Разнообразие темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа и закономерности их пространственного распределения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.02.01, кандидат наук Комарова, Анна Федоровна

• Комарова, Анна Федоровна
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Комарова, Анна Федоровна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕРРИТОРИЯ И ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Физико-географические условия

1.2. Растительный покров

1.3. Объект исследования

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Иерархический подход в классификации дистанционных данных и общая схема исследования

2.2. Полевые данные и геоботанические описания

2.3. Данные дистанционного зондирования Земли

2.4. Определение морфометрических и спектральных параметров синтаксонов по дистанционным данным

2.5. Программное обеспечение и статистические методы

ГЛАВА 3. СИНТАКСОНОМИЯ И ФЛОРИСТИЧЕСКИЙ СОСТАВ ТЕМНОХВОЙНЫХ ЛЕСОВ РОССИЙСКОЙ ЧАСТИ СЕВЕРО-ЗАПАДНОГО КАВКАЗА

3.1. Синтаксономический анализ темнохвойных лесов

3.2. Продромус темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа

3.3. Сопоставление результатов классификации с группами типов леса в рамках доминантного подхода

3.4. Географическое распределение синтаксонов

3.5. Экотопическая и синэкологическая характеристика синтаксонов на основе данных геоботанических описаний

ГЛАВА 4. ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА СИНТАКСОНОВ ПО МОРФОМЕТРИЧЕСКИМ И СПЕКТРАЛЬНЫМ ПАРАМЕТРАМ

4.1. Результаты анализа разделимости сообществ в пространстве спектральных признаков

4.2. Наиболее значимые переменные

4.3. Различия между отдельными субассоциациями/вариантами

4.4. Характеристика субассоциаций и вариантов на основе данных дистанционного зондирования. Экологический портрет синтаксонов

ГЛАВА 5. КАРТОГРАФИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕМНОХВОЙНЫХ ЛЕСОВ НА КАВКАЗЕ

5.1. Алгоритм создания массива данных о распространении темнохвойных лесов и его валидация

5.2. Цифровая модель рельефа. Основные параметры. Ход анализа

5.3. Общие закономерности распространения темнохвойных лесов

5.4. Распространение на склонах разной крутизны и экспозиции

5.5. Распределение по градиенту высот над уровнем моря

5.6. Экотопический портрет темнохвойных лесов и факторы их распространения

ГЛАВА 6. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ. МАЛОНАРУШЕННЫЕ ЛЕСНЫЕ МАССИВЫ

6.1. Концепция малонарушенных лесных территорий и ее производные. Ситуация на Северо-Западном Кавказе

6.2. Методика выделения малонарушенных лесных массивов

6.3. Результаты

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЕ. Карты распространения темнохвойных лесов (масштаб 1:5000000)

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разнообразие темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа и закономерности их пространственного распределения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. Северо-Западный Кавказ имеет статус мирового центра разнообразия растений (Biodiversity Hotspots..., 2011). Горные темнохвойные леса Северо-Западного Кавказа относятся к редким растительным сообществам (Red Data Book., 1997), требуют особых мер охраны согласно Бернской конвенции (Resolution., 1996), с ними связано большое число редких, реликтовых и эндемичных видов. Эти леса имеют важное средозащитное значение. Вместе с тем, они не исключены из хозяйственного использования: страдают от вырубок, размещения рекреационных объектов и т.п. В связи с этим, актуальна разработка рекомендаций по сохранению наиболее ценных участков темнохвойных лесов, что невозможно без детальной их инвентаризации и картографирования.

Синтаксономическое положение отдельных растительных сообществ темнохвойных лесов неоднозначно (Биота..., 1990; Французов, 2006; Соколова, 2013); актуальным является приведение существующих вариантов классификации к единой системе и разработка продромуса.

Выяснение факторов, определяющих распространение отдельных сообществ, важно, поскольку уточняет представления об общих закономерностях формирования растительного покрова. Характерные экотопы некоторых групп типов леса описаны в существующих трудах (Орлов, 1951; Бебия, 2002, 2012 и др.), но для перехода к моделированию распространения темнохвойных лесов необходима пространственно непрерывная оценка на основе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).

Актуальной задачей является поиск способов картографирования растительных сообществ, основанных на открытых данных ДЗЗ (Попов, 2016 и др.).

Степень изученности проблемы. Несмотря на достаточно продолжительную историю изучения темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа, в их характеристике оставались пробелы, в частности не проводилось их картографирование на всем ареале (Темботова, 2012). В их изучении на региональном уровне практически не применялись данные дистанционного зондирования (Шарая, 2013). Закономерности распространения темнохвойных лесов и факторы, ег обуславливающие, мало исследованы. Существующая для всей территории исследования эколого-флористическая классификация темнохвойных лесов Кавказа носит обзорный характер (Биота., 1990; Korotkov et al., 1991).

Дистанционное зондирование широко используют для изучения лесных сообществ (Price et al 2002; Xie et al 2008; McRoberts et al 2010; Барталев, Лупян, 2013; Курбанов и др., 2014; Banskota et al. 2014; Homolova et al 2015 и др.). Для выделения более мелких единиц лесного покрова (например, субассоциаций), а также для изучения свойств растительных сообществ, которые не поддаются дешифрированию по ДЗЗ среднего разрешения напрямую, этот метод до настоящего времени почти не был использован. Кроме того, ранее не было проанализировано распределение отдельных параметров в комплексе, позволяющее определить положение отдельных синтаксонов ранга ассоциации и ниже в многомерном пространстве признаков (яркость в разных частях электромагнитного спектра, основные вегетационные индексы, параметры рельефа).

Цель работы - охарактеризовать разнообразие и закономерности пространственного распределения темнохвойных лесов и отдельных подчиненных синтаксонов в российской части Северо-Западного Кавказа. Задачи:

- провести полевые обследования темнохвойных лесов российской части Северо-Западного Кавказа;

- на основе существующих литературных и собственных полевых данных разработать эколого-флористическую классификацию темнохвойных лесов и сформулировать диагнозы синтаксонов;

- выявить параметры ДЗЗ, отражающие наиболее значимые факторы распространения растительных сообществ на уровне субассоциаций/вариантов; на основе синтеза полевых и дистанционных данных охарактеризовать ареал, экотопическое и синэкологическое разнообразие, типичные местообитания каждого из рассматриваемых вариантов растительного покрова;

- установить территорию распространения темнохвойных лесов СевероЗападного Кавказа, провести пространственный анализ распределения темнохвойных лесов по основным топографическим позициям и выявить определяющие его физико-географические факторы;

- создать массив данных для практического применения в природоохранном планировании - определить в пределах ареала темнохвойных лесов территории, минимально измененные деятельностью человека.

Объект исследования: темнохвойные леса Северо-Западного Кавказа. Предмет: закономерности состава и распространения лесов с преобладанием пихты кавказской и ели восточной в российской части Северо-Западного Кавказа.

Методология, материалы и методы исследования. Работа основана на системном, биоценотическом подходе к изучению растительного покрова. Растительность рассмотрена в тесной связи с факторами среды, что позволило привлечь для ее характеристики косвенные данные, получаемые на основе спектральных и радиометрических характеристик. В основу работы положены принципы эколого-флористической классификации (Миркин, Наумова, 2012). Синтаксон рассматривается как отражение флористического состава (Савельев, 2004; Rapinel et al., 2015) и закономерностей внутренних процессов (синтаксоны как «маркеры экологических совокупностей», Миркин и др., 2004, с. 167). Полевые данные и ДЗЗ выступают как взаимно дополняющие источники информации для синтетического анализа растительных сообществ. В картографической части применены принципы иерархического подхода (Townsend, Walsh 2001; Комарова и др., 2016г): более дробные единицы растительного покрова выделяются в пределах уже выделенных единиц более высокого уровня.

Оригинальные полевые данные собраны в 2008 и 2010-2011 годах в 9 районах Краснодарского края, республик Адыгея и Карачаево-Черкессия. Использованные в работе данные дистанционного зондирования включают снимки спутников, предназначенных для изучения растительного покрова (преимущественно Landsat 5 и Landsat 8), цифровую модель рельефа (Jarvis et al., 2008), массив данных о сомкнутости древостоя (Hansen et al., 2013).

Синтаксономический анализ данных геоботанических описаний проведен в программе Juice 7.0, обработка данных ДЗЗ - в программе ScanEx Image Processor 3.6.8, предварительная подготовка - в Erdas Imagine 9.2 и SAGA 2.4.0. Для обработки и кластерного анализа геоботанических описаний помимо пакета Microsoft Office использованы PcORD 5.0 и R 3.2.2. Статистическая обработка данных проведена в Statistica 6.0 и R 3.2.2-3.3.1. Для пространственного анализа и визуализации результатов использовали ArcGIS 10.0-10.4.

Видовые названия растений приведены в соответствии с Флорой СевероЗападного Кавказа (Зернов, 2006).

Научная новизна. Впервые предложен продромус растительности темнохвойных лесов на всю территорию Северо-Западного Кавказа. Выделены 5 новых синтаксонов растительности ранга варианта, относящиеся к двум предложенным ранее субассоциациям, и сформулированы их диагнозы. Для характеристики синтаксонов использован синтез результатов статистической обработки геоботанических описаний и дистанционных данных. Показано, что каждый синтаксон, за исключением варианта Ьщи1а 8у1хайоа, имеет четкий экотопический портрет - набор характеристик рельефа. Параметры, полученные по данным ДЗЗ, и результаты обработки геоботанических описаний хорошо согласуются между собой. Показано географическое распределение синтаксонов вдоль Главного Кавказского хребта. Разработана методика, позволяющая определить синтаксономическую принадлежность участка темнохвойных лесов.

Впервые разработана методологическая схема картографирования растительных сообществ по данным ДЗЗ. Картографирование темнохвойных лесов позволило провести пространственный анализ и выявить основные физико-географические факторы их распространения. Выявлена связь распространения темнохвойных лесов с элементами рельефа.

Теоретическая и практическая значимость. В работе решена фундаментальная задача картографирования растительных сообществ на разных синтаксономических уровнях. Показана связь параметров, определяемых на основе данных ДЗЗ, с синтаксономической принадлежностью участка. Предложена модель картографирования сообществ на детальном уровне. Разработан продромус растительности темнохвойных лесов до уровня варианта. Сформулированы диагнозы синтаксонов, показано, что выделенные синтаксоны имеют четкий географический ареал.

Результаты работы могут быть использованы для территориального планирования природоохранных мероприятий, применимы в качестве рекомендаций при проведении сертификации лесопользования по международному стандарту Б8С на Северо-Западном Кавказе. Установленные закономерности позволяют разработать детальную методику выделения ключевых биотопов для сохранения биологического разнообразия при лесопользовании на Северо-Западном Кавказе, а также применять ее на других лесных территориях. Предложенный метод можно использовать для

оценки ряда лесоустроительных параметров при отсутствии недавнего лесоустройства.

Создана геоинформационная база данных точек встреч редких и охраняемых видов растений, карта малонарушенных лесных массивов. Полученные картографические данные переданы для публикации на геопортале hcvf.ru

Положения, выносимые на защиту:

1. Темнохвойные леса российской части Северо-Западного Кавказа относятся к ассоциациям Ilici colchicae — Abietetum nordmannianae Korotkov et Belonovskaja 1987 и Abieti — Fagetum orientalis Korotkov et Belonovskaja 1987. Согласно впервые разработанному продромусу темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа в составе ассоциации Abieti — Fagetum orientalis Korotkov et Belonovskaja 1987 выделены и охарактеризованы 5 новых синтаксонов темнохвойных лесов ранга варианта. К субассоциации A. — F. o. piceetosum orientalis Belonovskaja et al 1990 отнесены варианты Luzula sylvatica, Calamagrostis arundinacea, Salvia glutinosa, к A. — F. o. athyrietosum filici-feminae Belonovskaja et al 1990 - варианты Galebdolon luteum и Sanicula europea. Синтаксоны соответствуют группам типов леса, выделенным в рамках лесотипологического подхода.

2. Распространение синтаксонов ранга субассоциаций и вариантов может быть спрогнозировано по данным дистанционного зондирования. Синтаксоны достоверно различаются между собой на основании нескольких спектральных и топографических признаков.

3. Экотопические предпочтения синтаксонов и соотношение между ними установлены на основе синтеза полевых и дистанционных данных. Субассоциация I. c. — A. n. vaccinietosum arctostaphyli Belonovskaja et al 1990 и вариант Sanicula europea характерны для южных склонов, субассоциация I. c. — A. n. rhododendretosum pontici Belonovskaja et al 1990 - для плакорных местообитаний и вершин хребтов, вариант Galeobdolon luteum в большей степени приурочен к нижним частям склонов небольшой крутизны с аккумулятивным характером транзита, а также террасам. Варианты Salvia glutinosa и Calamagrostis arundinacea, самые бедные по составу, имеющие выраженный бореальный характер, распространены по очень крутым склонам северных и западных экспозиций; Calamagrostis arundinacea занимает более

крутые склоны в узком высотном диапазоне 1500-1700 м над у.м. В этих позициях важную роль в древостое играет ель, а в напочвенном покрове - зеленые мхи.

4. Ареал темнохвойных лесов на территории российской части СевероЗападного Кавказа установлен по дистанционным данным, темнохвойные леса занимают 12% всей лесопокрытой площади в пределах территории исследования. Точность картографирования темнохвойных лесов - 95,6%, каппа 0,81.

5. Темнохвойные леса приурочены к крутым северным и западным склонам, занимают до 60-70% западных и северных склонов крутизной от 30°. Массивы темнохвойных лесов формируются на высоте от 1300 до 2200 м над у.м.; оптимальные высоты в среднем - 1600-1900 м над у.м. Верхняя и нижняя граница пояса темнохвойных лесов поднимается в направлении с северо-запада на юго-восток (средние высоты: 1500 м над у.м. в северо-западных бассейнах и 2000 м над у.м. в восточных), максимальные высоты превышают 2500 м и более характерны для восточной части территории распространения. Максимальные площади пихтово-еловых лесов и доля занятых ими территорий сосредоточены в бассейнах Белой и Лабы. Темнохвойные леса связаны в своем распространении с территориями с низкой антропогенной нарушенностью.

