Оптические свойства геосистем, анализ и оценка состояний дистанционными спектральными методами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.23, кандидат географических наук Малышев, Владислав Борисович

• Малышев, Владислав Борисович
• кандидат географических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат географических наук Малышев, Владислав Борисович

Введение.

Глава 1 Системный подход и дистанционные спектральные методы в исследованиях геобиофизических и динамических свойств геосистем

1.1 Учение о геосистемах - методологическая основа исследований ландшафтной сферы.

1.2 Общая теория систем и методологические подходы.

1.3 Дистанционные методы в исследованиях геобиофизических и динамических свойств геосистем.

Глава 2 Спектральное отражение природных объектов и методы анализа многоспектральной информации

2.1 Спектральные отражательные свойства природных объектов и информативность многоспектральных данных.

2.2 Методы анализа многоспектральной дистанционной информации.

2.3 Спектральная аппаратура, методы получения и обработки многоспектральной информации.

Глава 3 Экспериментальные исследования пространственно-функциональной однородности геосистем с использованием дистанционных спектральных методов

3.1 Методические подходы и методика измерений.

3.2 Экспериментальные результаты.

Глава 4 Методы многомерного анализа многоспектральной информации и критерии оценки состояния геосистм

4.1 Анализ главных компонент и направленный канонический анализ.75.

4.2 Экспериментальные исследования оптических свойств растительных покровов агросистем, статистический и канонический анализ многоспектральных данных.

Глава 5 Методы измерения и анализа гиперспектральных характеристик тундровой растительности в зонах техногенного воздействия.

5.1 Методика выполнения экспериментальных работ.

5. 2 Методы и результаты анализа гиперспектральных наземных измерений образцов тундровой растительности.

5.3 Методы и результаты анализа летных гиперспектральных измерений.

Глава 6 Анализ степени дифференциации субарктических ландшафтов на основе спектральных отражательных характеристик в период активного снеготаяния

6.1 Аппаратура и методы измерений.

6.2 Методы и результаты анализа спектральных характеристик.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптические свойства геосистем, анализ и оценка состояний дистанционными спектральными методами»

Развитие современных географических исследований, большой круг проблем которых связан с получением, обработкой, анализом, системной организацией и отображением пространственно - координатных данных и знаний о территориях в значительной мере определяется эффективностью использования методов дистанционного зондирования (ДЗ) и современных геоинформационных технологий. Наибольшее значение, аэрокосмическая информация, получаемая методами и средствами ДЗ, имеет при изучении пространственно-временных изменений природной среды, оценке влияния антропогенно-техногенных факторов и решении вопросов, связанных с рациональным природопользованием.

Актуальность

Актуальность темы исследований определяется необходимостью оперативной оценки состояний природных и природно-антропогенных ландшафтов с использованием дистанционных методов зондирования и геоинформационных технологий. Эффективность применения этих методов в значительной степени зависит от знаний физических закономерностей процессов отражения и излучения природными объектами солнечной энергии.

Скорости антропогенно стимулированных изменений геоэкологической обстановки на значительных территориях определяют необходимость использования оперативной пространственной информации о состоянии географических систем, что требует применения соответствующих методов получения, анализа и тематической интерпретации комплекса разнородной географической информации. Организация этой информации предполагает однородное распределение геопараметров в пределах единичного объема данных, полученных в опреде2 ленном масштабе на различных территориальных уровнях от локального до глобального. Данные ДЗ решают эту задачу, поскольку представляют собой массивы с геореляционной структурой, согласующиеся с географическим пространством. Кроме того, они обеспечивают возможность получения информации последовательной во времени, не только в различных масштабах, но и в различных спектральных интервалах. Их применение для географических исследований позволяет получать как точечную (в соответствии с минимальным пространственным разрешением), так и площадную информацию, наблюдать географические объекты, процессы и явления с высокой степенью достоверности. Эти положения являются основой для широкого использования данных ДЗ в географических исследованиях. Они могут играть объединяющую роль в функциональном и геоэкологическом системном анализе в рамках географических информационных систем, включая моделирование, что обеспечит совместный анализ биогеофизических, геохимических, социальных, экономических и других географических данных необходимых для точных и оперативных оценок состояний территорий, прогноза изменений и рекомендаций по рациональному природопользованию.

Научная концепция работы

Одним из основополагающих направлений дистанционных исследований является изучение спектральных характеристик географических объектов в оптическом диапазоне, определяющих физические основы дистанционных методов, тематического анализа и интерпретации. Этому основному направлению посвящена данная работа.

