Оценка состояния лесов с использованием ГИС-технологий и данных дистанционного зондирования: На примере национального парка "Валдайский" тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.23, кандидат географических наук Акбари Хассан Хосейн джан

• Акбари Хассан Хосейн джан
• кандидат географических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат географических наук Акбари Хассан Хосейн джан

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Определение параметров состояния лесов на основе космических технологийи цифровых моделей местности

1.1. Мониторинг лесов национальных парков

1.1.1. Критерии и индикаторы устойчивого управления лесами

1.1.2. Обоснование показателей космического мониторинга состояния лесов

1.2. Применение космических технологий в мониторинге состояния лесов

1.2.1. Современные средства космических съемок. Информативность в целях изучения лесов

1.2.2. Возможности определения показателей состояния лесов по космическим снимкам

1.3. Возможности выделения типов условий местопроизрастания древостоя на основе цифровых моделей рельефа.

1.3.1. Экосистемные территориальные единицы растительного покрова

1.3.2. Лесотипологические территориальные единицы и их ландшафтная обусловленность

1.3.3. Возможности автоматизированного выделения типов условий местопроизрастания древостоя

1.3.4.Система морфометрических величин и их геофизический смысл 29 Выводы

ГЛАВА 2. объекты исследований, Исходные материалы и методика работ

2. 1. Объекты исследований

2.1.1. Общие сведения

2.1.2. Комплексная физико-географическая характеристика национального парка

2.1.3. Особенности ландшафтной структуры территории исследований

2.2. Методы исследований полевого этапа

2.2.1. Таксационные нормативы определения параметров состояния леса

2.2.2. Методика полевых ландшафтных и лесотаксационных исследований

2.3. Камеральные методы ГИС-технологий

2.3.1. Подготовка, обработка и получения картографической информации.

2.3.2. Получение цифровой модели местности.

2.3.3. Классификация рельефа по морфометрическим величинам распределения геофизических полей.

2.3.4. Корреляционная связь между классами растительности и Н ТК. 57 Выводы

ГЛАВА 3. Дешифрирование структуры растительного покрова по данным дистанционного зондирования.

3.1. Использование спектральных каналов LANDSАТ-7 для получения пространственной структуры леса

3.2.Методы анализа дистанционной информации 69 3.2.1.Методы неуправляемой классификации (классификация без учителя).

3.3. Дешифрирование растительного покрова 75 Выводы

ГЛАВА 4. Индикаторные свойства древостоя в ландшафтах краевой зоны валдайского оледенения.

4.1. Особенности методики исследования древостоя.

4.2. Верификация дешифрирования структуры леса по результатам лесотаксационной съемки

4.3. Ландшафтная интерпретация местообитаний древесных пород

4.3.1. Характеристика условий местообитания ели.

4.3.2. Характеристика условий местообитания сосны

4.3.3. Характеристика условий местообитания мелколиственных пород. 102 Выводы

4.4. Пространственные особенности распределения запасов древостоя 103 Выводы

ГЛАВА 5. ландшафтные условия местопроизрастания древостоя

5.1. Выделения типов условий местопроизрастания древостоя на основе анализа морфометрических величин

5.1.2. Интерпретация распределения морфометрических величин

5.1.3. Метод классификации поверхности рельефа.

5.2. Геофизическая дифференциации ГГГК участка исследования

5.2.1. Классификация НТК участка исследования на основе геофизической интерпретации морфометрических величин

5.2.2. Анализ связи структуры лесного покрова и рельефа по данным цифровой модели местности и сканерной космической съемки

Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценка состояния лесов с использованием ГИС-технологий и данных дистанционного зондирования: На примере национального парка "Валдайский"»

Леса являются одним из основных компонентов природной среды, обеспечивая естественное регулирование большинства протекающих в экологической системе Земли процессов, что предопределяет необходимость максимального сохранения природных свойств лесов. Без учета структуры и динамики изменения состава лесов России, а также анализа природных и антропогенных процессов, происходящих в лесах, невозможны реальные прогнозы глобальных изменений природной среды. В официальной «Концепции развития лесного хозяйства Российской Федерации на 2003-2010 гг.» (Концепция устойчивого развития, 2003) приоритетными признаны научные исследования, направленные на совершенствование программно-методического обеспечения мониторинга лесов и лесного хозяйства (разработка высокоэффективных технологий получения достоверной и оперативной информации о лесах, использование ГИС-технологий и т.п.). Одним из приоритетных направлений государственной экологической политики РФ в плане устойчивого развития и поддержания биоразнообразия является развитие системы особо охраняемых природных территорий. Национальные парки являются элементами сети особо охраняемых территорий для осуществления долгосрочного экологического мониторинга. В отличие от других природоохранных объектов, национальные парки совмещают широкий спектр задач - охрану природного и культурного наследия, организацию отдыха населения, поиск путей устойчивого развития территории - и являются наиболее массовой и распространенной в мировой практике формой охраны природы.

