Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.01, доктор технических наук Барталев, Сергей Александрович

• Барталев, Сергей Александрович
• доктор технических наук
• 2007

Оглавление диссертации доктор технических наук Барталев, Сергей Александрович

Список используемых сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ приоритетных задач и разработка структуры спутникового мониторинга лесов.

1.1 Структура и факторы динамики лесов, их роль в глобальных экологических процессах.

1.2 Использование данных дистанционного зондирования со спутников для мониторинга лесов.

1.3 Приоритетные задачи и структура системы спутникового мониторинга лесов.

Выводы к первой главе.

Глава 2. Картографирование лесов и других типов наземных экосистем Северной Евразии по данным спутниковых наблюдений

2.1 Оценка возможностей использования данных SPOT-Vegetation для картографирования лесных экосистем.

2.2 Методические принципы картографирования наземных экосистем по спутниковым данным.

2.3 Предварительная обработка спутниковых изображений и получение специализированных продуктов данных.

2.4 Классификация типов наземных экосистем по спутниковым данным

2.5 Валидация результатов картографирования лесов Северной Евразии

Выводы ко второй главе.

Глава 3. Глобальный мониторинг повреждений лесов пожарами по временным сериям данных спутниковых наблюдений

3.1 Анализ предпосылок для разработки метода и технологии спутникового мониторинга повреждений лесов пожарами.

3.2 Разработка метода детектирования повреждений лесов пожарами по спутниковым данным.

3.3 Циркумполярная оценка площадей повреждений лесов пожарами

3.4 Валидация результатов картографирования повреждений лесов пожарами.

Выводы к третьей главе.

Глава 4. Методы оценки состояния и динамики лесов по многоспектральным спутниковым данным.

4.1 Методы декомпозиции спектральных смесей для оценки структуры и состояния лесов по спутниковым данным.

4.2 Исследование возможностей оценки породно-возрастной структуры лесов по спутниковым данным.

4.2.1 Оценка разделимости классов лесных земель и насаждений по спектрально-отражательным характеристикам.

4.2.2 Эксперименты по оценке породной структуры лесов по спутниковым изображениям.

4.3 Оценка степени повреждения лесов насекомыми по спутниковым изображениям.

4.4 Методы выявления изменений в лесах по спутниковым данным.

4.4.1 Выявление изменений в лесах с использованием спутниковых изображений и базы данных ГИС лесоустройства.

4.4.2 Сравнительный анализ различных методов выявления изменений в лесах по разновременным спутниковым изображениям.

Выводы к четвертой главе.

Глава 5. Информационная система представления результатов спутникового мониторинга лесов.

5.1 Исходные предпосылки для разработки и назначение информационной системы TerraNorte.

5.2 Структура и функциональные возможности информационной системы TerraNorte.

5.3 Особенности программно-аппаратной реализации информационной системы TerraNorte.

Выводы к пятой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений»

Наблюдаемое с середины XIX века нарастание тесно взаимосвязанных процессов глобальных изменений климата и биосферы является предметом пристальных исследований, и находится в фокусе внимания международных политических институтов, требуя выработки адекватных механизмов реагирования с целью обеспечения устойчивого развития экосистем различных уровней и человеческого сообщества [169, 170]. Результаты исследований указывают на возможную связь происходящего глобального потепления с процессами деградации экосистем, вызываемых, в частности, нерациональным лесопользованием, изменениями качественного состава лесов, повышением их горимости вследствие антропогенного влияния, гибелью леса в результате техногенного воздействия или массового размножения насекомых, несбалансированной эксплуатацией сельскохозяйственных и пастбищных земель и ряда других факторов [184].

Леса выполняют функцию регулятора фундаментальных природных процессов на планете, отвечающих за обмен энергией и веществом, одновременно играя огромную социально-экономическую роль в жизни человечества. Характеристики состояния и динамики лесов в значительной мере определяют параметры физических процессов обмена энергией и веществом между биосферой, атмосферой и гидросферой (альбедо, потоки тепла и влаги, циклы углерода).

Большие площади лесов и возможность длительного депонирования в них живого органического вещества, обуславливают высокий удельный вклад лесных биомов в общую наземную биомассу. По некоторым оценкам, около 87% фитомассы наземных и пресноводных экосистем планеты приходится на лесные зоны, интразональные леса и лесонасаждения других природных зон [42]. При рассмотрении глобального круговорота веществ лесам принадлежит основополагающая роль в поддержании баланса углерода [85].

Аккумулирование углерода в лесных экосистемах в последние годы приобретает чрезвычайно большое значение в связи с увеличением содержания С02 в атмосфере и вызываемого этим обстоятельством, так называемого, «парникового эффекта» [167]. При этом, современные модели глобальных изменений климата и биогеохимических циклов основаны на использовании, в числе других входных параметров, регулярно обновляемых данных о биофизических характеристиках лесного покрова (доля поглощенной фотосинтетически активной радиации, площадь листовой поверхности и др.).

Произрастающие на территории России леса включают более одной пятой (22%) мировых запасов древесины [143]. Как важнейший компонент биосферы и источник ценных ресурсов леса России имеют не только общенациональное, но и глобальное экологическое, экономическое и социальное значение. Их сохранение и рациональное использование является необходимым условием обеспечения экологической безопасности и устойчивого развития не только нашей страны, но и всего мирового сообщества [44, 92].

Вместе с тем, обеспеченность информацией о состоянии и динамике российских лесов все еще остается недостаточной и не полностью отвечает современным требованиям устойчивого управления лесами. Особенно это относится к регионам Сибири и Дальнего Востока, включающих почти 80% площади лесов России, для значительной части которых характерны относительно невысокая точность и периодичность получения данных лесоинвентаризации [26]. Мониторинг изменений лесного покрова под воздействием основных деструктивных факторов (пожары, вырубки, насекомые и т.д.) и лесовосстановительных процессов проводится лишь на части этой территории либо эпизодически.

Получение своевременной и точной информации о состоянии и динамике лесных экосистем призвана обеспечить система мониторинга лесов, базирующаяся на использовании современных средств и методов сбора и обработки данных. Информационная эффективность данных дистанционного зондирования со спутников для решения широкого круга задач мониторинга лесов сейчас не вызывает сомнений у большинства ученых и специалистов в этой области [70, 76]. Тем ни менее, в силу влияния ряда факторов они все еще не нашли должного практического применения, адекватного их потенциальным возможностям. К числу объективных сдерживающих факторов до недавнего времени можно было отнести ограниченную доступность данных с современных спутниковых систем, отсутствие соответствующих программно-технических средств, и, наконец, недостаточное развитие методов тематической обработки спутниковых изображений. Снижение и даже снятие большинства этих ограничений, нарастающие влияние практических достижений в сопряженных научно-технических областях, таких как геоинформатика и телекоммуникации, являются характерными чертами нынешнего этапа развития мониторинга лесов.

Запуск в эксплуатацию новых систем дистанционного зондирования Земли, развитие сети станций приема спутниковых данных [21, 35, 60, 91, 214], активизация деятельности отечественных и зарубежных компаний по распространению спутниковой информации [65, 66] уже сейчас делают доступными для оперативного использования изображения со спутников «Метеор-3», NOAA, SPOT, Terra, Aqua, ENVISAT, Landsat, ERS, JERS и некоторых других. Современный этап развития спутниковых методов наблюдения Земли, характеризуемый наличием не только множества приборов, обеспечивающих измерения в широком диапазоне длин волн и значений пространственного разрешения, но и качественно новым уровнем доступности данных пользователям, открывает не имевшиеся ранее возможности практического построения систем мониторинга на континентальном и глобальном уровнях.

Нарастающие темпы работ по созданию цифровых карт и баз данных о состоянии лесов и факторах воздействия на них позволяют говорить о возможностях практического использования преимуществ интеграции спутниковых изображений в геоинформационные системы [8, 64, 73]. Массовая доступность компьютерных средств телекоммуникации на основе сети

Интернет дает принципиально новую возможность перехода на современные технологии доставки спутниковых данных пользователям, создания и поддержания в актуальном состоянии пространственно распределенных баз данных [61].

