимости от погрешностей оценок числа деревьев на единице площади и параметров аллометрических зависимостей.

5. Оценка точности определения таксационных характеристик древостоев предлагаемым методом.

Научная новизна.

Впервые разработан и проверен метод определения основных таксационных характеристик сомкнутых насаждений - запаса, средних диаметра и высоты на основе правил 3/2, Рейнеке и Хильми, с одной стороны, и определения числа деревьев на единице площади по снимку сверх высокого разрешения, полученного с помощью БПЛА или высокоточной аэрофотосъемки, с другой.

Практическая значимость работы.

Диссертационная работа имеет практическое значение для лесного хозяйства лесоустройства и лесной таксации, так как разработанный метод таксации насаждений, относящийся к категории дешифровочных, позволяет ускорить процесс таксации насаждений и повысить ее объективность, достоверность и точность за счет более полного использования информации со снимков высокого и сверх высокого разрешения, выполненных, в том числе, с помощью БПЛА. После его реализации в форме специального программного продукта метод может служить основой для высокоточного, малозатратного лесоустройства.

Методы исследования.

Методология исследований базировалась на интеграции теории структуры и продуктивности насаждений древесных растений в форме

аллометрических зависимостей запаса, средних диаметра и высоты от числа стволов на единице площади и методики дешифрирования снимков высокого и сверх высокого разрешения для объективного определения последнего.

При проверке разработанного способа определения таксационных характеристик насаждений на экспериментальных материалах, применялись методы оценки относительных ошибок определения искомых характеристик.

Положения, выносимые на защиту.

- Метод определения основных таксационных показателей на основании данных о числе стволов на единице площади, полученных на основе снимков высокого и сверх высокого разрешения.

- Методика определения параметров аллометрических уравнений связи запаса, средних диаметра и высоты от числа стволов на единице площади по данным региональных таблиц хода роста.

- Методика дешифрирования материалов ДЗЗ высокого и сверх высокого разрешения с целью определения числа стволов на единице площади.

- Анализ относительных ошибок определения таксационных характеристик древостоев в зависимости от погрешностей оценок числа деревьев на единице площади и параметров аллометрических зависимостей.

Степень достоверности и апробация результатов.

Достоверность проведенных исследований обеспечивается использованием теоретически и экспериментально проверенных аллометрических зависимостей таксационных характеристик древостоев от числа стволов на единице площади, применением апробированных моделей и таблиц хода роста древостоев, использованием лицензионного программного обеспечения для моделирования и статистического оценивания необходимых зависимостей. В работе использованы достоверные экспериментальные данные о состоянии насаждений, полученные на пробных площадях, заложенных и обследованных по общепринятым методикам, а также

материалы дистанционных съемок высокого и сверх высокого разрешения, полученные с использованием современных технических средств.

Результаты проведенного исследования были представлены на конференциях «Леса России: политика, промышленность, наука, образование» в 2016 и 2017 годах, а также на научно-технических конференциях СПбГЛТУ по результатам научно-исследовательских работ в 2015 и 2016 годах. По теме исследования было опубликовано 7 статей, в том числе 3 в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Метод определения таксационных характеристик насаждений по аэрофотоснимкам сверхвысокого разрешения. Алексеев А.С., Михайлова

A.А., Черниховский Д.М., Березин В.И. // «Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства». 2017. №2. с. 67-77.

2. Метод определения запаса насаждений по числу стволов на единице площади, определяемом по аэрофотоснимкам сверх высокого разрешения. Алексеев А.С., Михайлова А.А., Черниховский Д.М., Березин

B.И. // «Леса России: политика, промышленность, наука, образование» материалы научно-технической конференции. Под ред. В.М. Гедьо. Т.2, 2017. с. 8-10.

3. Проектирование геоинформационной системы инвентаризации лесов. Вагизов М.Р., Михайлова А.А. // «Леса России: политика, промышленность, наука, образование» материалы научно-технической конференции. Под ред. В.М. Гедьо. Т.2, 2017. с. 29-30.

4. Метод определения запаса насаждений на основе правила 3/2 и снимкам сверх высокого разрешения с беспилотного летательного аппарата. Алексеев А.С., Никифоров А.А., Михайлова А.А., Вагизов М.Р. // «Леса России: политика, промышленность, наука, образование» материалы научно-технической конференции. Под ред. В.М. Гедьо. 2016. с. 17-20.

5. Новый метод определения таксационных характеристик насаждений по снимкам сверхвысокого разрешения с беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Алексеев А.С., Никифоров А.А., Михайлова

А.А., Вагизов М.Р. // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2016. № 215. с. 6-18.

6. Анализ структуры древостоев хвойных пород на основе правила 3/2 и его модификаций. Михайлова А.А. // Современные проблемы и перспективы рационального лесопользования в условиях рынка. Сб. материалов Международной научно-технической конференции преподавателей. студентов, аспирантов и докторантов в рамках научной темы. 2014. с. 120-122.

7. Моделирование формы стволов ели европейской (Picea Abies) на примере Лисинского учебно-опытного лесхоза. Гурьянов М.О., Михайлова А.А. // Вестник МАНЭБ. 2010. Т.14. № 6. с. 38-43.

Соответствие диссертации паспорту специальности.

Тематика диссертации соответствует следующим областям исследования:

- 18 - теоретические и методические вопросы инвентаризации древостоев и лесных массивов;

- 22 - разработка теоретических основ лесоустройства в связи с развитием современных методов познания.

Личный вклад автора.

Автор непосредственно участвовал в разработке программы и методики исследований, дешифрировании и обработке аэрофотоснимков, построении и анализе необходимых аллометрических зависимостей, обследовании и таксации экспериментальных пробных площадей, интерпретации полученных результатов, их анализе и обобщении, формулировке выводов.

Структура и объем работы.

Структура работы включает в себя введение, 3 главы, заключение, список литературы. Общий объем работы составляет 150 стр., 41 рисунок, 26 таблиц.

Благодарности.

Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю профессору Алексееву Александру Сергеевичу за помощь в подготовке диссертации, доценту Гурьянову Михаилу Олеговичу за помощь в сборе полевых данных, а также за ценные консультации и советы в процессе подготовки диссертации, ассистенту Вагизову Марселю Равильевичу за помощь в обработке данных, доценту Никифорову А.А., ООО «Леспроект» в лице Черниховского Д.М. за предоставленные материалы для исследования, а также сотрудникам кафедры лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем СПбГЛТУ за посильную помощь в процессе написания диссертации.

1. Состояние вопроса

1.1. Методы таксации леса

Таксация насаждения может осуществляться при помощи различных методов.

1. Глазомерный метод - основан на визуальном определении всех таксационных показателей насаждений, применяется редко.

2. Дешифровочный метод - основан на дешифрировании аэрофотоснимков и определении по ним таксационных характеристик насаждения. Может применяться в сочетании с наземной таксацией.

3. Глазомерно-измерительный метод - основан на сочетании дешифрирования снимков, наземной глазомерной таксации и выборочно-измерительной или перечислительной таксации. Сначала проводят контурное и таксационное дешифрирование снимков, данные которого в последующем уточняют в натуре с помощью глазомерной таксации, результаты которой корректируют с помощью выборочно-измерительных или перечислительных методов. Данный метод в настоящее время получил широкое распространение.