В последние десятилетия многие исследователи пришли к выводу, что экологические и социальные функции лесов, структуру лесного фонда, рост и производительность лесов наиболее целесообразно рассматривать в пределах природно-территориальных комплексов -географических ландшафтов. Каждый ландшафт имеет относительно однородное геологическое строение, на основании которого в процессе длительного развития сформировался определенный, свойственный только ему набор форм рельефа, климата, почв, растительности, и состоящее из свойственных только данному ландшафту закономерно повторяющихся в пространстве основных морфоструктурных единиц ландшафта. Здесь происходят более упорядоченные процессы формирования, роста и развития древостоев, отмечается значительное снижение значений варьирования основных таксационных показателей.

ПТК различного уровня располагаются внутри ландшафта в строго определенном порядке. В совокупности они образуют определенную структуру (расположение составляющих частей), которая и называется морфологической структурой ландшафта. Принято считать, что это одно из важнейших свойств ландшафта, поскольку зная закономерности расположения ПТК разного ранга внутри ландшафта, можно более целенаправленно и с минимальными затратами изучать земную поверхность для практических лесохозяйственных целей. Данные особенности строения географических ландшафтов оказывают существенное влияние на формирование породнотипологической структуры лесного фонда, рост и производительность древостоев. Вышеуказанные закономерности сказываются и на пространственном размещении древостоев в пределах ландшафтов.

Непосредственно для целей лесного хозяйства важнейшее значение имеет наличие нескольких свойств ландшафта, а именно:

• внутриландшафтная повторяемость составляющих ландшафт морфоструктурных единиц, дающая возможность методом экстраполяции распространять изученные свойства фаций, урочищ и местностей с участков, на которых они были изучены, на всю территорию ландшафта;

• закономерное примыкание ПТК друг к другу с образованием цепей с ритмичным и аритмичным чередованием, позволяющее на основе изучения этих закономерностей, применяя дистанционные методы, производить учет растительности с более высокой достоверностью;

• закономерная вложенность ПТК друг в друга, на основании которой можно заранее знать, из каких морфоструктурных единиц состоит рассматриваемый ПТК более высокого ранга.

При применении ландшафтного подхода в лесном хозяйстве важнейшим понятием является тип условия местообитания. Пространственная структура типов условий местообитания обусловлена рельефом местности Рельеф ключевой компонент ландшафта и главный фактор разнообразия ландшафтной структуры и неоднородности внутри самого ландшафта. Рельеф является матрицей перераспределения на поверхности тепла и влаги. Пространственно-территориальные единицы ландшафта, характеризующие^ однородным ^ соотношением тепла и влаги, образуют определенный экотоп - набор условий для формирования растительного покрова. Внутри экотопов условия произрастания растительности могут значительно варьировать, что связано с неоднородностью литогенной основы. Так на хорошоувлажненных суглинках формируются папоротниковые ельники, а на песках сосняки-черничники. Внутри однородного поля распределения тепла и влаги могут формироваться несколько эдафотопов - типов условий местообитания растительности.

Типы условий местообитания растительности довольно строго и четко вписываются в ландшафтные границы, так как они существуют внутри ландшафта и подотчетны морфологической структуре природного ландшафта. Очень тесно типы условий местообитаний перекликаются с такими понятиями как биогеоценоз, введенным в географию Сукачевым, и означающим однородный по своему составу, строению и структуре биоценоз в пределах однородной морфологической единицы.

К сожалению, ландшафтные закономерности в лесохозяйственной практике России до сих пор фактически не нашли широкого применения.