Необходимость осуществления мониторинга лесов на огромных территориях, особенности природно-географических условий и недостаточное развитие инфраструктуры ряда регионов побуждают рассматривать дистанционные, и, в особенности, спутниковые, наблюдения в качестве приоритетного источника информации о состоянии и динамике лесов, что определяет актуальность развития соответствующих методов обработки получаемых данных. Использование методов дистанционного зондирования обеспечивает практически не достижимое другими существующими средствами повышение уровня достоверности, оперативности и регулярности измерения ключевых характеристик состояния и динамики лесного покрова. Основу разрабатываемых методов обработки данных дистанционного зондирования составляют теоретически и экспериментально устанавливаемые взаимосвязи между измеряемыми спутниковыми приборами спектрально-энергетическими параметрами отраженного или собственного излучения наблюдаемой поверхности, а также структурными, физиологическими, биофизическими и другими характеристиками лесов.

Цель и задачи исследований. Целью проведенных исследований являлась разработка новых методов обработки данных спутниковых наблюдений в оптическом диапазоне электромагнитного спектра для решения широкого круга задач мониторинга лесов. Достижение данной цели потребовало решения следующих задач:

- обоснование приоритетных направлений развития методов оценки состояния и динамики лесов по данным спутниковых наблюдений на основе анализа современных задач мониторинга лесных экосистем и технических средств дистанционного зондирования;

- проведение комплексных экспериментальных исследований информационных возможностей современных спутниковых приборов дистанционного зондирования;

- разработка новых признаков распознавания различных типов лесных экосистем и ассоциированных с ними объектов и явлений на основе использования временных серий данных спутниковых наблюдений;

- разработка комплекса автоматизированных и автоматических методов обработки данных спутниковых наблюдений для решения задач картографирования, оценки состояния и динамики лесов;

- разработка информационной системы для обеспечения эффективного доступа к результатам спутникового мониторинга лесов на различных уровнях пространственной дифференциации.

Методы исследований. В работе использованы методы контроля состояния природной среды с помощью оптико-электронных систем дистанционного зондирования, методы распознавания образов и обработки изображений, математического моделирования, анализа временных серий данных, математической статистики, геоинформатики, системного и прикладного программирования.

Научная новизна работы. В работе предложена отвечающая современным требованиям структура системы дистанционного мониторинга лесов и обоснован состав измеряемых характеристик лесной растительности. Наряду с этим диссертационная работа содержит следующие обладающие научной новизной результаты оригинальных исследований и разработок автора:

- методы предварительной обработки временных серий данных спутниковых наблюдений и формирования свободных от влияния облачности и других мешающих факторов композитных спутниковых изображений для повышения эффективности решения тематических задач мониторинга лесов;

- методы оценки по спутниковым данным качественных и количественных характеристик лесных и других типов наземных экосистем на основе спектральных, спектрально-временных и спектрально-угловых признаков;

- методы детектирования и оценки повреждений лесов под воздействием природных и антропогенных деструктивных факторов по многолетним временным сериям данных спутниковых наблюдений в оптическом диапазоне длин волн;

- полученные с использованием разработанных в диссертационной работе методов результаты экспериментальных исследований и уникальные тематические продукты и базы данных, позволяющие оценивать состояние и динамику лесов на континентальном и глобальном уровнях пространственного охвата.

Основные защищаемые положения.

1. Методы предварительной обработки временных серий спутниковых данных для компенсации влияния облаков, сезонного присутствия снежного покрова, различий в условиях наблюдения поверхности и аппаратурных помех;

2. Система признаков для классификации лесов и других типов наземных экосистем, получаемая по временным сериям данных спутниковых наблюдений на основе спектральных, спектрально-временных и спектрально-угловых отражательных характеристик подстилающей поверхности;

3. Метод картографирования лесных и других типов наземных экосистем по спутниковым данным на основе комплексного использования измеренных характеристик отраженного излучения и вспомогательных данных о подстилающей поверхности, а также созданная с использованием разработанного метода карта наземных экосистем Северной Евразии;

4. Автоматический метод выявления повреждений лесной и другой растительности пожарами по временным сериям спутниковых данных и созданная на его основе многолетняя циркумполярная база данных о пирогенных повреждениях в различных типах наземных экосистем;

5. Методы оценки породной структуры лесов и степени повреждения насаждений насекомыми по многоспектральным спутниковым изображениям на основе использования моделей спектрального смешения;

6. Методы выявления по разновременным многоспектральным спутниковым изображениям изменений в лесах под воздействием различных деструктивных факторов;

7. Информационная система спутникового мониторинга лесов, обеспечивающая систематизированное хранение и обновление банка данных о состоянии и динамике лесного покрова, а также доступ пользователей к результатам мониторинга для решения задач управления природными ресурсами, охраны окружающей среды и проведения исследований динамики биосферы и климата.

Практическая значимость. Полученные автором результаты нашли использование при создании действующих систем спутникового мониторинга лесов, выполнении научных и прикладных проектов, а также при проведении фундаментальных исследований. Созданная карта наземных экосистем Северной Евразии в настоящее время насчитывает более 300 зарегистрированных пользователей в различных странах мира. Она стала составной частью глобальной базы данных ОЬС 2000, принята в качестве базовой карты в рамках международной инициативы МЕЕ8Р1 по изучению Северной Евразии, используется как информационная основа в системах мониторинга лесных пожаров и лесопатологического мониторинга.

Разработанный метод картографирования повреждений растительности пожарами по спутниковым данным позволил впервые сформировать многолетний циркумполярный банк данных о пройденных огнем площадях. Использование банка данных открывает возможность оценки объемов пирогенных эмиссий углерода в атмосферу, что позволяет его рассматривать в качестве элемента информационного обеспечения реализации Киотского протокола к Рамочной конвенции ООН об изменении климата. Созданная технология картографирования поврежденной огнем растительности используется в составе Информационной системы дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства РФ.

Методы выявления и оценки изменений в лесах по спутниковым изображениям были использованы при реализации ряда международных проектов, в частности, проекта Всемирного банка по оценке повреждений лесов Красноярского края сибирским шелкопрядом, проекта по изучению бореальных1 лесов Рабочей группы по окружающей среде Российско-Американской комиссии по экономическому и технологическому сотрудничеству, научно-исследовательских проектов в рамках программ Европейской комиссии.

Разработанные базы данных включены в информационную систему ТеггаКоЛе и используются при моделировании биогеохимических циклов, оценке биологического разнообразия и в исследованиях взаимодействия лесов с климатической системой и обществом.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были доложены на 60 российских и международных симпозиумах, конференциях, семинарах и научных совещаниях в Москве, Санкт-Петербурге, Красноярске, Иркутске, Томске, Новосибирске, Суздале, а также в Австрии (Вена), Германии (Гамбург, Йена, Берлин), Италии (Рим, Испра), Канаде (Монреаль), США (Вашингтон, Мэриленд), Франции (Париж, Тулуза, Монпелье), Китае (Пекин), Словакии (Братислава).

Личный вклад. Представленные в диссертационной работе методы обработки данных спутниковых наблюдений для оценки состояния и динамики лесов разработаны лично автором или под его непосредственным научным руководством.

1 Бореальные экосистемы - это экосистемы бореальной или, другими словами, северной (от греческого ВогеаПв) биоклиматической зоны Земли. Часто в качестве синонима бореальным экосистемам используется термин таежные экосистемы.

17

Публикации. По результатам исследований и разработок по теме диссертации опубликовано 115 печатных работ, в том числе 72 научных статьи в российских и зарубежных периодических научных изданиях, сборниках докладов симпозиумов и конференций, официальных изданиях Европейской комиссии и других организаций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и приложений. Объем диссертации составляет 291 страницу, включая 78 рисунков и 29 таблиц. Библиографический список содержит 244 литературных источника.