4. Сплошной перечислительный метод - предусматривает сплошной перечет деревьев по породам, ступеням толщины и замеры высот у отдельных деревьев на участке. Вследствие крайней трудоемкости, данный метод может быть применен лишь на небольших площадях.

5. Выборочные методы - в этом случае перечет ведут не на всей площади, а лишь на определенной типичной его части. Полученные результаты распространяют на всю площадь перечета. Важным условием является репрезентативность выборки. К данному методы могут быть отнесены круговые площадки постоянного радиуса, круговые реласкопические площадки, метод Странда, линейная выборка А.Н. Федосимова, метод средних расстояний между деревьями.

1.1.1. Метод средних расстояний между деревьями В учебнике Н.П. Анучина [13] описан метод средний расстояний между деревьями, который может быть представлен в виде:

N = 4, (1)

а

где N - число стволов на 1 га, шт.;

а - среднее расстояние между деревьями, м; £ - площадь таксируемого участка, м2.

Таким образом, число деревьев может быть определено через площадь участка и среднее расстояние между деревьями. А зная густоту насаждения и проведя частичный перечет, могут быть найдены и другие таксационные показатели. Сложность данного метода заключается в том, что в древостое расстояния между деревьями сильно варьируют.

Для определения среднего расстояния между деревьями могут быть применены два способа. В первом случае расстояние до ближайших деревьев измеряется из случайно выбранной точки. Во втором - от случайно выбранного дерева (рис. 1.4).

Рис. 1.4. Схема размещения деревьев.

В результате всесторонних исследований на основании множества измерений установили, что среднее расстояние между деревьями находится между а3 и а4. Если же вместо среднего расстояния а берется какое-либо

другое расстояние а, то возникает необходимость внесения поправки &г-. Тогда:

N - , (2)

а

Определение числа стволов по данному методу заключается в следующем. В первую очередь необходимо определить площадь таксируемого участка, число необходимых измерений и их местоположение на плане. Затем в натуре проводятся измерения среднего расстояния (а3) до ближайших деревьев. Также проводятся частичные перечеты деревьев.

В последующем вычисляют среднеарифметическое расстояние третьих ближайших деревьев, сумму площадей сечений и среднее дерево по площади сечения на основании произведенных перечетов.

В результате на основании таблицы 1.2 определяют количество деревьев на 1 га. Данная таблица была получена в результате математического анализа на основании обработки практических данных. В ее основу была положена следующая формула:

N га - , (3)

а3

Таблица 1.2

Расчет числа деревьев на 1 га

а3, м N

1.0 7431 0.7431

1.5 3563 0.7972

2.0 2165 0.8734

2.5 1472 0.9245

3.0 1083 0.9803

3.5 836 1.0203

4.0 665 1.0628

4.5 536 1.1317

5.0 432 1.0851

5.5 344 1.0412

6.0 264 0.9426

В результате может быть определены запас на 1 га и затем на всю площадь таксируемого участка. Необходимо отметить, что данный метод довольно сложен [13].

В настоящее время существует множество способов определения таксационных показателей древостоя на основании данных о его густоте. Они будет рассмотрены ниже.

1.2. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве

1.2.1. Развитие аэрометодов в лесном хозяйстве

Для правильного и оперативного ведения лесного хозяйства, организации непрерывного и неистощительного пользования всеми ресурсами лесов необходимы данные об их состоянии. Эти данные должны периодически обновляться, так как лес является живым организмом и его характеристики не остаются постоянными. Вместе с тем, процесс получения подробной и достоверной информации представляет собой весьма трудоемкую задачу, решение которой стало возможным в значительной мере благодаря широкому применению в практике аэрометодов, в первую очередь материалов аэрофотосъемки. При работе без аэроснимков все таксационные характеристики таксатор определял непосредственно в лесу путем осмотра выделов и выполнения ряда замеров. Применение аэрофотоснимков позволило значительно сократить количество таксационных ходов таксатора и выполнить корректировку данных наземного определения характеристик леса (состава, полноты, высоты) по аэроснимкам, что снизило затраты труда и повысило точность [60].

Первые опыты по подъему фотоаппаратов на ракетах начал проводить в Дрездене в 1901 - 1904 гг. немецкий инженер Альфред Мауль. Первые снимки были получены с высоты 270 - 800 м, имели размер кадра 40х40 мм. Фотографирование проводилось при спуске ракеты с фотоаппаратом на парашюте. В России первые опыты воздушного фотографирования производились с воздушного шара над Петербургом А.М. Кованько, а затем

18

Л.Н. Зверинцевым в 1886 г. Для решения задач лесного хозяйства в нашей стране аэроснимки предложил использовать еще в 1909 г. Р.Ю. Тиле, который еще в 1902 - 1903 гг. произвел маршрутную фотосъемку. Позднее, в 1921 - 1924 гг., вопрос о необходимости применения аэрофотоснимков при лесоустройстве довольно широко освещался в периодической печати. В 1922 г. А.Е. Новосельский впервые применил в опытном порядке аэроснимки для таксации леса. Большое количество работ М.К. Бочарова [22 - 30, 32] было посвящено изучению зависимости между таксационными показателями насаждения в свете задач картографирования лесов с применением аэроснимков. Одновременно с началом аэрофотосъемочных работ возникло дешифрирование лесных аэроснимков.

В литературе выделяют четыре периода в развитии дешифрирования в довоенное время [126, стр.6]:

• в первый период (1925 - 1928 гг.) были предприняты попытки камерального дешифрирования с незначительным осмотром объектов в натуре при высокой дробности объектов таксации. Но результаты оказались неудовлетворительными, что позволило сделать заключение о недостаточной точности аэрофотоснимков, которые могли быть использованы лишь как дополнительный материал при таксации леса;

• второй период (1928 - 1933гг.) характерен использованием материалов аэрофотосъемки в масштабах 1:15000 до 1:17000 крупных лесных массивов с проведением комбинированных наземных работ с аэроснимками. В этот период были поставлены эксперименты для определения признаков дешифрирования, а также для разработки методов комбинированных наземных работ с аэроснимками и др.;

• для третьего периода (1934 - 1937 гг.) характерно большое разнообразие масштабов используемых аэроснимков - от 1:15000 до 1:25000. В это время были заложены основы метода глазомерной таксации по элементам леса с аэроснимками и дешифрированием участков между визирами;

• четвертый период (1938 - 1941 гг.) характерен переходом к работам со снимками мелких масштабов по методу глазомерной таксации по элементам леса с обязательным выполнением работ в лесу с аэроснимками и дешифрированием межвизирных пространств. В этот период были широко поставлены опыты по выявлению точности работ в зависимости от расстояния между ходовыми линиями.

Большое значение для совершенствования аэрометодов имело изучение точности дешифрирования аэроснимков и дешифрировочных особенностей насаждений. В результате изучения снимков масштаба 1:10000 Г.Г. Самойлович в 1925 г. пришел к выводу, что объем полевых работ, проводимый лесоустройством, без потери качества можно сократить на 30% за счет разреживания сети ходовых линий [116, 117].