Актуальность темы. Для национальных парков России, расположенных преимущественно в лесной зоне, мониторинг лесов занимает главное место среди других видов экологического мониторинга - почв, подземных вод, воздушной среды и др. Лесной кодекс РФ (1997 г.) определяет мониторинг лесов как "систему наблюдений, оценки и прогноза состояния и динамики лесного фонда в целях государственного управления в области использования, охраны, защиты лесного фонда и воспроизводства лесов и повышенияих экологических функций". Единой законодательно утвержденной методики ведения экологического мониторинга лесов на территориях национальных парков России пока не существует, ее разработка находится на стадии экспериментальных исследований (Малышева, и др, 2002.). Многочисленные исследования, посвященные выработке критериев и показателей состояния лесов на основе аэрокосмических технологий, проводятся преимущественно для лесных территорий интенсивного хозяйственного использования или малоосвоенных, труднодоступных лесов Сибири и Дальнего Востока и ориентированы в основном на выявление участков с концентрацией промышленных рубок, гарей, техногенного загрязнения, погибших насаждений. В последнее время широкое распространение получили методы изучения растительного покрова на основе различных индексов (вегетационного, зеленой листовой площади растительного покрова, фотосинтетически активной радиации, поглощаемой растительностью и др.), представляющих собой результаты специальной обработки материалов многозональных съемок, в целях глобального мониторинга биомассы экосистем в связи с изменениями климата Земли. Разработки в области фонового мониторинга состояния лесов дистанционными средствами на региональном и локальном уровнях (для отдельных природоохранных территорий или массивов девственных лесов) не столь многочисленны.

Большинство общедоступных материалов космических съемок имеет малое и среднее разрешение, которое не позволяет получать развернутые характеристики состояния лесов в полном объеме. Ряд исследований продемонстрировали возможность заметного увеличения достоверности дешифрирования и получения более развернутых характеристик лесного покрова на основе применения априорной инфрормации, содержащейся в топографических и физико-географических материалах. Например, использование параметров цифровых моделей рельефа при автоматизированных формальных процедурах дешифрирования позволяет повысить достоверность классификации на 20-25% (Пузаченко, Козлов 2005).

В связи с быстрым прогрессом аэрокосмических технологий и важностью организации наблюдений за состоянием лесных экосистем на всей природоохранной территории разработка приобретает насущную необходимость. Поэтому выбор показателей для мониторинга состояния лесных экосистем, разработка геоинформационных технологий их определения по аэрокосмическим снимкам и увеличить степени достоверности дешифрирования и степени детальности является актуальной задачей

Цель диссертациии: разработать методику оценки состояния лесов на основе космических снимков с привлечением априорной информации цифровых моделей местности для национального парка «Валдайский».

В соответствии с целью основными задачами работы являются:

1. Обосновать показатели состояния леса, которые можно получить с использованием космических съемок. Выбрать источники космической информации с достаточной разрешающей способностью для целей лесного мониторинга охраны природы.

2. Разработать методику обработки космических изображений для автоматического построения карт пространственных характеристик состояния лесных угодий на основе стандартных и общедоступных прикладных программ математического обеспечения, а также методику повышения оценки информативности данных дистанционного зондирования.

3. Провести верификацию проведенного автоматического дешифрирования параметров состояния лесных угодий на основе полевых лесотаксационных исследований.

4. Разработать методики использования цифровых моделей местности для повышения качества дешифрирования параметров состояния лесов на основе моделирования потенциальных типов условий местообитания древесной растительности.

5. Получить показатели состояния лесов для Национального парка "Валдайский" на основе классификации космического спектрозонального снимка и цифровой модели местности.

Работа прошла апробацию на Четвертой Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: "Шевченковская весна" КНУ им. Т.Г. Шевченко, г. Киев, март 2006 ("Выявление потенциальных типов условий местообитания лесной растительности на основе цифровой модели рельефа"); на XI ландшафтной конференции, Москва, МГУ, август 2006 ("Исследование структуры южно-таежного лесного покрова краевой зоны Валдайского оледенения на основе данных космической съемки Landsat"); в статье Akbari H. H. Role of forests in a filtration of polluted air. //Scientific Journal of the Islamic Associations of Iranian Students in Moscow. M.: № 9, Summer 2004. p. 45-48; в статье "Индикационные свойства древостоя в ландшафтах краевой зоны валдайского оледенения".//Вестник Московского университета, серия "География", № 6, 2006 г. (в печати).

Заключение диссертации по теме «Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов», Акбари Хассан Хосейн джан

Основные выводы по ландшафтной дифференциации древесных пород, и их ландшафтной индикации заключаются в следующем.

Отчетливы изменения суммы диаметров древостоя на фоне изменения высотных ступеней рельефа. Отмечается резкое изменение древостоя при смене камовых и моренных местностей с одной стороны и озерно-водно-ледниковых с другой. Смена болотных урочищ индицируется по доминированию сосны в условиях верховых болот, преобладанию ольхи в низинных болотах с высокой трофностью.

Оптимальные типы условий местопроизрастания ельников формируются на моренных и камовых холмах, сложенных суглинками с линзами супеси. Оптимальные типы условий местопроизрастания сосновых лесов формируются на песчаных озовых грядах и дюнах

Максимальная продуктивность ели приурочена к урочищам моренных и камовых холмов с близким залеганием моренного суглинка (запасы >500-600 м3/га)

Максимальные запасы сосны (400-500 м3/га) приурочены к заболоченному лесу по краю озовой гряды.