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы экспериментальной физики», Барталев, Сергей Александрович

Выводы к пятой главе

- Разработанная информационная система TerraNorte обеспечивает систематизированное хранение и обновление банка данных о состоянии и динамике бореальных экосистем, получаемых преимущественно по результатам обработки и анализа спутниковых изображений, и представляет собой открытый источник информационных ресурсов с удаленным доступом пользователей к данным на основе использования Интернет-технологий. Информационная система представляет значительный интерес для широкого круга ученых и специалистов, работающих в области исследований изменений биосферы и климата, управления природными ресурсами и охраны окружающей среды;

- Система TerraNorte включает в себя многоуровневый банк данных об экосистемах бореальной зоны, содержащий информацию циркумполярного, субконтинентального, регионального и локального уровней географического охвата, а также обладает развитыми функциональными возможностями;

- Набор функций системы TerraNorte обеспечивает удаленному пользователю возможность доступа к широкому набору продуктов спутниковых данных и тематических информационных продуктов о бореальных экосистемах по сети Интернет, визуализации картографической информации с использованием стандартных web-браузеров, получения статистической информации в табличном и графическом виде с использованием гибкой системы запросов.

234

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа содержит результаты исследований и разработок автора, представляющие собой решение важной научной проблемы развития методов обработки спутниковых данных, получаемых оптико-электронными системами дистанционного зондирования, для оценки состояния и динамики лесов. Выполненный автором анализ современных приоритетов в области информационного обеспечения управления лесными ресурсами, охраны и защиты лесов, фундаментальных исследований в области глобальных изменений биосферы и климата, а также разработанных к настоящему времени технических средств и методов дистанционного зондирования позволил предложить структуру и обосновать перспективные направления развития системы спутникового мониторинга лесов. Проведенные исследования информационных возможностей современных спутниковых приборов дистанционного зондирования в оптическом диапазоне электромагнитного спектра дали возможность оценить потенциал их использования для мониторинга лесов. Предложенные в работе новые признаки, критерии и алгоритмы распознавания различных типов лесных и других наземных экосистем, оценки их структурных характеристик и выявления изменений в лесах под воздействием деструктивных факторов были положены в основу разработки соответствующих методов обработки спутниковых данных дистанционного зондирования в интересах решения задач мониторинга лесов. К их числу относятся картографирование и определение породной структуры лесов, детектирование и оценка повреждений лесов в связи с воздействием пожаров, насекомых, вырубок, а также других природных и антропогенных факторов.

По результатам выполненных в диссертационной работе исследований и разработок можно сделать следующие выводы:

- Предложенная структура системы спутникового мониторинга лесов отвечает современному уровню развития технических средств и методов дистанционного зондирования Земли, а также существующим приоритетам в области управления лесными ресурсами, охраны окружающей среды, исследований глобальных изменений биосферы и климата;

- Разработанные методы предварительной обработки временных серий данных спутниковых наблюдений позволяют минимизировать влияние облаков, сезонного присутствия снежного покрова, различий в условиях наблюдения, аппаратурных шумов сенсора, что существенно повышает эффективность тематического анализа спутниковых данных для решения задач мониторинга лесов;

- Предложенные признаки, характеризующие спектральные, спектрально-временные и спектрально-угловые отражательные свойства подстилающей поверхности, могут быть получены с использованием временных серий данных спутниковых наблюдений и позволяют распознавать основные типы лесов и других наземных экосистем;

- Основанный на комплексном использовании характеристик отраженного излучения и последовательной семантической декомпозиции спектрально-временных кластеров метод позволяет выполнять классификацию основных типов подстилающей поверхности для картографирования наземных экосистем по спутниковым данным;

- Созданная с использованием данных спутниковых наблюдений БРОТ-Уе§е1а^оп на основе разработанных в диссертационной работе методов карта наземных экосистем Северной Евразии представляет собой на данном уровне пространственного охвата один из наиболее надежных в настоящее время источников информации о лесах региона, что подтверждается данными оценки достоверности полученных результатов;

- Разработанный автоматический метод выявления повреждений лесов и другой растительности пожарами основан на комплексной обработке

236 временных серий данных спутниковых наблюдений приборами SPOTVegetation и Terra/Aqua-MODIS и комбинированном учете признаков, характеризующих изменения температурных и спектрально-отражательных свойств поверхности. Валидация полученных результатов с использованием опорных данных продемонстрировала высокий уровень точности разработанного метода;

Созданная на основе разработанного в диссертационной работе метода циркумполярная база данных о повреждениях экосистем пожарами впервые позволила получить репрезентативные глобальные оценки масштабов и сезонной динамики пирогенных повреждений в различных типах лесного покрова;

Основанные на использовании оригинальных подходов методы оценки состояния и динамики лесов по многоспектральным спутниковым изображениям позволяют определять породную структуру насаждений, а также выявлять и оценивать изменения в лесах в результате воздействия различных деструктивных факторов;

Разработанная информационная система обеспечивает систематизированное хранение и обновление банка данных о состоянии и динамике лесных экосистем на различных уровнях пространственного охвата, а также эффективный доступ пользователей к результатам спутникового мониторинга на основе Интернет-технологий.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Барталев, Сергей Александрович, 2007 год

1. Аванесов Г.А., Зиман Я. Л., Сычев А.Г., Тарнопольский В.И. Метрологическое обеспечение измерений яркости земной поверхности многозональной сканирующей системой «Фрагмент» // Исследование Земли из космоса, 1981. №5. - С. 65-77.

2. Арцыбашев Е.С., Власов М.Н., Пуздриченко В.Д. и др. Применение спутниковой информации в охране лесов от пожаров. Л., ЛенНИЛХ, 1977, 27с.

3. Барталев С.А., Жирин В.М., Ершов Д.В. Сравнительный анализ данных спутниковых систем Космос-1939, SPOT и Landsat-TM при изучении бореальных лесов // Исследование Земли из космоса, 1995. №1. - С. 101114.

4. Барталев С.А., Коровин Г.Н., Шлапак Б.В. Оценка распознаваемости лесных пожаров по данным радиометра AVHRR спутников серии NOAA// Международный форум по проблемам науки, техники и образования. -Москва: МИИГАиК, 1997. вып. II (8). - С. 22-25.

5. Барталев С.А., Беляев А.И., Ершов Д.В., Коровин Г.Н., Лупян Е.А., Рыбникова Л.А., Сурикова Е.П., Шуляк П.П. Разработка ГИС мониторингалесных пожаров России на основе ARCVIEW-3.0 и глобальной сети Internet // ARCREVIEW, М: DATA+, 1998. №1 (4). с.6-7.

6. Барталев С.А., Ершов Д.В., Исаев A.C. Оценка дефолиации лесов по мноспектральным спутниковым изображениям методом декомпозиции спектральных смесей // Исследование Земли из космоса, 1998. №3. - С.95 -107.

7. Барталев С.А., Ершов Д.В., Новик В.П. Изучение лесов России по данным дистанционного зондирования из космоса // ARCREVIEW, М.: DATA+, 2001.-№2(17). С. 7.

8. Барталев С.А., Белвард А.С, Ершов Д.В. Новая карта типов земного покрова бореальных систем Евразии по данным SPOT 4-VEGETATION // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве. М.: ЦЭПЛ РАН, 2002. - С. 30-34.

9. Барталев С.А., Ершов Д.В., Исаев A.C., Потапов П.В., Турубанова С.А., Ярошенко А.Ю. Карта "Леса России" масштаба 1:14000000, окрашенная по группам преобладающих пород и сомкнутости лесов // М.: Гринпис, 2005.

10. Барталев С.А., Лупян Е.А. Спутниковый мониторинг бореальных экосистем // Природа. 2005. - №9. - С.44-53.

11. Брейдо М.Д., Сухих В.И. Регистрация по космическим изображениям пространственных изменений в бореальных лесах России, вызываемых сплошными рубками // Исследование Земли из космоса, 1995 №4 - С.80-90.

12. Букчин М.А., Гершензон В.Е., Захаров М.Ю., Лупян Е.А., Плюснин И.А. Возможность создания и перспективы использования недорогих станцийприема данных со спутников серии NOAA // Исследование Земли из Космоса. 1992. №6. С. 85-90.

