Разработка методики геопространственного анализа деградации лесной растительности по гиперспектральным данным дистанционного зондирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.35, кандидат наук Митрофанов, Евгений Михайлович

• Митрофанов, Евгений Михайлович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Митрофанов, Евгений Михайлович

Оглавление

Введение

1. Анализ применения данных дистанционного зондирования земли и геоинформационных технологий для решения задач лесного

хозяйства

1.1. Геоинформационные системы в лесном хозяйстве

1.1.1. Основные пути применения геоинформационных систем в лесном хозяйстве

1.1.2. Основные цели государственной инвентаризации лесов, решаемые ГИС

1.1.3. Основные ГИС применяемые для нужд лесоустройства и требования к ним

1.2. Данные дистанционного зондирования Земли

1.2.1. Современные системы дистанционного зондирования, применяемые при исследовании лесопокрытых земель

1.2.2. Гиперспектральная съемка и решаемые посредством нее задачи для нужд лесного хозяйства

1.2.3. Анализ уровня современных технологий исследования лесов

по данным дистанционного зондирования

Выводы по первой главе

2. Спектральные свойства древесной растительности

2.1. Спектрально отражательные характеристики древесной растительности

2.2. Гиперспектральные вегетационные индексы как эффективный инструмент исследования растительного покрова на основе материалов дистанционного зондирования

2.2.1. Гиперспектральные вегетационные индексы

2.2.2. Применение гиперспектральных вегетационных индексов

Выводы по второй главе

3. Методика геопространственного анализа деградации лесной растительности по гиперспектральным данным дистанционного зондирования

3.1. Методическая схема

3.2. Анализ информативности узкополосных индексов

3.2.1. Выбор спектральных индексов

3.2.2. Критерии выбора объектов исследования

3.2.3. Данные лесотаксационных обследований и их анализ

3.3. Анализ результатов спектральной обработки данных дистанционного зондирования и материалов лесотаксационных обследований статистическими методами

3.4. Методика оценки связи между категорией поврежденности растительных насаждений и их спектральными отражательными свойствами

3.5. Картографирование лесопокрытых земель по данным ДЗ

Выводы по главе 3

4. Эксперимент по оценке состояния сосновых лесов на основе ГИС

обработки гиперспектральных данных дистанционного зондирования

4.1. Задачи эксперимента и природная характеристика тестового района

4.2. Описание исходных данных для эксперимента

4.3. Формирование базы данных ГИС на экспериментальный участок и создание моделей для извлечения и каталогизации из нее информации

4.4. Создание узкополосных индексных изображений

4.5. Оценка степени информативности спектральных показателей

4.6. Создание комбинационной картосхемы для оценки деградации

лесной растительности

Выводы по главе 4

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методики геопространственного анализа деградации лесной растительности по гиперспектральным данным дистанционного зондирования»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования:

На долю лесов России приходится примерно 24% объема от лесного покрова всей планеты и они являются уникальной природной экосистемой, имеющие глобальное ресурсное и социальное значение. Леса являются важнейшей частью природной биосферы и их состояние и продуктивность тесным образом связана с деятельностью человека и влияет на жизнеспособность и потенциал развития человеческого общества.

Лес непрерывно претерпевает изменение в результате воздействия природных и антропогенных факторов. Некоторые из этих изменений могут приводить к серьезным нарушениям структуры лесных биогеоценозов. Наиболее негативными из этих факторов являются: бесконтрольная деятельность человека, активность насекомых-вредителей, лесные пожары и др.

В России с ее огромными лесными территория традиционно уделяется большее внимание проблеме мониторинга лесов, в рамках мероприятий по изучению, контролю за их состоянием и использованию. Современное состоянии развития средств и методов лесного мониторинга с целью разработки долгосрочной стратегии рационального использования лесных ресурсов и защиты окружающей среды в обязательном порядке предполагает использование материалов дистанционного зондирования и геоинформационных систем (ГИС), в виду больших площадей изучения и большого объема информации, накопленной в рамках плановых мероприятий по выполнению государственной инвентаризации лесов.

Современное развитие средств дистанционного зондирования, способных

получать информацию о растительных объектах с высоким спектральным

разрешением, требует создания соответствующих ГИС-технологий и

программных средств ее анализа, что позволит разработать принципиально

4

новые методы оценки состояния лесов. Эти задачи становятся особенно актуальными в связи с успешным запуском в мае 2013 года отечественного спутника "Ресурс-П", оснащенного гиперспектральной аппаратурой.

Степень ее разработанности

Проблематика анализа деградации древесной растительности по материалам гиперспектральных данных средствами ГИС является предметом активных изучений иностранных исследователей. Опубликовано немало работ прямо или косвенно касающихся поднятой в данном исследовании теме.

С другой стороны, российскими исследователями данная тема практически не разрабатывалась ввиду отсутствия до недавнего времени отечественной гиперспектральной аппаратуры.

Цели и задачи.

Основной целью работы является расширение возможностей ГИС-анализа при оценке состояния лесной растительности за счет разработок и внедрения специализированных алгоритмов и методики обработки гиперспектральных данных дистанционного зондирования. Для достижения целей заявленных целей в рамках исследовательских мероприятий были поставлены следующие задачи:

1) Провести анализ существующих отечественных и зарубежных методик оценки состояния лесопокрытых земель по данным дистанционного зондирования. Изучить возможности применения гиперспетральных данных и их преимущества при оценке состояния лесной растительности.

2) Изучить методологические принципы вегетационной индексации, характеризующей изменения биохимических параметров лесных насаждений.

3) Разработать методику, позволяющую оценивать выборку вегетационных индексов и выбирать наиболее эффективный индекс под

создание каждой конкретной тематической картограммы средствами ГИС-анализа.

4) Провести комплекс наземных лесотаксационных работ, с целью определения тестовых участков, на которых будет набираться статистика, производиться перерасчет значений из относительных (индексы) в абсолютные (категории поврежденности) и производиться апробация полученных результатов.

5) Создать ГИС для изучения экспериментальной территории, содержащую в себе картографическую информацию, данные лесного фонда и материалы полевых исследований в качестве основы для дальнейшей обработки данных и построения картограмм.

6) Вычислить, создать и статистически обработать индексные изображения и построить на их основе тематические картограммы для оценки состояния древесной растительности, по конкретным параметрам.

Научная новизна:

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

1) Разработаны новые алгоритмы и программное обеспечение для решения задач по обработке гиперспектральных данных в ГИС с использованием вегетационных индексов.

2) В рамках апробации методики посредством эмпирического ГИС-моделирования составлены актуальные картосхемы деградации растительности на территорию экспериментального полигона и проведена их верификация.

3) Впервые проведено сравнение результатов, полученных на основе биохимических индексов, с результатами, полученными на основе структурных индексов, с использованием статистических и эмпирических методов.

4) Впервые выполнена обработка нового типа данных дистанционного зондирования, полученных с экспериментальной аппаратуры, с целью получения наиболее информативных вегетационных индексов, подходящих для анализа деградации растительных насаждений.