Для черной ольхи типичными местообитаниями являются трофные низинные болота, где ее запасы достигают максимума - 150-200 м3/га.

Характер влияния факторов среды на пространственную дифференциацию местообитаний древесных пород и распределение запасов древесины носит идентичный характер, что подтвердил корреляционный анализ.

В болотных условиях наблюдается другой тип связи одного из показателей лесных сообществ (сумма диаметров и запасы) с факторами среды (пример: запасы ели на морене и на болоте в зависимости от двучлена), по сравнению с моренными и камовыми местообитаниями.

ГЛАВА 5. ландшафтные условия местопроизрастания древостоя

5.1. Выделения типов условий местопроизрастания древостоя на основе анализа морфометрических величин

Расчет морфометрических величин (MB) по цифровой модели рельефа и их визуализация была проведен с использование ГИС "ЭКО", разработанной П.А. Шарым. Объектами исследования выбраны НТК Национального парка «Валдайский» в пределах южной части водосбора оз. Валдайское и реки Валдайки. Основа цифровой модели рельефа (рис. 5.1.) топографическая карта М 1:10000. Цифровая модель создана и передана для проведения анализа магистрами кафедры физической географии и ландшафтоведения географического факультета МГУ Сосуновым А.Г. и Бондарем Ю.Н.

Подробности постановки задачи формализации морфометрического анализа рельефа, методы расчета и обоснование выбора расчетных параметров приведены в работах (Сысуев, Шарый, 2000, Сысуев, 2003,2004).

Заключение

В соответствие с целью диссертации и поставленными задачами получены следующие научные и методическое результаты.

1. Обоснован выбор комплекса показателей состояния лесов национального парка с учетом их соответствия международным параметрам устойчивого управления лесами и возможностей определения по космическим снимкам с помощью ГИС- технологий. Для территории национального парка "Валдайский", имеющего значительные площадные размеры, расположенного в зоне южной тайги, рекомендованы для оценки состояния лесных экосистем, доступные снимки со спутников SPOT, Terra, Landsat-7.

2. Показатели "лесистость", "доля водных объектов" надежно определяются по результатам классификации многозональных космических снимков среднего разрешения - достоверность распознавания соответствующих классов составляет около 90%. Показатель "заболоченность" определяется менее точно - достоверность распознавания болотных комплексов колеблется от 60 до 80% в зависимости от типов и размеров болот, лесорастительной зоны. Показатель "целостность" можно получить с достоверностью от 60 до 90%. Показатель "доля участия коренных пород (хвойных, твердолиственных)" определяется не всегда удовлетворительно. Если хорошо дешифрируются насаждения с преобладанием хвойных пород деревьев - достоверность распознавания находится в пределах 60%, то смешанные и лиственные насаждения практически не разделяются (достоверность дешифрирования менее 50 %).

3. Разработана методика определения показателей состояния леса, основанная на компьютерной обработке снимков без обучения в ГИС. Оценены возможные источники информации и особенности их использования для дешифрирования лесов, предложена последовательность применения различных источников в процессе классификации. При этом характеристики фитоценозов получаются по космическому снимку, а характеристики экотопов получаются по цифровым моделям местности, отраслевым лесотаксационным источникам, данным наземных обследований и тематическим картам.

4. Выполнена классификация растительного покрова по снимку ETM+/Landsat-7 и её верификация на основе данных сплошной ленточной лесотаксационной съемки. Полученные результаты позволяют получить ряд показателей для оценки состояния древостоя (доля залесенной площади, доля лесопокрытой площади основными лесообразующими породами, доля заболоченных лесов, и нарушенных лесов).

5. На основе сплошной ленточной таксация древостоя по ландшафтным трансекгам измерены важнейшие лесотаксационные параметры (состав и возраст древостоя, диаметр и высота деревьев, и т.д.), на основе которых рассчитана продуктивность лесов и определены типичные условия местообитания древостоев. Поскольку трансекты заложены с учетом максимального ландшафтного разнообразия, таксация позволила выявить индикаторную роль древостоев для проведения границ ландшафтных комплексов.

6. Верификации классификации снимка на основе полевых лесотаксационных данных показала, что лучшими показателями, распознающими выделенные классы лесного покрова, оказались суммы диаметров стволов каждой породы. Этот показатель характеризует породный состав древостоя, обуславливает степень сомкнутости и диаметр крон и спектральные характеристики полога леса. Таким образом, эти параметры могут быть достоверно экстраполированы на большую площадь.