Изучение процессов и степени изменений географических систем с использованием данных ДЗ и компьютерных технологий показало возможность 3 выделения и идентификации участков и территорий с определенными категориями состояний. Поэтому, на основе спектральных данных ведется поиск спектральных признаков, характерных для определенного класса геосистем или отдельных ее компонентов, которые являлись бы количественным выражением категорий их состояний и обладали инвариантными свойствами к широкому кругу факторов, связанных с условиями измерения. Однако применение данных ДЗ для создания моделей прогноза и оценки динамических состояний геосистем разработано недостаточно. Весьма ограничено число работ по созданию оценочных и прогностических моделей геосистнм, основанных на количественной информации, полученной с помощью ДЗ. Объединение дистанционных методов и моделирования в географических информационных системах позволяет получить наилучшие результаты. Цель работы:

Разработка методов получения и анализ многоспектральных и гиперспектральных характеристик яркости геосистем, оценка их состояний и биогеофизических параметров. Решаемые задачи.

1. Отработка методического подхода и разработка метода использования дистанционной многоспектральной информации для решения задачи оценки пространственно-функциональной однородности элементарных геосистем (ЭГС) и количественное определение их минимальных однородных участков (минимум ареалов).

2. Проведение анализа изменений спектральных отражательных характеристик растительных покровов агросистем в ходе сезонного цикла и опреде4 ление связей этих изменений с основными фитометрическими параметрами.

3. Разработка методического подхода и расчет многомерной статистической модели отражения растительного покрова на основе использования метода направленного канонического анализа для получения спектрального индекса фитопродуктивности с целью количественной оценки состояния растительных покровов агросистем и их фотометрических параметров.

4. Проведение анализа гиперспектральных характеристик яркости тундровой растительности и выявление спектральных характеристических признаков для идентификации и классификации растительных сообществ по типам и состоянию.

5. Разработка метода идентификации и иерархической классификации растительных сообществ лесотундры в зонах техногенного воздействия основанного на использования характеристик спектральной яркости высокого спектрального разрешения.

6. Оценка степени дифференцированности ландшафтов субарктической зоны на основе использования гиперспектральных характеристик яркости высокого разрешения, полей яркости и сопряженной видео информации на примере бассейна реки Суонаннах в период снеготаяния.

Новизна полученных научных результатов.

Научная новизна работы состоит в следующем:

Впервые разработан и научно обоснован методологический подход и разработан метод использования дистанционной многоспектральной информации для решения задачи оценки пространственно-функциональной однородности элементарных геосистем и количественного определении их минимальных однородных участков (минимальных ареалов).

Разработан методический подход и на экспериментальных материалах реализован метод использования направленного канонического анализа для расчета многомерной статистической модели отражения агросистем и количественной оценки их фитометрических параметров. Данный подход позволяет получить принципиально новые количественные характеристики агросистем - спектральный индекс фито-продуктивности и индекс фитопродуктивности Впервые получены и проанализированы гиперспектральные характеристики яркости тундровой растительности и выявлены принципиально новые спектральные характеристические признаки для идентификации и классификации растительных сообществ по типам и состоянию.

Разработан новый метод идентификации и иерархической классификации растительных сообществ лесотундры в зонах техногенного воздействия, основанный на использованием процедуры автоматического распознавания характеристик спектральной яркости высокого спектрального разрешения.

Впервые получены гиперспектральные характеристики яркости ландшафтов субарктической зоны в бассейне реки Суонаннах в период снеготаяния. На основе использования сопряженной спектральной и видео информации проведена классификация ландшаф6 та по типам поверхностей и оценена степень его дифференцированное™ в период снеготаяния.

Основные защищаемые положения

1. .Метод определения и результаты оценки степени однородности ЭГС на основе дистанционной спектральной информации.

2. Метод расчета многомерной статистической модели отражения растительного покрова с использованием направленного канонического анализа и модель отражения агросистем.

3. Метод и результаты идентификация и классификация тундровой растительности с использование гиперспектральных характеристик яркости в зоне техногенного загрязнения.

4. Метод и результаты оценка степени дифференцированности ландшафтов субарктической зон в период снеготаяния с использования гиперспектральной и цифровой видео информации (на примере бассейна р. Суонаннах Восточная Сибирь).

Основы диссертационной работы Методологической основой работы являются основные положений учения о геосистемах и его логической основы - общей теории систем. Анализ этих положений показывается актуальность поиска современных методов и объективных критериев оценки состояний и временных изменений пространственной структуры и функционирования геосистем. Многие аспекты этой сложной задачи представляется возможным решить на уровне элементарных геосистем с использованием метода количественного определении их минимальных однородных участков на основе дистанционных спектральных измерений, поскольку вещественно-энергетический обмен в 7 геосистеме происходит с определенной спецификой трансформации энергии её элементами и компонентами. Характеристики отраженной и излученной энергии могут быть использованы для анализа пространственно - функциональной структуры и определения минимального, однородного участка.