Личный вклад автора состоит в определении цели и задач исследования, обработке и интерпретации данных, теоретическом обосновании логики работы, построении схемы исследования, разработке алгоритмов для каждого этапа. Лично автором проведены полевые исследования, выполнены все этапы подбора и классификации данных дистанционного зондирования и обработки результатов, построение таблиц синтаксономической классификации, оценка достоверности картографирования, сформулированы результаты работы.

Степень достоверности и апробация результатов исследования. Обоснованность результатов и выводов обеспечена использованием современных общепринятых методов сбора и обработки данных, строгой валидацией результатов классификации по описанным в литературе методикам, большим объемом наземных данных и высокой степенью совпадения результатов автоматизированного дешифрирования космических снимков с наземными данными и существующими фондовыми и архивными материалами.

Основные результаты работы апробированы на совещаниях и конференциях: «Геоинформационные технологии в лесном секторе» (МГУЛеса, Москва, 2009); «Актуальные проблемы экологии и природопользования» (РУДН, Москва, 2009); «Горные экосистемы и их компоненты» (Нальчик, 2009); семинар "Участие общественности в управлении лесами республики Адыгея" (Майкоп, 2010); Проблемы изучения и сохранения растительного мира Евразии (Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, Иркутск, 2010); Ломоносов-2012 (Москва, 2012); Международные конференции Сообщества природоохранных ГИС (Калифорния, США, 2012; Москва, 2015); Международная ботаническая конференция молодых ученых (БИН РАН, Санкт-Петербург, 2012); Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса (Москва, 2015, 2016); Открытые ГИС (Москва, 2015); «Аэрокосмические методы в лесоведении, лесном хозяйстве и экологии» (Москва, 2016); международный семинар «ГИС в ООПТ» (Нарочь, Белоруссия, 2016); международная школа-конференция «Меридиан» (Курская обл., 2016), а также на семинарах кафедр ФГЛ (2013), ФГМ и геоэкологии (2016) Географического ф-та МГУ и кафедры геоботаники Биологического ф-та МГУ (2012, 2016).

По материалам диссертации опубликована 21 печатная работа, из которых 6 - в изданиях, рекомендуемых ВАК для публикации основных положений диссертаций на соискание степени кандидата биологических наук и приравненных к ним.

Материалы работы использованы в лекционно-практическом курсе на кафедре геоботаники МГУ, тренинге «ГИС и ДЗЗ для охраны природы» и при подготовке статьи с рекомендациями для профильного журнала «Устойчивое лесопользование» (Комарова, 2010).

Благодарности

Автор выражает глубокую признательность научному руководителю С.А.Баландину за чуткость и всестороннюю поддержку; С.В.Дудову, И.Н.Семенкову, И.П.Таранец за внимательное прочтение работы и ценные замечания; Н.В.Алаторцевой, А.Г.Зудкину, М.В.Бобровскому, М.П.Плотникову, Ю.С.Быкову, Н.Ю.Курбатовой, Т.В.Чалой, Е.П.Альтшулеру, Д.В.Чурбанову за самоотверженное участие в сборе полевых данных; В.Г.Онипченко, Д.К.Текееву, Н.Б.Ескину и сотрудникам Тебердинского, Кавказского заповедников и Сочинского национального парка за помощь в организации полевых работ и предоставление материалов

лесоустройства; Н.В.Алаторцевой и А.Г.Зудкину за помощь в разработке концепции исследования; М.Ю.Дубинину, И.В.Глушкову, Н.В.Алаторцевой, П.В.Потапову, А.Е.Сарычеву, Дж.Шефферу (J.Schaeffer), Н.О.Тельновой за помощь в овладении технологиями ГИС-анализа и обработки ДЗЗ; О.В.Чередниченко и Е.А.Белоновской за содержательный критический анализ синтаксономического компонента работы и возможность обсуждения; А.С.Зернову, Н.К.Шведчиковой, В.Г.Онипченко и Ю.Е.Алексееву за консультации по вопросам видовой принадлежности гербарных образцов; Е.П.Альтшулеру и Г.А.Базыкину за помощь в статистической обработке данных; А.Г.Зудкину, И.В.Журавлевой, А.Ю.Ярошенко, А.М.Крылову за вдохновляющую поддержку в процессе работы; коллективу кафедры геоботаники за ценные замечания при обсуждении диссертации; членам моей семьи, друзьям и коллегам за помощь в технической организации работы, воодушевление и заинтересованность при обсуждении результатов.

ГЛАВА 1. Территория и объект исследования

Территория исследования охватывает горную часть Северо-Западного Кавказа (западнее г. Эльбрус) в пределах ареала распространения темнохвойных лесов и в границах России (рис.1.1). В административном плане территория охватывает южные районы Краснодарского края (Апшеронский, Туапсинский, Мостовской, Северский административные районы, районы Сочи и Горячего ключа), республик Адыгеи (Майкопский район) и Карачаево-Черкесии (Урупский, Зеленчукский и Карачаевский районы), где по литературным (Герасимов, 1948; Орлов, 1951; Бебия, 2002; Бондаренко, 2011 и др.) или гербарным (MW, LE) данным встречается пихта.

Рис. 1.1. Территория исследования

Объектом исследования являются леса, образованные преимущественно кавказской пихтой Abies nordmanniana (на большей части территории ель восточная Picea orientalis участвует в древостое в качестве сопутствующей породы).

1.1. Физико-географические условия

Территория исследования, согласно физико-географическому районированию (Гвоздецкий, 1963; Мильков, Гвоздецкий, 1986; Макунина, 1986) относится к Большому Кавказу, большей частью - к Западной высокогорной провинции (Гвоздецкий, 1963). Основу этой области составляет сложное горное сооружение. Помимо высоты поднятия, Большой Кавказ отличается асимметричным строением северного и южного макросклонов: для Большого Кавказа в целом и для слагающих его поднятий характерны крутые южные и более пологие северные склоны. Протяженность его от Черного моря до Каспийского составляет 1500 км, ширина на меридиане Эльбруса - 100 км (Гулисашвили, 1964, Гулисашвили и др., 1975). По длине Большой Кавказ делят на три отрезка: Западный, Центральный и Восточный Кавказ, граница между которыми проходит через Эльбрус и Казбек соответственно (Мильков, Гвоздецкий, 1986). Соответственно, область наших исследований целиком относится к Западному Кавказу.

Геологическое строение

Кавказ относят к области альпийской складчатости. В герцинское время здесь происходило видоизменение древней каледонской (ранний палеозой) геосинклинали (Макунина, 1986). Благодаря поднятию в четвертичное время, осевая часть Кавказа глубоко расчленена горными долинами (Гвоздецкий, 1963). В частности тому, что процессы горообразования происходили в разное время, Кавказ обязан разнообразием рельефа и геологического строения, и как следствие - разнообразием климата, растительности, процессов почвообразования.

Северный склон Кавказа имеет ступенчатое строение. Ярче всего эта ступенчатость выражена к востоку от р.Белой. Осевой структурой Большого Кавказа является Главный хребет, сложенный преимущественно древними (докембрийскими) кристаллическими породами (рогогвообманковыми и кристаллическими сланцами, слюдяными гнейсами), прорываемыми интрузиями светло-серых гранитов, широко развитых к востоку от р.М.Лаба (Гвоздецкий, 1963). Первые северо-западные снеговые вершины - Фишт и Оштен - являются западной границей сплошного распространения массивов пихтовых лесов (Орлов, 1951). В Краснодарском крае и Адыгее более 30 вершин достигают 3000 м над у.м. (Банников, 1966), самые большие высоты - г. Чугуш (3240 м), г. Акарагварта (3360 м). В восточной части территории

исследования, ближе к Центральному Кавказу, общая высота массива увеличивается, и в истоках Теберды гора Домбай-Ульген поднимается выше 4000 м (Гвоздецкий, 1963).

Лежащие к северу от Главного хребта Передовой (Боковой) и Скалистый хребты в большей степени сложены осадочными породами (известняками, доломитами, сланцами). Передовой хребет (к востоку от бассейна Белой он носит название Бокового хребта) расположен в западной части Кавказа в 5-7 км к северу от Главного хребта (Заповедники Кавказа., 1990). Он достаточно высок, разрезан долинами рек на обособленные поднятия: Пшекиш (2257 м), Большой Бамбак (2783 м), Магишо (3152 м). Начиная с бассейна М.Лабы, он хорошо обособлен орографически, продольная депрессия здесь имеет ширину от 10 до 25 км (Зонн, 1950). Представление о строении горного массива в крайней восточной части территории исследования можно составить на основе приведенного в работе И.А.Авессаломовой с соавторами (2002) комплексного профиля северного склона Большого Кавказа в басейне р. Баксан (рис. 1.2). Типичная форма горных вершин -куэсты - наклонные плато с обрывом к югу (сложенные триасовыми породами Тхачи, г. Ачешбок), или же высокие хребты с острыми гребнями, сложенные глинистыми сланцами (Тыбга). Массив Фишт-Оштен (2852 м) и плоскогорье Лагонаки сложены юрскими известняками. Известковые отложения выходят на поверхность и в более восточных частях Большого Кавказа. Благодаря широкому распространению карбонатных пород, их тектонической трещиноватости и влажному климату широко распространен карст, как доледниковый, так и современный (Банников, 1966; Гвоздецкий, 1963; Макунина, 1986). Межгорные депрессии между Главным и Передовым и между Передовым и Скалистым хребтом сложены нижнеюрскими

т-ч и о

глинистыми сланцами и песчаниками. В районе исследований встречаются также породы мелового возраста - известняки, песчаники и глины.

К западу от Белой четкое разделение хребтов отсутствует. Высота гор здесь не превышает 1500 м, они относительно пологие, сложены глинистыми и местами кристаллическими (верховья Пшехи) сланцами.

Климатические условия

Климат Западного Кавказа еще более разнообразен, чем геологическое строение. Главный хребет служит рубежом для осадков, и их количество с разных

юз

св

-1000

-800

- 600

' 400

- 200

о

Рис 1.2. Общая структура профиля северного склона Большого Кавказа в бассейне р. Баксан (Авессаломова и др., 2002). Видна характерная форма горных вершин -куэсты и хребты, сложенные глинистыми сланцами

сторон хребта различается в несколько раз. С другой стороны, хребет закрывает

Колхиду от холодных континентальных воздушных масс. По гребню хребта проходит

граница между областями умеренного и субтропического климата. Верховья крупных

рек (Шахе, Уруштена) отличаются особенно мощным снеговым покровом, который

лежит там на протяжении 9 месяцев. В направлении с запада на восток количество

осадков заметно снижается (Махатадзе, 1966).

В западных районах Большого Кавказа градиент падения температуры на каждые 100 м не превышает 0,5°С (Гулисашвили, 1964, Макунина,1986). Количество осадков 1500-3000 мм (Буш, 1935), с высотой оно в целом увеличивается на обоих склонах Главного хребта (Макунина,1986), но достигает максимума на высоте 2300 -2400 м над у.м., а с высоты около 2500 м уменьшается (Гулисашвили, 1964).

Массивы темнохвойных лесов приурочены к Главному и Передовому хребту (преимущественно его южному склону), т.к. Передовой хребет ограждает лежащие от него к югу районы от проникновения сухих степных ветров (Орлов, 1951). На северном склоне Передового хребта темнохвойные леса сменяются буковыми.

Климатические показатели в разных частях распространения темнохвойных лесов сильно отличаются, но общим и обязательным является большое количество осадков, сравнительно прохладное и влажное лето и продолжительная зима без резких температурных минимумов. Глобально весь Северо-Западный Кавказ

относится к зоне теплого умеренного климата (средняя температура самого холодного месяца лежит между значениями -3°С и +18°С) с высоким увлажнением в течение всего года и теплым летом (средняя температура 4 летних месяцев превышает 10°С). Согласно классификации климата Кёппена-Гейгера, тип климата Западного Кавказа отличается от климата окружающих территорий, поскольку средняя температура самого холодного месяца здесь, по приведенным данным, превышает -3°С (КоИек й а1., 2006). А.Я.Орлов (1951) считает наиболее благоприятными для роста темнохвойных пород климатические условия центральной части района наших исследований (бассейн Лабы). Здесь в средней высотной полосе сумма годовых осадков более 1000 мм, средняя годовая температура 5-7°, температура июля и августа около 15°, января - 4-5° ниже нуля. Годовой абсолютный максимум около 30°, минимум - около -25°. Безморозный период составляет 4,5 месяца. Максимум осадков выпадает весной и в начале лета, в середине и в конце лета осадков меньше. Засушливых периодов в течение года не бывает, но в конце лета увлажнение может быть недостаточным для пихты. К осени количество осадков вновь увеличивается.

К западу от бассейна Лабы количество осадков заметно увеличивается. Возрастают и температурные показатели. Это потепление, по-видимому, неблагоприятно для хвойных и обуславливает западную границу распространения пихты (Орлов, 1951).

В самых восточных районах территории наших исследований - в Архызе и Теберде - средняя температура января составляет -5,8° и -3,9°, а средняя температура самого теплого месяца - июля - 14,8° и 15,6° соответственно. Максимум осадков в Архызе приходится на май, годовая сумма осадков - 863 мм (Салпагаров, 2006). Эти данные близки к данным середины прошлого века (температуры -5,5°, -3,2°, 14,8° и 15,6° соответственно, среднегодовое количество осадков 820 мм (Туроверов, 1962)). При этом существуют работы, в которых указано повышение температуры в рамках тенденции изменения климата - прогнозируется увеличение зимней и летней температуры на 4° и 2° соответственно с одновременным увеличением количества осадков (Панов, 2000).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Комарова, Анна Федоровна, 2017 год

Литература

1. Авессаломова И.А. Горные ландшафты: структура и динамика: Учебное пособие. / И.А.Авессаломова, М.Н.Петрушина, А.В.Хорошев. — М.: Изд-во Моск. гос. ун-та, 2002. — 158 с.