Одной из первых крупных работ в области дешифрирования лесных аэроснимков следует считать проведенное в 1938 - 1939 гг. исследование научно-экспериментальной лабораторией б.Треста лесной авиации [115]. По ее результатам было установлено, что уменьшение объема наземной таксации и рациональное планирование ходовых линий таксатора (по наиболее разнообразным участкам) позволяет сократить количество ходов, повысить эффективность инвентаризации лесного фонда и вместе с тем не выйти за пределы требований, предъявляемых к точности таксации в каждом отдельном случае.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Михайлова Анна Аркадьевна, 2018 год

Список литературы

1. Аверьянов А.Н. Системное познание мира: методологические проблемы. - М.: Политиздат, 1985. - 263 с.

2. Алексеев А.С. Математические модели и методы в лесном хозяйстве: Учебное пособие. - Л.: ЛТА, 1988. - 88 с.

3. Алексеев А.С. Анализ размерной структуры спелых и перестойных древостоев основных лесообразующих пород // Лесоводство, лесные культуры и почвоведение. - Л.: ЛТА, 1990. - С. 4-9.

4. Алексеев А.С. Мониторинг лесных экосистем - СПб.: ЛТА, 1997.-116 с.

5. Алексеев А.С. Анализ процессов роста и дифференциации древостоев методами синергетики - теоретическое обоснование и развитие закона единства в строении насаждений / А.С. Алексеев, М.О. Гурьянов // Таксация леса на рубеже XXI века: состояние и перспективы развития. Материалы конференции 19-20 сентября 2001 г. - СПб.: СЗЛУП, 2002. - С. 41-46.

6. Алексеев А.С. Анализ производительности съемки участков лесного фонда с помощью беспилотного летательного аппарата Сгорсатр (на примере учебно-опытного лесничества Ленинградской области) / А.С. Алексеев, А.А. Никифоров // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. -СПб, 2013. - Выпуск 205. - С. 6-15.

7. Алексеев А.С. Новый метод определения таксационных характеристик насаждений по снимкам сверх высокого разрешения с беспилотного летательного аппарата (БПЛА) / А.С. Алексеев, А.А. Никифоров, А.А. Михайлова, М.Р. Вагизов // Леса России: политика, промышленность, наука, образование: материалы научно-технической конференции. / Под. ред. В.М. Гедьо. - СПб., 2016. - С. 17-20.

8. Алексеев А.С. Метод определения таксационных характеристик насаждений по аэрофотоснимкам сверхвысокого разрешения. / Алексеев А.С., Михайлова А.А., Черниховский Д.М., Березин В.И. // «Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства». 2017. №2. с. 67-77.

9. Алексеева А.А. Определение параметров лесных насаждений с применением БПЛА на примере Тарнянского участкового лесничества / А.А. Алексеева, А.О. Маслова // Актуальные проблемы развития лесного комплекса: Материалы международной научно-практической конференции 6-7 декабря 2016 г. - Вологда: ВоГУ, 2017. - С. 3-5.

10. Анишин П.А. Строение и изменчивость таксационных показателей разновозрастных ельников Коми АССР // Вопросы лесоустройства и таксации лесов Европейского Севера. - Л.: С.-З. Книжное изд-во, 1968.

11. Анучин Н.П. Таксация и устройство разновозрастных лесов. - М.: Лесн. пром-ть, 1969 - 54 с.

12. Анучин Н.П. Лесная таксация. - М.: Лесн. пром-ть, 1971. - 512 с.

13. Анучин Н.П. Лесная таксация. - М.: Лесн. пром-ть, 1982. - 552 с.

14. Архипов В.И. Современная технология таксации лесов дешифровочным способом «ОТ СЪЕМКИ - К ПРОЕКТУ» / В.И. Архипов, Д.М. Черниховский, В.И. Березин, В.А. Белов // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. - 2014. - Вып. 208 - С. 22-42.

15. Архипов В. И. Опыт таксации лесов дешифровочным способом на основе современного программно-аппаратного обеспечения и цифровых аэроснимков нового поколения / В.И. Архипов, Д.М. Черниховский, В.И. Березин // Сибирский лесной журнал. - 2014. - № 5. - С. 29-37.

16. Атрощенко О.А. Направления применения моделей роста леса. На примере БССР / О.А. Атрощенко, А.Г. Костенко - Минск, 1980. - 46 с.

17. Аш Е.В. Возможности космической стереосъемки в России // Геопрофи. - 2007. - №3. - C. 26-26.

18. Березин В.И. Опыт лесного стереодешифрирования с применением специального программно-аппаратного обеспечения и ГИС-технологий для целей выполнения работ по государственной инвентаризации лесов в объектах с наличием труднодоступных территорий / В.И. Березин, Д.М. Черниховский // Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока: Сб. материалов IX

Междунар. науч. конгр. Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. Т. 4. - Новосибирск: СГГА, 2013. - С. 112-121.

19. Березовская Ф.С. Моделирование динамики древостоев: эколого-физиологический подход / Ф. С. Березовская, Г.П. Кареев, А.З. Швиденко. - М.: ВНИИЦлесресурс, 1991. - 83 с.

20. Бобко А.Н. Ход роста березовых насаждений Курганской области // Лесное хозяйство. - 1969. № 8. - С. 41-43.

21. Богачев А.В. Анализ математической модели роста сосновых насаждений // Лесное хозяйство. - 1990. № 12. - С. 32-34.

22. Бочаров М.К. Зависимость между расстоянием и числом точек на данной площади // М.: Вестник ВИА. - 1953. № 6.

23. Бочаров М.К. Методы расчета проходимости, маскирующих свойств и защитной толщи леса // М.: Вестник ВИА. - 1955. № 81.

24. Бочаров М.К. Изображение редколесий на топографических картах: Сб. статей по геодезии. - М., 1955. - Вып 10.

25. Бочаров М.К. Применение выборочного метода к определению основных характеристик леса и населенных пунктов // М.: Вестник ВИА. -1956. № 101.

26. Бочаров М.К. Преобразование точечных множеств и применение его к оценке маскирующих свойств леса // М.: Вестник ВИА. - 1957. № 124.

27. Бочаров М.К. Методы определения тактических свойств леса и картографическое изображение растительности // М.: Вестник ВИА. - 1958.

28. Бочаров М.К. Автоматизация топографическиого дешифрирования аэроснимков леса // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка - М.: Изд. МИИГАиК. - 1962. Вып 5.

29. Бочаров М.К. Математико-статистическое исследование топографической информации о лесах: Автореферат дис. на соискание учен. степени доктора техн. наук / Моск. ин-т инженеров землеустройства. - М., 1962. - 38 с.

30. Бочаров М.К. Математико-статистические методы в картографии / М.К. Бочаров, С.А. Николаев. - М.: Геодезиздат, 1957. - 158 с.

31. Бочаров М.К. Математические основы дешифрирования аэроснимков леса / М.К. Бочаров, Г.Г. Самойлович. - М.: «Лесная промышленность», 1964. -222 с.

32. Бочаров М.К. Определение по аэроснимкам толщины деревьев и среднего расстояния между ними / М.К. Бочаров, З.И.Толмачева - Сб. научно-теоретических и производственных статей по геодезии, аэрофототопографии и картографии. - РИО ВТС, 1956. - Вып 2.