Теоретическая и практическая значимость работы :

Использование предложенного в работе метода выявления деградации лесов по гиперспектральным данным позволяет:

- повысить достоверность выявления деградирующих лесопокрытых площадей в рамках решения задач по государственной инвентаризации лесов (ГИЛ);

- сократить объемы выполнения наземных работ благодаря возможности изучать физиологию растительности дистанционными методами с использованием средств ГИС анализа;

- выявлять причины деградации, прогнозировать состояние древостоя и вырабатывать комплекс мер по стабилизации ситуации.

Методология и методы исследования:

Использованы методы ГИС-анализа, спектрального анализа, цифровой обработки изображений и распознавания образов, математической статистики и цифровой картографии.

Использованы экспериментальные гиперспектральные данные, данные лесоустроительных планшетов, электронные карты, результаты вегетационной индексации, материалы полевых исследований, статистические модели.

Положения, выносимые на защиту:

1) Разработанная в рамках исследования универсальная методика

геопространственного анализа деградации лесной растительности на основе

7

биохимических вегетационных индексов, отбираемых и анализируемых посредством материалов из геоинформационных баз данных и статистических методов.

2) Разработана методика и программные решения для расчета и оценки индексных изображений по гиперспектральным данным дистанционного зондирования.

3) Построены картограммы, позволяющие оценить состояние сосновой растительности в зависимости от конкретных биохимических параметров на территории экспериментального полигона Савватьевского лесничества.

Степень достоверности и апробация результатов:

Достоверность результатов работы подтверждается:

логикой постановки задач исследований, научной аргументированностью положений и выводов;

всесторонним анализом ранее выполненных исследований и разработок по исследуемому предмету;

применением апробированных теоретических положений, корректным использованием математического аппарата;

большим объемом выполненных экспериментальных исследований, в том числе в полевых условиях, экспериментальной проверкой теоретических результатов на модельных и реальных данных;

реализацией разработанной методики в рамках исследования при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации, соглашений 14.В37.21.1243

Основные результаты диссертационной работы докладывались на IV Международной научно-практической конференции «Математические методы и модели анализа и прогнозирования развития социально-экономических

процессов черноморского побережья Болгарии и были отражены в серии научных публикаций в различных российских цитируемых журналах.

1. АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛЕСНОГО ХОЗЯЙСТВА

1.1 Геоинформационные системы в лесном хозяйстве

1.1.1 Основные пути применения геоинформационных систем в лесном

хозяйстве

Современные экономические реалии нашей страны делают акцент на решение проблем связанных с эффективности управления. Это вызвано тем, что во время планирования производственных мероприятий помимо фактора эффективности требуется учитывать еще один немаловажный параметр -рентабельность. Подобный подход позволяет достигать оптимальных результатов посредством наиболее рационального распределения имеющихся средств и возможностей.

С учетом того, что внешние условия меняются быстро, а число влияющих факторов велико, выбор правильного решения бывает значительно затруднен. Таким образом, поиск эффективного решения становится более сложной задачей. Требования потребителей конечного продукта и появление новых технологий меняет конъюнктуру отрасли. В связи с этим становится необходимым создание автоматизированных систем управления, которые могли бы помочь специалистам принимать наиболее эффективные решения и обеспечивать гибкую и качественную оценку ситуации и выработку решений на ее основе[77]

Разработка подобных систем прежде всего должна проводиться с учетом потребностей целевой отрасли и задач, решаемых в рамках ее юрисдикции. Соответственно системы должны быть разработаны и оптимизированы на базе современных научных методов моделирования.

Лесное хозяйство России в результате мероприятий по реорганизации структуры и деятельности входящих в него подразделений изменило функции муниципальных, федеральных и региональных органов управления. Штат лесной охраны так же существенно сократился. Централизованные системы охраны лесов от пожаров и лесоустройства разрушены. Все лесоустроительные предприятия преобразованы в филиалы Рослесинфорга, основной задачей которого является разработка методологии и проведение государственной инвентаризации лесов, в качестве своей первоочередной задачи. Проведение современный мероприятий по лесоустроительным работам затруднено из-за того, что корпус полевых специалистов по лесоустройству уменьшился до такого размера, что рассчитывать в ближайшие годы на выполнение больших объемов работ не возможно.

В нашей территориально протяженной и лесистой стране существуют ограничения в финансовых и трудовых ресурсах. По этой причине технической основой лесоустроительных работ должны быть ГИС-технологии и материалы аэрокосмических данных дистанционного зондирования.

Перед лесной отраслью в наше время стоит важная задача по организации эффективного управления лесопокрытыми землями, которое должно обеспечивать баланс использования и воспроизводства древостоя. Концепцией информатизации лесного хозяйства [80] предполагается, что решение данных задач будет не эффективно и чрезвычайно затруднено без использования современных информационных технологий. Применение данных технологий может значительно повысить эффективность решения задач, связанных с инвентаризацией лесов, благодаря возможности интеграции в ГИС-обработку накопленного за годы полевых исследований информационного обоснования.

На текущий момент в современном Российском лесном хозяйстве

достаточно широко используются географические информационные системы.

При этом, несмотря на достаточную разработанность подобных методов, в

11

реальной производственной практике потенциал ГИС не используется в полагающейся ему регламентом мере.

Лесное хозяйство сопряжено с работой над лесопокрытыми площадями, как с набором географических объектов, а подобные действия по сути своей предполагают операции над картами и схемами. Под геоинформационными системами подразумевается аппаратно-программный человеко-машинный комплекс, обеспечивающий сбор, обработку, отображение и распространение пространственно-координированных данных, интеграцию данных и знаний о территории для их эффективного использования при решении научных и прикладных географических задач, связанных с инвентаризацией, анализом, моделированием, прогнозированием и управлением окружающей средой и территориальной организацией обществ [57]. Данный подход особенно эффективен при необходимости отслеживать состояние объектов, обладающих взаимными взаимосвязями и сильно зависимых от состояния окружающей среды.

Методика повышения эффективности работы лесного комплекса на основе применения цифровых карт была предложена В Корякиным в 1993 году. В 2000 годы под задачи лесного хозяйства были разработана серия геоинформационных систем, выполняющих разные функции и имеющие разные интерфейсные инструменты. Однако, несмотря на объективные преимущества, положительный опыт применения ГИС в управлении лесными ресурсами и регламент официальных документов, массовой интеграции данных методов в реальное рабочее производство пока не произошло, что обусловлено дороговизной внедрения, необходимостью отраслевой адаптации и наличия плана централизованного распространения.

При решении вопросов связанных с инвентаризацией лесов существует потребность расширенного применения дистанционных методов и ГИС-технологий и разработка сопутствующих методик в лесном хозяйстве.

1.1.2 Основные цели государственной инвентаризации лесов, решаемые

ГИС

Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ) является важнейшим элементом отечественной политики рационального лесопользования. Проведение мероприятий по ГИЛ в обязательном порядке регламентируется в отношении лесов, расположенных на землях любых категорий, вне зависимости от прав распоряжения, владения и пользования.

