Использование данных дистанционного зондирования для выявления затопленных участков ленточных боров
PDF
XML

Ключевые слова

ленточный бор
лесопатология
затопление лесов
деградация лесов
дистанционное зондирование
обработка данных дистанционного зондирования
Новичихинское лесничество
Алтайский край

Как цитировать

Долгачева, Л., & Ротанова, И. (2019). Использование данных дистанционного зондирования для выявления затопленных участков ленточных боров. Acta Biologica Sibirica, 5(4), 83-88. https://doi.org/10.14258/abs.v5.i4.7066

Аннотация

В статье рассмотрено применение данных дистанционного зондирования в исследовании подтопления лесных массивов на примере ленточного бора Новичихинского лесничества Алтайского края. Представлены результаты исследований, в частности, с использованием метода объектно-ориентированной классификации космических изображений поверхности Земли, который сочетает в себе возможности кластеризации, качественно выделяющей связные объекты на изображении, и классификации с обучением, позволяющей относить выделенные объекты к заранее заданным классам. По данным дистанционного зондирования оценены площади подтопления и лесопатологическое состояние Барнаульского ленточного бора.

https://doi.org/10.14258/abs.v5.i4.7066
PDF
XML

Литература

Blaschke T, Johansen K, Tiede D, Weng Q, ed. 2011. Object-based image analysis for vegetation mapping and monitoring. In: Advances in environmental remote Sensing: sensors, algorithms, and applications. CRC Press. p. 1–272. DOI: 10.1201/b10599-13

Fedorova TA. 2011. Forest pest monitoring system of Kurgan region. Bulletin of Kurgan State University 2:46-49.

Gurchenkov АА, Murynin AB, Trekin AN, Ignatiev VYu. 2017. Object-Oriented Classification of Substrate Surface Objects in Arctic Impact Regions Aerospace Monitoring. Herald of the Bauman Moscow State Tech. Univ., Nat. Sci. 3: 135–146. DOI: 10.18698/1812-3368-2017-3-135-146.

Ignatiev VYu, Murynin AB, Trekin AN. 2015. Object oriented space images classification method for impact regions monitoring. Scientific discoveries and achievements. Proc. Int. Sc. Conf.: 176–186.

State Report On the state and environmental protection in the Altai region in 2016. 2017. Barnaul.

Rotanova IN, Koshkarev AV, Medvedev AA. 2014. Use of remote sensing data for digital terrain modelling as part of the regional infrastructure of spatial data. Computational technologies 19(3): 38-47.

Zolotov DV. 2009. Summary of the flora of the Barnaul river basin. Novosibirsk: Nauka.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:

a. Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы с правом после публикации распространять работу на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.

b. Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале. с. Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи 

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Metrics

Загрузка метрик ...