33. Вавилин В.А., Георгиевский А.Б. Упрощенная динамическая модель ценопопуляции черного саксаула / В.А. Вавилин, А.Б. Георгиевский // Лесоведение. - 1974. № 3. - С. 74-79.

34. Вагизов М.Р. Разработка интерактивного картографического сервиса для определения лесотаксационных показателей насаждений программно-техническим методом: дис. канд. техн. наук: 25.00.35. - СПБ, 2016. - 144 с.

35. Виноградов Б. В. Космические методы изучения природной среды. - М.: Мысль, 1976. - 285 с.

36. Вит С. Пространственные взаимоотношения в популяции одного или нескольких видов // Механизмы биологической конкуренции. - М., Мир, 1964.

37. Воронков П.Т. Адаптационная модель динамики таксационных показателей древостоя / П.Т. Воронков, А.П. Воронков, Е.Ю. Афонин // Лесное хозяйство. - 1990. № 6. - С. 34-40.

38. Гавриков В.Л. Рост леса: уровни описания и моделирования: Монография. - Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2013. - 176 с.

39. Галицкий В.В. О моделировании продукционного процесса в растительном сообществе // Моделирование биогеценотических процессов. -М.: Наука, 1981. - С. 104-118.

40. Ганкевич А.В. Космические методы и средства для исследования природных ресурсов Земли // «Ракетостроение». - 1974. Т.4. - С. 8-218.

41. Герасимов Ю.Ю. Математические методы и модели в расчетах на ЭВМ: применение в лесоуправлении и экологии / Ю.Ю. Герасимов, В.К. Хлюстов. -М.: МГУЛ, 2001. - 260 с.

42. Гиббс Дж. Термодинамика. Статистическая механика. - М.: Наука, 1982. - 584 с.

43. Глазов Н.М. Статистический метод в таксации и лесоустройстве. - М.: Лесн. пром-ть, 1976. - 143 с.

44. Глинский, Б.А. Моделирование как метод научного исследования (гносеологический анализ) / Б.А. Глинский, Б.С. Грязнов, Б.С. Дынин, Е.П. Никитин. - Минск: Изд-во МиГУ, 1965. - 248 с.

45. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 1998. - 479 с.

46. Голубев В.В. Элементы математической статистики в приложении к лесному делу. - М.: Новая деревня, 1929. - 248 с.

47. Гонин Г. Б. Космические съёмки Земли. - Л.: Недра, 1989. - 252 с.

48. Гурцев А.И. Модель конкуренции и динамики деревьев / А.И. Гурцев, Д.К. Николаев // Лесоведение. - 1994. № 5. - С. 48-57.

49. Гурьянов М.О. Анализ процессов формирования размерной структуру древостоев методом синергетики // Известия ЛТА. - 2002. № 168. - С. 60-67.

50. Гурьянов М.О. Моделирование роста, дифференциации и строения древостоев сосны обыкновенной и ели европейской: На примере Лисинского учебно-опытного лесхоза: диссертация кандидата сельскохозяйственных наук: 06.03.02. - Санкт-Петербург, 2002. - 135 с.

51. Данилин И.М. Морфологическая классификация и определение запаса и фитомассы древостоев по данным воздушного лазерного сканирования // Лесная таксация и лесоустройство. - 2003. № 1(32). - С. 30-36.

52. Данилин А.И. Некоторые результаты научно-исследовательского проекта по использованию лазерной и цифровой аэро- и космической съемки при таксации леса / А.И. Данилин и др. // Лесная таксация и лесоустройство. -2013. - № 1 (49). - С. 26-33.

53. Данилин И.М. Некоторые результаты международного проекта по исследованию возможностей лазерной, радарной и цифровой аэросъемки лесов / И.М. Данилин, Е.М. Медведев//ИВУЗ «Лесной журнал».-2008. № 1.-С. 15-23.

54. Данилин И.М., Медведев Е.М. Оценка структуры и состояния лесного покрова на основе лазерного сканирования и цифровой аэро- и космической съемки / И.М. Данилин, Е.М. Медведев // География и природные ресурсы. -2005. № 1. - С. 109-113.

55. Данилин И.М. Лазерное профилирование лесного полога / И.М. Данилин, Т. Сведа // Лесоведение. - 2001. № 6. - С. 64-69.

56. Высокие технологии XXI века для аэрокосмического мониторинга и таксации лесов. Задачи исследований и перспективы использования / И. М. Данилин [и др.] // Лесная таксация и лесоустройство.-2005. № 1 (34). - С. 28-38.

57. Дарвин Ч. «Происхождение видов путем естественного отбора, или Сохранение благоприятных рас в борьбе за жизнь». - 1859 г.

58. Джефферс, Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии. -М.: Мир, 1981. - 256 с.

59. Дзебисашвили Г.С. Исследование естественного изреживания насаждений методом математического моделирования // Тр. Ин-горн. лесоводства. - 1980. т. 28. - С. 116-124.

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

61. Дмитриев И.Д. Лесная аэрофотосъемка и авиация / И.Д. Дмитриев, Г.Г. Самойлович. - Л.: изд. ЛТА им. С.М. Кирова, 1972. - 87 с.

62. Дыренков С.А. Структура еловых древостоев в юго-западной части Вычегодско-Мезинской равнины // Бот. журнал. - 1966, т. 51, № 8. - С. 11491156.

63. Дыренков С.А. О закономерностях дифференциации деревьев по толщине и математических методах древостоя элемента леса // ЭВМ и математические методы в лесном хозяйстве. - Л., 1969. - С. 63-74.

64. Ермаков В.Е. Детерминированная модель чистого соснового древостоя / В.Е. Ермаков, В.Д. Севастьянов // Изв. Вузов. Лес. ж. - 1978. № 6. - С. 11-14.

65. Захаров В.К. О рационализации методики составления таблиц хода роста насаждений // Минск: Сборник научных работ Ин-та леса АН БССР. -1956. вып. 7. - С. 18-23.

66. Землис П.И. Возможности математического моделирования популяции древесных растений / П.И. Землис, Д.И. Шантра // Труды АН Лит. ССР. - 1987. т. 4(100). - С. 119-131.

67. Зинченко О.Н. Беспилотные летательные аппараты: применение в целях аэрофотосъемки для картографирования. 2011. URL: http://www.racurs.ru/?page=681.

68. Зотина Р.С. Дифференциальные уравнения биологии развития / Р.С. Зотина, А.И. Зотин // Термодинамика биологических процессов. - М.: Наука, 1976. - С. 83-92.

69. Ильючик М.А. Технологии обработки материалов аэрофотосъемки и космической съемки высокого разрешения и применение их при картографировании лесов в лесоустройстве республики Беларусь / М.А. Ильючик, С.С. Цай // Аэрокосмические методы. - 2013. - С.25-29.

70. Ипатов В.С. Дифференциация древостоя // Вестн. ЛГУ. Сер. биол. -1969. вып. 3. - С. 43-54.

71. Кадничанский С.А. Сравнительный анализ эффективности применения цифровой аэрофотосъемки и космической съемки для целей создания и обновления топографических и специальных карт. URL: http://www.geokosmos.ru/contacts/press/article05-2009.php.