Второй методологической основой работы явилась теория динамических систем, из которой следует, что для количественной оценки и математического описания динамических состояний географических систем необходимы существенные величины и координаты материальных точек в начальный и данный момент времени, а также направления и скорости их изменений. Поэтому в геосистемных исследованиях, крайне актуальна разработка критериев анализа пространственно- функциональной структуры и количественных величин, характеризующих категорию состояния геосистем.

Основным исследовательским методом в работе являются экспериментальные исследования спектральных отражательных характеристик геосистем и их основных компонентов. Анализ полученной спектральной информации осуществлялся с использованием специализированной система обработки, включающей графический, кластерный и факторный анализы, а также многомерные статистические методы. В работе широко использовались современные информационные технологии, в том числе, компьютерные средства обработки и анализа цифровой спектральной и видеоинформации.

Материалы исследований

Материалами исследований являлись литературные источники и полученные автором экспериментальные спектральные данные собранные авто8 ром как в экспедициях ИГ РАН, так и в ходе выполнения целого ряда Международных проектов и специальных программ. Объекты, средства и методы исследований.

Экспериментальные данные о спектральных характеристиках объектов были получены как в наземных стационарных условиях при проведении модельных экспериментов, так и в ходе летных измерений с бортов вертолетов КА-26, МИ-2, МИ-8, которые проводились с 1974 года. Исследования спектральных характеристик геосистем проводились в зоне Центральной лесостепи (Курский аэрокосмический полигон) и зоне смешенных лесов ( Литва, район г. Алитуса и г.Клайпеда), а также в зоне лесотундры (Кольский полуостров, район г.Оленегорск, г.Мончегорск, г.Кировск, г.Апатиты) и в субарктической зоне, Восточная Сибирь (район пос. Тикси) В различные периоды экспериментальных работ использовались несколько типов спектральной аппаратуры. С 1980 года до 1990 года - использовался малогабаритный скоростной спектрометр МСС-2МВ, разработанный в Институте физики АН Белоруссии. С 1990 года измерения проводятся Микропроцессорной модульной видиоспектрометриче-ской системой с высоким спектральным и пространственным разрешением (спектральное разрешение Ihm), созданной в Институте Прикладных Физических проблем им. А.Н. Севченко при Белорусском Государственном университете.

Многомерный статистический анализ с использованием метода направленного канонического анализа проведен на ЭВМ ЕС-1061 и программы CANCOR. Обработка и анализ гиперспектральных данных осуществлялся на персональных компьютерах с применением специализированных программ обработки спектральных данных. Картографическая и аэрокосмическая информа9 ция использовалась как для первичного анализа полигонов исследования, так и для тематической интерпретации полученных данных. Большая часть материалов собрана в экспедициях Института географии, другая получена при выполнении специальных тем и Международных программ.

Практическая значимость.

В результаты проведенных исследований был создан аппаратно-программный комплекс для получения и анализа спектральных отражательных характеристик геосистем, разработаны методы интерпретации многоспектральных и гиперспектральных данных. Данный комплекс позволяет изучить и определить физические закономерности спектрального распределения и величины яркости геосистем, выявить наиболее информативные зоны и участки спектра, характеризующие параметры и состояние геосистем. Физические закономерности отражения лежат в основе дешифрирования и цифрового анализа многозональной аэрокосмической информации.

Разработанный методический подход и метод использования дистанционной спектральной информации для пространственно-функционального анализа геосистем позволяет оперативно выявить их минимальные однородные участки (минимальные ареалы), которые используются для анализа степени однородности геосистем и могут являться конкретной количественно определенной пространственной основой при проведения геосистемных исследований методами конструктивной географии. Данный метод решает проблему объединения пространственного и функционального анализов, а также обосновывает использование методов дистанционного зондирования и моделирования с использованием геоинформационных технологий при оценки состояния природной среды. Предложенное в работе использование направленного каноническо

10 го анализа для расчета многомерной статистической модели отражения агроси-стем позволило получить принципиально новый вегетационный индекс — спектральный индекс фитопродуктивности с полностью определенной физической сущностью и определить статистические связи между множеством спектральных признаков и множеством фитометрических параметров, характеризующих состояние системы.

Особо важное практическое значение результаты работы имеют при оценки и картографировании геоэкологического состояния территорий и, в первую очередь, труднодоступных, подверженных промышленному воздействию.