13. Ваганов Е.А., Плешиков Ф.И. Система мониторинга лесов как основа их рационального использования и устойчивого развития // Сибирский экологический журнал. 1998. - №1. - С. 3-8.

14. Ваганов Е.А., Фуряев В.В., Сухинин А.И. Пожары сибирской тайги // Природа. 1998. - №7. - С.51-62.

15. Валендик Э.Н. Экологические аспекты лесных пожаров в Сибири // Сибирский экологический журнал. 1996. - №1. - С. 1-8.

16. Выгодская H.H., Горшкова И.И. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности. Д.: Гидрометеоиздат, 1987.- 246с.

17. Государственный доклад о состоянии и использовании лесных ресурсов Российской Федерации в 2002 г. М.: МПР РФ, 2003. - 154с.

18. Данюлис Е.П., Жирин В.М., Сухих В.И., Эльман Р.И. Дистанционное зондирование в лесном хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1989. 223с.

19. Ежков В.В., Исаев A.C., Сухих В.И. и др. Эффективность использования космической информации в лесном хозяйстве. // Исследование Земли из космоса. 1986. - №3. - С.3-8.

20. Елагин И.Н. Сезоны года в лесах России. Новосибирск: Наука, 1994. -272с.

21. Жеребцов Г.А., Кокоуров В.Д., Кошелев В.В., Минько Н.П. Использование данных AVHRR с ИСЗ NOAA для обнаружения лесных пожаров // Исследование Земли из космоса. 1995. - №5. - С. 74-77.

22. Жирин В.М., Сухих В.И. Выявление и картографирование участков свежих гарей по снимкам из космоса. Практические рекомендации. М.: Гослесхоз СССР, 1980.- Юс.

23. Замолодчиков Д.Г., Карелин Д.В., Иващенко А.И. Углеродный баланс ландшафтов центральной Сибири: наблюдения и моделирование на основе ГИС // Журн. общей биол., 1997. Т. 58. - № 2. - С. 15-33.

24. Захаров М.Ю., Лупян Е.А., Мазуров A.A. Программа обработки данных прибора AVHRR спутников серии NOAA для персональных компьютеров. // Исследование Земли из Космоса, 1993. №4. - С. 62-68.

25. Зукерт Н.В. Возможные смещения границ растительных зон в Якутии при изменении климата // Проблемы региональной экологии. 2000. № 4. - С. 74-81.

26. Исаев A.C., Ряполов В.Я. Анализ ландшафтно-экологической приуроченности очагов сибирского шелкопряда с применением аэрокосмической съемки // Исследование таежных ландшафтов дистанционными методами. Новосибирск: Наука, 1979. С. 152-167.

27. Исаев A.C., Кондаков Ю.П. Принципы и методы лесоэнтомологического мониторинга// Лесоведение, 1986. №4. - С. 3-10.

28. Исаев A.C., Сухих В.И. Аэрокосмический мониторинг лесов // Лесоведение, 1986. № 6. - С. 3-11

29. Исаев A.C., Карта лесов СССР масштаба 1:2500000, 1990

30. Исаев A.C., Сухих В.И., Калашников E.H. и др. Аэрокосмический мониторинг лесов. М.: Наука, 1993.

31. Исаев A.C., Носова Л.М., Пузаченко Ю.Г. Биологическое разнообразие лесов России предложения к программе действий // Лесоведение, 1997. -№2.-С. 3-13.

32. Исаев A.C., Коровин Г.Н. Устойчивое управление лесами России: проблемы и решения // Научные аспекты экологических проблем: Труды Всероссийской конференции. В 2 т. Т. 1. М.: Наука, 2002. С. 75-88.

33. Калашников E.H. Мониторинг нарушенности лесов Сибири // Сибирский экологический журнал. 1998. - Т. 5. - №1. - С. 49-58.

34. Карабань Р.Т., Гитарский М.Л. Особенности мониторинга лесных экосистем, подверженных воздействию промышленных выбросов загрязняющих веществ // Обзор загрязнения природной среды в Российской Федерации за 2000 год. М.: Росгидромет, 2001. С. 49-52.

35. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Космические методы географических исследований. М.: Изд-во МГУ, 1981. 54 с.

36. Козодеров В.В., Косолапов B.C. Новые подходы к решению обратной задачи восстановления объема зеленой фитомассы лесной растительности по аэрокосмическим данным // Исследование земли из космоса, 1999. -№1. С. 28-36.

37. Кондранин Т.В., Овчинникова Е.В. Моделирование эффективности алгоритмов распознавания из космоса тепловой аномалии типа лесного пожара // Исследование Земли из космоса, 1995. №6. - С.51-57.

38. Кондратьев К.Я. Приоритеты глобальной экологии и задачи дистанционного зондирования окружающей среды и биосферы // Исследование Земли из космоса. 1991. №5. - С. 3-9.

39. Корец М.А., Черкашин В.П., Рыжкова В. А. Методы индикации экологических характеристик лесных территорий по данным со спутника "РЕСУРС-01" с использованием ГИС // Исследование Земли из космоса. -2000.-№4. С. 1-8.

40. Коровин Г.Н., Андреев H.A. Авиационная охрана лесов, М.: Агропромиздат, 1988. 233с.

41. Коровин Г.Н., Барталев С.А. Структура географической информационной системы по лесам России // Тез. докл. конф. Информационные системы в науке 95, М.: Фазис, 1995. - С. 55-56.

42. Коровин Т.Н., Барталев С.А., Беляев А.И. Интегрированная система мониторинга лесных пожаров // Лесное хозяйство, 1998. №4. - С. 45-48.

43. Коровин Т.Н., Зукерт Н.В. Влияние климатических изменений на лесные пожары в России // В кн.: Климатические изменения: взгляд из России, ред. В.И. Данилов-Данилян, М.: ТЕИС, 2003. С. 69-98

44. Кравцова В.И., Воробьева Л.В. Оценка космических сканерных снимков низкого и среднего разрешения как материалов для картографирования лесов // Лесоведение, 2000. №5. - С. 35-42.

45. Курнаев С.Ф., 1973, Лесорастительное районирование СССР, Москва

46. Ливайн Дж.С., Кейхун Д.Р., Кофер У.Р. Пожары в бореальных лесах и выброс парниковых и химически активных газов // Экспресс-информация. Лесное хозяйство за рубежом. 1997. - N 4. - С. 10-21.

47. Лупян Е.А., Мазуров A.A., Прошин A.A. и др. Система автоматического приема и архивирования спутниковых данных. // Препринт ИКИ РАН. Пр-1988. М., 1998, 19с.

48. Методика организации и проведения космовизуальных наблюдений в целях охраны лесов от пожаров. М.: Изд-во Минлесхоза СССР, 1987, 36с.

49. Плешиков Ф.И., Ваганов Е.А., Ведрова Э.Ф. и др. Лесные экосистемы Енисейского меридиана // Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002. 356с.

50. Плешиков Ф.И., Черкашин В.П. Геоинформационные технологии в решении задач оценки экологического состояния лесов // Сибирский экологический журнал. 1998. - №1. - С. 9-18.

51. Ромасько В.Ю., Кашкин В.Б., Сухинин А.И. Послепожарная инвентаризация лесных территорий по спутниковым данным // Исследование Земли из космоса. 1998. - №6. - С. 99-103.

52. Руководство по мелкомасштабному картографированию лесов с использованием материалов космических съемок и картографическихматериалов лесоинвентаризационных и лесообследовательских работ. М.: Гослесхоз СССР. 1986. 25 с.

53. Рудский В.В., М. Бухройтиер, А. Володчеико, В. А. Малинников Дистанционные и картографические методы изучения природных систем Алтая // Горы и человек: в поисках путей устойчивого развития. Тез. докл. научно-практич. конф., Барнаул, 1996. С.77-78.