Государственная инвентаризация лесов представляет собой долгосрочную комплексную программу, направленную на получение имеющей статистическое обоснование информации о состоянии и потенциале развития Российских лесов, в целях информационного обеспечения рационального использования, охраны, защиты, воспроизводства лесопокрытых земель.

Важной информацией, необходимой для обеспечения государственных интересов в области охраны и рационального использования лесов, является оценка количественных и качественных показателей ресурсов древостоя. Очевидно, что эти данные требуют грамотно налаженного процесса сбора и каталогизации, особенно учитывая масштабный ряд взаимосвязанных пространственных объектов (выделы, лесничества и т.д.).

В целях своевременного выявления протекающих на лесных выделах негативных процессов и их прогнозирования осуществляются следующие мероприятия, разбитые на две группы:

1) Проверка. Проверяются количественные и качественные характеристики древостоя: общая площадь, объем древесины, распределение по целевому назначению и т.д.

2) Выявление. Выявляются и учитываются изменения в состоянии лесов, которые происходят в результате воздействия негативных факторов, таких как пожары, ветроломы, вредители и проч.

К числу основных задач ГИЛ относятся выявление изменений характеристик лесных выделов, классификация и оценка этих изменений. При оценке состояния лесов дистанционным методам отведена главенствующая роль. Это обусловлено в первую очередь объемом работ, вытекающих из масштабов лесных насаждений в России.

Основными целями государственной инвентаризации лесов являются:

1. Создание системы по сбору репрезентативных данных о состоянии и развитии лесных экосистем.

2. Контроль динамики лесных площадей.

3. Оценка величины и качества древесных ресурсов.

4. Определение надёжности инвентаризации лесных ресурсов.

5. Создание информационного обоснования в объеме, достаточном для оценки состояния и характеристик лесопокрытых земель.

6. Контроль за состоянием лесных массивов.

7. Оценка текущего состояния лесов.

8. Изучение и оценка динамики лесных экосистем.

Параллельно во время процесса инвентаризации решается ряд второстепенных вопросов, имеющих лесохозяйственное и экологическое значение, такие как:

инвентаризация дичи и учет ее влияния на состояние лесопокрытых

земель.

оперативная оценка повреждений лесов стихийными факторами, болезнями, вредителями, антропогенными факторами;

регулярный мониторинг плодородия почв;

инвентаризация дополнительных лесных ресурсов, таких как ягоды, грибы и проч.

В соответствии с составом задач, решаемых лесных хозяйством при инвентаризации, существует возможность значительной автоматизации процессов посредством применения геоинформационных систем и технологий.

1.1.3 Основные ГИС применяемой для нужд лесоустройства и требования

к ним

Информационная система лесного хозяйства должна представлять собой программный комплекс, обеспечивающий хранение, поиск, визуализацию и редактирование лесоустроительной информации, а также ее преобразование для решения задач проектирования, анализа, планирования и учета, проведения промежуточных и итоговых расчетов [68].

Подобные системы в России обычно реализуются на базе инструментария существующих программных комплексов ГИС, таких как МартАо, Панорама, АгсО!8 и другие. Функциональные возможности информационной системы, ориентированной на задачи лесного хозяйства, перечисленных В.Н. Мановичем в своей диссертационной работе [68] должны обеспечивать следующие функции:

1) внесение изменений в данные о состоянии территории лесного фонда,

2) поиск информации по различным условиям запроса;

3) хранение условий произведенных запросов для последующего использования;

4) визуализация картографической и таксационной информации;

5) формирование отчетной документации;

Все исследованные ГИС позволяют реализовывать вышеперечисленный функционал, с учетом своей уникальной специфики.

Система информационного обеспечения должна быть динамической, что должно позволить вносить в нее изменения по мере необходимости. В системе должен быть реализован принцип открытости, необходимый для обеспечения возможности наращивать функционал.

Система должна позволять решать следующие функциональные задачи :

1. Поиск и отображение состояния лесного фонда в интерактивном режиме.

а) управление режимами отображения;

6) поиск выдела на цифровой карте;

в) получение информации об интересующем выделе.

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий. Существенная разница заключается в деталях. К примеру Панорама оперирует настраиваемым классификатором, а МартАэ и АтсвК имеют свободно редактируемую табличную структуру.

2. Осуществление выборки и группировки значений таксационных показателей из базы данных по интересующим выделам:

а) выделение объектов в выборку;

б) выбор критериев запроса;

в) выбор стилей представления результатов запроса;

г) просмотр результатов запроса;

д) сохранение списка критериев для дальнейшего использования;

ж) операции с выборками.

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий. Но из-за особенности технологии эксперимента, заключающейся в необходимости извлекать конкретные значения большого числа пикселей индексных изображений из строго определенных характеристиками растительности зон и проводить по этой выборке статистический анализ для выполнения этого этапа, целесообразно применять программный пакет Ап^б. Благодаря тому, что требуемые для этого функции входят в базовый набор, и на их основе можно создать модель, которая будет извлекать и представлять данные в любом удобном для пользователя формате.

3. Проектирование отводов площадных и линейных объектов на электронной карте:

а) отвод площадных объектов;

б) нанесение контура отвода на карту;

в)построение контура отвода по абрису;

г) работа с сохраненными отводами;

д) материально-денежная оценка отвода;

е) внесение результатов отвода в картографическую базу данных;

ж) отвод линейных объектов;

з) создание линейного отвода;

и) акт технического описания;

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий. Все ГИС поддерживают редактор, в котором можно проектировать объекты электронной карты. Однако имеется существенная разница в механизмах контроля качеств электронной карты. ГИС «Карта 2011» имеет преимущество перед пакетами ArcGis и Mapinfo, так как предназначена прежде всего для того, чтобы создавать цифровую картографическую продукцию высокого качества и обладает базовой и настраиваемой системами контроля качества электронных карт и их исправления. В ArcGis существует возможность настроить правила проверки топологии для слоев. Mapinfo в базовой конфигурации подобными возможностями не обладает.

4. Работа с современными средствами позиционирования :

а) загрузка данных из GPS- приемника;

б) отображение результатов GPS-съемки на карте;

в) редактирование GPS-данных;

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий. Возможность принимать, обрабатывать и редактировать данные в основных распространенных форматах, таких как .gpx .kml .kmz имеется у всех перечисленных ГИС.

5. Накопление и анализ информации о выполняемых хозяйственных мероприятиях.

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий.

6. Получение стандартных и произвольных форм отчетности:

а) выбор шаблона отчета;

б) печать таксационного описания;

в) печать фрагмента карты.

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий.

7. Предоставление различных инструментальных средств для работы с электронными картами.

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий. Поддерживается набор стандартных действий с объектами электронной карты ( копирование, удаление, редактирование положение и проч.) . Имеется разница лишь в реализации посредством интерфейса. К примеру операция согласования точек одного объекта с другим реализована в каждом программном пакете по своему.

8. Изменение таксационных характеристик выдела:

а) таксационная карточка выдела;

б) внесение изменений;

в) сохранение внесения изменений.