Основные методические подходы, разработанные методы и созданная на их основе специализированная система обработки спектральных данных широко использовалась при проведении целого ряда работ. Так, например, по заказу предприятия в 1991 году была проведена работа "Диагностика состояния окружающей среды Одесского припортового завода и прилегающей территории", в 1993-1995 годах был выполнен, совместно с ЦПИ РАН, эскизный проект по созданию системы мониторинга на примере южного региона Башкирии.

Часть результатов использована: при разработке темы "Разработка моделей оценки и прогноза геоэкологической обстановки территорий по дистанционной спектральной информации и формирование структуры информационной системы для систематизации спектральных характеристик фоновых объектов".

В 1995 -1996 годах работы проводились по проекту «База данных по окружающей среде Арктики» под руководством чл.-корр. РАН проф.А.П. Капицы в рамках которых совместно с Географическим факультетом МГУ и Институтом Полярных Исследований Кембриджского Университета были исследованы

11 вопросы техногенного влияния мед но-никелевого комбината «Североникель» на окружающую растительность.

В 1999 -2001 годах проводились работы по изучению отражательных характеристик территорий субарктической зоны в бассейн р. Суонаннах, район пос. Тикси в рамках Международной программы «Исследования круговорота энергии и воды в Восточной Сибири».

Работа выполнена

Диссертация выполнена в рамках плановых тем НИР ИГ РАН "Временная организованность геосистем", раздел "Разработка дистанционных методов изучения изменений геосистем во времени." и "Спектральные свойства ландшафтов, методы оценки и моделирования изменений геосистем на основе геоинформационных технологий."

Конкретное личное участие в получении научных выводов, изложенных в диссертации.

Работа является самостоятельным научным исследованием, содержащим решение важных задач современных географических исследований связанных с экспериментальными исследованиями спектральных отражательных свойств геосистем и разработкой методов оценки их геобиофизических параметров и состояний.

Содержание работы соответствует специальности 25.00.23. "Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов ". В работе поставлены и решены актуальные задачи использования современных многоспектральных и гиперспектральных данных дистанционного зондирования для оценки геобиофизических параметров и состояний геосистем.

12

Заключение диссертации по теме «Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов», Малышев, Владислав Борисович

Выводы.

Проведенный анализ спектральных характеристик яркости, полученных 19, 26 мая и 5 июня в период снеготаяния показал:

• Кластерный анализ спектральных данных позволяет провести детальную классификацию поверхности и выделить основные типы и классы, имеющие различные отражательные характеристики и соответственно различающиеся по своему радиационному балансу.

• В начале периода снеготаяния выделяются два типа поверхности: каменисто -щебнистая и снежный покров. Каменисто -щебнистая поверхность

179

Заключение

1. Анализ основных положений учения о геосистемах показывает актуальность поиска современных методов и объективных критериев для изучения временных изменений пространственной структуры и функционирования геосистем и оценки их состояний. Практическая реализация геосистемного подхода при экспериментальных исследованиях сталкивается с проблемой объединения пространственного и функционального анализов. Поэтому необходима разработка новых методов для решения этой сложнейшей задачи". Многие методические аспекты этой проблемы наиболее целесообразно решать на уровне элементарных геосистем, на примере их гомогенных минимальных ареалов.

2. Вещественно-энергетический обмен в геосистеме происходит с определенной спецификой трансформации энергии её элементами и может быть зарегистрирован дистанционными сенсорами в различном пространственно-временном масштабе. Поэтому для определения минимум ареала и изучения специфики пространственно - функциональной структуры геосистем в настоящее время могут быть с успехом использованы дистанционные методы, которые позволяют решить задачу объединения пространственно-функционального анализа.

3. Для количественной оценки и математического описания динамических состояний геосистем необходима оценка пространственной структуры и некая количественная величина, характеризующая состояние системы

4. Спектральные характеристики геосистем являются интегральной величиной и могут быть использованы для разработки критериев анализа множества временных изменений и выявления инвариантных свойств геосистем.

180

5. Анализ дистанционных спектральных характеристик показал возможность успешного их использования для решения задачи выделения минимальных однородных участков ЭГС, их минимум ареалов с учетом их пространственно-функциональной структуры. Аналогичные ЭГС Центральной лесостепной зоны имеют более однородную пространсгвенно-функцианальную структуру, чем ЭГС зоны смешенных лесов. Для лесных систем характерна сложная много уровневая однородность.

6. Использование метода направленного канонического анализа позволяет рассчитать многомерную статистическую модель растительного покрова и получить принципиально новые количественные характеристики для оценки состояния растительных покровов - спектральный индекс фитопродуктивности и инднкс фитопродуктивности.