7. Получена карта потенциальных типов местообитания древостоя на основе классификации рельефа по параметрам распределения геофизических полей, которая позволила выделить потенциальные ПТК и повысить точность дешифрирования и выявить основные потенциальные факторы дифференциации лесного покрова. Показана связь между структурой древостоев и структурой потенциальных типов условий местообитаний, что может служить основой для совместного анализа ЦМР и ДЦЗ для экстраполяции данных.

8. На основе статистического анализа результатов классификации снимка определены показатели состояния лесов (лесистость, доля типов древостоя, доля водоемов, болот и др.), приведенные в соответствие с международными критериями и индикаторами (таблица 29).

Список литературы диссертационного исследования кандидат географических наук Акбари Хассан Хосейн джан, 2006 год

1. Алексеевский А.С., Келломяки С., Любимов А.В. и др. Устойчивое управление лесным хозяйством: научные основы и концепции. Учебное пособие под ред. А.В. Селиховкина. Санкт-Петербургская гос. лесотехническая академия, С-П. — Иоэнсуу, 1998, 216 с.

2. Аравин В. И. Озы Новгородской области // Краевые образования материковых оледенений. М.,1972. С.162-165.

3. Атлас малонарушенных лесных территорий России. М., Изд-во МСоЭС, 2003,187 с.

4. Аэрокосмическое экологическое картографирование. Основные положения.// Вестн. Моск. Ун-та, сер. 5, география, 1995, № 2, с. 16-23

5. Барталев С. А., Жирин В. М., Ершов Д. В. Сравнительный анализ данных спутниковых систем "Космос-1939", Spot и Landsat-TM при изучении бореальных лесов. // Исслед. Земли из космоса, №1,1995, с. 101-114

6. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М., Наука, 1983, 463 с.

7. Бутусов О. Б., Жирин В. М., Сухих В. И. Оценка по данным космических съемок крупномасштабных изменений в лесном фонде, связанных с временным обезлесиванием покрытых лесом земель // Исследование Земли из космоса, 2005, №2, с.67-75

8. Ватковский О. С. Анализ формирования первичной продуктивности лесов. М.: «Наука», 1976.-116с.

9. Виноградов Б.В. Основы ландшафтной экологии. М.: ГЕОС, 1998, 418с.

10. П.Волков А.Д., Громцев А.Н., Еруков Г.В., Караваев В.Н., и др. Экосистемы ландшафтов запада северной тайги. Петрозаводск: Институт леса Карельского НЦ РАН, 1995.193 стр.

11. Востокова Е. А., Сущеня В. А., Шевченко JI. А. Экологическое картографирование на основе космической информации. М., 1988

12. Восточноевропейские леса: история в голоцене и современность: Кн. 1 / Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов. М.: "Наука", 2004. - 480с.

13. Выгодская Н.Н. Радиационный режим и структура горных лесов. JI. Гидрометеоиздат, 1981, 260 с.

14. Глазовская М.А. Геохимические основы типологии и методики исследования природных ландшафтов. М.: Изд-во МГУ, 1964.229 стр.

15. Грибанов Л.Н. Степные боры Алтайского края и Казахстана //Вопросы лесоустройства в условиях интенсивного лесного хозяйства. Тез. докл. научно-технической конференции, Литовская сельскохозяйственная академия. Каунас, 1965. С. 145-146.

16. Громцев Г.В. Лесорастительное районирование на ландшафтной основе. //Лесное хозяйство, 1992. N 2-3. С. 24-25

17. Данилин И. М., Медведев Е. М., Мельников С. Р. Лазерная локация Земли и леса. Красноярск, Ин-т леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2005,182 с.

18. Дмитриев И. Д., Мурахтанов Е. С., Сухих В. И. Лесная авиация и аэрофотосъемка. М.: Агропромиздат, 1989,366 с.

19. Дыренков С. А. Структура и динамика таежных ельников. Л.: «Наука», 1984. 176с.

20. Евдокимова Т.И. Почвенная съемка, М.: Изд-во МГУ, 1987. 269 стр.

21. Еремеев В. А., Мордвинцев И. Н. и др. Современные гиперспекгральные сенсоры и методы обработки гиперспекгральных данных // Исследование Земли из космоса, 2003, №6,с. 80-90

22. Жирин В. М., Сухих В. И. и др. Использование космических снимков для изучения зарастания гарей // Исследование Земли из космоса, 2004, №5, с.69-76

23. Жирин В.М. Приближенная оценка фитомассы лесного (растительного) покрова с использованием значений вегетационного индекса. // Аэрокосмические методы и геоинформационные системы в лесоведении и лесном хозяйстве. М.: 1998, с. 119-122

24. Загреев В. В. Географические закономерности роста и продуктивности древостоев. М.: «Лесная промышленность», 1978.

