| Summary: | В рамках геоинформационной системы «Леса Средней Сибири» разработан и апробирован алгоритм автоматизированного картографирования восстановительной динамики лесной растительности на основе сопряженного анализа данных космической мультиспектральной съемки, цифровой модели рельефа местности (ЦМР) и наземных исследований. Методы автоматизированной классификации изображений дистанционного зондирования (ДЗ) и ЦМР-композита (абсолютная высота, уклон и кривизна поверхности) в сочетании с операциями пространственного анализа в ГИС используются для выделения условий местопроизрастания по морфометрическим показателям рельефа и формирования карты восстановительной динамики растительного покрова. С использованием предложенного подхода на примере территории тестового участка в Среднем Приангарье по ЦМР (SRTM 90m) и данным мультиспектральной космической съемки (Landsat ETM+) получены векторные карты, отражающие типологическое разнообразие лесной растительности и возрастные стадии ее восстановления в разных лесорастительных условиях. A GIS-based method of forest vegetation dynamics mapping based on a combined analysis of multi-band optical satellite data, a digital elevation model (DEM), and ground data was applied in the framework of complex geographic information system “Forests of Central Siberia GIS”. Image classification procedures applied to remote sensing (RS) scenes and DEM-composites (elevation, slope and curvature) were used to map forest vegetation dynamics and growth conditions. Based on the methodology described, Landsat 7 ETM+ satellite imagery, SRTM 90m DEM, and field data were processed for the Middle Angara test site. The resulting map includes two polygonal vector layers: one is forest regeneration stages and the other is forest vegetation succession series in a range of site conditions. 1. Ермаков Н. Б., Полякова М. А., Попов Д. Ю., Голомовзин В. В. Моделирование пространственной организации растительности горных территорий на основе данных дистанционного зондирования и цифровой модели рельефа // Вычислительные технологии. 2007. Т. 12, спец. вып. № 2. С. 42–59. 2. Кирсанов В. А., Смолоногов Е. П. Принципы классификации лесорастительных условий и типов леса Лозьвинского Урала // Географические аспекты горного лесоведения и лесоводства. Чита, 1967. С. 19–22. 3. Колесников Б .П. Кедровые леса Дальнего Востока. М.; Л: Изд-во АН СССР, 1956. 263 с. 4. Коновалова Т. И., Бессолицына Е. П., Владимиров И. Н. и др. Ландшафтно-интер претационное картографирование. Новосибирск: Наука, 2005. 424 с. 5. Ландшафтная карта СССР. Масштаб: 1:2 500 000 / Под ред. И. С. Гудилина. М., 1987. 6. Мерекалова К. А. Выделение геосистем с единым типом межкомпонентных отношений // Тр. Междунар. конф. «Ландшафтное планирование. Общие основания. Методология. Технология». М., 2006. С. 199–203. 7. Мкртчян А. С. Автоматизированное выделение ландшафтных единиц путем клас сификации рельефа с применением ГИС // Тр. Междунар. конф. «Ландшафтное плани рование. Общие основания. Методология. Технология». М., 2006. С. 203–208. 8. Смолоногов Е. П. Возрастная динамики и хозяйственно-выборочные рубки в широколиственно-темнохвойных лесах // Динамика и строение лесов на Урале. Свердловск, 1970. С. 117–135. 9. Смолоногов Е. П. Основные положения генетического подхода при построении лесотипологических карт // Экология. 1998. № 4. С. 256–261. 10. Сысуев В. В., Шарый П. А. Выделение типов условий местопроизрастания для лесоустройства по участковому методу. Лесоведение. 2000. № 5. С. 10–19. 11. Попов Л. В. Южнотаежные леса Средней Сибири. Иркутск: Изд-во Иркут. гос. ун-та, 1982. 330 с. 12. Пузаченко Ю. Г., Хорошев А. В., Алещенко Г. М. Анализ организации ландшафта на основе космического снимка // Исследование Земли из космоса. 2003. № 3. С. 63–71. 13. Фильрозе Е. М. Схема генетической классификации типов леса Южного Урала // Эколого-географические и генетические принципы изучения лесов. Свердловск, 1983. С. 53–59. 14. Харук В. И., Им С. Т., Рэнсон К. Дж., Сан Г. Космоснимки высокого разрешения в анализе временной динамики экотона лесотундры // Исследование земли из космоса. М. Изд-во «Наука», 2005. № 6. С. 46–55. 15. Черкашин В. П., Корец М. А Результаты развития ГИС «Леса Средней Сибири» // Структурно-функциональная организация и динамика лесов: Материалы Всерос. конф. Красноярск, 2004. С. 383–387. 16. Jensen J. R. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. 2nd ed. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1996. P. 165–174. 17. Moore I. D., Grayson R. B. Digital Terrain Modelling: A Review of Hydrological, Geomorphological, and Biological Applications // Hydrological Processes. 1991. Vol. 5. P. 3–30. 18. Pfister R. D., Kovalchik B. L., Arno S. F., Presby R. C. Forest Habitat Types of Montana // USDA For. Serv. Gen. Tech. Report INT. 1977. Vol. 34. 174 p. 19. Richards J. A. Xiuping J. Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. Birkhäuser, 2005. 439 р. 20. Tou J. T., Gonzalez R. C. Pattern Recognition Principles // Reading, Massachusetts Addison-Wesley Publishing Company, 1974. 377 р. 21. Walker D. A. Hierarchical Subdivision of Arctic Tundra Based on Vegetation Response to Climate, Parent Material and Topography // Global Change Biology. 2000. Vol. 6, is. 1. P. 19–34. 22. Yener H., Koc A. A Monitoring System for Forest Areas in Istanbul // Исследование Земли из космоса. М.: Изд-во «Наука», 2002. № 2. С. 61–70.
|
|---|