Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. №1. С. 49-56

Возможности использования спутникового сервиса ВЕГА для решения различных задач мониторинга наземных экосистем

С.А. Барталев 1, Д.В. Ершов 2, Е.А. Лупян 1, В.А. Толпин 1
1 Институт космических исследований РАН, 117997 Москва, Профсоюзная, 84/32
2 Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, 117997 Москва, Профсоюзная, 84/32
Спутниковый сервис ВЕГА обеспечивает возможности решения широкого круга задач, включая оперативное выявление и анализ изменений в лесном покрове, экспресс оценку породной структуры и запаса стволовой древесины лесов. ВЕГА представляет собой эффективный инструмент, позволяющий в кратчайшие сроки и с минимальными затратами оценить состояние и ресурсный потенциал лесов любого интересующего региона на территории Российской Федерации. Круг потенциальных пользователей спутникового сервиса включает в себя лесохозяйственные и лесопромышленные организации, кредитные и страховые компании, органы управления лесами различных уровней, природоохранные и научно-исследовательские структуры. Спутниковый сервис ВЕГА создан на основе автоматизированных технологий сбора обработки и распространения спутниковых данных разработанных в Институте космических исследований Российской академии наук (ИКИ РАН).
Ключевые слова: спутниковый сервис ВЕГА, многолетний архив данных, мониторинг наземных экосистем, оценка лесных ресурсов
Полный текст

Список литературы:

  1. Лупян Е.А., Савин И.Ю., Барталев С.А., Толпин В.А., Балашов И.В., Плотников Д.Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («Вега») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. Т.8. №1. С. 190-198.
  2. Барталев С.А., Егоров В.А., Ершов Д.В., Исаев А.С., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. Т.8. №4. С. 285-302.
  3. Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A. and Uvarov I.A. Multi-year circumpolar assessment the area burnt in boreal ecosystems using SPOT-Vegetation // Int. J. Remote Sens. 2007. V. 28, №6, P. 1397-1404
  4. Сочилова Е.Н., Ершов Д.В., Коровин Г.Н. Методы создания карт запасов лесных горючих материалов низкого пространственного разрешения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2009. Выпуск 6. Том II. С. 441-449.
  5. Толпин В.А., Ершов Д.В., Ефремов В.Ю., Кобельков М.Е., Лупян Е.А. Организация доступа пользователей системы дистанционного лесопатологического мониторинга к спутниковым данным и результатам их обработки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2008. Вып. 5. Том II. С. 577-585.
  6. Толпин В.А., Балашов И.В., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Прошин А.А., Уваров И.А., Флитман Е.В. Создание интерфейсов для работы с данными современных систем дистанционного мониторинга (система GEOSMIS) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. Т.8. № 3. С. 93-108.
  7. Fazakas Z., Nilsson M., Olsson H., 1999. Regional forest biomass and wood volume estimation using satellite data and ancillary data. Agric. For. Meteorol. 98-99, 417-425.
  8. Fournier R.A., J.E. Luther L., Guindon M.C., Lambert D., Piercey R.J. Hall, Wulder M.A. 2003. Mapping aboveground tree biomass at the stand level from inventory information: test cases in Newfoundland and Quebec. Canadian Journal of Forest Research. 33(10): 1846-1863.
  9. Franco-Lopez H., Ek A.R., Bauer M.E., 2001. Estimation and mapping of forest stand density, volume and cover type using the k-Nearest Neighbors method. Remote Sens. Environ. 77 (3), 251-274.
  10. Schmullius C., Baker H., Baltzter H. et al., SIBERIA--SAR Imaging for Boreal Ecology and Radar Interferometry Applications, C. Schmullius et al., Eds. Jena, Germany: Friedrich-Schiller Univ., 2001. http://www.siberia1.uni-jena.de/