7. Гиперспектральная информация, полученная с высоким спектральным разрешением (Ihm), позволяет детально изучить характер спектрального распределения растительных покровов и найти тонкие характеристические признаки и дает возможность достаточно детально провести идентификацию и классификацию растительности по типу и состоянию.

8. Анализ гиперспектральных характеристик яркости ландшафтов субарктической зоны показал возможность их использования для решения задачи оценки дифференцированности территорий по типам поверхности и оценки их отражательных свойств в процессе снеготаяния. Кластерный анализ спектральных данных позволяет провести детальную классификацию поверхности и выделить основные типы и классы, имеющие различные отражательные характеристики и соответственно различающиеся по своему радиационному балансу.

181

9. Цифровая видео информация позволяет получать видео изображение изучаемой территории, дает возможность рассчитать поля яркости различных типов поверхности и оценить площади с различной энергетической яркостью.

182

Список литературы диссертационного исследования кандидат географических наук Малышев, Владислав Борисович, 2002 год

1. Александрова Т. Д. Понятия и термины в ландшафтоведении. АН СССР, М., ИГ, 1986 .

2. Арманд Д. JI. Наука о ландшафте. М., Мысль, 1975.

3. Арманд А.Д. Устойчивость (гомеостатичность) географических систем к различным типам внешних воздействий. Устойчивость геосистем., М., Наука, 1983, с. 14-32.

4. Барвынь Г. И., Выгодская H.H., Горшкова И.И., Некрасов В.П. Применение комплексных спектральных параметров для оценки состояния посевов озимой пшеницы. Биосфера и климат по данным космических исследований. Баку, 1982, с.218-222.

5. Булатов Д.С., Кайданова О.В., Малышев В.Б. Зависимость спектральных коэффициентов яркости от влажности поверхности почв. Тем. Сб. Исследование природной среды космическими средствами. АН СССР, М., 1976, с.195-200.

6. Булатов Д.С., Малышев В.Б. Выбор спектральных зон при распознавании сельскохозяйственных объектов. Сб. Материально-энергетические ресурсы основных геосистем Центральной лесостепи. М., ИГ АН СССР, 1976, с.88-108.

7. Васильев JI.H. Определение спектральных характеристик почв и растительности. Исследование Земли из космоса, 1980, №4, с. 53-54.

8. Васильев JI.H. Фазовые портреты траекторий развития в многомерном спектральном пространстве. Доклады АН СССР, 1987, т. 293 №3, с. 705-706.

9. Виноградов Б.В. Космические методы изучения природной среды. М., Мысль. 1976.

10. Виноградов Б.В. Преобразованная земля. М., Мысль, 1981, 295 с.183

11. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М., Наука, 1984, 320 с.

12. Выгодская H.H., Горшкова И.И. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности. Л., Гидрометеоиздат, 1987, 246с.

13. Выгодская H.H., Горшкова И.И., Коваленко В.А. Зависимость между проективным покрытием и спектральными коэффициентами яркости системы растительность почва. Спектрофотометрические исследования в почвоведении и геологии, Л., Изд. ЛГУ, 1984, с.173-184.

14. Гарелик И.С. Спектральные проективные индексы растительности. Определение характеристик компонентов геосистем. Географическая интерпретация аэрокосмической информации М., Наука, 1988, с. 96-100.

15. Грин A.M. Принципы, методы и способы осуществления стационарных исследований геосистем, М., ИГ АН СССР, 1987, 78с.

16. Грин A.M. Комплексные стационарные исследования как инструмент познания временной структуры геосистем. Изв. АН СССР, Серия Географическая., 1984, № 6, с.20-28.

17. Гаазе Г. Типологическая и хронологическая структура природного района. Материалы к симпозиуму "Топология геосистем-71", СО АН СССР, Иркутск, 1971, с.77-82.

18. Демек Я. Теория систем и изучение ландшафтов. М., Прогресс, 1977.

19. Кондратьев К.Я., Федченко П.П. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности. Л., Гидрометеоиздат, 1982,216с.

20. Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Федченко П.П., Топчиев А.Г. Биосфера: Методы и результаты дистанционного зондирования. М., Наука, 1990,224 с.

21. Крауклис A.A. Теория и практика географических исследований ландшафтов. Брно, 1985.

22. Крауклис A.A. Проблемы экспериментального ландшафтоведения. Новосибирск, Наука, 1979, 233с.184

23. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. Пер. с нем.- М., Мир, 1988, с.13- 76.

24. Малышев В.Б. Дистанционные методы определения состояния и динамики геосистем. Сб. Временная организованность геосистем. М.,1988, с.244-260.