2. Заповедники Кавказа / В.В.Акатов, К.Ю.Голгофская, Л.Г.Горчарук и др.

— М.: Мысль, 1990. — С. 69—100.

3. Акатов В. В. Роль исторических процессов в определении современного видового богатства древесного яруса лесов Западного Кавказа / В. В.Акатов, С. Г. Чефранов, Т. В. Акатова // Журнал общей биологии. — 2005. — Т. 66, № 6. — С. 459—470.

4. Акатов В. В. О влиянии антропогенных факторов на видовую полночленность фитоценозов Северо-Западного Кавказа в связи с проблемой инвазивных видов / В. В.Акатов, Т. В.Акатова, Ю. С.Загурная // Экологический вестник Северного Кавказа. — 2007. — Т. 3, №. 2. — С. 44—54.

5. Акатов П.В. Изменение верхней границы распространения широколиственных пород деревьев в Кавказском заповеднике за последние 30 лет // Труды Кавказского государственного природного биосферного заповедника. — Майкоп: Качество, 2008. — Вып. 18. — С. 116—128.

6. Акатов П.В. Изменение верхней границы распространения древесных видов растений на Западном Кавказе (бассейн р. Белой) в связи с современным потеплением климата // Экология. — 2009. — № 1. — С. 37—43.

7. Акатов П.В. Тенденции изменения верхней границы распространения древесных видов растений на Западном Кавказе: автореф. дисс...канд. биол. наук. — Майкоп, 2010. — 21 с.

8. Атлас малонарушенных лесных территорий России / Д.Е.Аксенов, Д.В.Добрынин, М.Ю.Дубинин, А.В.Егоров, А.С.Исаев, М.Л.Карпачевский, Л.Ластадиус, П.В.Потапов, А.Ж.Пуреховский, С.А.Турубанова, А.Ю.Ярошенко. — М.: Всемирная лесная вахта России, 2003. — 185 с.

9. Выделение лесов высокой природоохранной ценности в Приморском крае. Категории, важные для сохранения растительного покрова / Д.Е.Аксенов, М.Ю.Дубинин, М.Л.Карпачевский и др. — Владивосток—М.: Изд-во МСоЭС, 2006.

— 186 с.

10. Выделение лесов высокой природоохранной ценности в Хабаровском крае и Еврейской автономной области. Категории, важные для сохранения биоразнообразия растительного покрова. Д.Е.Аксенов, И.В.Глушков, М.Ю.Дубинин и др. — СПб.: WWF, 2010. — 216 с.

11. Алтухов М.Д. Охрана растительного мира на Северо-Западном Кавказе / М.Д.Алтухов, С.А.Литвинская — Краснодар, 1989. — 189 с.

12. Артюхов В.В. Интегральная оценка уязвимости природных экосистем / В.В.Артюхов, В.Г.Виноградов, А.С.Мартынов // Атлас биологического разнообразия лесов Европейской России и сопредельных территорий. — М., 1996. — С. 102—104.

13. Антипин В.К. Структурная организаций и картирование болот национального парка «Водлозерский» / В.К.Антипин, П.Н.Токарев // Известия Самарского научного центра РАН. — 2012. — №1-6. — С. 1584—1586.

14. Архипова М. В. Анализ современного состояния широколиственных лесов среднерусской возвышенности с использованием космических снимков Landsat // Фундаментальные исследования. — 2013. — №11-6. — С. 1181—1185.

15. Банников А.Г. По заповедникам Советского Союза. — М.: Мысль, 1966. — 224 с.

16. Барталев С.А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS / С.А.Барталев, В.А.Егоров, Д.В.Ершов и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2011. — Т. 8, № 4. — С. 285—302.

17. Барталев С.А. Исследования и разработки ИКИ РАН по развитию методов спутникового мониторинга растительного покрова / С.А.Барталев, Е.А.Лупян // Исследования Земли из космоса. — 2013. — Т. 10, № 1. — С. 197—217.

18. Бебия С.М. Пихтовые леса Кавказа, их использование и охрана: авт. дисс. ... докт. биол. наук. — М., 1999. — 64 с.

19. Бебия С.М. Пихтовые леса Кавказа. — М.: Изд-во Моск. гос. ун-та леса, 2002. — 237 с.

20. Бебия С.М. Пихтовые леса Российской части Кавказа // Пихтовые леса России. — М., 2012. — С. 127—167.

21. Бебия С.М. Особенности строения возрастной структуры пихтовых лесов Абхазии и их значение для ведения лесного хозяйства / С.М.Бебия, М.Д.Каландия // Леса Абхазии. — Сухум: изд-во Алашара, 1972. — С. 57—68.

22. Биота экосистем Большого Кавказа / Белоновская Е.А., Гребенщиков О.С., Давыдова М.В. и др. — М.: Наука, 1990. — 221 с.

23. Бицин Л.В. Леса Северного Кавказа / Л.В.Бицин, Л.И.Ильин, М.П.Мальцев // Леса СССР, т. 3. — М.: Наука, 1966. — С. 261—313.

24. Бобров Е.Г. Лесообразующие хвойные СССР. — Л.: Наука, 1978. — 189

с.

25. Бондаренко С. В. Анализ лесной флоры Северо-Западного Кавказа // Известия Самарского научного центра РАН. — 2011. — №1-1. — С.42—49.

26. Булохов А.Д. Практикум по классификации и ординации растительности: Учебное пособие / А. Д. Булохов, Ю. А. Семенищенков. — Брянск: РИО БГУ, 2009. — 120 с.

27. Буш Н.А. Ботанико-географический очерк Кавказа. — М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1935. — 107 с.

28. Буш Н.А. Ботанико-географический очерк России. 1а. Кавказ. — Петроград, 1923. — 24 с.

29. Буш Н.А. К ботанической карте западной половины северного склона Кавказа // Изв. Императорского Русского Географического Общества. — Петроград, 1915. — Т. 51, №814 — С. 323—339.

30. Васильев Я.Я. Род Abies Hill. — Пихта / Васильев Я.Я., Уханов В.В. // Деревья и кустарники СССР. Т.1. — М.-Л., 1949. — 464 с.

31. Васильева В.Д. Некоторые вопросы охраны редких и исчезающих растительных сообществ / В.Д.Васильева, В.И.Воронцова, Г.А.Ломакина, Б.П.Степанов // Охрана редких растений и фитоценозов. — М., 1980. — С. 5—14.

32. Вебер Х.Э. Международный кодекс фитосоциологической номенклатуры. 3-е издание / Х.Э.Вебер, Я.Моравец, Ж.-П.Терийя // Растительность России. — 2005. — №7. — С. 3—38.

33. Виноградов В.Г. Редкие типы лесных формаций и категории лесов / В.Г.Виноградов, А.С.Мартынов, Н.В.Мацкевич, В.В.Страхов, А.Н.Филипчук // Атлас

биологического разнообразия лесов Европейской России и сопредельных территорий. — М., 1996. — С. 89—98.

34. Владимиров И.Н. Структура растительного покрова западной части Верхнеангарской котловины / И.Н.Владимиров, А.П.Софронов, А.А.Сороковой, Д.В.Кобылкин, А.А.Фролов // География и природные ресурсы. — 2014. — № 2. — С. 44—53.

35. Владыченский А.С. Особенности горного почвообразования. — М.: Наука, 1998. — 187 с.

36. Вульф Е.В. Понятие о реликте в ботанической географии // Материалы по истории флоры и растительности СССР, Т.1. — М.-Л., 1941. — С. 28—61.

37. Гаврилюк Е.А. Методика совместной обработки разносезонных изображений Landsat-TM и создания на их основе карты наземных экосистем Московской области / Е.А.Гаврилюк, Д.В.Ершов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из Космоса. — 2012. — Т.9, №4. — С. 15—23.

38. Галушко А. И. Флора Северного Кавказа. Определитель: в 3 т. / Под ред. С. К. Черепанова. Т. 3. — Ростов-н/Д.: Изд-во Рост. ун-та, 1980. — 328 с.

39. Гвоздецкий Н.А. Кавказ. Очерк природы. — М., Географгиз, 1963. —

264 с.

40. Герасимов М.В. Кавказская пихта. — М.-Л.: Гослестехиздат, 1948. — 176

с.

41. Гигаури Г.Н. О горизонтальной структуре темнохвойных лесов Грузии // Труды Тбил. ин-та леса. — 1972. — Т. 19-20. — С. 134—143.

42. Гигаури Г.Н. Структура горных темнохвойных и буковых лесов Грузии и ее значение для ведения хозяйства в них // Труды Тбилисского ин-та леса. — 1965. — Т. 14. — С. 164—179.

43. Голгофская К.Ю. Очерк растительности лесного пояса и ее классификация // 80 лет Кавказскому заповеднику. Сб. трудов — Сочи, 2003. — Вып. 17. — С. 173—194.

44. Голофская К.Ю. Типы буковых и пихтовых лесов бассейна р.Белой и их классификация // Тр. Кавказского заповедника. — 1967. — №9. — С. 157—284.

45. Голубев В.Н. К обоснованию принципов редкости растительных сообществ // Охрана растительных сообществ редких и находящихся под угрозой исчезновения экосистем. — М., 1982. — С. 10—12.

46. Голубец М.А. О принципах районирования горных стран (на примере Украинских Карпат) // Материалы межвуз. конф. по геоботаническому районированию СССР. — М.: Изд-во Моск. ун-та, 1967. — С. 149—161.

47. Гребенщиков О.С. Опыт климатической характеристики основных растительных формаций Кавказа // Ботан. журн. — 1974. — Т. 59, №2. — С. 161— 174.

48. Гроссгейм А.А. Анализ флоры Кавказа // Тр. бот. ин-та Азерб. филиала АН СССР. — 1936. — Т.1. — С. 1—260.

49. Гроссгейм А.А. Растительный покров Кавказа. — М.: Изд-во МОИП,

1948. — 267 с.

50. Гроссгейм А.А. Определитель растений Кавказа. — М.: Советская наука,

1949. — 376 с.

51. Гулисашвили В.З. Природные зоны и естественно-исторические области Кавказа. — М.: Наука, 1964. — 328 с.

52. Гулисашвили В.З. Растительность Кавказа / В.З.Гулисашвили, Л.Б.Махатадзе, Л.И.Прилипко. — М.: Наука, 1975. — 234 с.

53. Джапаридзе Т.М. Процесс естественного возобновления в пихтово-еловых древостоях Грузии в зависимости от систем рубок // Труды Тбил. ин-та леса. — 1967. — Т.16. — С. 259—273.

54. Джапаридзе Т.М. Экспериментальное изучение роста и развития подроста ели и пихты при различных режимах освещенности // Леса Абхазии. — Сухум: изд-во Алашара, 1972. — С.186—202.

55. Долуханов А.Г. Колхидский подлесок — Тбилиси, 1980. — 264 с.

56. Долуханов А.Г. О некоторых дискуссионных вопросах лесной типологии и особенностях типологического изучения горных лесов // Современные проблемы лесной типологии. — М., 1985. — С. 113—119.

57. Долуханов А.Г. Темнохвойные леса Грузии. — Тбилиси: Изд-во «Мецниереба», 1964. — 128 с.

58. Дубовик Д. С. Динамика экосистем Улуг-Хемской котловины республики Тыва по данным дистанционного зондирования / Д.С.Дубовик, М.В.Якутин // Интерэкспо Гео-Сибирь. — 2012. — №-3. — С.56— 60.

59. Еленевский А.Г. О понятии "реликт" и реликтомании в географии растений / А.Г.Еленевский, В.И.Радыгина // Бюлл. МОИП, отд. биол. — 2002. — Т.107, вып.3. — С. 39—49.

60. Елсаков В.В. Спутниковый мониторинг в оценке ресурсов аконита высокого на Приполярном Урале / В.В.Елсаков, В.В.Володин, И.Ф.Чадин, Е.И.Паршина, И.О.Марущак // Известия Самарского научного центра РАН. — 2010. — №1-4. — С.1123—1129.

61. Ермаков Н. Б. Картографирование лесной растительности в горах Алтае-Саянской горной области / Н. Б.Ермаков, М. А. Полякова, Т. С. Черникова. // Вест. Новосиб. гос. ун-та. Серия биология, клиническая медицина. — 2012. — Т.10, № 2 — С. 24—30.

62. Жарко В.О. Оценка распознаваемости древесных пород леса на основе спутниковых данных о сезонных изменениях их спектрально-отражательных характеристик / В.О.Жарко, С.А.Барталев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2014. — Т.11, № 3. — С. 159—170.

63. Заклинский Н.С. Леса Абхазии. — Л.-М.: Изд. журн. "Лесное хозяйство и лесная промышленность", 1931. — Вып. 4. — 212 с.

64. Зеленая книга Сибири. — Новосибирск, 1996. — 334 с.

65. Зеленая книга Украинской ССР — Киев: Наукова думка, 1987. — 213 с.

66. Зернов А.С. Опыт анализа колхидского флористического комплекса в Северо-Западном Закавказье // Бюлл. МОИП, отд. биол. — 2002. — Т.107, вып.3. — С. 50—57.

67. Зернов А.С. Флора Северо-Западного Кавказа. — М.: КМК, 2006. — 640

с.

68. Зонн С.В. Горно-лесные почвы Северо-Западного Кавказа. — М.-Л., 1950. — 333 с.

69. Зудкин А.Г. Встречаемость сердцевинной гнили лиственницы на участках с разной повторяемостью пожаров в Центральной Якутии / А.Г. Зудкин, А.Ф. Комарова // Вестник ИрГСХА. — 2013. — Вып. 54. — С.70—76.

70. Ипатов В.С. Основные теоретические подходы к динамической типологии леса / В.С.Ипатов, Г.Г.Герасименко // Лесоведение. — 1992. — №4. — С. 3—9.