72. Казимиров Н.И., Горбунова Т.М., Дмитриева И.А. Математическая модель возрастной динамики таксационных показателей сосновых древостоев / Н.И. Казимиров, Т.М. Горбунова, И.А. Дмитриева // Моделирование лесных биогеоценозов. - Петрозаводск, 1986 - С. 105-123.

73. Карманова И.В. Математические методы изучения роста и продуктивности растений. - М.: Наука, 1976. - 222 с.

74. Кивисте А.К. Функции роста леса: Учебно-справ. пособие. - Тарту: Эст.с.-х. академия, 1988. - 108 с.

75. Коваленко И.Н. Теория вероятностей и математическая статистика / И.Н. Коваленко, А.А. Филиппова. - М.: Высш. школа, 1982. - 256 с.

76. Корзухин М.Д. Периодическое поведение возрастно-распределенной популяции деревьев / М.Д. Корзухин, В.К. Мацкявичюс, М.Я. Антоновский // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. - Л.: Гидрометеоиздат, 1989. т. 12. - С. 284-310.

77. Корзухин М.Д. Синэкология леса / М.Д. Корзухин, Ф.Н, Семеновский. -СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. - 192 с.

78. Корсунь Ф.Д. О методе составления таблиц хода роста // Лесное хоз-во. - 1967. № 6 - С. 49-50.

79. Костин Н.В. Ход роста нормальных еловых древостоев (математическая модель) // Лесное хозяйство. - 1999. №6. - С. 43-45.

80. Кофман Г.Б. Биологический смысл аллометрических закономерностей // Исследование динамики роста организмов. - Новосибирск, 1981. - С. 36-55.

81. Кофман Г.Б. Рост и форма деревьев. - Новосибирск, 1986. - 209 с.

82. Кофман Г.Б. и др. Использование параметров уравнения роста деревьев в задачах классификации // Математический анализ компонентов лесных биогеоценозов. - Новосибирск, 1979. - С. 5-14.

83. Кравцова В. И. Почвенный покров // Исследование природной среды космическими средствами. - 1975. Т. 4.

84. Кулль К. Экофизиологическая модель роста ели / К. Куль, О. Куль // Изв. АН СССР. Сер. биол. - 1984. т. 33. - С. 268-277.

85. Лаврова Н.П. Космическая фотосъемка. - М.: Недра, 1983. - 288 с.

86. Лапко А.В. Распознающие системы в задачах исследования и прогноза динамики древостоев / А.В. Лапко и др. // Математические методы и алгоритмы в задачах обработки данных. Межвузовский сборник научных трудов. -КГУ,1993. - С. 21-37.

87. Лебков В.Ф. Методика составления таблиц хода роста и динамики товарной структуры отдельного древостоя // Материалы научной конференции по изучению лесов Сибири и Дальнего Востока. - Красноярск, 1965. - С. 4-18.

88. Лесная таксация и лесоустройство: норматив.-справ. материалы по Северо-Западу Рос. Федерации / С.В. Тетюхин, В.Н. Минаев, Л.П. Богомолова; М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. агентство по образованию, С.-Петерб. гос. лесотехн. акад. - СПб.: СПбГЛТА, 2005. - 359 с.

89. Лесотаксационный справочник по Северо-Западу СССР. Мошкалев А.Г. и др. - Л.: ЛТА, 1984. - 320 с.

90. Лиепа И.Я. Динамика древесных запасов. Прогнозирование и экология. - Рига, Зинанте, 1980. - 169 с.

91. Любимов А.В. Научные основы инвентаризации и устройства особо охраняемых лесов на ключевых ландшафтах европейской тайги. - СПб.: ЛТА, 1999. - 264 с.

92. Любищев А.А. Дисперсионный анализ в биологии.-М.: МГУ, 1986-198с.

93. Макаренко А.А. Некоторые закономерности строения молодняков и загущенных сосновых древостоев Казахского мелкосопочника // Разновозрастные леса Сибири, Дальнего Востока и Урала. - Красноярск, 1967 -С. 53-62.

94. Математическое моделирование биогеоценотических процессов / под ред. Ю.М. Свирежева. - М.: Наука, 1985. - 128 с.

95. Медведев Е.М., Григорьев А.В. С лазерным сканированием на вечные времена / Е.М. Медведев, А.В. Григорьев // Геопрофи. - 2003. № 1. - С. 5-10.

96. Мелехов И.С. Лесоведение: Учебник для вузов.-М.: МГУЛ, 1999.-398 с.

97. Миндеева Т.Н. Прогноз динамики древостоев на основе статистической модели роста / Т.Н. Миндеева и др.// Лесное хозяйство. - 1998. № 1. - С. 41-42.

98. Моделирование биогеоценотических процессов / под ред. В.В. Галицкого. - М.: Наука, 1981. - 184 с.

99. Моисеев В.С. Применение измерительного дешифрирования в лесном хозяйстве. - М.: Гослесбумиздат, 1958. - 51 с.

100. Моисеев В.С. Таксация леса. - Л.: ЛТА, 1970. - 258 с.

101. Моисеев В.С. Таксация молодняков. - Л.: ЛТА, 1971. - 344 с.

102. Моисеев В.С. Методика составления таблиц хода роста и динамики товарной структуры / В.С. Моисеев, А.Г. Мошкалев, И.А. Нахабцев. - Л.: ЛТА, 1968. - 40 с.

103. Морозов Г.Ф. «Учение о лесе», 1912г.

104. Мошкалев А.Г. О подборе древостоев одного естественного ряда. - Л.: ЦНИИЛХ, 1957. - 32 с.

105. Мурахтанов Е.С. Прогнозирование роста и производительности древостоев / Е.С. Мурахтанов, Ф.В. Кишенков, М.Н. Нерум // Научно-исследовательские работы за 1981-1985 гг. - М., 1986. - С. 25-30.

106. Никитин К.Е. Применение ЭВМ в лесной таксации. - М.: Лесная промышленность, 1972, 132 с.

107. Никитин К.Е. Методы и техника обработки лесоводственной информации / К.Е. Никитин, А.З. Швиденко. - М.: Лесная промышленность, 1978. - 272 с.

108. Ожич О.С. Измерительное дешифрирование чистых соновых древостоев на цифровых аэро- и космических снимках: Автореф. дис. ... канд. с.-х. наук: 06.03.02. - Минск, 2017. - 23 с.

109. Попова В.Б. Аэрокосмические методы в географических исследованиях: Учебное пособие. - Саратов: СГУ, 1984. - 78 с.

110. Приказ Рослесхоза от 17.10.2008 N 319 (ред. от 21.06.2013) "Об определении количества лесничеств на территории Ленинградской области и установлении их границ" URL: http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=EXP&n=569616&div= LAW&dst=1000000001%2C0&rnd=0.43704750422758376

111. Приказ Рослесхоза от 12.12. 2011 № 516 «Об утверждении Лесоустроительной инструкции» (Зарегистрировано в Минюсте РФ 06.03.2012 № 23413) URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_127082/

112. Приц А.К. Статистико-термодинамическая модель стационарной популяции // Термодинамика и кинетика биологических процессов. - М.: Наука, 1980. - С. 261-266.