25. Малышев В.Б. Зайцева В.А., Кононович С.И., Комар П.В., Синякович С.Г.

26. Использование спектроэнергетических и спектрополяризационных характеристик агросистем для распознавания и оценки их состояний. Исследование Земли из космоса, 1989, № 5, с.52-59.

27. Малышев В.Б. Дистанционные методы в геосистемном мониторинге. Сб. Принципы и методы геосистемного мониторинга. М., Наука,1989, с.43-58.

28. Моисеев H.H. Люди и кибернетика. М., Молодая гвардия, 1984, 70с .

29. Моисеев H.H. Экология человека глазами математика. М., Молодая гвардия, 1988, 254с.

30. Мухина Л.И. Анализ понятийной базы проблемы временной организованности геосистем. Сб. Временная организованность геосистем М.,1988,с.28.

31. Преображенский B.C. Организация, организованность ландшафтов. ИГ АН СССР, Препринт, М.,1986, 52с.

32. Нильсон Т., Кууск А. Приближенные аналитические формулы для расчета коэффициентов спектральной яркости сельскохозяйственной растительности. Исследование Земли из космоса, 1984, № 5, с.76-83.

33. Петерсон У, Нильсон Т. Линейные комбинации коэффициентов спектральной яркости для анализа ландшафтов. Учебные записки Тартуского Гос. Университета 808. Структура и ландшафтно-экологический режим геосистем. Труды по географии. Тарту , 1988 с.34-45.

34. Рачкулик В.И., Беляева И.П., Ситникова М.В. Связь коэффициентов яркости системы почва растительный покров с количеством растительной массы, Метеорология и гидрология, № 8, 1965, с.7-12.

35. Росс Ю.К. Радиационный режим и архитектоника растительного покрова, Л., Гидрометеоиздат, 1975, 344с.185

36. Росс Ю.К.,. Нильсон Т.А. Пространственная ориентация листьев в посевах и методика её определения. Фотосинтезирующие системы высокой продуктивности. М., Наука, 1966, с.51-126.

37. Росс Ю.К., Нильсон Т. А. К теории радиационного режима растительного покрова. Исследования по физике атмосферы. Тарту, 1963, № 4, с.41-65.

38. Сочава В.Б. К теории классификации геосистем с наземной жизнью, Наука, СО АН СССР, Иркутск, 1972, с.3-14.

39. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск, Наука, СО АН СССР, 1978.318с.

40. Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике. Тем. вып. Дистанционное зондирование природных ресурсов из космоса. Перев. с анг., том 73, вып.6, 1985, стр.9-14,185-201.

41. Толчельников Ю.С. Оптические свойства ландшафтов. JL, Наука, 1974,252с.

42. Ту Д., Гонсалес, Р. Принципы распознавания образов. М., Мир, 1978, 412с.

43. Федченко П.П., Кондратьев К.Я. Спектральная отражательная способность некоторых почв. JL, Гидрометеоиздат,1981, 231с.

44. Харин Н.Г. Дистанционные методы изучения растительности. М., Наука, 1975, 131с.

45. Barrett Е.С. and Curtiss L.F. .Introduction tj environmental remote sensing.-New York (Wiley), 1976, pp 336.

46. Baumgardner M.F.,Kristof S.J.,Johannsen C.J.and Zachary A.L.Effects of organic matter on the multispectral properties of soil.-Proc. of the Indiana Acad.of Science for 1969, 1970, pp 413-422.

47. Badhwar G.D., Carnes J.G. and Austin W.W."US1 of Landsat dereved temporal profils for corn soybean feature extraction and classification",Remote Sensing Envirom.,vol.12,pp.57-59,1982.

48. Bowers S.S. and Ha nks R.J. . Reflection of radiant energy from soils .- Soil Science, 1965, pp 130-138.

49. Botkin D.B.,.Estes J.E, McDonald R., Wilson M."Studyingthe earth's vegetatoin from space", Bioscience, vol.34,no.8,pp.508-514,1984.

50. Chang S.H. and Collins W."Confirmation of the airborne biogeophyical mineral exploration technigue using laboratory methods,"Economic Geol.,vol 78, ,1983, pp 723-736.186

51. Chan S.H. and Collins W. Confirmation of the airborne biogeophysical mineral exploration technique using laboratory methods.-Econ.Geol., 1983, № 78, pp 723736.

52. Conel J.E., Abrams M.J. and Goetz A.F.H. Study of alteration asssociated with uranium ocurrences in andstone and its detection by remote sensing methods.-JPL-Publ.