71. Исаев А.С. Мониторинг биоразнообразия лесов: подходы и результаты / А.С.Исаев, Т.В.Черненькова // Лесные ресурсы таежной зоны России: проблемы лесопользования и лесовосстановления: Материалы Всеросс. науч. конф. с международ. участием (Петрозаводск 30.09-03.10.2009г.) — Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2009. — С. 60—62.

72. Камелин Р.В. Важнейшие особенности сосудистых растений и флористическое районирование России // Пробл. бот. Южной Сибири и Монголии: Мат. Первой международн. научно-практич. конф., Барнаул, 2002. — Барнаул: АзБука, 2002. — С. 36—41.

73. Камелин Р.В. Материалы к анализу флоры Кавказа. О некоторых особенностях состава флоры Кавказа и их значении для понимания истории флоры этой страны // Ботан. журн. — 2006. — Т.91, №5 — С.649—673.

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

75. Климина Е.М. Анализ динамики нарушенности темнохвойных лесов Северного Сихоте-Алиня на основе использования спутниковых данных / Е.М.Климина, А.В.Остроухов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. — 2011. — Т. 13. №. 1-4. — С. 996—1000.

76. Книжников Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований / Ю.Ф.Книжников, В.И.Кравцова, О.Н.Тутубалина. — М.: Академия, 2004. — 336 с.

77. Колаковский А.А. К истории флоры колхидского рефугиума // Академику В.Н.Сукачеву к 75-летию со дня рождения. Сборник работ по геоботанике, лесоведению, палеогеографии и флористике. — М.-Л.: изд-во АН СССР, 1956. — С.275—285.

78. Колаковский А.А. Растительный мир Колхиды. — М.: Изд-во МОИП, 1961. — 460 с.

79. Колесников Б.П. Проблемы охраны растительного мира // Журн. общ. биологии. — 1976. — Т. 37, № 5. — С. 635—646.

80. Колесникова О.Н. Возможности ПК ENVI для обработки мультиспектральных и гиперспектральных данных / О.Н.Колесникова, А.С.Черепанов // Геоматика. — 2009. — № 3. — С. 24—27.

81. Комарова А.Ф. Леса высокой природоохранной ценности в зоне распространения лесов из пихты кавказской Abies nordmanniana (Stev.) Spach. (Краснодарский край, республика Адыгея) / А.Ф.Комарова, Н.В.Куксина, М.В.Бобровский, М.П.Плотников // Вестник Российского университета дружбы народов. — 2010а. — №5. — С. 56—61.

82. Комарова А.Ф. Редкие растительные сообщества Северо-Западного Кавказа и концепция ЛВПЦ как один из путей сохранения биологического разнообразия // Проблемы изучения и сохранения растительного мира Евразии: Материалы Всероссийской конференции с международным участием. — Иркутск: Издательство Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2010б. — С. 589—592.

83. Комарова А. Пихтовые леса Северо-Западного Кавказа и рекомендации по их сохранению в ходе лесопользования // Устойчивое лесопользование. — 2010в. — №1 (23). — С. 28—36.

84. Комарова А.Ф. Создание карты участия пихты Abies nordmanniana (Stev.) Spach в древостое методом нейронных сетей // Ломоносов-2012: Тезисы докладов. — М., 2012. — С. 294—295.

85. Комарова А. Ф. Открытые мультиспектральные данные и основные методы дистанционного зондирования в изучении растительного покрова / А.Ф.Комарова, И.В.Журавлева, В.М.Яблоков // Принципы экологии. — 2016а. — № 1. — С. 40—71.

86. Комарова А.Ф. Пространственный анализ распространения темнохвойных лесов на Северо-Западном Кавказе / А.Ф.Комарова, Н.В.Куксина, А.Г.Зудкин // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении, лесном хозяйстве и экологии. Доклады VI Всероссийской конференции (Москва, 20-22 апреля 2016 г.). — М., 2016б. — С. 181—186.

87. Комарова А.Ф. Картографирование темнохвойных лесов СевероЗападного Кавказа методом нейронных сетей / А.Ф.Комарова, Н.В.Куксина,

А.Г.Зудкин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2016в. — Т. 1, № 5. — С. 118—127.

88. Комарова А.Ф. Эффективность классификации данных Landsat методом нейронных сетей для картографирования темнохвойных лесов на разных синтаксономических уровнях / А.Ф.Комарова, Н.В.Алаторцева, А.Г.Зудкин // Тезисы XIV Всероссийской конференции Института космических исследований РАН, Москва. — 2016г. — в печати.

89. Комарова А.Ф. Размер пробной площади для выявления травяно-кустарничкового яруса в темнохвойных лесах Северо-Западного Кавказа / А.Ф.Комарова, А.Г.Зудкин // Международный научно-исследовательский журнал. — 2016д. — № 4(46), ч.5. — С. 21—23.

90. Конспект флоры Кавказа: В 3 томах / Отв. ред. А. Л. Тахтаджян: Том 1 / Ред. Ю. Л. Меницкий, Т. Н. Попова. — СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2003. — 204 с.

91. Корчагин А.А. Видовой (флористический) состав растительных сообществ и методы его изучения // Полевая геоботаника. — Т.3. — М.-Л.: Наука, 1964. — С. 39—62.

92. Костикова А. Интерпретация комбинаций каналов данных Landsat ТМ / ЕТМ+ [Электронный ресурс]. — 2005. — Режим доступа: http://gis-lab.info/qa/landsat-bandcomb.html (дата обращения: 10.12.2016).

93. Кравцова В.И. Методические подходы в аэрокосмических исследованиях динамики северной границы леса // География и природные ресурсы. — 2012. — № 3. — С. 133—139.

94. Красная книга Краснодарского края (Растения и грибы). Издание второе. — Краснодар: Центр развития ПТР Краснодар. края, 2007. — 640 с.

95. Красная книга республики Адыгея. — Майкоп: РИПО Адыгея, 2000. —

416 с.

96. Красная книга Российской Федерации. — М.: КМК, 2008. — 854 с.

97. Красная книга Карачаево-Черкесской Республики. — Черкесск: Нартиздат, 2013. — 360 с.

98. Крестов П.В. Редкие растительные сообщества Приморья и Приамурья / П.В.Крестов, В.П.Верхолат — Владивосток: ДВО РАН, 2003. — 200 с.

99. Пихта / Г.В.Крылов, И.И.Марадудин, Н.И.Михеев, Н.Ф.Козакова — М., Агропромиздат, 1986. — 239 с.

100. Курбанов Э.А. Четыре десятилетия исследований лесов по снимкам Landsat / Э.А.Курбанов, О.Н.Воробьев, А.В.Губаев, С.А.Лежнин, Ю.А.Полевщикова, Е.Н.Демишева // Вестник Поволжского гос. тех. ун-та. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. — 2014. — № 1. — С. 18—32.

101. Курбанов Э.А. Тематическое картирование и стратификация лесов Марийского Заволжья по спутниковым снимкам Landsat / Э.А.Курбанов, О.Н.Воробьев, С.А.Незамаев, А.В.Губаев, С.А.Лежнин, Ю.А.Полевщикова // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. — 2013. — № 3 (19). — С. 72—82.

102. Курнаев С.Ф. Лесорастительное районирование СССР. — М.: Наука, 1973. — 202 с.

103. Лабутина И.А. Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга экосистем ООПТ / Лабутина И.А., Балдина Е.А. — М.: WWF 2011. — 88 с.

104. Лавренко Е.М. О положении лесной части Кавказа в системе ботанико-географического районирования палеарктики // Бот. журн. — 1958. — Т.43, №9. — С. 1237—1253.

105. Левичев И.Г. О критериях редкости сообществ / И.Г.Левичев, Л.С.Красовская // Охрана растительных сообществ редких и находящихся под угрозой исчезновения экосистем. — М., 1982. — С. 14—15.

106. Лесков А.И. Верхний предел лесов в горах Западного Кавказа // Ботан. журн. — 1932. — Т. 17, №2. — С. 227—259.

107. Литвинская С.А. Атлас растений северо-западной части Большого Кавказа. — Краснодар, 2001. — 334 с.

108. Литвинская С.А. Охрана гено- и ценофонда Северо-Западного Кавказа. — Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 1993. — 111 с.

109. Литинский П. Ю. Трехмерное моделирование структуры и динамики таежных ландшафтов. — Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2007. — 107 с.

110. Лурье И. Геоинформационное картографирование. Методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков (учебник). М.: Изд-во. КДУ, 2010. — 424 с.

111. Макунина А.А. Физическая география горных регионов СССР. — М., 1986. — 166 с.

112. Малеев В.П. Третичные реликты во флоре Западного Кавказа и основные этапы четвертичной истории его флоры и растительности // Мат-лы по истории флоры и растительности СССР, Т.1. — М.-Л., 1941. — С. 61—145.

113. Малышева Н.В. Автоматизированное дешифрирование аэрокосмических изображений лесных насаждений. — М.: Изд-во Моск.гос.ун-та леса, 2012. — 154 с.

114. Махатадзе Л.Б. Темнохвойные леса Кавказа. — М.: Лесная пром-ть, 1966. — 159 с.

115. Медведев Я. Деревья и кустарники Кавказа. Вып. 1 (Голосеменные). — Тифлис, 1905. — 58 с.

116. Меницкий Ю. Л. Проект «Конспект флоры Кавказа». Карта районов флоры // Ботан. журн. — 1991. — Т. 76, № 11. — С. 1513—1521.

117. Мильков Ф.Н. Физическая география СССР. Общий обзор. Европейская часть СССР. Кавказ. Учебник для студентов. 5 изд. / Ф.Н.Мильков, Н.А.Гвоздецкий — М.: Высшая школа, 1986. — 376 с.

118. Миркин Б. М. Значение классификации растительности для современной экологии / Б. М. Миркин, В. Б. Мартыненко, Л. Г. Наумова // Журнал общей биологии. — 2004. — Том 65, № 2. — С. 167—177.

119. Миркин Б.М. Современное состояние основных концепций науки о растительности / Б.М.Миркин, Л.Г.Наумова — Уфа: Гилем, 2012. — 488 с.

120. Миркин Б. М. История и концептуальные установки классификации растительных сообществ с использованием подхода Браун-Бланке / Б.М.Миркин, Л. Г.Наумова // Lethaea rossica. — 2014. — Т. 9. — С. 21—34.

121. Миркин Б.М. Вклад метода Браун-Бланке в объяснение причин видового богатства растительных сообществ / Б.М.Миркин, С.М.Ямалов, А.В.Баянов, Л.Г.Наумова // Журн. Общ. Биол. — 2009. — Т.70, №4. — С. 285—295.

122. Мячина К. В. Дистанционный мониторинг растительного покрова на участке естественной степи в Оренбургской области // Известия Самарского научного центра РАН. — 2014. — №5. — С. 178—181.

123. Нефедова М.В. Горный экотон — индикатор границы среднегорных и высокогорных ландшафтов (на примере Западного Кавказа) // Вестник Ставропольского гос. ун-та. — 2010. — № 69. — С. 153—158.

124. Овсянкин В.Н. Криволесья субальпики и полосы темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа // Проблемы геоботаники и биологии древесных растений. Научн. труды Ленинградской лесотехнической академии. — 1969. — № 128. — С. 28—37.

125. Огуреева Г.Н. Ботанико-географическое районирование СССР. — М.: Изд-во МГУ, 1991. — 80 с.

126. Орлов А.Я. Темнохвойные леса Северного Кавказа. — М.: Изд-во АН СССР, 1951. — 256 с.

127. Поливанова Н.Н. Тебердинский заповедник // Заповедники Кавказа. — М.: Мысль, 1990. — С. 18—34.

128. Пономарёв Е.И. Спутниковый мониторинг горных лесных экосистем Саян / Е.И.Пономарёв, Д.М.Исмаилова, Д.И.Назимова // Журнал Сибирского федерального университета. Биология. — 2011. — Т.4, вып. 1. — С. 75—85.

129. Попов М.Г. Основы флорогенетики. — М.: Издательство АН СССР, 1963 — 134 с.

130. Попов С.Ю. Опыт создания геоботанической карты методом дискриминантного анализа полевых и дистанционных данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2016. — Т. 13, № 1. — С. 25—35.

131. Попова Т.А. Дистанционные методы в изучении растительного покрова / Т.А.Попова, И.А.Бычкова // Отечественная геоботаника: основные вехи и перспективы. Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием. — СПб, 2011. — Т. 1. — С. 404—408.

132. Попова Т.А. Зарастание водоемов на Северо-Западе России воздушно-водной и водной растительностью в различных экологических условиях / Т.А.Попова,

И.А.Бычкова // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. — 2012. — Т. 14, № 1(6). — С. 1515—1518.

133. Пороша С.И. Типология лесов южного склона Большого Кавказа / С.И.Пороша, Б.П.Орлов, Г.Г.Хмаладзе // Современные проблемы лесной типологии. — Львов, 1983. — С. 116—117.

134. Портениер Н.Н. Методические вопросы выделения географических элементов флоры Кавказа // Ботан. журн. — 2000а. — Т.85, № 6. — С.76—84.

135. Портениер Н.Н. Система географических элементов флоры Кавказа // Ботан. журн. — 2000б. — Т.85, № 9. — С. 26—33.

136. Потапов П.В. Пространственный анализ антропогенных нарушений растительного покрова // Восточно-европейские леса. Т.1. — М.: Наука, 2004. — С. 309—313.

137. Потапов П.В. Малонарушенные лесные территории мира: выявление и мониторинг с помощью дистанционных методов / П.В.Потапов, И.В.Журавлева, А.Е.Маниша, С.А.Турубанова, А.Ю.Ярошенко // Лесоведение. — 2008. — № 2. — С. 58—67.

138. Потапов П.В. Малонарушенные лесные территории севера европейской России / П.В.Потапов, А.Ю.Ярошенко, С.А.Турубанова // Восточно-европейские леса. Т.1. — М.: Наука, 2004. — С. 147-153.