113. Разин Р.С. Динамика роста, продуктивности и производительности ельников различной густоты // Лесное хозяйство. - 1990. №2. - С. 51-52.

114. Самойлович Г.Г. Опыт изучения взаимосвязей между диаметрами крон и некоторыми таксационными признаками деревьев для определения их по аэроснимкам // «Труды Поволжского ЛТИ». - 1940. №2. - С. 139-153.

115. Самойлович Г.Г. Опыт инвентаризации лесов путем камерального дешифрирования аэроснимков при сокращенном объеме наземной таксации // «Географ. сб.». - 1955. №5 - С. 111-125.

116. Самойлович Г.Г. Методика изучения насаждений для лесного дешифрирования аэроснимков и аэротаксации лесов. - Л.: изд. ЛТА им. С.М. Кирова, 1956. - 54 с.

117. Самойлович Г.Г. Применение аэрофотоснимков и авиации в лесном хозяйстве. - М.: Лесная промышленность, 1964. - 485 с.

118. Самойлович Г.Г. Применение авиации и аэрофотосъемки в лесном хозяйстве. Лесная авиация и аэрофотосъемка.-М.: Гослесбумиздат, 1953.-476 с.

119. Самойлович Г.Г. Опознаваемость деревьев по аэроснимкам и измерение их размеров. - М., 1955. - 30 с.

120. Свалов Н.Н. Моделирование производительности древостоев и теория лесопользования. - М.: Лесная промышленность, 1979 - 216 с.

121. Сечин А.Ю. Беспилотные летательные аппараты: применение в целях аэрофотосъемки для картографирования / А.Ю. Сечин, М.А. Дракин, А.С. Киселева. - 2011. URL: http://www.racurs.ru/?page=699.

122. Синицын С.Г. Эффективность использования спектрозональной аэросъемки при лесоустроительном дешифрировании / С.Г. Синицын, В.И. Сухих. - М.: изд. ЦБНТИ Гослесхоза СССР, 1969. - 91с.

123. Сичивица О.М. Методы и формы научного познания. - М.: Высшая школа, 1993. - 95 с.

124. Солонцов О.Н. Анализ возможности применения материалов дистанционного зондирования земли для решения задач государственной инвентаризации лесов // Аэрокосмические методы. - 2013. - С.71-79.

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

126. Сухих В.И. Аэрометоды в лесоустройстве / В.И. Сухих, Н.Н. Гусев, Е.П. Данюлис. - М.: Лесная промышленность, 1977. - 192 с.

127. Томазиус Х.О. Определение оптимальной густоты насаждений // Лесоводство, лесные культуры и почвоведение, 1978, вып. 3, с. 14-23.

128. Торнли Дж. Г.М. Математические модели в физиологии растений. -Киев: Наукова думка, 1982. - 312 с.

129. Туллус Х. Пригодность индексов конкуренции для описания внутривидовой конкуренции в чистых средневозрастных древостоях // Tartu: Metsanduslikuduurimused, 1992. т. XXV - С. 73-86.

130. Усольцев В.А. Моделирование структуры и динамики фитомассы древостоев. - Красноярск: Издательство Красноярского университета, 1985. -192 с.

131. Усольцев В.А. Рост и структура фитомассы древостоев. - Новосибирск: Наука, 1988. - 256 с.

132. Фарбер С.К. Математическая модель таксационных показателей древостоев / С.К. Фарбер, В.В. Кузьмичев // Лесная таксация и лесоустройство: Межвузовский сб. научных трудов. КПИ. Сиб. Технол. инст-т. - Красноярск, 1991. - С. 4-8.

133. Франс Дж. Математические модели в сельском хозяйстве / Дж. Франс, Дж. Г.М. Торгли. - М.: Агропромиздат, 1987. - 400 с.

134. Хильми Г.Ф. Теоретическая биогеофизика леса. - М., Изд-во АН СССР, 1957. - 205 с.

135. Хильми Г.Ф. Основы физики биосферы. - Л.: Гидрометеоиздат, 1966. -300 с.

136. Хорафас Д.Н. Системы и моделирование. - М.: Мир, 1976. - 420 с.

137. Чавчанидзе В.В. Моделирование в науке и технике / В.В. Чавчанидзе, О.Я. Гельман. - М.: Знание, 1966. - 32 с.

138. Четвериков А.Н. Моделирование лесных биогеоценозов // Математическое моделирование биогеоценотических процессов. - М.: Наука, 1985. - С. 37-51.

139. Чилингарян Т.Х. Аэротаксация лесов и использование мелкомасштабной аэрофотосъемки. // Лесное хозяйство. - 1949. №10. - С. 88-92.

140. Шеннон P. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. - М.: Мир, 1978. - 420 с.

141. Шолохов А.Г. Об использовании модели лесной таксацией // Лесное хозяйство - 1993. вып. 4. - С. 36-38.

142. Шмидт В.М. Математические методы в ботанике: Учебное пособие. -Л.: изд-во Ленингр. ун-та, 1984. - 288 с.

143. Штофф В.А. Моделирование и философия. - М.: Наука, 1966. - 302 с.

144. Albert M. Analyse der eingriffsbedingten Struktur Veränderung und Durchforstungmodellierung in Mischbeständen. - HeinholzVerlag, Göttingen, Braunschweig, 1999. - 302 p.

145. Andersen H.E. Estimating forest canopy fuel parameters using LIDAR data / H.E. Andersen, R.J. McGaughey, S.E. Reutebuch // Rem.Sens. Environ. - 2005, № 94. - pp. 441-449.

146. Austin R. The use of a matnematical model for the analysis of manurial and weather effects on the growth of carrots / R. Austin et al. // Ann. Bot. N.S. - 1964. v. 28. -pp. 153-162.

147. Bailey R. The potential of Weibull-type functions as flexible growth curves discussion // Can. J. Forest Res. - 1980. Vol. 10. № 1. - pр. 117-119.

148. Bailey R. Quantifying Diameter Distribution with the Weibull Function / R. Bailey, T. Dell // For. Sci. - 1973. № 19(2). - pp. 97-104.

149. Bertalanffy L. A quantitative theory of organic growth (inquiries on growth laws. II) // Human Biology. - 1938. Vol. 10. № 2. - pp. 181-213.

150. Bertalanffy L. Stoffwechseltypen und Wachstumstypen // Biol. Zentralbl. -1941. Bd. 61. H. 9/10. - pp. 510-532.

151. Botkin D. Some ecologic consequences of a computer model of forest growth / D. Botkin, J. Janak, J. Wallis // J. Ecol. - 1972. v. 60. - pp. 849-872.

152. Chertow O.G. Modern approaches in forest ecosystem modelling / O.G. Chertow et al. - Brill; Leiden, Boston, Köln, 1999. - 116 p.

153. Clutter J. Diameter Distributions in Old-Field Slash Pine Plantation / J. Clutter, F. Bennett // Ga. For. Res. Council Report № 13. - 1965. - p. 12.

154. Cormack R.M. A review of classification. // J. R. Statist. Soc. - 1971 (134). -pp. 321-367.

155. Czarnowski M. Dinamics of even-aged forest stands. - Baton Rouge Louisiana State Univ. Press., Biol. Sci. Ser., 1961. - 132 p.