54. Савиных В.П., Малинников В.А., Сладкопевцев С.А., Цыпина Э.М. География из космоса. Изд-во "Московский государственный университет геодезии и картографии". М.: 2000.- 224 с.

55. Седых В.Н. Аэрокосмический мониторинг лесного покрова. Новосибирск: Наука СО, 1991.-238 с.

56. Соколов В.А., Семечкин И.В. Система экологического мониторинга лесов и лесоустройство // Сибирский экологический журнал. 1998. - Т. 5. - №1. - С. 39-49.

57. Старостенко Д.А. Геоинформационные технологии в лесной отрасли. МПР, Бюллетень «Использование и охрана природных ресурсов России», 2000.-№11-12.-С. 137-141.

58. Страхов В.В. О совершенствовании государственного учета лесов России // Лесное хозяйство, 2001. - №2. - С. 11-13.

59. Сухинин А.И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае // Сибирский экологический журнал, 1996. №1. - С. 85-91.

60. Сухих В.И., Синицын С.Г., Апостолов Ю.С. и др. Аэрокосмические методы в охране природы и в лесном хозяйстве. М.: Лесная промышленность, 1977-288 с.

61. Сухих В.И. Дистанционные методы в лесном хозяйстве и охране природы. «Лесное хозяйство», 1979, №3, С. 41-45.

62. Сухих В.И., Кропов П.А., Максимов В.А. Методика мелкомасштабного картографирования лесного фонда на основе космического фотографирования. М.: Гослесхоз СССР. 1981.-23 с.

63. Сухих В.И. Использование космической информации в лесном хозяйстве // Геодезия и картография, 1986. № 4. - С. 30-36.

64. Сухих В.И. Вклад аэрокосмических методов в развитие лесного хозяйства в России // Лесное хозяйство, 1998. № 3. - С. 34-37.

65. Сухих В.И., Харин Н.Г., Бутусов О.Б. Возможности классификации лесов северной тайги по изображениям с ИСЗ «Pecypc-Ol» // Исследование Земли из космоса, 1999. №5. - С. 65-74.

66. Сухих В.И. Лесопользование в России в начале XXI века // Лесное хозяйство №6. - 1999. - С. 8-13.

67. Сухих В.И. Становление космических методов в лесном хозяйстве России. "Лесное хозяйство", 2001 №2. - С. 6-11.

68. Сухих В.И., Жирин В.М., Шаталов A.B. Оценка порядка лесопользования и лесовосстановления на вырубках на основе данных дистанционного зондирования. В кн.: Экология, мониторинг и рациональное природопользование. М.: МГУЛ, 2001. С. 18- 35.

69. Уткин А.И., Замолодчиков Д.Г., Честных О.В., Коровин Г.Н., Зукерт Н.В. Леса России как резервуар органического углерода биосферы // Лесоведение, 2001. № 5. - С. 8- 23.

70. Федотова Е.В., Буренина Т.А., Харук В.И., Сухинин А.И. Оценка применимости съемки NOAA/AVHRR в картировании лесных территорий Енисейского меридиана // Исследование Земли из космоса, 1999. №3. - С. 67-73.

71. Фуряев В.В., Голдаммер И.Г. Экологические проблемы пожаров в бореальных лесах: опыт и пути международного сотрудничества // Лесное хозяйство, 1996. №3. - С. 7-8

72. Фуряев В.В., Киреев Д.М., Злобина Л.П. Выявление, картографирование и прогнозирование нарушенности таежных лесов Сибири пожарами: Обзорн. информ. М.: ВНИИЦлесресурс, 1997. 24 с. (Библиотечка работника лесного хозяйства, вып. 8)

73. Харук В.И. О разработке ГИС техногенных воздействий на леса Сибири // Сибирский экологический журнал. 1998. - Т. 5. - №1. - С. 25-30.

74. Харук В.И., Исаев А.С., Кожуховская А.Г. Возможности применения съемки спутников NOAA для мониторинга катастрофических повреждений лесов насекомыми // Лесоведение. 1998. - №4. - С. 20-25.

75. Чернявский Г.М. Перспективы космического мониторинга Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. М.: ИКИ РАН, 2004. - С. 39-46.

76. Швиденко А. 3., Нильссон С. Экологические проблемы перехода к устойчивому управлению лесами России // Устойчивое лесопользование, №1,2003, С. 6-9.

77. Швиденко А.З., Нильссон С., Столбовой B.C. и др. Опыт агрегированной оценки основных показателей биопродукционного процесса и углеродного бюджета наземных экосистем России. 2. Нетто-первичная продукция экосистем // Экология, 2001. № 2. - С. 83-90.

78. Шиятов С.Г., Ваганов Е.А. Методические основы организации системы дендроклиматического мониторинга в лесах азиатской части России // Сибирский экологический журнал. 1998. - Т. 5. - №1. - С. 31-39.

79. Щетинский Е.А. Об оценке экономического ущерба от лесных пожаров // Лесное хозяйство. 1996. - №3. - С. 9-10.

80. Эльман Р.И., Кузенков Л.А., Апаринова Н.А. Статистическое оценивание характеристик лесных объектов по аэро- и космическим снимкам // Исследование Земли из космоса. 1986. - № 4. - С.105-112.

81. Adams J.B., Smith М.О., Johnson Р.Е. Spectral mixture modelling: a new analysis of rock and soil types at the Viking Lander I site// Journal of geophysical research, 1986, №91. P. 8098 - 8112

82. Adams J.B., Smith M. O., Gillespie A. R. Simple models for complex natural surfaces: a strategy for the hyperspectral era of remote sensing // Proc. IEEE Int. Geosci. and Remote Sensing Symp. '89, IEEE, New York, 1989 P. 16-21

83. Arino O., Rosaz J.M. World Fire Atlas // Proceedings of conference on Remote Sensing and Forest Monitoring, Rogow, Poland, 1997 P.606-615.

84. Baret F., Guyot G. Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment // Remote Sensing of Environment, 1981. -Vol. 35.-P. 161173.

85. Bartalev S., Achard F., Erchov D., and Gond V., 2000, The potential contribution of SPOT4/VEGETATION data for mapping Siberian forest cover at the continental scale. // In proceedings of the VEGETATION conference, Italy.-2000.-P. 127-142.

86. Bartalev S., Deshayes M., Durrieu S., Fabre G., Stach N., Sukhikh V. Monitoring by change detection in three different forest environments // Applications of Remote Sensing in European forest Monitoring, EUR 17685 EN. Vienna - 1997. - P. 293-308.

87. Bartalev S.A., Belward A.S., Erchov D.V., Isaev A.S. A new SPOT4-VEGETATION derived land cover map of Northern Eurasia // International Journal of Remote Sensing. Vol. 24. - № 9 - 2003. - P. 1977-1982.

88. Bartholome E. and Belward A. S. 2005. GLC2000: a new approach to global land cover mapping from Earth Observation data // International Journal of Remote Sensing, 26(9) 2005. - P. 1959-1977.

89. Belward A.S., Estes J.E., Kline K.D. The IGBP-DIS Global 1-km Land-Cover Data Set DISCover: A Project Overview // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 65. 1999. - P. 1013-1020.

90. Boardman, J. W. Geometric Mixture Analysis of Imaging Spectrometry Data // Proc. IEEE Int. Geosci. and Remote Sensing Symp. '94, IEEE, New York, 1994. -P. 2369-2371.

91. Boles S.H., Verbyla D.L. Comparison of three AVHRR-based fire detection algorithms for interior Alaska // Remote Sensing of Environment, 72. 2000. -P. 1-16.

92. Boschetti L., Flasse S., Trigg S., Brivio P.A., Maggi M. A methodology for the validation of low resolution remotely sensed data products // Proc. of 4th ASITA conference, Vol. 1. Rimini. - 2001. - P. 293-298.

93. Boyd D.S., Danson F.M., Satellite remote sensing of forest resources: three decades of research development Progress in Physical Geography. Vol. 29, Issue 1.-2005.-P. 1-26.