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий. Панорама в данном случае имеет сравнительно большую защиту данных от внештатных ситуаций благодаря частым системным автосохранениям.

9. Выполнение расчетов:

а) материально-денежная оценка;

б) сортиментация;

в) работа со справочниками.

Данные функции поддерживаются всем перечисленными программными пакетами с учетом интерфейсных различий. Все перечисленные пакеты позволяют выполнять расчеты по задаваемым оператором формулам, использую в качестве исходных данных информационное наполнение таблиц

Совокупность данных требований регламентирует применяемы в отрасли пакеты и методики решения задач. Так же данные требования задают вектор дальнейшего развития модулей этих приложений и средств в целом. В соответствии с текущими и будущими насущными задачами лесоустроительных организаций.

Проведя анализ геоинформационных систем, ArcGIS, «Карта 2011» и Mapinfo, можно сделать вывод, что программный пакет ArcGis практически полностью удовлетворяет поставленным требованиям к программно-техническому обеспечению ГИС в задаче определения характеристик лесной растительности и построению сложных картосхем и в котором существует возможность реализации полный объем экспериментальных работ в рамках ГИС-анализа в соответствии со схемой эксперимента, изложенной в п 3.1 данной диссертационной работы, за счет развитого инструментария по моделированию скриптов, не требующих от пользователя знания языков программирования, и высокой степени взаимной интеграции форматов данных с пакетом тематической обработки ERDAS IMAGINE. В результате именно это программное обеспечение используется в данной работе.

Выбор ERDAS в качестве основного пакета для тематической обработки и спектрального анализа в данной работе обусловлен популярность данного программного продукта в реальном производстве и и развитому интерфейсу Model Bilder, позволяющему производить расчет любых вегетационных индексов.

1.2 Данные дистанционного зондирования Земли

1.2.1 Современные системы дистанционного зондирования, применяемые при исследовании лесопокрытых земель

Дистанционное зондирование - это получение информации об объекте по данным измерений, сделанным на расстоянии от объекта, то есть без прямого контакта с объектом [99].

Методы получения информации дистанционного зондирования подразделяют на пассивные и активные (Таблица 1). Пассивные системы принимают естественное отражение теплового излучения от объектов на земной поверхности. Активные системы используют вынужденное излучение объектов, которое инициируется источником направленного действия, имеющим искусственное происхождение.

Таб.1 - Классификация систем дистанционного зондирования [18]

\ Пассивная система Активная система

Отраженный солнечный свет Тепловое излучение

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Митрофанов, Евгений Михайлович, 2013 год

Список литературы

1. Аковецкий В.И. Дешифрирование снимков, учебник для вузов [Текст] // М: Недра, 1983.-374 с.

2. Андреева A.B. Исследование характера изменения оптических характеристик растительности под воздействием тяжелых металлов для разработки метода дистанционной диагностики загрязнения [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. -2007. - Т.2, №4. - С 175-182.

3. Ануфриев М.А. Оценка точности определения параметров сплошнолесосечных вырубок по аэрокосмическим изображениям высокого пространственного разрешения [Текст] // Лесное хозяйство. -2007.- №2, - С.38-39.

4. Архипов В. И. Государственная инвентаризация лесов: контроль из космоса [Текст] // Промышленник России. - 2010. — № 10(121).-С. 66-69.

5. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве [Электронный ресурс] // Лесной эксперт. - 2007. - №5(42). Режим доступа: http://www.lesnoyexpert.ru/index.php , свободный доступ.

6. Барабасов В.К. Гречищев A.B. Грядунов Д.А. Митрофанов Е.М. Применение комплексов беспилотных летательных аппаратов в системах мониторинга территорий. [Текст] // Международная конференция «ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ НАУКИ И ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ: НОВЫЕ ПОДХОДЫ, МЕТОДЫ, ТЕХНОЛОГИИ» VI конференция «ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И КОСМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ» 2013 г.

7. Барталев С. А. Валидация результатов выявления и оценки площадей,

поврежденных пожарами лесов по данным спутникового мониторинга [Текст] //

120

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2005. - Т. 2, № 2 - С . 343-353.

8. Медведева М.А. Возможности оценки момента наступления вегетационного сезона на основе спутниковых и метеорологических данных. [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2008. Выпуск 5. Т. II. Р.313-321.

9. Барталев С.А. Исследование возможностей оценки состояния поврежденных пожарами лесов по данным многоспектральных спутниковых измерений [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. -2010. -Т.8, №7. - С . 215-225.

10. Барталев С.А. Методы использования временных серий спутниковых изображений высокого пространственного разрешения для оценки масштабов и динамики вырубок таежных лесов [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2005. - Т. 2, № 2. - С. 217 -227.

11 .Барталев С.А. Новая карта типов земного покрова бореальных экосистем Евразии по данным SPOT [Текст] // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве. Доклады 3-ей Всероссийской конференции, посвященной памяти Г.Г. Самойловича, М., 18-19 апреля 2002, С. 30-34.

12. Барталев С.А. Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений автореф. дис. докт. технич. наук [Текст] // М. Институт космических исследований РАН, 2007. - 48 с.

13. Барталев С.А. Современные возможности спутникового мониторинга динамики лесных бореальных экосистем северной Евразии [Текст] // Сборник Международной научно-практической конференции «Антропогенная

трансформация таежных экосистем Европы: экологические, ресурсные и хозяйственные аспекты», Петрозаводск, 23-25 ноября 2004 г., - С. 8.

14. Барталев С.С. Оценка индикаторов состояния лесов Московской области по данным спутниковых наблюдений [Электронный ресурс] // Электронный научный журнал «Исследовано в России» - 2006. Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/100.pdf. Свободный доступ.

15.Барталев С.С. Разработка методики региональной экологической оценки состояния лесов по данным спутниковых наблюдений [Текст] // автореф. дис. канд. технич. наук - М. МИИГАиК, 2006. - 24 с.

16. Боголюбов С.А. Комментарий к Лесному кодексу Российской Федерации (постатейный) [Текст] // - М. Изд-во проспект, 2008. - 400 с.

17. Болсуновский М.А. Современные подходы к организации оперативного космического мониторинга [Текст] // Геоматика — 2010.-№3.-С.3-18.

18. Бровкина О.В. Дистанционный мониторинг антропогенных нарушений таежной зоны Северо-Запада России [Текст]// диссертация кандидата географических наук : 25.00.36 - Санкт-Петербург, 2011.- 194 е.: ил. РГБОД, 61 11-11/130

19. Бугаев В.А, Динамика лесного фонда Центрального Черноземья [Текст] // Лесное хозяйство. - 2006. - ЖЗ.-С.41-42.

20. Быковский В.К. Использование лесов в Российской Федерации: правовое регулирование [Текст] // М.: Волтерс Клувер, 2009. — 232 с.

21. Варламова, Е.В.. Исследование вариаций вегетационного индекса №)У1 арктической зоны Якутии [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2010. - Т.8, №7. - С. 226-230.

22. Виноградов, Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем [Текст] // -М. : Наука, 1984.-321 с.