53. Cordsen E.Z. ur spektralen und thermalen Erkundung von Boden.-Dipl.-Arbeit, Inst. f. Pflanzenernahrung und Bodenkunde,Univ.Kiel,1981. 1978, pp 66-78.

54. Collins W., Chang S.H., Raines G., Canney F. and Ashley R. Airborne biogeophysical mapping of hidden mineral deposits.-Econ.Geol., 1983, № 78, pp 737-749.

55. Doerffer R.Zum Problem der Fernerkundung von Substanzen im Wasser mit dem Multispektralabtaster.-Bildmessung und Luftbildwesen, 1978,4, pp.133-138.

56. Doerffer R.Zum Problem der Fernerkundung von Substanzen im Wasser mit dem Multispektralabtaster.-Bildmessung und Luftbildwesen,1978,4, pp.133-138.

57. Dietz R.S., French B. and Oliveira M.A. M.Araguina Dome and Serra de Canghales(Goias)-Probable astroblemes. SGB, Nucl. da Bahia, XXVII Congr.Bras.Geol.,Resumo des Comm.,Sess.Tec., 1973,l,pp 102-103.

58. Dusek D.A., Jackson R.D.,.Musick J.T. "Winter Wheat vegetation Indices Calculated from combinations of Seven Spectral Bands",Remote sensing of environm., vol.18, n3, 1985, pp.255-267.

59. Esau K. Anatomy of Seed Plants, 2nd.ed.New York: Wiley, 1977.

60. Gates D.M.,"Physical and physiological properties of plants,remote sensing with special reference to agricultural and forestry,"Nat.Acad.Sci., pp 224-252,1970.

61. Gaussman H. W., Escobar D.E. and Knipling E.B., "Relation of Peperomia Zobtusifoia's anomalous leaf reflectance to its leaf anatomy, "Phogram.Eng.Remote Sensing,vol 43, pp 1183-1185, 1977.

62. Gausmann H.W., Escober D.E. Everitt J.H., Richardson A.J. and Rodriguez R.R. "Distinguishing succulent plants from crop and woody plants", Photogramm.Remote Sensing, vol. 44, 1978, pp487-491.

63. Goetz A.F.H. and Rowan L.C.Geologic remote sensing.-Science,1981,211,pp 781-791.

64. Goetz A.F., Siegal B.S. and Rowan L.C.Quantitative spectral technigues and computer image processing as applied to lithologic mapping.-Proc.of the 1975 IEEE Conference on Decision and Control, 1975,pp 412-413.

65. Hunt G.R. and Salisbury J.W. Visible and near-infrared spectra of rocks and minerals.! Silicate minerals.-ModernGeol.,1970,pp 283-300.

66. Hunt G.R. and Salisbury J.W. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks.II. Carbonates .-Modern Geol.,1971,pp 23-30.

67. Hunt G.R. and Salisbury J.W. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks.XI. Sedimentary rocks.- Modern Geol.,1976,pp 211-217.

68. Hunt G.R. and Salisbury J.W. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks.XII. Metamorphic rocks.-Modern Geol., 1976,pp 219-228.

69. Hunt G.R.,Salisbury J.W. and Lenkoff C.J. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks. III. Oxides and hydroxides.-Modern Geol., 1971 a,pp 195-206.

70. Hunt G.R.,Salisbury J.W. and Lenkoff C.J. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks.IV Sulphides and sulphates.-Modern Geol., 1971 b,pp 1-14.

71. Hunt G.R., Salisbury J.W. and Lenkoff C.J. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks.V. Halides,phosphates,arsenates,vanadates and borates.-Modern Geol.,pp 121-132.

72. Hunt G.R.,Salisbury J.W. and LenkofF C.J. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks.VI Additional silicates.-Modern Geol.,1973, pp 85-106.

73. Hunt G.R.,Salisbury J.W. and Lenkoff C.J. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks.IX.Basic and ultabasic rocks.-Modern Geol., 1974 a,pp 15-22.

74. Hunt G.R.,Salisbury J.W. and Lenkoff C.J. Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks.VHI.Intermediate rocks.-Modern Geol., pp 237-244.

75. Jackson R.D. "Spectral indices in n-space",Remote Sens, of Environ., vol.13, nl5, 1983, pp. 409-421.

76. Knipling E.B. Physical and physiological basis for the reflectance of visible and near-infrarred radiation from vegetation-Remote Sensing of Environment, 1970,N l,pp 155-159.188

77. Kondratgev K.G., Kozoderov V.V., Fedchenko P.P. "Remote Sensing of the state of crops and soits",Int.S.Remote Sens., v.7, nlO, 1986, pp.1213-1235.