139. Пузаченко М. Ю. Технологическая схема мониторинга природных объектов с использованием ДДЗ и ГИС-технологий / Пузаченко М. Ю., Котлов И. П., Черненькова Т. В. // Мониторинг биологического разнообразия лесов России: методология и методы. — М.: Наука, 2008. — С. 347—355.

140. Пузаченко М. Ю. Природно-антропогенная вариабельность растительного покрова центральной части Мурманской области и ее картографическое отображение / М.Ю.Пузаченко, Т.В.Черненькова, Е.В.Басова //Отечественная геоботаника: основные вехи и перспективы. Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием, СПб. — 2011. — Т. 1. — С. 408—411.

141. Расписание погоды [Электронный ресурс]. — 2016. — Режим доступа: http://www.rp5.ru (запрос от 03.12.2016).

142. Рассказов А.А. Использование данных Ьаид8а1 для оценки динамики изменений растительного покрова на территории Мещеры / А.А.Рассказов, Л.А.Галаганова // Научные труды Института непрерывного профессионального образования. — 2014. — № 3. — С. 236—239.

143. Речан С.П. О возрастной динамике типа леса // Современные проблемы лесной типологии. — Львов, 1983. — С. 19—20.

144. Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования. — М.: Техносфера, 2006. — 336 с.

145. Розенберг В.А. О содержании и объеме понятия «тип леса» // Современные проблемы лесной типологии. — Львов, 1983. — С. 16—19.

146. Рысин Л.П. Современные проблемы лесной типологии // Современные проблемы лесной типологии. — М., 1985. — С. 11—14.

147. Савельев А.А. Биохорологическое разнообразие и моделирование пространственной структуры растительного покрова (геоинформационный подход): автореферат дисс. докт. биол. наук. — Казань, 2004. — 39 с.

148. Сагателян А.А. Классификация географических элементов флоры Армении // Ботан.журн. — 1997. — Т.82, №9. — С. 25—38.

149. Сахаров М.И. Типы лесов Кавказского государственного заповедника в верховьях Мзымты // Тр. Кавк. гос. зап-ка. — 1939. — Вып. 2. — С. 17—35.

150. Семенищенков Ю.А. Эколого-флористическая классификация как основа ботанико-географического районирования и охраны лесной растительности бассейна верхнего Днепра (в пределах Российской Федерации): дисс. ... д-ра биол. наук. — Уфа, 2016. — 558 с.

151. Слабухина С.В. Изучение морфологической структуры микроландшафтов Васюганского болотного комплекса на основе дешифрирования космических снимков // Вестник Томского государственного университета. — 2014. — № 388. — С. 253—256.

152. Смирнов Н. С. Влияние рельефа на пихто-ельники с кедром в нижнем течении Р. Б. Порожняя (Печоро-Илычский заповедник) // Известия Самарского научного центра РАН. — 2012. — №1-6. — С.1550—1553.

153. Смирнов Н.С. Взаимосвязь рельефа с растительностью темнохвойных лесов в нижнем течении реки Большая Порожняя (Печоро-Илычский Заповедник) //

Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. — М., 2013. — Т. 25. — С. 442—453.

154. Смирнова О.В. Изменение видового состава и распространения ключевых видов деревьев-эдификаторов лесного пояса с конца плейстоцена до позднего голоцена / О.В.Смирнова, С.А.Турубанова // Восточно-европейские леса. Т.1. — М.: Наука, 2004. — С. 118—132.

155. Соколов С.Я. Ареалы деревьев и кустарников СССР. В трех томах. Т.1 / С.Я.Соколов, О.А.Связева, В.А.Кубли. — Л.: Наука, 1977. — 164 с.

156. Соколова Т.А. Синтаксономия растительности высокогорных лесов Северо-Западного Кавказа // Вестник ВГУ, серия: химия. биология. фармация. — 2013. — № 1. — С. 166—176.

157. Ссорин В.А. Пихтовые леса Верхней Сванетии (по среднему течению реки Ингур) // Ботан. журн. — 1951. —Т.36, вып.5. — С. 468—496.

158. Стойко С.М. Экологические основы охраны редких, уникальных и типичных фитоценозов // Ботан. журн. — 1983. — №11. — С. 1574—1583.

159. Сукачёв В.Н. Общие принципы и программа изучения типов леса // Сукачёв В. Н., Зонн С. В. Методические указания к изучению типов леса. — 2-е изд. М.: Изд-во АН СССР, 1961. — С. 9—75.

160. Тахтаджян, А. Л. Флористические области Земли. — Л.: Наука, 1978. —

248 с.

161. Тематик Про. Модуль тематической интерпретации данных дистанционного зондирования. Руководство пользователя. — М., 2011. — 225 с.

162. Темботова Ф.А. Леса северного макросклона Центрального Кавказа (эльбрусский и терский варианты поясности) / Ф.А.Темботова, Р.Х.Пшегусов, Ю.М.Тлупова // Разнообразие и динамика лесных экосистем России. В 2-х кн. Кн. 1. — М.: КМК, 2012. — С. 227—251.

163. Терехин Э.А. Анализ каналов спутниковых данных Landsat ТМ для оценки характеристик лесных насаждений лесостепной провинции среднерусской возвышенности // Исследование Земли из космоса. — 2012. — № 2. — С. 53—62.

164. Ткачук Т.Е. Многолетняя динамика растительности Даурского заповедника по данным спутникового зондирования // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. — 2012. — Т.14, № 1(5). — С. 1391—1394.

165. Толмачев А.И. Введение в географию растений. — Л.: Изд-во Ленинградского ун-та. — 244 с.

166. Финиченко Е.Н. Моделирование вегетационных параметров водно-болотной растительности западносибирского региона на основе базы метеоданных и данных радиометра MODIS / Е.Н.Финиченко, В.В.Дмитриев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2011. — Т. 8, № 4. — С. 239—245.

167. Французов А.А. Флористическая классификация лесов с Fagus orientalis Lipsky и Abies nordmanniana (Stev.) Spach в бассейне р. Белой (Западный Кавказ) // Растительность России. — 2006. — №9. — С.76—85.

168. Ханов З.М. Опыт использования пространственного анализа и моделирования распространения избранных видов лишайников Центрального Кавказа (на примере Кабардино-Балкарской республики) / З.М.Ханов, Р.Х.Пшегусов // Лихенология в России: актуальные проблемы и перспективы исследований. — Спб., 2014. — С. 221—230.

169. Хворостухин Д.П. Применение ГИС, данных дистанционного зондирования Земли и преобразования Tasseled Cap для изучения современной растительности ландшафтов региона / Хворостухин Д.П., Кликунов А.А. // Известия Саратовского университета. Нов. сер. Сер. Науки о Земле. — 2013. — Т. 13, вып. 2. — С.40—42.

170. Чандра А.М. Дистанционное зондирование и географические информационные системы / А.М.Чандра, С.К.Гош — М.: Техносфера, 2008. — 312 с.

171. Черненькова Т.В. Оценка биоразнообразия лесов наземными и дистанционными методами на основе ГИС-технологий // Междисциплинарный научный и прикладной журнал «Биосфера». — 2009. — Т.1, №. 1. — С. 93—101.

172. Черненькова Т.В. Оценка состояния и динамики биоразнообразия лесов Московской области с использованием наземных и дистанционных методов / Т.В.Черненькова, Н.Н.Левицкая, Д.Н.Козлов и др. // Разнообразие и динамика лесных экосистем России: в 2-х кн. — М.: КМК, 2012. — Кн. 1. — С. 316—370.

173. Черосов М.М. К корректировке контуров мелкомасштабной карты растительности северо-востока Якутии (опыт применения ГИС—технологий и анализа карты) / М.М.Черосов, Е.В.Аммосова, Е.И.Троева // Известия Самарского

научного центра Российской академии наук. — 2012. — Т. 14, №. 1-6. — С. 1656— 1659.

174. Шабанов Д.И. Использование ГИС-технологий и методов ДЗЗ при анализе пространственного распределения опустынивания на территории Северного Прикаспия / Д.И.Шабанов, М.М.Иолин, А.С.Борзова, Е.В.Агошкова // Вестн. Волгогр. гос. ун-та. Сер. 11, Естеств. науки. — 2014. — № 4 (10) — С. 48—56.

175. Шарая Л.С. Изучение пространственной организации лесных экосистем с помощью методов геоморфометрии / Л.С.Шарая, П.А.Шарый // Экология. — 2011. — №1. — С. 3—10.

176. Шарая Л.С. Прогнозное картографирование лесных экосистем (ландшафтно-экологический подход) // Известия Самарского научного центра РАН. — 2013. — №3 — С.38—47.

177. Шарикалов А.Г. Анализ состояния таежных экосистем с использованием методики автоматизированного дешифрирования / А.Г.Шарикалов, М.В.Якутин // Известия Алтайского государственного университета. — 2014. — № 3. — С. 123— 127.

178. Шарый П.А. Геоморфометрия в науках о земле и экологии, обзор методов и приложений // Известия Самарского научного центра РАН. — 2006. — № 8(2) — С. 458—473.

179. Шарый П.А. Геоморфометрический анализ пространственной изменчивости почв и экосистем: дисс. ... д-ра биол. наук. — Ростов-на-Дону, 2016. — 319 с.

180. Шевела С.Ю. Пространственная дифференциация таксационных показателей древостоев в условиях горного рельефа (на примере Кавказского государственного природного биосферного заповедника): автореф. дисс. ... канд.геогр.наук. — Ростов-на-Дону, 2013. — 24 с.

181. Шифферс Е.В. Растительность Северного Кавказа и его природные кормовые угодья. — М.-Л.: Изд-во Академии наук СССР, 1953. — 400 с.

182. Шовенгердт Р. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений — М.: Техносфера, 2010. — 560 с.

183. Юнатов А.А. Типы и содержание геоботанических исследований. Выбор пробных площадей и заложение экологических профилей // Полевая геоботаника. Т. 3. — М.-Л.: Наука, 1964. — С. 9—36.

184. Юркевич И.Д. Соотношение понятий лесная ассоциация и тип леса (в связи с исследованием типов леса) / И.Д.Юркевич, В.С.Гельтман // Ботан. журн. 1970. — Т.55, №1. — С. 34—42.

185. Яницкая Т.О. Практическое руководство по выделению лесов высокой природоохранной ценности в России. — М.: WWF, 2008. — 68 с.

186. Ярошенко А. Малонарушенные лесные территории России - важнейшая категория ЛВПЦ / А.Ярошенко, М.Карпачевский, Д.Аксенов, М.Крейндлин, Д.Луговая, Т.Яницкая // Леса высокой природоохранной ценности в России: опыт выявления и охраны. Сборник статей. — М., 2007. — С. 21—28.

187. Ярошенко А.Ю. Европейская тайга на грани тысячелетий. — М.: МСоЭС, 1999. — 66 с.

188. Ярошенко Г.Д. Буковые леса Армении. Типы леса, возобновление, системы рубок. — Ереван, 1962. — 178 с.

189. Andren H. Effects of habitat fragmentations on birds and mammals in landscapes with different proportions of suitable habitat // Oikos. — 1994. — № 71. — P. 355—366.

190. Bannari A. A review of vegetation indices / A.Bannari, D.Morin, F.Bonn, A.R.Huete // Remote Sensing Reviews. — 1995. — V.13, №1-2. — P. 95—120.

191. Banskota A. Forest monitoring using Landsat time-series data: A review / A.Banskota, N.Kayastha, M.Falkowski, M.A.Wulder, R.E.Froese, J.C.White // Canadian Journal of Remote Sensing. — 2014. — V.40, No.5. — P. 362—384.

192. Barbeito I. Factors driving mortality and growth at treeline: a 30-year experiment of 92 000 conifers / I.Barbeito, M. A.Dawes, C.Rixen, J.Senn, P.Bebi // Ecology. — 2012. — V.93, No 2. — P. 389—401.

193. Bartholome E. GLC2000: a new approach to global land cover mapping from Earth observation data / E.Bartholome, A.S.Belward // International Journal of Remote Sensing. — 2005. — V.26, No 9. — P. 1959—1977.

194. Beck P. S. A. A ground-validated NDVI dataset for monitoring vegetation dynamics and mapping phenology in Fennoscandia and the Kola peninsula / P. S. A.Beck,

P.Jonsson, K.-A.H0gda, S.R.Karlsen, L.Eklundh, A.K.Skidmore // International Journal of Remote Sensing. — 2007. — V.28, No19. — P. 4311—4330.

195. Biodiversity Hotspots Revisited, Conservation International [Electronic resource; map]. — 2011. — URL: https://databasin.org/datasets/23fb5da1586141109fa6f8d45de0a260. Request: 5.12.2016.

196. Bradley B.A. Characterizing the landscape dynamics of an invasive plant and risk of invasion using remote sensing / B.A.Bradley, J.F.Mustard // Ecological Applications.

— 2006. — V. 16, No3. — P. 1132—1147.

197. Bradley B.A. Remote detection of invasive plants: a review of spectral, textural and phenological approaches // Biological invasions. — 2014. — V.16, No.7. — P. 1411—1425.

198. Bryant D. Last Frontier Forests of the World / D.Bryant, D.Nielsen, L.Tangley. — World Resources Institute: Washington D.C., 1997.

199. Buchanan G. M. Advancing terrestrial conservation through remote sensing /

G. M.Buchanan, A.B.Brink, A.K.Leidner, R.Rose, M.Wegmann // Ecological Informatics.

— 2015. — V. 30. — P. 318—321.

200. Buck O. Using information layers for mapping grassland habitat distribution at local to regional scales / O.Buck, V.E.G.Millan, A.Klink, K.Pakzad // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. — 2015. — V. 37. — P. 83—89.

201. Buckley A. Understanding curvature rasters [Electronic resource]. — 2010. — URL: https ://blogs.esri.com/esri/arcgis/2010/10/27/understanding-curvature-rasters/. Request: 5.12.2016 r.

202. Camathias L. High-resolution remote sensing data improves models of species richness / L.Camathias, A.Bergamini, M.Kuchler, S.Stofer, A.Baltensweiler // Applied Vegetation Science. — 2013. — V. 16.4. — P. 539—551.