23. Владимиров H.H. Картографирование восстановительно-возрастной динамики таежных лесов на основе данных, географических знаний и математических моделей [Текст] // Устойчивое развитие территорий: Теория ГИС и практический опыт. Материалы Международной научной конференции (Ростов-на-Дону (Россия), Зальцбург (Австрия), 3-4 июля 2010 г.) - Ростов на Дону, Изд-во ЮНЦ РАН, 2010.-С.242-248.

24. Владимирова Н. А. Возможности применения космических снимков для государственной инвентаризации лесов [Текст] // Геопрофи.-2010.-№2.-С.45-49.

25. Власова А.Г. Геоинформационное моделирование и картографирование природно-ресурсного потенциала территорий, подверженных антропогенным нагрузкам // Хроники Объединённого фонда электронных ресурсов «Наука и Образование» № 2 (45) февраль 2013, с.22

26. Воробьев Д. В. Типы лесов европейской части СССР [Текст] // Киев: Изд. АН СССР, 1953. - 452 с.

27. Гершензон О.Н. Развитие космических технологий в России [Текст] // Аэрокосмический курьер. - 2009. - №3-4'. - С.8-9.

28. Горб А.И. Системы глобального позиционирования в лесном хозяйстве [Текст] // Оборудование и инструмент для профессионалов- 2007.-№1(84).-С. 38-41.

29.Горышина Т.К. Заповедник «Лес-на-Ворскле». Заповедники СССР. П. Заповедники Европейской части РСФСР [Текст] // -М.: Мысль, 1989. - с. 138151.

30. Грядунов Д.А., Митрофанов Е.В., Бубненков Д.И. О применении комплексов беспилотных летательных аппаратов в системе многоуровневого экологического мониторинга [Текст] // Вестник МГОУ. Серия «Естественные науки». № 4, 2012 сс.95-99

31 .Данилин И.М. Морфологическая структура, продуктивность и дистанционные методы таксации древостоев Сибири: автореф. дис. докт. сельхоз. наук [Текст] // - Красноярск: Институт леса им. Сукачева СО РАН, 2003.-48 с.

32.Данилова И.В. Методика составления карт лесных территорий на основе данных космической съемки (на примере Красноярского края) [Текст] // География и природные ресурсы. 2007. - №4. -С 140-145.

33. Данюлис, Е.П. Дистанционное зондирование в лесном хозяйстве [Текст] // - М.: Агоропромиздат, 1989.-223 с : ил.

34 .Дейвис Ш.М. Дистанционное зондирование: количественный подход [Текст] // Пер. с анг. - М.: Недра, 1983- 415 с - Пер. изд. США, 1978, 396 с.

35. ДЗЗ. Соотношение масштаба карты с пространственным, разрешением снимков. - [Электронный ресурс]// Режим доступа: http://mapexpert.com.ua/index ru.php?table=:Menu&id=l 4, свободный доступ.

36. Доспехов, Б. А. Методика полевого опыта [Текст] //. - М.: Агропромиздат, 1985.-351 с.

37. Егоров В.А., Барталев С.А., Лупян Е.А. Алгоритм детектирования и оценки площадей поврежденной пожарами растительности по данным SPOTVEGETATION [Текст] // Труды Международной научно-технической конференции, посвященной 225-летию МИИГАиК. М. - 2004,- С. 199-204.

38. Егоров В.А. Мониторинг повреждений растительного покрова северной Евразии пожарами по данным спутниковых наблюдений: автореф. дис. канд. технич. наук [Текст] /.- М.: ИКИ РАН, 2006. - 24 с.

39. Ел саков В.В. Технологии дистанционного зондирования в исследовании свойств растительных сообществ бассейна р. Новая Нерута [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2006. - Т. 3, № 2. - С. 315-319

40. Ершов Д.В. Методика оценки покрытой лесом площади по спутниковым изображениям спектрорадиометра МСЮК среднего пространственного разрешения [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2007. - Т. 4, № 2. - С. 217225.

41. Ершов Д. В. Оценка и картографирование повреждений лесов по данным дистанционного зондирования и геоинформационной системы [Текст] // Диссертация.

42. Ефременко В.В. Об использовании различных индексов вегетации в дистанционном зондировании экосистем [Текст] // Исследование Земли из космоса. - 1998. - № 3. - С. 49-56.

43.Жирин В.М. Анализ значений вегетационного индекса и данных инвентаризации лесов северной Якутии [Текст] // Лесоведение. - 1997.-№1.-С. 35-44.

44. Жирин В. М. Дистанционное зондирование при изучении динамики лесных экосистем за рубежом// Обзорн. информ. (Лесоводство и лесоразведение, ВЫП.2.). -М.: ВНИИЦ лесресурс, 1993. - 40 с.

45. Жирин В.М. Оценка возможностей дешифрирования лесообразующих пород по космическим снимкам 1К0М08 [Текст] // Современные проблемы

125

дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2009. - Т. 2, № 6. - С. 373379.

46. Зуев Ю.С. Применение методов дистанционного зондирования в геоинформатике (на примере снимков камеры ASTER) [Текст] / Ю.С.Зуев, Т.Г, Решетникова, A.A. Ткаченко // Геоинформационные системы. - 2003.-№ 1.-С. 57-65.

47. Изображения Земли из космоса: примеры применения [Текст] // Научно- популярное издание - М.: ООО Инженерно-технологический центр «Сканекс», 2005.-100 с.

48. Ильючик М.А. Разработка методов оценки текущих изменений в лесном фонде по данным дистанционного зондирования лесов Беларуси, автореф. дис. канд. сельхоз. наук [Текст] / - Минск: БГУ, 2004. - 22 с.

49. Исаев A.C. Аэрокосмический мониторинг лесов [Текст] // -М.: Недра, 1991.-240 с.

50. Исаев A.C. Крупномасштабные изменения в бореальных лесах Евразии и методы их оценки с использованием космической информации [Текст] // Лесоведение. - 2003. - № 2. - С. 3-9.

51. Классификатор тематических задач оценки природных ресурсов и окружающей среды, решаемых с использованием материалов дистанционного зондирования Земли [Текст]. // Редакция 7. - Иркутск: ООО «Байкальский центр», 2008 - 80 с.

52. Князева СВ. Картографо-аэрокосмический мониторинг лесов национальных, парков: автореф. дис. канд. геогр.:наук [Текст] // - Ш: МГУ, 2006. - 24 с.

53. Кондранин T.B. Основы технологии восстановления, количественных характеристик лесных; экосистем по многоспектральным и гиперспектральным данным аэрокосмического зондирования [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. - 2010:-Т.8, №7.-С. 299-309.

54. Кондратьев К.Я. Аэрокосмические исследования почв и растительности [Текст]// Л.: Гидрометеоиздат, 1986. - 360 с.

55. Кондратьев К.Я. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности [Текст] II - Л.: Гидрометеоиздат,. 1982. - 216 с:

56. Корец М.А. Оценка состояния растительного покрова в зоне воздействия промышленных предприятий с использованием данных ENVISAT MERIS и SPOT Vegetation [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2006. - Т. 3, № 2: - С. 330-334.