156. Danilin I. Use of airborne laser terrain mapping system for forest inventory in Siberia / I. Danilin, E. Medvedev, T. Sweda // Precision Forestry. Proc. First Int. Precision Forestry Cooperative Symp. - Seattle, Washingron, June 17-20, 2001, University of Washington. - pp. 67-75.

157. Davies R.G. Computer Programming in Quantitative Biology. - Academic Press, London and New York, 1971. - 180 p.

158. Ek A. Forest: A computer model for simulating the growth and reproduction of mixed forest stands / A. Ek, R. Monserund // Res. Report A2635. College of Agric. And Life Sciences, Univ. Of Wisconsin, Madison, 1974 - pp. 1-13.

159. Ek A. Performance and comparison of stand growth models based on individual tree and diameter-class growth / A. Ek, R. Monserund // Can. J. Forest Res., 1979. v.9. - pp. 232-244.

160. Forest succession. Conceps and applications / Eds. Darrel C., E.A. West. -New York. Springer Verlag, 1981. - 517 p.

161. Gadow K. v. Unter such ungen zur Konstruktion von Wuchs modelen für schnell wüchsige Plantagen baumarten. - Forstl. Forschungs berichte, München, 1987. - 147 p.

162. Garsia O. Simplified Metod-of-moments estimation for the Weibull Distribution // New Zeland J. of For. Sci. - 1981. № 11(3). - pp. 304-306.

163. Gerold D. Beschreibung der Durchmesserstruktur und ihrer Entwicklung mit Hilfe der Weibullverteilung // Wiss. Zeitschrift der TU Dresden. - 1988. v. 37. Heft 6. - p. 221-224.

164. Gurjanov M. Grund flächen modelle für gleichaltrige Fichtenreinbestände -Einevergleichende Analyse / M. Gurjanov, S. Sànchez Orois, J. Schröder. // Centralblatt für das gesamte Forstwesen. - 2000.Heft %. - p. 187-198.

165. Harding D.J. Laser altimeter canopy height profiles, methods and validation for closed-canopy, broadleaf forests / D.J. Harding, M.A. Lefsky, G.G. Parker, J.B. Blair // Rem. Sens. Environ. - 2001. V. 76. - pp. 283-297.

166. Holmgren J. Identifying species of individual trees using airborne laser scanner / J. Holmgren, A. Persson // Rem. Sens. Environ. - 2004. V. 90. N 4. - pp. 415-423.

167. Hozumi K. Studies of the frequency distribution of the weight of individual trees in a forest stand. I. A new approach toward the analysis of the distribution function and the 3/2 power distribution / K. Hozumi, K. Shinozaki, Y. Tedaki // Jap. J. Ecol. - 1968. v. 18. № 1. - pp. 10-20.

168. Hudak A.T. Integration of lidar and Landsat ETM+ data for estimating and mapping forest canopy height / A.T. Hudak, M.A. Lefsky et al. // Rem. Sens. Environ. - 2002. V 82. N 2/3. - pp. 397-416.

169. Hui G. Entwicklung und Erprobungeines Einheits schaft modells für die Baumart Cunning hamialenceolata / G. Hui, K. v. Gadow // Forstw. Cbl. - 1997. -pp. 315-321.

170. Hui G. Study on Stand Diameter Structure Model / G. Hui, W. Sheng // Forest Research. - 1995. v. 8(2). - pp. 127-131.

171. Hyink D. A generalized method for the projection of diameter distribution applied to unevenaged forest stands. - Ph. Diss., Purdue University, 1979. - 161 p.

172. Kapur J. Some mathematical models for optimal management of forest // Indian J. Pure Appl. Math., 1982. v. 13. - pp. 273-286.

173. Kendall M.G. Multivariate Analysis. - Griffin, London, 1975. - 582 p.

174. Kilkki P. Weibull function in the estimation of the basal area DBH-Distribution/ P. Kilkki, R. Pâivinen // Sylva Fennica. - 1986. v. 20 (2). - pp. 149-156.

175. Kira T. Intraspecific competition among higher plants / T. Kira, H. Ogawa, H. Sakazaki // I. Competition-yield-density interrelationship in regularly dispersed populations. - 1953. Vol.4. No 1. Series D. Osaka City university: Journal of the Institute of Polytechnics. - pp. 1-16.

176. Kohyama T. Simulation of the structural development of warm-temperate rain forest stands // Ann. Bot. - London, 1989. v. 63. - pp. 625-634.

177. Lefsky M.A. Lidar remote sensing of aboveground biomass in three biomes / M.A. Lefsky, W.B. Cohen, D.J. Harding et al. // Global Ecology and Biogeography. -2002. V. 11. N 5. - pp. 393-400.

178. Lefsky M.A. Patterns of covariance between forest stand and canopy structure in the Pacific North-west / M.A. Lefsky, A.T. Hudak, W.B. Cohen, S.A. Acker // Rem. Sens. Environ. - 2005. V. 95. N 4. - pp. 517-531.

179. Lefsky M.A. Combining lidar estimates of aboveground biomass and Landsat estimates of stand age for spatially extensive validation of modeled forest productivity / M.A. Lefsky, D.P. Turner, M. Guzy, W.B. Cohen // Rem. Sens. Environ. - 2005. V. 95. N 4. - pp. 549-558.

180. Leslie P.H. Ontheuseofmatrices in certain population mathematics // Biometrika. - 1945. № 33. - pp. 183-212.

181. Lewis E.G. On the generation and growth of a population // Sankhya. - 1942. № 6. - pp. 93-96.

182. Lim K. LIDAR remote sensing of forest structure / K. Lim, P.M. Treitz, M. Wulder et al. // Progress in Physical Geography. - 2002. V. 27. - pp. 88-106.

183. Maltamo M. Estimation of timber volume and stem density based on scanning laser altimetry and expected tree size distribution function/M. Maltamo, K.Eerikâinen, J. Pitkânen et al.//Rem. Sens. Environ.-2004. V.90. N3. - pp. 319-330.

184. Means J.E. Predicting forest stand characteristics with airborne scanning lidar / J.E. Means, S.A. Acker, B.J. Eitt et al. // Photogramm. Eng. & Rem. Sens. - 2000. V. 66. N 81. - pp. 1367-1371.

185. Medvedev E.M. Digital automatic ortophoto production with laser locator and aerial photography data // Int. Arch. Photogramm. Rem. Sens. And Spat. Inf. Sci. -2003. V. XXXII. Part 6w8/1.

186. Mitchell K. Simulation of the growth of even-aged white spruce stands // School of Forestry, Yale Univ. Bulletin, 1969, № 75. - 48 p.

187. Mohler C. Stand structure and allometry of trees during self-thinning of pure stands / C. Mohler, P. Marks, D. Sprugel // The Journal of Ecology. - 1978. Vol. 66. № 2. - pp. 599-614.

188. Morsdorf F. LIDAR-based geometric reconstruction of boreal type forest stands at single tree level for forest and wildland fire management / F. Morsdorf, E. Meier, B. Kotz et al. // Rem. Sens. Environ. - 2004. V. 92. N 3. - pp. 353-362.