25. Зайцев М.Л., Иванов А.Н., Петрушина М.Н., Федин А.В. Факторы формирования, структура и функционирование субсредиземноморских ландшафтов //Ландшафтная школа Московского университета: традиции, достижения перспективы. МГУ, Москва, 1999, с. 141150

26. Исаев А.С., Сухих В.И., Жирин В.М. и др. Изучение характеристик лесов по данным съемки с космических систем национальной безопасности. // Аэрокосмические методы и геоинформационные системы в лесоведении и лесном хозяйстве. М., 1998, с. 129-131

27. Исаев А.С., Сухих В.И, Калашников Е.Н. и др. Аэрокосмический мониторинг лесов. М.: Наука, 1991,240с.

28. Исаченко А. Г.Экологическая география России. СПб., 2001,228 с.

29. Исследование состояний геосистем дистанционными методами. Сб. тр. М.: АН СССР. Институт географии. 1987. 192 с.

30. Истомина И. И. Мониторинг популяционной структуры лесных массивов. // Экологический мониторинг лесных экосистем. Петрозаводск, 1999, с. 15

31. Калашников Е.Н. Соотношение лесохозяйственных выделов и природных территориальных комплексов. //Аэрометоды изучения лесных ландшафтов. Красноярск: Институт леса и древесины СО АН СССР, 1975. С. 167-178

32. Калашников Е.Н., Киреев Д.М. Основы ландшафтно-статистического метода лесоинвентаризации. Новосибирск: Наука, 1978, 144 стр.

33. Калашников Е.Н., Тетенькин А.Е. Варьирование древостоев в фациях //Аэрометоды изучения лесных ландшафтов. Красноярск: Институт леса и древесины СО АН СССР, 1975. С. 82-92

34. Киреев Д. М. Ландшафтно-морфологический анализ лесов: Учеб. пособие. СПб.: ЛТА, 2000, 76 с.

35. Киреев Д. М. Ландшафтный метод изучения лесов по аэроснимкам. // Ландшафтный сборник, М., 1973, с. 256-271

36. Киреев Д М., Сергеева В. Л. Ландшафтно-морфологическое картографирование лесов. СПб. -М.: ВНИИЦлесресурс, 1992,60 с.

37. Киреев Д.М. Методы изучения лесов по аэроснимкам. Новосибирск: Наука, 1977. 216 стр.

38. Киреев Д.М., Сергеева В. Л. М., 2002,

39. Книжников Ю. Ф., Кравцова В. И., Тугубалина О. В. Аэрокосмические методы географических исследований: Учеб. для студ. высш. учеб, заведений. М.: Академия, 2004, 336 с.

40. Князева С.В. Аэрокосмический мониторинг национальных парков. Авторф. дисс. канд. геогр. наук. Москва, МГУ, 2006, 25 с.

41. Козлов Д.Н., Оценка состояния компонентов ландшафта на основе анализа данных дистанционного зондирования, цифровой модели рельефа и полевых описаний.

42. Рациональное природопользование. Школа-конференция молодых ученых. М., географический факультет МГУ, 2005, с. 170-175.

43. Корец М.А., Черкашин В.П., Рыжкова В.А. Методы индикации экологических характеристик лесных территорий по данным со спутника "Ресурс-0111 с использованием ГИС //Исследование Земли из космоса, №5,2000, с.74-81

44. Корытный JI. М. Бассейновая концепция в природопользовании. Иркутск, Изд-во Ин-та географии СО РАН, 2002,152 с.

45. Кравцова В.И. Воробьева JI.B. Оценка космических сканерных снимков низкого и среднего разрешения как материалов для картографирования лесов // Лесоведение, № 5,2000, с.35-42.

46. Кравцова В.И., Уваров И.А. Гиперспектральная система MODIS для глобального мониторинга Земли // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 2001. - № 2(29)-3(30). -С. 39-41.

47. Критерии и индикаторы для сохранения и устойчивого управления умеренных и бореальных лесов. Монреальский процесс. Изд. ВНИИЦлесресурс, 1997,25 с.

48. Ласточкин А.Н. Морфодинамический анализ. М.: Недра, 1987.255 сгр

49. Лесной кодекс РФ. М.: ВНИИЦлесресурс, 1997, 65 с.

50. Лурье И. К., Косиков А. Г. Теория и практика цифровой обработки изображений/ Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Научный мир, 2003,168 с.