57. Кошкарев A.B. Картография и геоинформатика: пути взаимодействия [Текст]// Изв. АН СССР, сер. геогр., 1990, N 1, с. 32

58. Кравцова В.И. Динамика лесного покрова Московского региона по картографическим материалам и космическим снимкам [Текст] // Лесоведение. -2002.-№ 5.-С. 67-75.

59. Кравцова В.И. Космические методы исследования, почв [Текст]: Учеб. пособие для студентов вузов / - М.: Аспект Пресс, 2005. -190 с.

60. Креснов В.Г. Нужна ли России информация о лесных ресурсах? [Текст] // Геопрофи.- 2003,- № 5 - С. 3-6.

61. Кринов Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований [Текст] // - М.: Изд-то АН СССР, 1947.- 273 с.

62. Кулик К.Н. Составление изолинейных карт лесистости по аэрокосмическим фотоматериалам [Текст] // Лесное хозяйство. - 1996. - № 4. -С.45-47.

63. Курнаев С.Ф. Лесорастительное районирование территории СССР [Текст] // - М.: Наука, 1973. - 203 с.

64.Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков [Текст]: Учебное пособие / /-М.: Аспект-Пресс, 2005. - 184 с.

65. Лупян Е.А. Лесные пожары и космическая съемка. Мнения экспертов [Текст] //Геоматика- 2010.-№3.-С. 9-12.

66. Лурье И.К. Теория и практика цифровой обработки изображений. Дистанционное зондирование и географические информационные системы [Текст] // - М.: Научный мир, 2003. - 168 с , 8 с. цв. вкл.

67. Манович В.Н. Применение навигационных приемников GPS для построения цифровых карт и планов лесных ресурсов [Текст] // Геопрофи,-2003- № 5 - С. 7-8.

68. Манович Владимир Николаевич. Разработка геоинформационной системы для решения задач управления лесным хозяйством : диссертация ... кандидата технических наук : 25.00.35 / [Место защиты: Моск. гос. ун-т геодезии и картографии].- Новосибирск, 2009.- 174 е.: ил. РГБ ОД, 61 09-5/1475

69. Мартынов А.Н. Основы лесного хозяйства и таксация леса Учебное пособие [Текст] // - СПб.: ООО Изд-во Лань, 2008. - 372 с.

70. Маслов A.A. Дистанционный мониторинг лесов России: концепция и практическая организация [Текст] // Земля из космоса. Наиболее эффективные решения. - 2009. - №1. - С.5-10.

71. Ма слов A.A. Космический мониторинг лесов России: современное состояние проблемы и перспективы [Текст] // Лесной бюллетень. -2006.-№1.-С.8-13.

72. Митрофанов Е.В. Шашнев И.В., Бубненков Д.И. О применении узкоспектральных вегетационных индексов для оценки состояния лесной растительности [Текст] // Вестник МГОУ. Серия «Естественные науки». № 4, 2012 сс. 118-122

73. Митрофанов Е.М. , Шишкина Е.В. , Шашнев И.В. "Проблематика лесопатологических исследований по данным дистанционного зондирования земли на территории Российской Федерации" [Текст] // М.2012 9 с. ВИНИТИ РАН 22.05.2012 № 214 -В2012

74. Митрофанов Е.В. Технология оценки деградации лесной растительности на основе индексирования содержания пигментов антоциана по гиперспектральным данным дистанционного зондирования [Текст] // Материалы IV Международной научно-практической конференции «Математические методы и модели анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов черноморского побережья Болгарии. 2127 октября 2013 г. с 160-172.

75. Митрофанов Е.М. "Методика геопространственного анализа деградации лесной растительности по гиперспектральным данным дистанционного зондирования [Текст] // Вестник МГОУ. Серия «Естественные науки». № 4, 2013 сс. 1-123 - 141

76. Назимова Д.И. Высотная поясность горных лесов и ее отражение на космических снимках NOAA/AVHRR [Текст] // Лесоведние.-2001.-№4.-С. 2531.

77. Никифоров A.A. Анализ структуры, динамики и продуктивности лесного растительного покрова с применением ГИС-технологий, математического и 3D моделирования на примере Лисинского УОЛХ [Текст] диссертация

78. Никишин, Юрий Александрович. Разработка и исследование методов геометрической коррекции и фотограмметрической обработки материалов воздушной нестабилизированной гиперспектральной съемки : диссертация ... кандидата технических наук : 25.00.34 // [Место защиты: Моск. гос. ун-т геодезии и картографии].- Москва, 2011.- 135 е.: ил. РГБ ОД, 61 12-5/608

79. Потапов, П.В. Выявление и мониторинг дистанционными методами малонарушенных лесных территорий мира [Текст] // Лесоведние. - 2008. - № 2.

- С. 58-67.

80 . Приказ Рослесхоза от 19.05.1998 N 83

81. Применение сканерных космических снимков при инвентаризации лесов. Дистанционные методы в лесоустройстве и учете лесов. Приборы и технологии [Текст] // Материалы Всероссийского совещания-семинара с Международным участием. 28 сентября-1 октября 2005 г. - Красноярск. Институт леса СО РАН, 2005. - С.99-102.

82. Сороковой, A.A. Геоинформационный анализ и моделирование современного состояния растительности (на примере юго-восточного макросклона Байкальского хребта) [Текст] // ИнтерКарто/ИнтерГИС-16. Устойчивое развитие территорий: Теория ГИС и практический опыт: Материалы Международной научной конференции (Ростов-на-Дону (Россия), Зальцбург (Австрия), 3-4 июля 2010 г.) - Ростов н. / Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2010.

- С.277-280.

83. Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве. Учебник для вузов. [Текст] // Йошкар-Ола: МарГТУ,2005.-382с.

84. Сухих В.И. Аэрометоды в лесоустройстве [Текст] //- М.: Лесная промышленность, 1977. - 192 с.

85. Сухих В.И. Вклад аэрокосмических методов в развитие лесного хозяйства России [Текст] // - М. Лесное хозяйство. - 1998. - № 3. - С. 34-37.

86. Сухих В.И. Инвентаризация резервных лесов на основе автоматизированной интерпретации космических сканерных снимков [Текст] // Лесное хозяйство. - 2004.-№5.-С.39-43.

87. Сухих В.И. Научные основы и первые результаты дистанционного мониторинга незаконных рубок леса [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. - 2006. - Т.1, №3.- С. 32-38.

88. Сухих В.И. Общесоюзные нормативы для таксации лесов [Текст] // -М. Колос, 1992.-495 с.

89. Сухих В.И. Основные направления, развития дистанционных методов изучения лесов и оценки их состояния в России [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2008. - Т.5, №2.-С.352-357.

90. Сухих В.И. Основные направления совершенствования методологии инвентаризации лесов на основе дешифрирования материалов аэрокосмических съемок [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2007. -Т.2, №4. С.332-339.

