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. 122-130

Эмпирическая оценка и картографирование таксационно-биометрических характеристик лесных насаждений по материалам космической съемки LANDSAT TM*

Э.А. Терехин 
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Федерально-региональный центр аэрокосмического и наземного мониторинга объектов и природных ресурсов, 308015 Белгород, Победы 85
Изложены результаты анализа эмпирических связей между таксационно-биометрическими показателями лесных насаждений (возрастом, высотой и диаметром стволов) и их спектральными отражательными свойствами. Объект исследования - лесные массивы Белгородской области, характеризующиеся преобладанием дуба черешчатого в качестве основной лесообразующей породы. В основе результатов исследования - информация с 1500 лесотаксационных выделов, на которых изучены таксационно-биометрические параметры насаждений и их спектральные свойства. Отражательные свойства насаждений оценены по материалам многозональной космической съемки со спутника LANDSAT TM и выражены коэффициентами спектральной яркости (коэффициентами отражения), либо спектральными вегетационными индексами. Установленные эмпирические связи имеют форму, близкую к линейной. Приведены результаты картографирования таксационных показателей насаждений на основе их спектральных отражательных свойств.
Ключевые слова: таксационно-биометрические показатели лесных насаждений, дистанционное зондирование, спектральные вегетационные индексы, регрессионный анализ
Полный текст

Список литературы:

  1. Авраменко П.М., Акулов П.Г., Анисимов А. И. и др. Состояние окружающей среды и использование природных ресурсов Белгородской области в 2007 году: справочное пособие; под. ред. С.В. Лукина. - Белгород: Константа, 2008. - 276 с.
  2. Барталев С.А., Беляев А.И., Егоров В.А, Ершов Д.В., Коровин Г.Н., Коршунов Н.А., Котельников Р.В., Лупян Е.А. Валидация результатов выявления и оценки площадей, поврежденных пожарами лесов по данным спутникового мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2005. - Т. 2, №2 - С. 343 - 353.
  3. Барталев С.А. Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений: автореф. дис. докт. технич. наук - М., Институт косм. исслед. РАН, 2007. - 48 с.
  4. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984. - 321 с.
  5. Данилин И.М. Морфологическая структура, продуктивность и дистанционные методы таксации древостоев Сибири: автореф. дис. докт. сельхоз. наук. - Красноярск: Институт леса им. Сукачева СО РАН, 2003. - 48 с.
  6. Колесниченко М.В. Лесомелиорация с основами лесоводства. М.: Колос, 1981. 335.
  7. Кринов Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований. М.: Изд-то АН СССР, 1947. - 273 с.
  8. Черепанов А.С. Технология выявления медленных изменений в лесах по мультиспектральным космическим снимкам (на примере вымокания лесов) Черепанов // Геоматика. - 2009. - №3. - С. 66-75.
  9. Chander G., Markham B., Helder D. L. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors // Remote Sensing of Environment. 2009. V. 113. P. 893-903.
  10. Chander G., Markham B. Revised landsat-5 tm radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges // Transactions on geosciences and remote sensing. 2003. V. 41. № 11. P. 2674-2677.
  11. Crist E.P., Cicone R.C. A physically-based transformation of Thematic Mapper data - the TM Tasselled Cap // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1984. V. 22. P. 256-263.
  12. Eklundh L., Harrie L., Kuusk. A Investigating relationships between Landsat ETM+ sensor data and leaf area index in a boreal conifer forest // Remote Sensing of Environment. - 2001. - V. 78, №3. - P. 239-251.
  13. Kajisa T., Murakami T., Mizoue N., Top N., Yoshida S. Object-based forest biomass estimation using Landsat ETM+ in Kampong Thom Province, Cambodia // Journal of Forest Research. V. 14. 2009. P. 203-211.
  14. Lu D., Mausel P., Brondzio E., Moran E. Relationships between forest stand parameters and Landsat TM Spectral responses in the Brazilian Amazon Basin // Forest Ecology and Management. - 2004. - V. 198, №1-3. - P. 149-167.
  15. Lutz D.A., Washington-Allen R.A., Shugart H.H. Remote sensing of boreal forest biophysical and inventory parameters: a review // Can. J. Remote Sensing, V.34 №2, 2008. P. 286-313.
  16. Phua M., Saito H. Estimation of biomass of a mountainous tropical forest using Landsat TM data // Can. J. Remote Sensing. - 2003. - V. 29, № 4. - P. 429-440.
  17. Propastin P. Relations between Landsat ETM+ imagery and forest structure parameters in tropical rainforests: a case study from lore-lindu national park in sulawesi, Indonesia // EARSeL eProceedings. - 2009. - V. 8, №2. - P. 96-106.