94. Brown S.A., Hall C.A.S., Knabe W., Raich J., Trexler M.C., Woomer P. Tropical forests, their past, present and potential future role in the terrestrial carbon budget // Water, Air and Soil Pollution, 70. 1993. - P. 71-94.

95. Cahoon D.R., Stocks B.J., Levine J.S., Cofer W.R., Chung C.C. Evaluation of a technique for satellite-derived area estimation of forest fires // Journal of Geophysical Research, 97. 1992. - P. 3805-3814.

96. Chalifoux S., Cavayas F., Gray J. Map-guided approach for the automatic detection on Landsat TM of forest stands damaged by the spruce budworm // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 64, №6, 1998, P. 629635.

97. Chapin III F.S., Matson P.A., Mooney H.A. Principles of terrestrial ecosystem ecology, 2002, Springer, 436 pp.

98. Ciesla W.M., Dull C.W., Acciavatti R.E. Interpretation of SPOT-1 Colour Composites for mapping defoliation of hardwood forests by gypsy moth // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 55, 10: 1989. - P.1465-1470.

99. Cihlar J., 2000, Land Cover Mapping of Large Areas from Satellites: Status and Research Priorities // International Journal of Remote Sensing, Vol. 21, № 6/7, 2000.-P. 1093-1114.

100. Clevers J.G.P.W. The derivation of a simplified reflectance model for the estimation of leaf area index // Remote Sensing of Environment 1988 - Vol. 35. - P. 53-70.

101. Conard S.G., Sukhinin A.I., Stocks B.J., Cahoon D.R., Davidenko E.P., Ivanova G.A. Determining effects of area burned and fire severity on carbon cycling and emissions in Siberia // Climatic Change, 55. 2002. - P. 197-211.

102. Conway J. Evaluating ERS-1 SAR data for the discrimination of tropical forest from other tropical vegetation types in Papua New Guinea // International Journal of Remote Sensing, Vol. 18. 1997. - P. 2967-84.

103. Coppin P.R., Bauer M.E. Digital change detection in forest ecosystems with remote sensing imagery // Remote sensing reviews, 13. 1996. - P. 207-234.

104. Cramer W., Kicklighter D.W., Bondeau A., Moore III B., Churkina G., Nemry B., Ruimy A., Schloss A. Comparing global models of terrestrial net primary productivity (NPP): overview and key results. // Global Change Biology, Vol. 5, no. SI. 1999.-P.1-15.

105. D'Souza G., Malingreau J.P., Eva H.D. Tropical forest cover of South and Central America as derived from analyses of NOAA AVHRR data. // TREES Series B: Research Report № 3 European Commission - 1995.

106. Danko D.M. The Digital Chart of the World Project, // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 58(8). 1992. - P. 1125-1128.

107. Davidenko E.P., Eritsov A. Russian Federation Fire 2002 Special Part II: The fire season 2002 in Russia Report of the aerial forest fire service Availesookhrana // International Forest Fire News, 28. 2003.

108. De Moraes J.F.L. Seyler F., Cerri C.C., Volkoff B. Land cover mapping and carbon pools estimates in Rondonia, Brazil // International Journal of Remote Sensing, 19.-1998.-P. 921-34.

109. DeFries R., Hansen M., Steininger M., Dubayah R., Sohlberg R., Townshend J.R.G. Subpixel forest cover in central Africa from multisensor, multitemporal data // Remote Sensing of Environment, 60. 1997. - P. 228-246.

110. Di Gregorio A. and Jansen L.J.M., Land Cover Classification System, concepts and user manual // GCP/RAF/287/ITA UN FAO, 2000. 179 pp.

111. Dobson M.C., Ulaby F.T., Le Toan T, Beaudoin A., Kasischke E.S., Christensen N. Dependence of radar backscatter on coniferous forest biomass. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 30. № 2 - 1992 P. 412-415.

112. Dontchenko V.V., Johannessen O.M., Bobylev L.P., Bartalev S.A. ERS/SAR data application for Russian boreal forests mapping and monitoring. // Proc. IGARSS'99. 1999. -P. 311-314.

113. Dottevio C.L., Williams D.L. Satellite technology: An improved means for monitoring forest insect defoliation // Journal of forestry, 1983, Vol.81. №1. -P. 30 - 34.

114. Ekstrand S. Reflection of moderate damages on Norway spruce using Landsat TM and digital stand data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1990, v. 52(2): P. 229 241.

115. Engelsen O., Pinty B., Verstraete M. Parametric Bi-directional Reflectance Factor Models: Evaluation, Improvements and Application // EC JRC, Research Report EUR 16426. 1996 - 120 pp.

116. Ershov D., Bartalev S., Deshayes M., Dymond J. R. BRDF correction in SPOT4- Vegetation ten-days composite imagery for mapping of boreal forest // Abstract VEGETATION 2000 conference Italy - 2000. - P. 53.

117. Ershov D.V., Novik V.P. Features of burnt area mapping in forest of Siberia using SPOT Sl-VGT data // GOFC Fire Satellite Product Validation Workshop, Lisbon, 2001.

118. Eva H., Lambin E. F. Burnt area mapping in central Africa using ATSR data // Int. J. Remote Sens., 19. 1998 - P. 3473- 3497.

119. Flannigan M.D., & Vonder Haar T.H. Forest fire monitoring using NOAA satellite AVHRR. // Canadian Journal of Forest Research, 16. 1986 - P. 975982.

120. Foley, J. A. Net primary productivity in the terrestrial biosphere: The application of a global model // Journal of Geophysical Research, 99. 1994. P. 773-783.

121. Foody G.M., Lucas R.M., Curran P.J., Honzak M. Mapping tropical forest fractional cover from coarse spatial resolution remote sensing imagery // Plant Ecology 131, 1997. P.143-54.

122. Forest resources of Europe, CIS, North America, Australia, Japan and New Zealand. UN-ECE/FAO contribution to the Global forest resources Assessment 2000. Main report. New York Geneva: UN, 2000. - 445p.

123. Franklin S.E., Hudak J. Classification of Hemlock Looper defoliation from satellite imagery // North American insect work conference, 1991. P. 182

124. Franklin S.E., Wulder M.A. Remote sensing methods in medium spatial resolution satellite data land classification of large areas // Progress in Physical Geography, 26. 2002. - P. 173-205.

125. Fraser R. H., Li Z, Estimating fire-related parameters in boreal forest using SPOT VEGETATION // Remote Sensing of Environment, 82. 2002. - P. 95110.

126. Fraser R. H., Li Z., Cihlar J. Hotspot and NDVI Differencing Synergy (HANDS): A new technique for burned area mapping over boreal forest // Remote Sensing of Environment, 74. 2000. - P. 362-376.

127. Fraser R. H., Li Z., Landry R. SPOT VEGETATION for characterising boreal forest fires // International Journal of Remote Sensing, 21. 2000. - P. 35253532.

128. Gao B.-C. NDWI A Normalised Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water from Space // Remote Sensing of Environment, 58. - 1996.-P. 257-266.

129. Garcia M. J., Caselles V. Mapping burns and natural reforestation using thematic mapper data // Geocarto International, 1. 1991 - P. 31-37.

130. Gemmell F.M., Varjo J., Strandstrom M. Estimating forest cover in a boreal forest test site using Thematic Mapper data from two dates. // Remote Sensing of Environment, 77. 2001 - P. 197-211.

131. Global forest resources assessment 2000 // FAO UN Main Report, Italy, 2002. -140p.

132. Green G.M., Sussman R. Deforestation history of the eastern rainforests of Madagascar from satellite images. // Science, 248. 1990 - P. 212-215.

133. Grégoire J.-M., Tansey K., Silva J.M.N. The GBA2000 initiative: Developing a global burned area database from SPOT-Vegetation imagery. // International Journal of Remote Sensing, 24. 2003. - P. 1369 - 1376.