91. Сухих В.И. Функциональная структура космического сегмента мониторинга лесов России [Текст] // Исследования Земли из космоса. -2001. -№3. С. 61-76.

92. Терехин Э.А. Повышение эффективности мониторинга земель лесного фонда Белгородской области методами дистанционного зондирования [Текст] // кандидатская диссертация 2 мая 2011 Белгород - 2011

93. Трейфельд Р.Ф. Внедрение цифровых фотограмметрических систем в лесоустройство [Текст] //Геопрофи-2004.-№2,-С. 38-41.

94. Фадеев А.Н. Применение ГИС «Карта 2003» в лесном хозяйстве [Текст] // Геопрофи.- 2006.- №>6.-С.25-26.

95. Фарбер С.К. Метод ландшафтно-статистической лесоинвентаризации на основе лазерного зондирования и космической съемки лесного покрова [Текст] // Лесоведение. - 2003. - № 5. - С. 3-9.

96. Филипчук А.Н. Применение дистанционных методов в лесном хозяйстве [Текст] // Лесное хозяйство. - 2002. - №2.-С.6-8.

97. Хамедов В.А. Использование данных дистанционного зондирования в задачах лесной отрасли [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2006. - Т. 3, № 2. - С. 380-387.

98. Харин Н.Г. Применение снимков NOAA/AVHRR для изучения фенологии лесов России [Текст] // Лесоведение. - 2003.-№2.-С. 10-17.

99. Харук В.И. Мониторинг биосферы и дистанционное зондирование [Электронный ресурс] : электрон, учеб.-метод. комплекс дисциплины / Сиб. федерал, ун-т. - Версия 1.0. - Электрон, дан. (PDF ; 20935 Кб.). - Красноярск : СФУ, 2007.- (Электронная библиотека СФУ. УМКД № 249-2007, Учебно-методические комплексы дисциплин в авторской редакции).

100. Цветков M.А. Изменение лесистости Европейской России с конца XVII столетия по 1914 год [Текст] // Изд-во АН СССР, 1957.-213 с.

101. Чабан JI.H. Исследование возможностей классификации растительного покрова по гиперспектральным изображениям в пакетах тематической обработки данных дистанционного зондирования [Текст] // Труды МФТИ 2009 номер 3 сс. 171-180

102. Чабан JI.H., Капитонова К.Н., Митрофанов Е.М., Николенко A.A., Кудрявцев C.B., Штейнберг О.М. Дешифрирование породного состава лесной растительности по самолетным гиперспектральным изображениям [Текст] // XIV Международная научно-практическая конференция «Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для оценки состояния окружающей среды, инвентаризации земель и объектов недвижимости» в кн. Материалы Международного научно-образовательного форума «Бургас-2013» - Изд. «ЕООД ИХНИИТ», Бургас, Болгария, 2013 - сс. 145-150

103. Чандра A.M. Дистанционное зондирование и географические информационные системы [Текст] // М.: Техносфера, 2008.-312 с.

104. Черенькова Т.В. Динамика лесов Подмосковья по материалам космической съемки [Текст] // Земля из космоса. Наиболее эффективные решения. - 2009. - №1. - С.22-27.

105. Черепанов A.C. Картографирование вымокания лесов по космическим снимкам (на примере Курганской области) автореф. дис. канд. геогр. наук [Текст] //- М., МГУ, 2008. - 25 с.

106. Черепанов A.C. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы [Текст] // Геоматика. - 2009. - № 3 . - С. 28-32.

107. Черепанов А.С. Технология выявления медленных изменений в лесах по мультиспектральным космическим снимкам (на примере вымокания лесов) [Текст] // Геоматика. - 2009. - № 3. - С. 66-75.

108. Черны М.С. Передовые технологии для полевого сбора данных в лесном хозяйстве [Текст] // Оборудование и инструмент для профессионалов-2009- №2.- С. 62-65.

109. Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений [Текст] II- М.: Техносфера 2010.-560 с.

110 Atzberger С. HYPERSPECTRAL VEGETATION INDICES FOR ESTIMATION OF LEAF AREA INDEX [Text] // 8th international symposium on remote sensing of environment, p. 1357-1381.

111. Batistella M. Mapping and monitoring land degradation risks in the Western Brazilian Amazon using multitemporal LANDSAT TM/ETM+ images [Text] // Land degradation and development- 2007. - V. 18.-P.41-54.

112. Biosci J. Biomass estimation using satellite remote sensing data - An investigation on possible approaches for natural forest [Text] // Journal of Biosciences.- 1996. - V. 21, № 4. -P.535-561.

113. Brigitte Leblon . Forest inventory using optical and radar remote sensing [Text] // Advances in Geoscience and Remote Sensing October 2009 pp. 543 -555

114. Chen J.M. - Retrieving LeafArea Index of boreal conifer forests using Landsat TM images [Text] // Remote Sensing of Environment. - 1996. V. 55, №2. - P . 153-62.

115. CHEN Z. Comparison of broad-band and narrow-band red and near-infrared vegetation indices [Text] // Remote Sensing of Environment, v.54, p.35-48

116. Chen L. Forest NPP estimation based on MODIS data under cloudless condition [Text] // Science in China. Series D: Earth Sciences. - 2008. - V. 51, № 3. -P;331-338.

117. Dawson T.P. A new technique for interpolating the reflectance rededge position remote sensing [Text] //Remote sensing, 1998, vol. 19, no. 11, 2133 2139

118. Franco-Lopez T. Hi Estimation and mapping of forest stand density, volume, and, cover type using the k-nearest neighbors method [Text] // Remote Sensing of Environment. - 2001. - V. 77.-P. 251-274.

119. Franklin S. Large-area forest structure change detection: An example [Text] // Canadian Journal Remote Sensing. - 2002. - V. 28, № 4..- P. 588-592.

120. Fraser R. H. Estimating, fire related parameters in boreal forest using SPOT VEGETATION [Text] // Remote Sensing of Environment. - 2002 V. 82, №1,-P: 95-110

121. Gamon J.A. The photochemical reflectance index: an optical indicator of photosynthetic radiation use efficiency [Text] // New Phytologist 112:492-501, 1997.

122. Gunlu A. Classifying Oriental Beech (Fagus orientalis Lipsky.) Forest Sites Using Direct, Indirect and Remote Sensing Methods. A Case Study from-Turkey [Text] // Sensors; - 2008. -№ 8. - P . 2526-2540.

123. Gunlu A. Forest site classification using Landsat 7 ETM data: A case study of Macka-Ormanustu forest, Turkey [Text] // Environ Monit. Assess. - 2009. -V. 151, №1/4

124. Jha C.S. Forest fragmentation and its impact on species diversity: an analysis using remote sensing and GIS [Text] // Biodiversity and Conservation. -2005.-V. 14,№7.-P. 1681-1698.

125. Jianjun J. Leaf area index retrieval based on canopy reflectance and vegetation index in eastern China [Text] // Journal of Geographical Sciences. - 2005. - V. 15,№2.-P.247-254.