51. Малышева Н. В. Дистанционное зондирование для изучения лесных экосистем, учета, контроля и управления лесными ресурсами. // Лесохозяйсгвенная информация, 2002, №1, с. 31-61

52. Малышева Н.В., Орлова О.Л., Князева С. В., Вуколова И. А. Мониторинг лесных экосистем национальных парков с использованием дистанционных методов и ГИС технологий. Методические подходы и опыт работ. // Лесохозяйсгвенная информация, 2002, №12, с. 19-24

53. Мелуа А.И. Космические природоохранные исследования. Л.: «Наука». 1988.176 с.

54. Методология оценки состояния экосистем: Учебное пособие. Росгов-на-Дону: Изд-во ООО «ЦВВР», 2000,128 с.

55. Миркин Б.М., Наумова Л.Г., Наука о растительности. Уфа, изд-во ТИЛЕМ", 1998,413 с.

56. Мозолевская Е.Г. Система лесопатологического мониторинга в лесах России. // Лесное хозяйство, № 5, 1996, с. 1-4

57. Морозов Г.Ф. Избранные труды. T.l. М.: Лесная промышленность, 1970. 559 стр.

58. Назаров Л.Е. Алгоритмы классификации типов лесов на основе анализа радиолокационных изображений. //Исследование Земли из космоса, 1999, №4, с.56-62

59. Национальные парки России. М.: Изд-во Центра охраны дикой природы, 1996 г.

60. Никифорова Е.М. Микроэлементы в южно-таежных ландшафтах Валдайской возвышенности // Геохимия ландшафта и практика народного хозяйства М.: Изд-во МГУ, 1980-С. 57-98.

61. Николаев В. А. Космическое ландшафтоведение: Учебное пособие. М: Изд-во Моск. Ун-та, 1993, 81 с.

62. Николаев В.А. Дистанционное зондирование ландшафтов (космические методы) // Современные проблемы физической географии. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1989. с. 56-65.

63. Общесоюзные нормы для таксации лесов. Справочник. Под ред. Кочетова О. А. М.: "Колос", 1992.-495с

64. Отчеты проекта «sibTREES», http://www.ifi.rssi.ru/sibtrees

65. Палеогеография и хронология верхнего плейстоцена и голоцена по данным радиоуглеродного метода, 1965 г.

66. ПогребнякП. С. Основы лесной типологии. М.: Изд-во АН СССР, 1956,456 с.

67. Пономарев И.П. Почвы Новгородской области. Новгород, 1955-220 с.

68. Преображенский В. С. Экологические карты (содержание, требования). // Известия АН СССР, сер. география, 1990, № 6, с. 119-125

69. Пузаченко Ю.Г., Алещенко Г.М., Молчанов Г.С. Многомерный анализ аэрофотоснимков при изучении структуры ландшафтов. //Известия РАН, сер. геогр., №2, 1999, с. 80-90

70. Рожков АА., Козак В.Т. Устойчивость лесов. М.: ВО "Агропромиздат", 1989,238 с.

71. Рысин Л.П. Концепция биоразнообразия лесных экосистем и лесная типология. //Биологическое разнообразие лесных экосистем. М., Международный институт леса., 1995, с. 40-43

72. Самойлович Г.Г. Применение аэрофотосъемки и авиации в лесном хозяйстве. М., 1964,486с.

73. Седых В. Н. Аэрокосмический мониторинг лесного покрова. Новосибирск: Наука Сиб. отд., 1991,239с

74. Симонов Ю.Г. Морфометрия рельефа. Смоленск, Изд-во СГУ, 1998. 270 с.

75. Сочава В. Б. Растительный покров на тематических картах. Новосибирск, Наука Сиб. отд., 1979, 189с.

76. Степанов И.Н., Лошакова Н.А., Саталкин А.И., Андронова М.И. Составление почвенных карт с использованием системного картографического метода пластики рельефа. //Метод пластики рельефа в тематическом картографировании. Пущино: ПНЦ АН СССР, 1987. С. 722.

77. Столяров Д.П. и др. Географические ландшафты и лесные экосистемы. // Лесное хозяйство, 1992, N 12. С. 22-24.

78. Страхов В. В. Устойчивое управление лесами. Автореферат. Изд. ВНИИЦлесресурс, 1998, с.

79. Стурман В. И. Экологическое картографирование: Учеб. пособие. М.: Аспект-Пресс, 2003, 251с

80. Сукачев В. Н. Избранные труды. Основы лесной типологии биогеоценологии. Л.: Наука, 1972, т. 1,418 с.