78. Kristof S.J. Preliminary multispectral studies of soils.-J.Soil and Water Conserv., 1971 , 26 pp 15-18.

79. Lamb J., Jacob J., Wittjje V. Experiments on spectral signatures of soil samples.-Vortag:AG Spectral Signa tures in Hamburg, 1980, pp 3.

80. Labovitz M.L., Masuoka E.J., Bell R., Siegrist A.W. and Nel son R.F. The application of remote sensing to geobotanical exploration for metal sulfides-results from the 1980 field season at Mineral, Va.-Econ.Geol., 1983, N 78, pp 750-760.

81. Merembeck B., Turner B. Directed Canonical Analysis and the Performance of Classifiers Under Its associated Linear Transformation, IEEE,Transactions on Geosciend and Remote sensing,vol.GE-18, n.2, 1980, ppl90-196.

82. Milton N.M., Collins W., Chang S.H. and Schmidt R.G. "Remote detection of metal anomalies on Pilot Mountain, Randolph County,North Carolina,"Economic Geol., vol 78, 1983, pp 605-617.

83. Myers V.I. Crops and soils.-In:Reeves R. (ed.): Manual of Remote Sensing, 1975, Vol.3-Falls Church, Va(Am. Soc.Photogr.), pp 1715-1814.

84. Obuchov A.I., Orlov D.S., Spectral reflectivity of the major soil groups and possibility of using diffuse reflection in soil investigations.- Pocvovedenie, 1964,pp 2.

85. Orlov D.S. Quantitative patterns of light reflection on soils.Influence of particle(aggregate) size on reflectivity-Doklady Soil Sci., Suppl., 1966, pp 13.

86. Podwysocky M.H., Segal D.B. and Abrams M.J. .Use of multispectral scanner images for assessment of hydrothermal alteration in the Marysvale, Utah, mining area.-Econ. Geol., 1983, N 78, pp 675-687.

87. Rowan L.C. and Kahle A.B.Evaluation of 0,46 to 2,36 um multispectral scanner images of the East Tintic Mining District ,Utah,for mapping hydrothermally altered rocks.-Econ.Geol., 1982, N 77, pp 441-452.

88. Rowan L.C., Wetlaufer P.H., Goetz A.F.H. Billingsley F.C., Stewart J.H. Discrimination of rock types and detection of hydrothermally altered areas in South-Central Nevada., 1974.189

89. Shockley W.G., Knight S.J. and Lipscomp E.B. Identifying soil parameteres with an infrared spectrometer.-In: Proc.of the Second Symp. on Remote Sensing of Environment.-Ann Arbor (University of Michigan Press), 1962.

90. Siegal B.S. and Goetz A.F. Effect of vegetation on rock and soil type discrimination.-Photogr.Eng. and Remote Sensing, 1977, N43, pp 191-196.

91. Stoner E.R.,Baumgardner M.F.Physicochemical site and bidirectional reflectance factor characteristics of uniformly moist soil.-LABS Techn.Report, 1980b, 111679.

92. Suits G.H. "The Calculation of the Directional Reflectance of a Vegetative Canopy", Remote Sensing of Environm., n.2, 1972, pp.117-125.

93. Suits G.H., Safir G.R. "Verification of a Reflectance Model for Mature Corn with Applications to Corn Blight Detection",Remote sensing of Envirnm., no.2, 1972, pp.183-192.

94. Suits G.H. "The Cause of Azimuthal variations in Directional Reflectance of Vegetative Canopies",Remote Sensing of environm., no.2, 1972, pp.175-182.

95. Teleki P., Weber C.(eds.) Remote sensing for geological mapping. -Proc.IUGS/UNESCO/BRGM-Seminar Febr.1984, Orleans, France.-BRGM Document no.82-IUGS Publication no.18, Editions du BRGM, Orleans,1984.

96. Thomas J.R., Wiegand C.L. and Myers V.I. Factors affecting light reflectance of cotton.-In:Proc. 4th Symp. on Remote Sensing of Environment,Ann Arbor, Michigan, 1967, pp 305-312.

97. Tucker C.J. and Gatlin J.A. "Monitoring vegetation in the Nile Delta with NOAA-6 and NOAA-7 AVHKK imagery", Photogramm.Eng.Remote Sensing, vol.50, no. 1, 1984, pp.53-61.

98. Tucker C.J. and Garratt M.W "Leaf optical system modeled as a stochastic process", Appl.Opt., vol.16, 1977, pp.635-642.

99. Tucker CJ. "Red and photographic infrared combinations for monitoring vegetation", Remote Sensing Env., vol.8, 1979, pp. 127-150.