189. Naesset E. Comparing regressions methods in estimation of biophysical properties of forest stands from two different inventories using laser scanner data / E. Naesset, O.M. Bollandsas, T. Gobakken // Rem. Sens. Environ. - 2005. V. 94. N 4. -pp. 541-553.

190. Newharm R. Development and testing of stand models for Douglas-fir and Lodgepole pine / R. Newharm, J. Smith // Forestry Chronicle. - 1964. v. 40. - pp. 494-502.

191. Persson A. Detecting and measuring individual trees using airborne laser scanning / A. Persson, J. Holmgren, U. Soderman // Photogramm. Eng. & Rem. Sens. - 2002. V. 68. N 9. - pp. 925-932.

192. Pienaar L. Chapman-Richards generalization of von Bertalanffy's growth model for basal area growth and yield in even-aged stands / L. Pienaar, K. Turnbull // Forest Science. - 1973. v. 19. - pp. 2-22.

193. Pretzsch H. A unified law of spatial allometry for woody and herbaceous plants // Plant biology - 2002. No 4. - pp. 159-166.

194. Pretzsch H. Link between the self-thinning rules for herbaceous and woody plants //ScientiaAgriculturaeBohemica. -2005. Vol. 36. No 3. - pp. 98-107.

195. Pretzsch H. Species-specific allometric scaling under self-thinning: evidence from long-term plots in forest stands//0ecologia.-2006. Vol.146. №.4.-pp. 572-583.

196. Pretzsch, H. Forest Dynamics, Growth and Yield. From Measurement to Model. - Springer, 2009. - 664 p.

197. Pretzsch H. Re-evoluation of Reineke's Rule and Stand Density Index / H. Pretzsch, P. Biber // Forest Science - 2005. 51(4). - pp. 304-320.

198. Prentice I. et al. Developing a global vegetation dynamics model. Results of a IIASA Summer Workshop. IIASA Publ., Laxenburg, Austria, 1989, 48 p.

199. Pukkala T. Predicting diameter growth in even-aged Scots pine stands with a spatial and non-spatial model // Silva Fennica. - 1989. № 25. - pp. 117-131.

200. Pukkala T. A method predicting tree dimensions in Scots pine and Norway spruce stands / T. Pukkala, T. Kolström, J. Miina // Forest Ecology and Management. - 1994. № 65. - pp. 123-124.

201. Richards F. A flexible growth function for empirical use // J. Emp. Bot. -1959. Vol. 10. № 29. - pp. 290-300.

202. Ricker W. Growth rates and models // Fish Physiology. Acad. Press. - 1979. Vol. 8. Bioenergetics and growth. - pp. 677-743.

203. Riemer T. Ein Modell zur Beschreibung von Baumschäften / T. Riemer, K. v. Gadow, B. Sloboda // AllgemeineForst- und Jagdzeitung. - 1995. № 166(7) - pp. 144-147

204. Reineke L.H. Perfecting a stand-density index for even-aged forests.// Journal of Agricultural Research. - 1933. No 46. - pp. 627-638.

205. Saborowski J. Entwicklung biometrischer Modelle zur Sortimenten prognose. Dissertation, Göttingen, 1982.

206. Sánchez-Orois S. Analyse des Grund flächen zu wachses gleich altriger Fichtenreinbestände / S. Sánchez-Orois, M. Gurjanov, J. Schröder // Allg. Forst-&Jagd-Ztg. - 2001. № 3(172). - pp. 51-59.

207. Sandland R. Mathematics and the growth of organisms - some historical impressions // Math. Sci. - 1983. Vol. 8. № 1. - pp. 11-30.

208. Shinozaki K. Intraspecific competition among higher plants / K. Shinozaki, T. Kira // J. Inst. Polyt. - 1956. Ser. D. v. 7.

209. Shugart H. A theory of forest dynamics.-N.Y.: Springer Verlag, 1984.-278 p.

210. Sloboda B., Saborowski J. Stochastische Differential gleichungen und Suzukische Wachstumsmodelle, einige Beispiele und offene Fragen. In: Schriften der forstlichen Fakultät der Universität Göttingen u. d. Niedersächs. Forstl. Versuchsanstalt. Frankfurt a. M., J.D. Sauerländer'sVerlag. Bd. 76.

211. Sneath P.H. Computers in taxonomy // J. gen. Microbiol. - 1957. № 17 - pp. 201-226.

212. Suzuki T. Forest Transition as a Stochastic Process // Mitt. FBVA. - Vien, 1971. Heft 91. - pp. 137-150.

213. Tait D. The dynamics of stand development: a general stand model applied to Douglas-fir // Can. J. Forest Res. - 1988. v. 18. - pp. 696-702.

214. Usher M.B. A matrix approach to the management of renewable resourses, with special reference to selection forests - two extensions // J. appl Ecol. - 1969. № 6. - pp. 347-348.

215. Usher M.B. Developments in the Leslie matrix model // Mathematical Model in Ecology, ed. Jeffers J.N.R., Blackwells, Oxford, 1972. - pp. 29-69.

216. West P. A model for biomass growth of individual trees in forest monoculture // Ann. Bot. - London, 1987. v. 60. - pp. 571-577.

217. Wulder M.A. High spatial resolution remotely sensed data for ecosystem characterization / M.A. Wulder, R.J. Hall, N.C. Coops, S.E. Franklin // Bio-Science. - 2004. V. 54. N 6. - pp. 511-521.

218. Yoda K., Kira T. and Hozumi K. Intraspecific competition among higher plants / K. Yoda, T. Kira, K. Hozumi // IX. Further analysis of competitive interactions between adjacent individuals. - 1957. Vol. 8. Osaka City university: Journal of the Institute of Polytechnics. - pp. 161-178.

219. Yoda K. Self-thinning in overcrowed pure stands under cultivated and natural conditions (Itraspecific competition among higher plants, XI) / K. Yoda, T. Kira, H. Ogawa, K. Hozumi - Vol 14. Series D. 1963. Osaka City university: Journal of the Institute of Polytechnics. - pp. 107-129.

220. Yu X. Automatic detection of harvested trees and determenation of forest growth using airborne laser scanning / X. Yu, J. Hyypa, H. Kaartinen, M. Maltamo // Rem. Sens. Environ. - 2004. V. 90. N 4. - pp. 451-462.

221. Zeide B. A relationship between size of trees and their number // Forest Ecology and Management. - 1995. Vol. 72. № 2-3. - pp. 265-272.

222. Zeide B. How to measure stand density // Trees. - 2005. vol. 19. no. 1. - pp. 1-14.

223. Zotin A.I. Thermodynamics and growth of organisms in ecosystems // Canad. Bull. Fish. Aquat. Sci. - 1985. Vol. 213. - pp. 27-37.

224. http://yastudent.com/pedagogika/ispolzovanie-modelej-i-modelirovaniya-v-formirovanii-sistemnyx-znanij-o-prirode.html

225. http://www.derev-grad.ru/lesoustroistvo/matematicheskoe-modelirovanie. html

226. http://industrial-wood.ru/aerofotosemka/5977-suschnost-aerofotosemki.html

227. http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/FOR/forest_cdrom/russian/gptables_ru. html