Author:
Dolgacheva L.E.,Rotanova I.N.
Abstract
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.
Subject
Insect Science,Nature and Landscape Conservation,Plant Science,Animal Science and Zoology,Ecology,Ecology, Evolution, Behavior and Systematics,Global and Planetary Change
Reference7 articles.
1. 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
2. Fedorova TA. 2011. Forest pest monitoring system of Kurgan region. Bulletin of Kurgan State University 2:46-49.
3. 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.
4. 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.
5. State Report On the state and environmental protection in the Altai region in 2016. 2017. Barnaul.