203. Carmel Y. Computerized classification of Mediterranean vegetation using panchromatic aerial photographs / Y.Carmel, R.Kadmon // Journal of Vegetation Science.

— 1998. — №9. — P. 445—454.

204. Chen Y. Detection of vegetation abundance change in the alpine tree line using multitemporal Landsat Thematic Mapper imagery / Y.Chen, L. Dengsheng, L.Geping,

H.Jingfeng // International Journal of Remote Sensing. — 2015. — V. 36, №18. — P. 4683—4701.

205. Chytry M. Determination of diagnostic species with statistical fidelity measures / M.Chytry, L.Tichy, J.Holt, Z.Botta-Dukat // Journal of Vegetation science. — 2002. — V. 13(1). — P. 79—90.

206. Chytry M. Plot sizes used for phytosociological sampling of European vegetation / M.Chytry, Z.Otypkova //Journal of Vegetation Science. — 2003. — V. 14, №.

4. — P. 563—570.

207. Cohen W.B. Estimating structural attributes of Douglas-fir/western hemlock forest stands from Landsat and Spot imagery / W.B. Cohen, T.A. Spies // Remote Sensing of Environment. — 1992. — № 41 (1). — P. 1—17.

208. Cord A. Inclusion of habitat availability in species distribution models through multi-temporal remote sensing data? / A.Cord, D.Rodder // Ecological Applications. — 2011. — V. 21 (8). — P. 3285—3298.

209. Cord A.F. Comparing the suitability of classified land cover data and remote sensing variables for modeling distribution patterns of plants / A.F.Cord, D.Klein, F.Mora,

5.Dech // Ecological Modelling. — 2014. — V. 272. — P. 129—140.

210. Dalmayne J. Assessment of fine-scale plant species beta diversity using WorldView-2 satellite spectral dissimilarity / J.Dalmayne, T.Mockel, H.C.Prentice, B.C.Schmid, K.Hall // Ecological Informatics. — 2013. — V.18. — P. 1— 9.

211. Davranchea A. Wetland monitoring using classification trees and SPOT-5 seasonal time series / A.Davranchea, G.Lefebvreb, B.Poulinb // Remote Sensing of Environment. — 2010. — V. 114, Iss. 3. — P. 552—562.

212. DeFries R. S. NDVI-derived land cover classifications at a global scale / R. S.DeFries, J. R. G. Townshend // International Journal of Remote Sensing. —1994. — V.15.17. — P. 3567—3586.

213. DeFries R. S. A new global 1-km dataset of percentage tree cover derived from remote sensing / R.S.DeFries, M.C.Hansen, J.R.G.Townshend, A.C.Janetos, T.R.Loveland // Global Change Biology. — 2000. — V. 6(2). — P. 247—254.

214. Desilets P. Effects of resource availability and heterogeneity on the slope of the species-area curve along a floodplain-upland gradient / P.Desilets, G.Houle // Journal of Vegetation Science. — 2005. —V. 16. — P. 487—496.

215. Drusch M. Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services / M.Drusch, U.Del Bello, S.Carlier, O.Colin, V.Fernandez, F.Gascon, B.Hoersch // Remote Sensing of Environment. — 2012. — V. 120. — P. 25— 36.

216. Dunn O.J. Multiple Comparisons Among Means // Journal of the American Statistical Association. — 1961. — V. 56 (293). — P. 52—64.

217. Elith J. Species distribution models: ecological explanation and prediction across space and time / J.Elith, J.R.Leathwick // Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. — 2009. — V. 40. — P. 677-697

218. Eklundh L. Investigating relationships between LandsatETM+ sensor data and leaf area index in a boreal conifer forest / L.Eklundh, L.Harrie, A.Kuusk // Remote Sensing of Environment. — 2001. — V.78. — P. 239—251.

219. Eriksson H.M. Impact of understory vegetation on forest canopy reflectance and remotely sensed LAI estimates / H.M.Eriksson, L.Eklundh, A.Kuusk, T.Nilson. — Remote Sensing of Environment. — 2006. — V.103 (4). — P. 408—418.

220. Fassnacht F. E. Mapping degraded grassland on the Eastern Tibetan Plateau with multi-temporal Landsat 8 data - where do the severely degraded areas occur? / F.E.Fassnacht, L.Li, A.Fritz // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. — 2015. — V. 42. — P.115—127.

221. Fassnacht K.S. Key issues in making and using satellite-based maps in ecology: A primer / K.S.Fassnacht, W.B.Cohen, T.A.Spies // Forest Ecology and Management. — 2006. — V. 222, №. 1. — P. 167—181.

222. Foley J. A. Amazonia revealed forest degradation and loss of ecosystem goods and services in the Amazon Basin / J.A.Foley, G.P.Asner, M.H.Costa, M. T.Coe, R.DeFries, H.K.Gibbs, P.Snyder // Frontiers in Ecology and the Environment. —2007. — V. 5(1). — P. 25—32.

223. Foody G. M. Status of land cover classification accuracy assessment // Remote sensing of environment. — 2002. — V.80.1. — P. 185—201.

224. Fox L. Essential Earth imaging for GIS. — California, 2015. — 115 p.

225. Franklin J. Predictive vegetation mapping: geographic modelling of biospatial patterns in relation to environmental gradients // Progress in Physical Geography. — 1995. — V.19. — P. 474—499.

226. Franklin J. Moving beyond static species distribution models in support of conservation biogeography // Diversity and Distributions. — 2010. — V. 16, №. 3. — P. 321—330.

227. Fraver S. Disturbance dynamics of old-growth Picea rubens forests of northern Maine / S.Fraver, A.S.White // Journal of Vegetation Science. — 2005. — V. 16. — P. 597—610.

228. Frosch B. Vegetatioszusammensetzung, ökologische Charakterisierung und Nutzungsgeschichte submontaner Waldesellschaften im Nordwestkaukasus: diplomarbeit. — Oldenburg, 2006. — 131 p.

229. Fuller D.O. Remote detection of invasive Melaleuca trees (Melaleuca quinquenervia) in South Florida with multispectral IKONOS imagery // International Journal of Remote Sensing. — 2005. — V.26:5. — P. 1057—1063.

230. Gallant A.L. The Challenges of Remote Monitoring of Wetlands // Remote Sens. — 2015. — Vol. 7(8). — P. 10938—10950.

231. Gavier-Pizarro G. I. Monitoring the invasion of an exotic tree (Ligustrum lucidum) from 1983 to 2006 with Landsat TM/ETM+ satellite data and Support Vector Machines in Córdoba, Argentina / G.I.Gavier-Pizarro, T.Kuemmerle, L.E.Hoyo, S.I.Stewart, C.D.Huebner, N.S.Keuler, V.C.Radeloff // Remote Sensing of Environment. — 2012. — V. 122. — P. 134—145.

232. Gibson L. Primary forests are irreplaceable for sustaining tropical biodiversity / L.Gibson, T.M.Lee, L.P.Koh, B.W.Brook, T.A.Gardner, J.Barlow, N.S.Sodhi // Nature. — 2011. — V. 478(7369). — P. 378—381.

233. Gillespie T. W. Measuring and modelling biodiversity from space / T. W.Gillespie, G.M.Foody, D.Rocchini, A.P.Giorgi, S.Saatchi // Progress in Physical Geography. — 2008. — V. 32(2). — P. 203—221.

234. Gould W. Remote sensing of vegetation, plant species richness, and regional biodiversity hotspots // Ecological applications. — 2000. — V. 10, №. 6. — P. 1861—1870.

235. Guisan A. Predicting species distribution: offering more than simple habitat models / A.Guisan, W.Thuiller // Ecology Letters. — 2005. — V. 8(9). — P. 993—1009.

236. Guisan A. Making better biogeographical predictions of species' distributions / A.Guisan, A.Lehmann, S.Ferrier, M.Austin, J.M.C. Overton, R.Aspinall, T.Hastie // The Journal of Applied Ecology. — 2006. — V.43. — P. 386—392.

237. Gulpin M.E. Minimum viable populations: processes of species extinction / M.E.Gulpin, M.E.Soule // Conservation Biology. — Sunderland, Massachusets, 1986. — P. 19—34.

238. Hansen M. C. Global percent tree cover at a spatial resolution of 500 meters: First results of the MODIS vegetation continuous fields algorithm / M.C.Hansen, R.S.DeFries, J.R.G.Townshend, M.Carroll, C.Dimiceli, R.Sohlberg // A.Earth Interactions.

— 2003. — V. 7(10). — P. 1—15.

239. Hansen M. C. Estimation of tree cover using MODIS data at global, continental and regional/local scales / M.C.Hansen, J.R.Townshend, R.S.DeFries, M.Carroll // International Journal of Remote Sensing. — 2005. — V. 26, №. 19. — P. 4359—4380.

240. Hansen M. C. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change / Hansen, M. C., P. V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, S. A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, S. V. Stehman, S. J. Goetz, T. R. Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, C. O. Justice, J. R. G. Townshend // Science. — 2013. — V.342 (6160).

— P. 850—853.

241. He K. S. Linking variability in species composition and MODIS NDVI based on beta diversity measurements / K. S.He, J.Zhang, Q. Zhang // Acta oecologica. — 2009.

— V. 35, №. 1. — P. 14—21.

242. Hijmans R. J. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. R.J.Hijmans, S.E.Cameron, J.L.Parra, P.G.Jones, A. Jarvis // International journal of climatology. — 2005. — V. 25(15). — P.1965—1978.

243. Hojas-Gascón L. Potential improvement for forest cover and forest degradation mapping with the forthcoming Sentinel-2 program / L.Hojas-Gascón, A.Belward, H.Eva, G.Ceccherini, O.Hagolle, J.Garcia, P.Ceruttid // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences. — 2015.

— P. 417—423.

244. Homolova L. Review of optical-based remote sensing for plant trait mapping. / L.Homolova, Z.Malenovsky, J. G.Clevers, G.Garcia-Santos, M. E. Schaepman // Ecological Complexity. — 2013. — V. 15. — P. 1—16.

245. Hou X. Extracting grassland vegetation phenology in North China based on cumulative SPOT-VEGETATION NDVI data / X.Hou, S.Gao, Z.Niu, Z. Xu // International Journal of Remote Sensing. — 2014. — V. 35:9. — P. 3316—3330.

246. Huang C. Applications of Remote Sensing to Alien Invasive Plant Studies — Review / C.Huang, G.P.Asner // Sensors. — 2009. — V. 9(6). — P. 4869—4889.

247. Huete A. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices / A.Huete, K.Didan, T.Miura, E. P.Rodriguez, X.Gao, L.

G.Ferreira // Remote sensing of environment. — 2002. — V.83(1). — P. 195—213.

248. Isaacson B. N. Detection of relative differences in phenology of forest species using Landsat and MODIS / B.N.Isaacson, S.P.Serbin, P.A. Townsend // Landscape ecology. — 2012. — V 27, №. 4. — P. 529—543.

249. Izco J. Types of rarity of plant communities // Journal of Vegetation Science.

— 1998. — №9. — P. 641—646.

250. Jarvis A. Hole-filled seamless SRTM data V4 / A.Jarvis, H.I. Reuter, A. Nelson, E. Guevara [Electronic resourse] // International Centre for Tropical Agriculture (CIAT), 2008. — URL: http://srtm.csi.cgiar.org.

251. Jelaska S. D. Responses of forest herbs to available understory light measured with hemispherical photographs in silver fir-beech forest in Croatia / S. D. Jelaska, O.Antonic, M.Bozic, J.Krizan, V.Kusan // Ecological modelling. — 2006. — V.194(1). — P. 209—218.

252. John R. Predicting plant diversity based on remote sensing products in the semi-arid region of Inner Mongolia / R.John, J.Chen, N.Lu, K.Guo, C.Liang, Y.Wei, X Han // Remote Sensing of Environment. — 2008. — V. 112(5). — P. 2018—2032.

253. Johnston S. E. Using Advanced Land Imager (ALI) and Landsat Thematic Mapper (TM) for the Detection of the Invasive Shrub Lonicera maackii in Southwestern Ohio Forests / S. E.Johnston, M. C. Henry & D. L Gorchov // GIScience & Remote Sensing. — 2012. — V. 49:3. — P. 450—462

254. Joshi C. Remotely sensed estimation of forest canopy density: A comparison of the performance of four methods / C.Joshi, J.De Leeuw, A.K.Skidmore, I.C.Van Duren,

H.Van Oosten // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation.

— 2006. — No. 8(2). — P. 84—95.

255. Karlson M. Mapping Tree Canopy Cover and Aboveground Biomass in Sudano-Sahelian Woodlands Using Landsat 8 and Random Forest / M. Karlson, M. Ostwald, H. Reese, J. Sanou, B. Tankoano, E.Mattsson // Remote Sens. — 2015. — V. 7(8).

— P. 10017—10041.

256. Klemas V. Remote sensing of wetlands: case studies comparing practical techniques // Journal of Coastal Research. — 2011. — V. 27, №. 3. — P. 418—427.

257. Korotkov K.O. The USSR vegetation syntaxa prodromus / K.O.Korotkov, O.V.Morozova, E.A.Belonovskaja. — M., 1991. — 346 p.

258. Kottek M. World Map of the Kóppen-Geiger climate classification updated / M.Kottek, J.Grieser, C.Beck, B.Rudolf, F.Rubel // Meteorologische Zeitschrift. — 2006. — V. 15, No. 3. — P. 259—263.

259. Krankina O. N. Meeting the challenge of mapping peatlands with remotely sensed data / O. N.Krankina, D.Pflugmacher, M.Friedl, W. B.Cohen, P.Nelson, , A.Baccini // Biogeosciences. — 2008. — V. 5, № 6. — P. 1809—1820.