134. Grégoire J-M., Pinnock S. The World Fire Web network. A satellite based system for globally mapping fires in vegetation. // Publication of the European Communities, S.P.I.00.11 2000. - P. 6

135. Groof H.D., Malingreau J.P., Sokeland A., Achard F. A first look at ERS-1 data over the tropical forest of West Africa. // World Forest Watch Conference on Global Forest Monitoring, Sao Paulo: INPE. 1992

136. Grover K., Quegan, S., Freitas C.D. Quantitative estimation of tropical forest cover by SAR. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37. -1999-P. 479-490.

137. Gu J., Smith E.A. High resolution estimates of total solar and PAR surface fluxes over larger scale BOREAS study area from GOES measurements. // J. Geophy. Res., 102:29. - 1997. - P. 685-705.

138. Gutman G., Bartalev S., Korovin G. Delineation of large fire damage areas in boreal forests using NOAA AVHRR measurements // Advances in Space Research. 1995. - Vol. 15. - Issue: 11 - P. 111-113.

139. Hall D.K., Riggs G.A., Salamonson V.V. Development of methods for mapping global snow cover using moderate resolution imaging spectroradiometer data // Remote Sensing of Environment, 54. 1995. - P. 27-40.

140. Hâme T. Spectral interpretation of changes in forest using satellite scanner images// The Society of Forestry of Finland The Finnish Forest Research Institute, Helsinki, 1991 - lllp.

141. Hansen M. C., DeFries R. S., Townshend J. R. G., Carroll M., Dimiceli C., Sohlberg R. A. Global Percent Tree Cover at a Spatial Resolution of 500 Meters: First Results of the MODIS Vegetation Continuous Fields Algorithm // Earth Interactions, 2003.

142. Hansen M., DeFries R., Townshend J. R. G., Sohlberg, R. Global land cover classification at 1km resolution using a decision tree classifier // International Journal of Remote Sensing, 21. 2000. - P. 1331-1365.

143. Hepner G.F., Logan T., Ritter N., Bryant N. Artificial neural network classification using a minimal training set: comparison to conventional supervised classification. // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 56- 1990-P. 469-73.

144. Houghton J., Global Wanning: The Complete Briefing. Lion Publishing, Oxford, UK / Elgin, 111., US; Albatross Books, Sutherland, Australia 1994. -192p.

145. Houghton R.A., Hackler J.L., Lawrence K.T. Changes in terrestrial carbon storage in the United States. 2: the role of fire and fire management. // Global Ecology and Biogeography 9 2000 - P. 145-170.

146. IPCC Intergovernmental Panel On Climate Change: IPCC special report on land use, land use change and forestry. Cambridge University Press, 2000.

147. IPCC Third Assessment Report: Climate Change Synthesis Report, IPCC, Geneva, 2001.- 184 pp.

148. Isaev A.S., Korovin G.N., Bartalev S.A., Ershov D., Janetos A., Kasischke E.S., Shugart H.H., French N.H., Orlick B.E., Murphy T.L. Using remote sensing to assess Russian forest fire carbon emissions // Climate Change 55 (1-2). - 2002. - P. 235-249.

149. Jeanjean H., Achard F. A new approach for tropical forest area monitoring using multiple spatial resolution satellite sensor imagery. // International Journal of Remote Sensing 18 1997-P. 2455-61.

150. Jones P.D., Moberg A. Hemispheric and large-scale surface air temperature variations: an extensive revision and an update to 2001. // Journal of Climate 16 -2003 P. 206-223

151. Jordan C. F. Derivation of leaf area index from quality of light on the forest floor, Ecology, vol. 50 1969 - P. 663-666.

152. Joria P.E., Ahearn S.C. A comparison of the SPOT and Landsat Thematic Mapper Satellite Systems for detecting gypsy moth defoliation in Michigan. // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 57, 12. 1991. - P. 16051612.

153. Justice C., Belward A., Morisette J., Lewis P., Privette J., Baret F. Developments in the validation of satellite sensor products for the study of the land surface. // International Journal of Remote Sensing, 21 2000. - P. 3383 -3390.

154. Justice C.O, Giglio L., Korontzi S., Owens J., Morisette J.T., Roy D., Descloitres J., Alleaume S., Petitcolin F., Kaufman Y. The MODIS fire products. // Remote Sensing of Environment, 83 2002 - P. 244-262.

155. Justice C.O., Kendall J.D., Dowty P.R., Scholes R.J. Satellite remote sensing of fires during the SAFARI campaign using NOAA advanced very high-resolution radiometer. // Journal of Geophysical Research, 101 1996 - P. 23851-23863.

156. Justice C.O., Townshend J.R.G., Vermote E,F., Masuoka E., Wolfe R.E., Saleous E., Roy D.P., Morisette J.T. An overview of MODIS land data processing and product status. // Remote Sensing of the Environment, vol. 83 -2002-P. 3-15.

157. Kasischke E. S., French N. H. F., Harrell P., Christensen Jr. N. L., Ustin S. L., Barry D. Monitoring of wildfires in boreal forests using large area AVHRR NDVI composite data. // Remote Sensing of Environment, 44 1993 - P. 5171.

158. Kasischke E.S., Christensen N.L., Stocks B.J. Fire, global warming, and the carbon balance of boreal forests. // Ecol Appl. 5 1995 - P. 437-451.

159. Kasischke E.S., Stocks B.J. Fire, Climate Change, and Carbon Cycling in the Boreal Forest. New York: Springer-Verlag. 2000

160. Kates R.W., Turner B.L., Clark W.C. The Earth as Transformed by Human Action, Cambridge University Press, 1990 P. 1-17.

161. Kaufman Y. J., Remer L. A. Detection of forests using mid-IR reflectance: an application for aerosol studies. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 32, 1994 P. 672-683.

162. Kim J.O., Mueller C.W. Factor analysis: statistical methods and practical issues. Thousand Oaks (CA): Sage Publications. 1978

163. Laporte N., Justice C., Kendall J. Mapping the dense humid forest of Cameroon and Zaire using AVHRR satellite data. // International Journal of Remote Sensing 16 1995 - P. 1127-45.

164. Lavoue D., Liousse C., Cachier H., Stocks B.J., Goldammer J.G. Modeling of carbonaceous particles emitted by boreal and temperate wildfires at northern latitudes // Journal of Geophysical Research, vol. 105, № D22, 26 2000 - P. 871-26,890.

165. Leckie D.G. Factors affecting defoliation assessment using airborne multispectral scanner data // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1987, v. 53(2). P. 1665 - 1674.

166. Liu J., Chen J.M., Cihlar J., Park W.M. A process-based boreal ecosystem productivity simulator using remote sensing inputs. // Remote Sensing of Environment, 62 1997. - P. 158-175.

167. Liu Q.J., Takamura T., Takeuchi N., Shao G. Mapping of boreal vegetation of a temperate mountain in China by multitemporal Landsat TM imagery. // International Journal of Remote Sensing 23 2002 - P. 3385-405.

168. Loveland T. R., Zhu Z., Ohlen D. O., Brown J. F., Reed B. C., Yang L. 1999, An analysis of the IGBP Global Land-Cover Characterization Process, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 65, 1021 1032

169. Lucht W., Schaaf C.B., Strahler A.H. An algorithm for the retrieval of albedo from space using semiempirical BRDF models. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 38 № 2 - 2000 - P. 977 - 998.

170. Malingreau J.P., Tucker C.J. Large scale deforestation in the southeastern Amazon of Brazil. // Ambio 17 1988 - P. 49-55.

171. Malingreau J.P., Verstraete M.M., Achard F. Monitoring global deforestation: a challenge for remote sensing. // TERRA-1: understanding the terrestrial environment. London: Taylor and Francis, 1992 P. 203-209.

172. MalyshevaN., Shvidenko A., Nilsson S., Petelina S., Oskog A. An Overview of Remote Sensing in Russian Forestry, International Institute for Applied Systems Analysis, Interim Report IR-00-034, 2000, 83p.

173. Mathieu S., Berthod M., Leymarie P. Determination of proportions and entropy of land use mixing in pixels of a multispectral satellite image // International Conference on Pattern Recognition, Jerusalem, 1994. P. 798 - 800.