81. Сухих В.И., Харин Н.Г., Бутусов О.Б. Возможность классификации лесов северной тайги по изображениям с ИСЗ "Ресурс-01". // Исследование Земли из космоса, 1999, №5, с.65-74

82. Сысуев B.B. Ландшафтно-геохимические черты верхового болота. Вестник МГУ, геогр., №2, 1973

83. Сысуев В.В. Морфометрический анализ геофизической дифференциации ландшафтов //Известия РАН, серия географическая, № 4,2003 а, с. 36-50

84. Сысуев В.В. Структурообразующие геосистемные процессы: характерные масштабы и моделирование. // Вестник МГУ, сер. геогр. № 1, 2002, с. 22-28

85. Сысуев В.В. Физико-математические основы ландшафтоведения. Учебное пособие. Москва, МГУ, географический факультет, 2003 б, 245 с.

86. Сысуев В.В., Шарый П.А. Выделение типов условий местопроизрастания для лесоустройства по участковому методу. // Лесоведение, 2000, № 5, с. 11-21.

87. Тевелев А.В. Лекции по дистанционным методам геологических исследований: http:// geo. web. ru/~tevelev/remsen2. htm.

88. Тикунов B.C. Классификация в географии: ренессанс или увядание? (Опыт формальных классификаций). Москва-Смоленск: Изд-во СГУ, 1997. - 367 с.

89. Тихонова Е.В. Структура растительного покрова водосборного бассейна малой реки в подзоне хвойно-широколиственных лесов центра Русской равнины. Автореф.дисс.канд. биол.наук, Москва, ЦЕПЛ РАН, 2006,28 с.

90. Харин Н.Г., Жирин В.М., Татеиши Р. Возможности использования вегетационного индекса (NDVI) для изучения фенологии и состава лесов Сибири. // Исследование Земли из космоса, №1, 2001, с.73-79

91. Харук В.И., Ренсон К. Дж., Буренина Т.А., Федосова Е.Н., Сан. Г. Радиолокационное зондирование таежных лесов. // Лесоведение, № 5,2000, с.29-32

92. Хельсинская конференция по вопросам устойчивого управления лесами Европы 1993 г.,

93. Черных В.Л., Сысуев В.В. Информационные технологии в лесном хозяйстве. Йошкар-Ола, изд-во МарГТУ, 2000,

94. Шарый П.А., Курякова Г.А., Флоринский И.В. О международном опыте применения методов топографии в ландшафтных исследованиях (краткий обзор) // Геометрия структур земной поверхности. Пущино: Пущинский научный центр, 1991. С. 15-29.

95. Шарый П. А. Топографический метод вторых производных. //Геометрия структур земной поверхности. Пущино: ПНЦ, 1991, с.28-58.

96. Шевченко П.Г., Шевченкова Т.Ф. Литогенная основа как фактор дифференциации лесов. // Современные леса Брянской области и рациональное лесопользование. М.: Лесная промышленность, 1989. С. 21-30

97. Юнина В.П. Влияние абиотических факторов на продуктивность лесных экосистем // Теоретические проблемы эволюции и экологии. Тольятти: 1991. С. 164-174

98. Ярмишко В. Т. Основные методологические принципы и методы экологического мониторинга лесных экосистем // Экологический мониторинг лесных экосистем. Петрозаводск, 1999, с. 37

99. Aandahl A. R. The characterization of slope positions and their influence on the total nitrogen content of a few virgin soils of Western Iowa. //Soil Science Soc. Amer. Proc. 1948. V. 13. P. 449454.

100. Bartalev S., 2000. Global Land Cover 2000 project: http://www.gvm.sai.irc.it/glc2000/ProductGLC2000.htm.

101. Global Land Cover Characterization Background: http://edcdaac.usgs.gov/glcc/background.html.

102. Evans I.S. (1981). General geomorphometry. //Geomorphological Techniques. L.: G. Allen&Unvin, pp.31-37.

103. Florinsky I.V. (1998) Combined analysis of digital terrain models and remotely sensed data in landscape investigation // Progress in physical geography, v. 22, № 1, 1998, pp.33-60

104. Life EcoNET project // http://www.lifeeconet.com

105. NATURE CONSERVATION HOMEPAGE: http://europa.eu.int/comm/environment/nature/home.htm.

106. Shary P. A. Land surface in gravity points classification by complete system of curvatures. // Mathematical Geology. 1995/ V. 27, N 3. P. 373-390.

107. Terrain Analysis: Principles and Applications. John P. Wilson (Editor), John C. Gallant (Editor), John Wilev & Sons. Ltd. ISBN: 0-471-32188-5 Hardcover, 512 Pages, 2000.