260. Kuenzer C. Earth observation satellite sensors for biodiversity monitoring: potentials and bottlenecks / C.Kuenzer, M.Ottinger, M.Wegmann, H.Guo, C.Wang, J.Zhang, S.Dech, M.Wikelski // International Journal of Remote Sensing. — 2014. — V. 35, № 18. — P. 6599—6647.

261. Kuulvainen T. Structure of a pristine Picea abies forest in northeastern Europe / T.Kuulvainen, K.Syrjanen, R.Kalliola // Journal of Vegetation Science. —1998. — V. 9. — P. 563—579.

262. Laba M. Mapping invasive wetland plants in the Hudson River National Estuarine Research Reserve using quickbird satellite imagery / M.Laba, R.Downs, S.Smith, S.Welsh, C.Neider, S.White, P. Baveye // Remote Sensing of Environment. — 2008. — V.112(1). — P. 286—300.

263. Laurance W. F. Ecosystem decay of Amazonian forest fragments: a 22-year investigation / W.F.Laurance, T. E.Lovejoy, H. L.Vasconcelos, E. M.Bruna, R. K.Didham, P.C.Stouffer, C.Gascon, R.O.Bierregaard, S.G.Laurance, E.Sampaio // Conservation Biology. — 2002. — V.16(3). — P. 605—618.

264. Laurin G. V. Discrimination of vegetation types in alpine sites with ALOS PALSAR-, RADARSAT-2-, and lidar-derived information / G.V.Laurin, F.D.Frate, L.Pasolli, C.Notarnicola, L.Guerriero, R.Valentini // International Journal of Remote Sensing. — 2013. — V.34:19. — P. 6898—6913.

265. Lehnert L. W. Retrieval of grassland plant coverage on the Tibetan Plateau based on a multi-scale, multi-sensor and multi-method approach // L. W.Lehnert, H.Meyer,

Y.Wang, G.Miehe, B.Thies, C.Reudenbach, J.Bendix / Remote Sensing of Environment. — 2015. — V.164. — P.197—207.

266. Levin N. Predicting mountain plant richness and rarity from space using satellite-derived vegetation indices / N.Levin, A.Shmida, O.Levanoni, H.Tamari, S.Kark // Diversity and Distributions. — 2007. — V.13(6). — V. 692—703.

267. Lingua E. Spatial structure along an altitudinal gradient in the Italian central Alps suggests competition and facilitation among coniferous species / E.Lingua, P.Cherubini, R.Motta, P.Nola // Journal of Vegetation Science. — 2008. — V. 19(3). — P. 425—436.

268. Liu W. Predicting forest successional stages using multitemporal Landsat imagery with forest inventory and analysis data / W.Liu, C.Song, T. A.Schroeder, W.B. Cohen // International Journal of Remote Sensing. — 2008. — V. 29:13. — P. 3855—3872.

269. Loveland T. R. Development of a global land cover characteristics database and IGBP DISCover from 1 km AVHRR data / T.R.Loveland, B.C.Reed, J.F.Brown, D.O.Ohlen, Z.Zhu, L.W. M. J.Yang, J.W.Merchant // International Journal of Remote Sensing. — 2000. — V.21(6-7). — P. 1303—1330.

270. Margono B. A. Mapping wetlands in Indonesia using Landsat and PALSAR data-sets and derived topographical indices / B. A.Margono, J.-R. B.Bwangoy, P. V.Potapov, M. C.Hansen // Geo-spatial Information Science. — 2014. — V. 17:1. — P. 60—71.

271. Matsushita B. Sensitivity of the enhanced vegetation index (EVI) and normalized difference vegetation index (NDVI) to topographic effects: a case study in high-density cypress forest / B.Matsushita, W.Yang, J.Chen, Y.Onda, G. Qiu // Sensors. — 2007. — V. 7(11). — P. 2636—2651.

272. McCloskey M. J. A Reconnaissance-Level Inventory of the Amount of Wilderness Remaining in the World / M. J.McCloskey, H.Spalding // Ambio. — 1989. — V. 18, No. 4. — P. 221—227.

273. McRoberts R.E. Using remotely sensed data to construct and assess forest attribute maps and related spatial products / R.E.McRoberts, W.B.Cohen, E.Nssset, S.V.Stehman, E.O.Tomppo // Scandinavian Journal of Forest Research. — 2010. — V. 25:4. — P. 340—367.

274. Mockel, T. Hyperspectral and multispectral remote sensing for mapping grassland vegetation: PhD diss. — Lund University, 2015.

275. Moore I. D. Digital terrain modelling: a review of hydrological, geomorphological, and biological applications / I. D.Moore, R. B.Grayson, A. R.Ladson // Hydrological processes. — 1991. — V. 5(1). — P.3—30.

276. Mozumder C. Ecosystem evaluation (1989—2012) of Ramsar wetland Deepor Beel using satellite-derived indices / C.Mozumder, N. K.Tripathi, T.Tipdecho // Environmental monitoring and assessment. — 2014. — V. 186, №. 11. — P. 7909—7927.

277. Mui A. An object-based approach to delineate wetlands across landscapes of varied disturbance with high spatial resolution satellite imagery / A.Mui, Y.He, Q.Weng //ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. — 2015. — V. 109. — P. 30— 46.

278. Murray H. Texture-based classification of sub-Antarctic vegetation communities on Heard Island / H.Murray, A.Lucieer, R.Williams // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. — 2010. — V. 12, №. 3. — P. 138—149.

279. Mucina L. Vegetation of Europe: hierarchical floristic classification system of vascular plant, bryophyte, lichen, and algal communities / L.Mucina, H.Bultmann, K.Dierfien, J.-P.Theurillat, T Raus, A.Carni, K.Sumberova, W.Willner, J.Dengler, R.G.Garcia, M.Chytry, M Hajek, R.Di Pietro, D.Iakushenko, J.Pallas, F. J.A.Daniels, E.Bergmeier, A.Santos Guerra, N.Ermakov, M.Valachovic, J.H.J.Schaminee, T.Lysenko, Y. P.Didukh, S.Pignatti, J. S.Rodwell, J.Capelo, H. E.Weber, A.Solomeshch, P.Dimopoulos, C.Aguiar, S. M. Hennekens, L.Tichy // Appl Veg Sci. — 2016. — V. 19. — P. 3—264.

280. Myers N. Biodiversity hotspots for conservation priorities / N.Myers, R. A.Mittermeier, C. G. Mittermeier, G. A.Da Fonseca, J.Kent // Nature. — 2000. — V. 403, № 6772. — P. 853—858.

281. Nagendra H. Remote sensing for conservation monitoring: Assessing protected areas, habitat extent, habitat condition, species diversity, and threats / H.Nagendra, R.Lucas, J. P.Honrado, R. H.Jongman, C.Tarantino, M.Adamo, P.Mairota // Ecological Indicators. — 2013. — V. 33. — P. 45—59.

282. Nishimura T.B. Successional replacement mediated by frequency and severity of wind and snow disturbances in a Picea-Abies forest // Journal of Vegetation Science. — 2006. — V. 17. — P. 57—64.

283. Noss R. F. Indicators for monitoring biodiversity: a hierarchical approach // Conservation biology. — 1990. — P. 355—364.

284. Noss R.F. Assessing and monitoring forest biodiversity: a suggested framework and indicators // Forest ecology and management. — 1999. — V. 115. — P. 135—146.

285. Oldeland J. Does using species abundance data improve estimates of species diversity from remotely sensed spectral heterogeneity? / J.Oldeland, D.Wesuls, D.Rocchini, M.Schmidt, N.Jürgens // Ecological Indicators. — 2010. — V. 10(2). — P. 390—396.

286. Olson D.M. The Global 200: A representation approach to conserving the Earth's most biologically valuable ecoregions / D.M.Olson, E.Dinerstein // Conservation Biology. — 1998. — №12. — P. 502—515.

287. Onojeghuo A. O. Mapping reedbed habitats using texture-based classification of QuickBird imagery / A. O.Onojeghuo, G. A.Blackburn //International journal of remote sensing. — 2011. — V. 32, №. 23. — P. 8121—8138.

288. Ozesmi S. L. Satellite remote sensing of wetlands / S. L.Ozesmi, M. E. Bauer //Wetlands ecology and management. — 2002. — V. 10, №. 5. — P. 381—402.

289. Paal J. Rare and threatened communities of Estonia // Biodiversity and Conservation. — 1998a. — V. 7. — P. 1027—1049.

290. Paal J. Plant communities meriting protection in Estonia. 1. Their criteria and network of typical communities // Estonia Maritima. — 1998b. — V. 3. — P. 93—104.

291. Parviainen M. The role of local and landscape level measures of greenness in modelling boreal plant species richness / M.Parviainen, M.Luoto, R. K. Heikkinen // Ecological Modelling. — 2009. — V. 220, №. 20. — P. 2690—2701.

292. Parviainen M. Using unclassified continuous remote sensing data to improve distribution models of red-listed plant species / M.Parviainen, N.E.Zimmermann, R.K.Heikkinen, M.Luoto // Biodiversity and Conservation. — 2013. — V. 22. — P. 1731— 1754.

293. Peterson E. B. Estimating cover of an invasive grass (Bromus tectorum) using tobit regression and phenology derived from two dates of Landsat ETM+ data // International Journal of Remote Sensing. — 2005. — V. 26:12. — P. 2491—2507.

294. Petrou Z. I. Remote sensing for biodiversity monitoring: a review of methods for biodiversity indicator extraction and assessment of progress towards international targets

/ Z. I.Petrou, I.Manakos, T.Stathaki // Biodiversity and Conservation. — 2015. — V. 24, №. 10. — P. 2333—2363.

295. Pettorelli N. Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change / N.Pettorelli, J. O.Vik, A.Mysterud, J.-M.Gaillard, C. J.Tucker, N. C.Stenseth // Trends in Ecology and Evolution. — 2005. — V. 20. — P. 503—510.

296. Pflugmacher D. Using Landsat-derived disturbance history (1972—2010) to predict current forest structure / D.Pflugmacher, W.B.Cohen, R.E.Kennedy // Remote Sensing of Environment. — 2012. — V.122. — P. 146—165.

297. Pisek J. Mapping forest background reflectivity over North America with Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR) data / J.Pisek, J.M.Chen // Remote Sensing of Environment. — 2009. — V. 113. — P. 2412—2423.

298. Polychronaki A. Integrating RapidEye and ancillary data to map alpine habitatsin South Tyrol, Italy / A.Polychronaki, N.Spindler, A.Schmidt, B.Stoinschek, M.Zebisch, K.Renner, R.Sonnenschein, C.Notarnicola // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. — 2015. — V.37. — P. 65—71.

299. Potapov P.V. The last frontiers of wilderness: tracking decadal loss of Intact Forest Landscapes from 2000 to 2013 / P.V.Potapov, M.C.Hansen, L.Laestadius, S.Turubanova, A.Yaroshenko, C.Thies, W Smith., I.Zhuravleva, A.Komarova, S.Minnemeyer, Y.Esipova [Electronic resourse] // Science Advances - 2017. - V. 3, №. 1. -e1600821. — [online] URL: http://advances.sciencemag.org/content/3/1/e1600821.full.pdf+html

300. Potapov P. V. Eastern Europe's forest cover dynamics from 1985 to 2012 quantified from the full Landsat archive / P. V.Potapov, S. A.Turubanova, A.Tyukavina, A. M.Krylov, J. L.McCarty, V. C.Radeloff, M. C.Hansen // Remote Sensing of Environment. — 2015. — V.159. — P. 28—43.

301. Potapov, P. Mapping the world's intact forest landscapes by remote sensing / P.Potapov, A. Yaroshenko, S. Turubanova, M. Dubinin, L. Laestadius, C. Thies, D. Aksenov, A. Egorov, Y. Yesipova, I. Glushkov, M. Karpachevskiy, A. Kostikova, A. Manisha, E. Tsybikova, I. Zhuravleva [Electronic resourse] // Ecology and Society. — 2008. — V.13(2): 51. — [online] URL: http://www.ecologyandsociety.org/vol13/iss2/art51/

302. Pouteau R. Support vector machines to map rare and endangered native plants in Pacific islands forests / R.Pouteau, J. Y.Meyer, R.Taputuarai, B.Stoll // Ecological Informatics. — 2012. — V. 9. — P. 37—46.

303. Price K.P. Optimal Landsat TM band combinations and vegetation indices for discrimination of six grassland types in eastern Kansas / K.P.Price, X.Guo, J. M.Stiles // International Journal of Remote Sensing. — 2002. — V.23:23. — P. 5031—5042.

304. Qi Y. Impact of understorey on overstorey leaf area index estimation from optical remote sensing in five forest types in northeastern China / Y.Qi, F.Li, Z.Liu, G.Jin // Agricultural and Forest Meteorology. — 2014. — V. 198. — P. 72—80.

305. Rabinowitz D. Seven forms of rarity and their frequency in the flora of the British Isles / D.Rabinowitz, S.Cairns, T.Dillon // Conservation Biology. — Sunderland, Massachusets, 1986. — P.182—204.

306. Rapinel S. Use of bi-seasonal Landsat-8 imagery for mapping marshland plant community combinations at the regional scale / S.Rapinel, J. B.Bouzillé, J.Oszwald, A.Bonis // Wetlands. — 2015. — V. 35(6). — P. 1043—1054.

307. Rapinel S. Identification and mapping of natural vegetation on a coastal site using a Worldview-2 satellite image / S.Rapinel, B.Clément, S.Magnanon, V.Sellin, L Hubert-Moy // Journal of environmental management. — 2014. —V. 144. — P. 236—246.

308. Resasco J. Detecting an invasive shrub in a deciduous forest understory using late-fall Landsat sensor imagery / J. Resasco, A.N. Hale, M.C, Henry, D.L. Gorchov // Int. J. Remote Sens. — 2007. — Vol. 29. — P. 3739—3745.

309. Resolution No. 4 listing endangered natural habitats requiring specific conservation measures // Convention on the Conservation of European Wildlife and Natural Habitats [Electronic resource]. — 1996. — [online] URL: http://web.archive.org/web/20040119153144/http://www.coe.int/t/e/Cultural Co-operation/Environment/Nature_and_biological_diversity/Nature_protection/Resolution4(19 96).asp. Request: 5.12.2016.