126. Jing X. Study on forest vegetation classification based on multi-temporal remote sensing images [Text] // Computer and Computing Technologies in Agriculture. - 2009. - V. 1

127. Kajisa T. Object-based forest biomass estimation using Landsat ETM+ in Kampong Thorn Province, Cambodia [Text] // Journal of Forest Research. - 2009. -V. 14, №4. - P. 203-211.

128. Kajisa T. Estimation of stand volumes using the k-nearest neighbors method in Kyushu, Japan [Text] // Journal Forest Research. - 2008. - V. 13, № 4. _ p.249-254.

129. Kim J.W. Correlation Analysis Between Forest Volume, ETM+ Bands, and Height Estimated from C-Band SRTM Product [Text] // Korean Journal of Remote Sensing. - 2006. - V. 22, № 5. - P.427-431.

130. King D. J. Modelling and Mapping Damage to Forests from an Ice Storm Using Remote Sensing and Environmental Data [Text] // Natural, Hazards. - 2005. -V. 35;,№3. - P.321-342.

131. Kozak J. Forest cover and.pattern changes, in the Carpathians over the last decades [Text] // European Journal Forest Research. - 2007. - V. 126, №7. - P.77-90.

132. Li Z.Q. Automatic detection of fire smoke using artificial neural networks and threshold approaches applied to AVHRR imagery [Text] // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 2001. V. 39, №9. P. 1859-1870.

133. Lu D. Assessment of atmospheric correction methods for Landsat TM data applicable to Amazon basin LBA research [Text] // Int. J. Remote Sensing. -2002. -V. 23, № 13 - P. 2651-2671.

134. Lu D. Exploring TM Image Texture and its Relationships with Biomass Estimation in Rondonia, Brazilian Amazon [Text] // Acta Amazon. - 2005. - V. 35, № 2. - P. 249-257.

135. Lu D. Integration of vegetation» inventory data and Landsat TM image for vegetation classification in the western Brazilian Amazon [Text] // Forest Ecology and Management. - 2005. - V. 213, №1-3. - P. 369-383.

136. Lu D. Multitemporal spectral mixture analysis for Amazonian land-cover change detection [Text] // Canadian Journal Remote Sensing. - 2004. - V. 30, № 1. -P. 87-100.

137. Lu D. Relationships between forest stand parameters and Landsat TM Spectral responses in the Brazilian Amazon Basin [Text] // Forest Ecology and Management. - 2004. - V. 198, №1-3.-P. 149-167.

138. Lutz D. Remote sensing of boreal forest biophysical and inventory parameters: a review [Text] // Canadian Journal Remote Sensing. - 2008. - V. 34, № 2. - P. 286-313.

139. Lyon J.G. A Change Detection Experiment Using Vegetation Indices [Text] // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 1998. - V. 64, №2. - P. 143-150.

140. Makela H. Estimation of timber volume at the sample plot level by means of image segmentation and Landsat TM imagery [Text] // Remote Sensing of Environment. - 2001. - V. 77, №1. - P. 66-75.

141. Matsushita B. Detecting forest degradations in Kochi, Japan: ground-based, measurements versus satellite (Terra/ASTER) remote sensing [Text] // Hydrological processes- 20T0 V 24 №5.-P:588-595;

142. McAllister D. Error and quality assessment for, remotely sensed estimates of leaf area index [Text] // Ganadiam Journal Remote Sensing -2009: -V..35, №2. - P : 141-15K.

143. McDermid G.J. Mapping the: distribution of whitebark pine (Pihusalbicaulis) in Waterton Lakes National Park using logistic regression and classification tree analysis [Text] // Ganadian Journal Remote Sensing: - 2008. - V. 34, № 4. - P. 330-340.

144. Murakami T. Seasonal variation in classification accuracy of forest-cover types examined by a single band or band combinations [Text] // Journal Forest Research. - 2004, - V. 9, №3. - P.211-215.

145. Pax-Lenney M. Forest mapping with a generalized:classifier and Landsat TM data [Text] // Remote Sensing of Environment. - 2001. - V. 77, №3: - P: 241250.

146. Pontailler J. Estimation of leaf area index using ground-based- remote sensed NDVI measurements validation and comparison with two indirect techniques [Text] // Canadian Journal Remote.Sensing. - 2003. - V. 29, № 3. - P. 381-387.

147. Pouliotj D.A. Development and evaluation of an automated tree detectiondelineation algorithm for monitoring regenerating coniferous forests [Text] // Canadian Journal Forest Research.-2005. — V. 35, №10.-P.2332-2345.

148. Roshanak D. Hyperspectral remote sensing of vegetation parameters using statistical and physical models [Text] // ISBN: 978-90-8504-823-7 International Institute for Geo-information Science & Earth Observation, Enscheda, the Netherlands (ITC) ITC Dissertation Number P. 152 - 159

149. Rouse J. Haas, J. A. Schell, W. Deering, and J. C. Harlan, 1974, Monitoring the vernal advancement of retro gradation of natural vegetation, Greenbelt, MD NASA [Text] //GSFC type III final report p. 371 pages.

150. Jackson Ray D. Interpreting vegetation indices [Text] // Preventive Veterinary Medicine, 1991 № 11 p. 185-200

151. Sader S.A. Forest Change Estimates for the Northern Peten Region of Guatemala 1986-1990 [Text] // Human Ecology. - 1994, - V. 22, № 3. - P.317-332.

152. Samimi C. Biomass estimation using Landsat-TM and ETM+. Towards a regional model for Southern Africa [Text] // GeoJournal. -2004.-V. 59, №3.-P. 177187.

153. Schlerf M., C. Atzberger, and J. Hill, 2005, Remote sensingof forest biophysical variables using imaging spectrometer data [Text] // Remote Sensing of Environment, v. 95, p. 177-194

154. Stibig H. J. A new forest cover map of continental southeast Asia derived from SPOT-VEGETATION satellite imagery [Text] // Applied vegetation science.-2004. -V. 7, №2. - P. 153-162.

155. Steven T. Application of hyperspectral vegetation indices to detect variations in high leaf area index temperate shrub thicket canopies [электронный ресурс] // http://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=l 113 свободный доступ.

156. Trigg S.N. Utility of Landsat 7 satellite data for continued monitoring of forest cover change in protected areas in Southeast Asia [Text] // Singapore Journal of Tropical Geography. - 2006. - V. 27, № 1. - P.49-66.

157. Tucker C.J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation [Text] // Remote Sensing of Environment V 8, Issue 2, May 1979, Pages 127-150

158. USGS Global Visualization Viewer [электронный ресурс]. // http://glovis.usgs.gov/, свободный доступ.

159. Ustin S.L. Retrieval of Foliar Information about Plant Pigment Systems from High Resolution Spectroscopy [Text] // Remote Sensing of Environment №113 S67-S77 2009

160. N. E. ZIMMERMANN. HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING FOR SEASONAL ESTIMATION OF ABOVEGROUND BIOMASS IN GRASSLAND HABITATS [Text] // International Journal of Remote Sensing Vol. 32, No. 24, 20 December 2011, 9007-9031