174. Mathieu-Marni S., Leymarie P., Bertold M. Removing ambiguities in a multi-spectral image classification // International Journal of Remote Sensing, 1996, vol. 17, № 8, P.1493-1504.

175. Matson P.A., Potter C.S., Randerson J.T., Field C.B., Vitousek P.M., Mooney H.A., Klooster S.A. Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satellite and surface data. // Global Biogeochemical Cycles, 7 1993 -P.811-841.

176. Mayaux P., Achard F., Malingreau J.P. Global tropical forest area measurements derived from coarse resolution maps at a global level: a comparison with other approaches // Environmental Conservation 25(1), 1998, P. 35-52

177. Mayaux P., De Grandi G., Malingreau J.P. Central African forest cover revisited: a multisatellite analysis. // Remote Sensing of Environment 71, 2000, P. 183-196.

178. Melillo J. M., McGuire A. D., Kicklinghter D. W., Moore III B., Vorosmarty C. J., Schloss A. L. Global climate change and terrestrial net primary production. // Nature, 363: 1993, P. 234-240.

179. Milane A. K., Change direction analysis using Landsat imagery: a review of methodology. // Proc. IGARSS'88 Symp. (ESA SP-284), Edinburgh, Scotland, 1988, P. 541-544.

180. Morisette J., Justice C., Pereira J., Grégoire J.M., Frost P. Report from the GOFC Fire: Satellite Product Validation Workshop // The Earth Observer, v. 13, №5, 2001, P. 15-18.

181. Nezry E., Mougin E., Lopes A., Gastellu-Etchegorry J.P., Laumonier Y. Tropical vegetation mapping with combined visible and SAR spaceborne data. // International Journal of Remote Sensing 14, 1993, P. 2165-84.

182. Pereira J. M. C. A comparative evaluation of NOAA/AVHRR vegetation indexes for burned surface detection and mapping. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(1), 1999, P. 217- 226.

183. Prince S. D., Goward S. N. Global primary production: a remote sensing approach. // Journal of Biogeography, 22, 1995, P. 815-835.

184. Quegan S., Venevsky S. The role of dynamic vegetation models in greenhouse gas calculations for SIBERIA-II. Project Deliverable 2, Siberia-II EC Project Report, 2002.

185. Ranson R. J., Sun G., Lang R. H., Chauhan N. S., Cacciola R. J., Kilic O. Mapping of boreal forest biomass from spaceborne synthetic aperture radar. // Journal of Geophysical Research, vol. 102, 1997, № D24: 29,599-29,610.

186. Roberts G. A review of the application of BRDF models to infer land cover parameters at regional and global scales. // Progress in Physical Geography, vol. 25, №4, 2001, P. 483 511.

187. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS, Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I, 1973, P. 309-317.

188. Roy P.S., Joshi P.K. Forest cover assessment in northeast India the potential of temporal wide swath satellite sensor data (IRS-1C WiFS). // International Journal of Remote Sensing 23, 2002, P. 4881-96.

189. Running S. W., Nemani R. R., Peterson D. L., Band L. E., Potts D. F., Pierce L. L., Spanner M. A. Mapping regional forest évapotranspiration and photosynthesis by coupling satellite data with ecosystem simulation. // Ecology 70, 1989, P. 1090-1101.

190. Saatchi S.S., Rignot E. Classification of Boreal forest cover types using SAR images. // Remote Sensing of Environment 60, 1997, P. 270-81.

191. Sandmeier St., Deering D.W. Structure Analysis and Classification of Boreal Forest Using Airborne Hyperspectral BRDF Data from ASAS // Remote Sensing of Environment, Vol.69, Issue 3, 1999, P. 281-295

192. Scepan J. Thematic validation of high-resolution global land-cover data sets. // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 65, 1999, P. 1051-1060.

193. Scepan J., Menz G., Hansen M.C. The DISCover Validation Image Interpretation process // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 65, 1999, P. 1075-1081.

194. Schmullius C. Monitoring Siberian Forests and Agriculture with the ERS-1 Windscatterometer // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 35, No. 5, 1997, P. 1363-1366.

195. Seiler W., Crutzen P. J. Estimates of gross and net fluxes of carbon between the biosphere and the atmosphere from biomass burning // Climate Change, 2, 1980, P. 207- 247.

196. Settle J.J., Drake N.A. Linear mixing and the estimation of ground cover proportions. // International Journal of Remote Sensing 14, 1993, P. 1159-77.

197. Shugart H. Terrestrial ecosystems in changing environments, Cambridge University Press, 1998, 537p.

198. Simon M. GLOBSCAR Products Qualification Report. ESA-ESRIN, Frascati, Italy, 2002.

199. Soja A. J., Sukhinin A. I., Cahoon Jr D. R., Shugart H. H., Stackhouse Jr P. W. AVHRR-derived fire frequency, distribution, and area burned in Siberia // International Journal of Remote Sensing, Vol. 25 № 10 - 2004 - P. 1939-1960(22).

200. Stocks BJ. The extent and impact of forest fires in northern circumpolar countries // Global biomas burning: atmospheric, climatic, and biospheric implications, J.S. Levine (editor), the MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1991.

201. Stolbovoi V., McCallum I. CD-ROM Land Resources of Russia, IIASA and the Russian Academy of Science, Laxenburg, Austria, 2002.

202. Stroppiana D., Pinnock S., Pereira J. M. C., Gregorie J.-M. Radiometric analysis of SPOT-VEGETATION images for burnt area detection in Northern Australia. // Remote Sensing of Environment, 82, 2002, P. 21-37.

203. Suzuki T., Shimada M. Japanese Earth Observation satellite program and application of JERS-1 sensors data to forest monitoring. // World Forest Watch Conference on Global Forest Monitoring, Sao Paulo: INPE, 47, 1992.

204. Townshend J.R.G., Justice C.O. Selecting the spatial resolution of satellite sensors required for global monitoring of land transformations // International Journal of Remote Sensing 9, 1988, P. 187-236.

205. Tucker C. J. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation, Remote Sensing of Environment, vol. 8, 1979, P. 127150.

206. Tucker C.J., Holben B.N., Goff T.E. Intensive forest clearing in Rondonia, Brazil, as detected by satellite remote sensing. // Remote Sensing of Environment 15, 1984, P. 255-61.

207. Verstraete M.M., Pinty B., Curran P.J. MERIS potential for land applications. // International Journal of Remote Sensing 20, 1999, P. 1747-56.

208. Vogelmann J.E., Rock B.N. Assessing forest damage in high-elevation coniferous forests in Vermont and New-Hampshire using Thematic Mapper data// Remote Sensing of Environment, Vol. 24, 1988, P.227-246

209. Widlowski J.-L., Pinty B., Gobron N., Verstraete M. M., Diner D. J., Davis A. B. Canopy Structure Parameters Derived From Multi-angular Remote Sensing Data for Terrestrial Carbon Studies // Climatic Change, 67, 2004, P. 403-415.263

210. Woodcock C. E., Gopal S. Fuzzy set theory and thematic maps: accuracy assessment and area estimation. // International Journal of Geographical Information Science, 14(2), 2000, P. 153-172.

211. Woodward F. I., Smith T. M., Emanuel W. R. A global land primary productivity and phytogeography model. // Global Biogeochemical Cycle, 9, 1995, P. 471-490.

212. Woodwell G.M., Houghton R.A., Stone T.A., Nelson R.F., Kovalick W. Deforestation in the tropics: new measurements in the Amazon basin using Landsat and NOAA/AVHRR imagery. // Journal of Geophysical Research 92, 1987, P. 2157-63.

213. Wu Q.X., North H.C. A multi-scale technique for detecting forest-cover boundary from L-band SAR images. // International Journal of Remote Sensing 22, 2001, P. 757-72.

214. Zhang Y.-H., Wooster M.J., Tutubalina O., Perry G.L.W. Monthly burned area and forest fire carbon emission estimates for the Russian Federation from SPOT VGT // Remote Sensing of Environment, Vol. 87, Issue 1, 2003, P. 1-15.