310. Richards J. A. Remote sensing digital image analysis. An introduction / J. A.Richards, X.Jia — Berlin: Springer, 2006. — 439 p.

311. Rocchini D. Effects of spatial and spectral resolution in estimating ecosystem a-diversity by satellite imagery // Remote Sensing of Environment. — 2007. — V. 111. — P. 423—434.

312. Rocchini D. Using satellite imagery to assess plant species richness: the role of multispectral systems / D.Rocchini, C.Ricotta, A.Chiarucci //Applied Vegetation Science. — 2007. — V. 10, №. 3. — P. 325-331.

313. Rocchini D. Seeing the unseen by remote sensing: satellite imagery applied to species distribution modelling //Journal of Vegetation Science. — 2013. — V. 24, №. 2. — P. 209—210.

314. Rocchini D. Remotely sensed spectral heterogeneity as a proxy of species diversity: recent advances and open challenges / D.Rocchini, N.Balkenhol, G.A.Carter,

G.M.Foody, T.W.Gillespie, K.S.He, S.Kark, N.Levin, K.Lucas, M.Luoto, H.Nagendra, J.Oldeland, C.Ricotta, J.Southworth, M.Neteler // Ecol. Inform. — 2010. — V. 5. — P. 318—329.

315. Rocchini D. Advancing species diversity estimate by remotely sensed proxies: a conceptual review / D.Rocchini, J.L.Hernández Stefanoni, K.S.He // Ecol. Inform. — 2015a. — V. 25. — P. 22—28.

316. Rocchini D. Potential of remote sensing to predict species invasions / D.Rocchini, V.Andreo, M.Forster, C.X.Garzon-Lopez, A.P.Gutierrez, T.H.Gillespie,

H.C.Hauffe, K.S.He, B.Kleinschmit, P.Mairota, M.Marcantonio, M.Metz, N.Nagendra, S.Pareeth, L.Ponti, C.Ricotta, A.Rizzoli, G.Schaab, M.Zebisch, R.Zorer, M.Neteler / A modelling perspective // Prog. Phys. Geogr. — 2015b. — V. 39. — P. 283—309.

317. Rodriguez-Galiano V. F. Evaluation of different machine learning methods for land cover mapping of a Mediterranean area using multi-seasonal Landsat images and Digital Terrain Models / V. F.Rodriguez-Galiano, M. Chica-Rivas //International Journal of Digital Earth. — 2014. — V. 7, №. 6. — P. 492—509.

318. Rogan J. Mapping land-cover modifications over large areas: A comparison of machine learning algorithms / J.Rogan, J.Franklin, D.Stow, J.Miller, C.Woodcock, D.Roberts // Remote Sensing of Environment. — 2008. — No. 112(5). — P. 2272—2283.

319. Rolecek J. Modified TWINSPAN classification in which the hierarchy respects cluster heterogeneity / J.Rolecek, L.Tichy, D.Zeleny, M.Chytry // Journal of Vegetation Science. — 2009. — V. 20(4). — P. 596—602.

320. Schaffrath D., Barthold F. K., Bernhofer C. Spatiotemporal variability of grassland vegetation cover in a catchment in Inner Mongolia, China, derived from MODIS data products //Plant and soil. — 2011. — T. 340. — №. 1-2. — C. 181—198.

321. Schmidt M. Modelling species richness and life form composition in Sahelian Burkina Faso with remote sensing data / M.Schmidt, K.Konig, J.V.Muller // Journal of Arid Environments. — 2008. — V.72, № 8. — P. 1506—1517.

322. Schuster C. Grassland habitat mapping by intra-annual time series analysis— Comparison of RapidEye and TerraSAR-X satellite data / C.Schuster, T.Schmidt, C.Conrad, B.Kleinschmit, M.Forster // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. — 2015. — V. 34. — P. 25—34.

323. Schworer C. Early human impact (5000—3000 BC) affects mountain forest dynamics in the Alps / C.Schworer, D.Colombaroli, P.Kaltenrieder, F.Rey, W.Tinner // Journal of Ecology. — 2015. — V.103(2). — P. 281—295.

324. Sesnie S. E. Integrating Landsat TM and SRTM-DEM derived variables with decision trees for habitat classification and change detection in complex neotropical environments / S. E.Sesnie, P. E.Gessler, B.Finegan, S. Thessler // Remote Sensing of Environment. — 2008. — V.112(5). — P. 2145—2159.

325. Sexton J. O. Global, 30-m resolution continuous fields of tree cover: Landsat-based rescaling of MODIS vegetation continuous fields with lidar-based estimates of error / J. O.Sexton, X.-P.Song, M.Feng, P.Noojipady, A.Anand, C.Huang, D.-H.Kim, K. M.Collins, S.Channan, C.DiMiceli, J. R.Townshend // International Journal of Digital Earth. — 2013. — V.6:5. — P. 427—448.

326. Shmitt U. Forest classification of multitemporal mosaicked satellite images U.Shmitt, G.S.Ruppert // Int. Arch. of Photogrammetry and Remote Sensing. —1996. — V. 31, part B7. — P 602—605.

327. Short, N.M. The LANDSAT Tutorial Workbook: Basics of Satellite Remote Sensing // NASA Reference Publication 1078. — Washington, DC: NASA, 1982. — 553 p.

328. Shouse M. Identification of understory invasive exotic plants with remote sensing in urban forests / M.Shouse, L.Liang, S.Fei // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. — 2013. — V. 21. — P. 525—534.

329. Silva T. S. Remote sensing of aquatic vegetation: theory and applications / T. S.Silva, M. P.Costa, J. M.Melack, E. M. Novo // Environmental Monitoring and Assessment. — 2008. — V. 140(1-3). — P. 131—145.

330. Smith G. A global overview of protected areas on the World Heritage list of particular importance for biodiversity: A contribution to the Global Theme Study of World

Heritage Natural Sites / G.Smith, J.Jakubowska, I.May. — UK: Cambridge, 2000. — 111 p.

331. Sokal R.R. Biometry: the Principles and Practice of Statistics in Biological Research, 3rd ed. / R.R.Sokal, F.J.Rohlf. — WH Freeman and Company, New York, 1995. — 887 p.

332. Red Data Book of Plant Communities in the former USSR / A.Solomeshch, B.Mirkin, A.Ishbirdin, V.Golub, M.Saitov, S.Zhuravliova, J.Rodwell. — Templar Print & Design Ltd, Birmingham, 1997. — 69 p.

333. Somodi I. Recognition of the invasive species Robinia pseudacacia from combined remote sensing and GIS sources / I.Somodi, A.Carni, D.Ribeiro, T.Podobnikar // Biological conservation. — 2012. — V. 150(1). — P. 59—67.

334. Stefanidou A. Forest/Non Forest mapping using Landsat Thematic Mapper Imagery and Artificial Neural Networks (ANNs) / A. Stefanidou, E.Dragozi, M.Tompoulidou, I.Z.Gitas // Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Forest. Ecology. Nature Management. — 2015. — No. 1(25). — P. 22—33.

335. Stehman S. V. Design and analysis for thematic map accuracy assessment: fundamental principles / S. V.Stehman, R. L.Czaplewski // Remote Sensing of Environment. — 1998. — 64. — P. 331—344.

336. Stow D. A. Remote sensing of vegetation and land-cover change in Arctic Tundra Ecosystems / D.A.Stow, A.Hope, D.McGuire, D.Verbyla, J.Gamon, F.Huemmrich, R.Myneni // Remote Sensing of Environment. — 2004. — V. 89(3). — P. 281—308.

337. Thenkabail P. S. Detecting floristic structure and pattern across topographic and moisture gradients in a mixed species Central African forest using IKONOS and Landsat-7 ETM+ images / P.S.Thenkabail, J.Hall, T.Lin, M.S.Ashton, D.Harris, E.A.Enclona // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. — 2003. — V. 4(3). — P. 255—270.

338. Tichy L. JUICE, software for vegetation classification // Journal of Vegetation Science. — 2002. — V. 13. — P. 451—453.

339. Townsend P. A. Remote sensing of forested wetlands: application of multitemporal and multispectral satellite imagery to determine plant community composition and structure in southeastern USA / P.A.Townsend, S.J.Walsh // Plant Ecology. — 2001. — V. 157, №. 2. — P. 129—149.

340. Tuanmu M. N. Mapping understory vegetation using phenological characteristics derived from remotely sensed data / M. N.Tuanmu, A.Viña, S.Bearer, W.Xu, Z.Ouyang, H.Zhang, J.Liu // Remote Sensing of Environment. — 2010. — 114(8). — P. 1833—1844.

341. Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. — 1979. — V. 8. — P. 127— 150.

342. Turner W. Remote sensing for biodiversity science and conservation / W.Turner, S.Spector, N.Gardiner, M.Fladerland, E.Sterling, M.Steininger // Trends Ecol. Ev. — 2003. — V. 18. — P. 306—314.

343. Turner W. Free and open-access satellite data are key to biodiversity conservation / W.Turner, C.Rondinini, N.Pettorelli, B.Mora, A.K.Leidner, Z.Szantoi, G.Buchanan, S.Dech, J.Dwyer, M.Herold, L.P. Koh // Biological Conservation. — 2015. — V. 182. — P. 173—176.

344. Vanselow K.A. Predictive mapping of dwarf shrub vegetation in an arid high mountain ecosystem using remote sensing and random forests / K.A.Vanselow, C.Samimi // Remote Sensing. — 2014. — V. 6(7). — P. 6709—6726.

345. Vaz A. S. Can we predict habitat quality from space? A multi-indicator assessment based on an automated knowledge-driven system / A.S.Vaz, B.Marcos, J.Gon5alves, A.Monteiro, P.Alves, E.Civantos, R.Lucas, P.Mairota, J.Garcia-Robles, J. Alonso, P. Blonda, A. Lomba, J. P. Honrado // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. — 2015. — V.37. — P. 106—113.

346. Viedma O. Modeling plant species richness using reflectance and texture data derived from QuickBird in a recently burned area of Central Spain / O.Viedma, I.Torres, B.Pérez, J. M.Moreno // Remote Sensing of Environment. — 2012. — V. 119. — P. 208— 221.

347. Wang C. Improved alpine grassland mapping in the Tibetan Plateau with MODIS time series: a phenology perspective / C.Wang, H.Guo, L. Zhang, Y.Qiu, Z. Sun, J. Liao, G. Liu, Y. Zhang // International Journal of Digital Earth. — 2015. — V.8, № 2. — P. 133—152.

348. Wang Z. J. An approach for detecting five typical vegetation types on the Chinese Loess Plateau using Landsat TM data / Z. J.Wang, J. Y.Jiao, B.Lei, Y.Su // Environmental monitoring and assessment. — 2015. — V.187(9). — P. 1—16.

349. Waring R. H. MODIS enhanced vegetation index predicts tree species richness across forested ecoregions in the contiguous USA / R.H.Waring, N.C.Coops, W.Fan, J.M.Nightingale // Remote Sensing of Environment. — 2006. — V. 103(2). — P. 218 — 226.

350. Warren S.D. The relationship between the spectral diversity of satellite imagery, habitat heterogeneity, and plant species richness / S. D.Warren, M.Alt, K.D.Olson, S.D.Irl, M.J.Steinbauer, A.Jentsch // Ecological Informatics. — 2014. — V.24. — P. 160— 168.

351. Weber H.E. International code of phytosociological nomenclature: 3rd edition / H.E.Weber, J.Moravec, J.-P.Theurillat // Journal of Vegetation Science. — 2000. — V. 11. — P. 739—768.

352. Weiers S. Mapping and indicator approaches for the assessment of habitats at different scales using remote sensing and GIS methods / S.Weiers, M.Bock, M.Wissen, G.Rossner // Landscape and Urban Planning. — 2004. — V. 67(1). — P. 43—65.

353. Whiteside T.G. Mapping aquatic vegetation in a tropical wetland using high spatial resolution multispectral satellite imagery / T.G.Whiteside, R.E.Bartolo // Remote Sens. — 2015. — V.7(9). — P. 11664—11694.

354. Wilcove D.S. Habitat fragmentation in the temperate zone / D.S.Wilcove, C.H.McLean, A.P.Dobson // Conservation Biology. — Sunderland, Massachusets, 1986. — P.237—256.

355. Wilfong B. N. Detecting an invasive shrub in deciduous forest understories using remote sensing / B. N.Wilfong, D. L.Gorchov, M. C.Henry // Weed Science. — 2009. — V. 57, №. 5. — P. 512—520.

356. Willner W. On the nomenclature of some high-rank syntaxa of European forest vegetation / W.Willner, J. P.Theurillat, J.Pallas, L.Mucina // Phytocoenologia. — 2015. — V. 45, № 1-2. — P. 175—181.

357. Wright C. Improved wetland remote sensing in Yellowstone National Park using classification trees to combine TM imagery and ancillary environmental data /

C.Wright, A.Gallant //Remote Sensing of Environment. — 2007. — V. 107, №. 4. — P. 582—605.

358. Xie Y. Remote sensing imagery in vegetation mapping: a review / Y.Xie, Z.Sha, M.Yu //Journal of plant ecology. — 2008. — V.1, №. 1. — P. 9—23.

359. Xie Y. Mapping Wetlands and Phragmites Using Publically Available Remotely Sensed Images / Y.Xie, A.Zhang, W.Welsh // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. — 2015. — V. 81, №. 1. — P. 69—78.

360. Xu M. Decision tree regression for soft classification of remote sensing data / M.Xu, P.Watanachaturaporn, P.K.Varshney, M.K.Arora // Remote Sensing of Environment. — 2005. — V. 97(3). — P. 322—336.

361. Yaroshenko A.Yu. The Last Intact Forest Landscapes of Northern European Russia / A.Yu.Yaroshenko, P.V.Potapov, S.A.Turubanova. — M.: Greenpeace Russia, 2001. — 74 p.