Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Экология -> Некос А.Н. -> "Дистанционные методы иследований в экологии" -> 22

Дистанционные методы иследований в экологии - Некос А.Н.

Некос А.Н., Щукин Г.Г., Некос В.Ю. Дистанционные методы иследований в экологии — Х.: ХНУ Каразина, 2007. — 372 c.
ISBN 966-623-349-5
Скачать (прямая ссылка): distancioynimetodidoslidjen2007.pdf
Предыдущая << 1 .. 16 17 18 19 20 21 < 22 > 23 24 25 26 27 28 .. 118 >> Следующая

202
пасовищ з наданням рекомендацш щодо перемщення отар i оптимальних районiв випасу.
Вивчення процешв знелiснення, монiторинг змш меж i площ лiсiв також вимагае застосування космiчно! iнформацi!. Для люв помiрно! зони такий мошторинг найбiльш ефективний з викори-станням зимових знiмкiв, отриманих за наявност снiгового покриву, коли завдяки сильному контрасту мiж темними контурами люв i бiлими заснiженими безлюими просторами iстотно пiдвищуеться детальнiсть зображення при достатньо впевненому видiленнi меж люв. Космiчнi знiмки використовуються для контролю за порядком люоутворення, дотриманням люозагопвель-них правил рубок, оцшки стану вирубок, лiсовiдновленням на них. Автоматизована обробка зшмюв покращуе дешифрування.
За зшмками виявляються наслщки впливу люових пожеж, визначаються площi згарищ i стадi! пiсляпожежного вщновлення рослинностi. Видiлення динамiчних рядiв вщновно-вшових ста-дiй лiсу на основi ландшафтного пiдходу при автоматизованiй обробщ знiмкiв вимагае застосування засобiв класифшаци з на-вчанням i гарного еталонного наземного обгрунтування.
У системi лiсопатологiчного монiторингу аерокосмiчна зйо-мка дозволяе встановити зростання спалаив масового розмно-ження шкiдникiв на основi врахування змiн спектрально! яскра-вост лiсових площ. Таким чином, автоматизована обробка кос-мiчних знiмкiв необхщна для вирiшення широкого колаекологiчних проблем, пов'язаних з лiсовою рослиннiстю.
Глобальний монiторинг рослинностi в сучасних дослщжен-нях грунтуеться на визначеннi вегетацшного iндексу, що вимагае високого ступеня автоматизацi! обробки знiмкiв. Поелемен-тне визначення зональних яскравостей за зшмками в рiзних зонах спектру з урахуванням необхщних корекцш i розрахунок за ними показника вегетацшного iндексу шляхом складання, вщш-мання, дiлення значень яскравостей, а шсля цього i зiставлення цього показника для рiзночасових знiмкiв неможливо виконати без використання комп’ютерних технологш.
Наведенi приклади вивчення антропогенного впливу на природу свщчать про безумовну доцiльнiсть використання космiч-но! iнформацi! для вивчення сучасних ландшафив i !х антропогенних модифшацш.
203
Дистанцшна ощнка стьськогосподарських земель. Стьськогосподарський мошторинг
Широке коло питань рацiонального природокористування пов'язане з сiльськогосподарським використанням земель. Уш-кальнi можливостi космiчно! шформаци у вирiшеннi сiльського-сподарських задач виявилися в експериментах з прогнозування врожа!в на великих площах, основаних на оперативному шдра-хунку за космiчними зшмками площ шд основними зерновими культурами, розтзнання яких i саме визначення площ проводиться автоматизованими засобами. 1нша важлива в сшьськогос-подарському вщношенш задача - оцiнка бюпродуктивносп пос> вiв сiльськогосподарських культур i кормових угiдь. Вона грун-туеться на використаннi залежностi спiввiдношення яскравост зображення природно! або сшьськогосподарсько! рослинносп в видимiй i ближнiй шфрачервонш зонi вiд обсягу зелено! маси рослинноси, що виражаеться через так званий «зелений i^^^». Визначення зеленого шдексу, його розрахунок за значеннями яскравост зображення на знiмках у червонш i ближнiй шфраче-рвонш зонi найбiльш доцiльний при використанш автоматизова-но! обробки знiмкiв, що дозволяе проводити таке визначення для значних площ i виконувати картографування цього показника.
Для автоматизованого сшьськогосподарського аналiзу кос-мiчних знiмкiв е важливим те, що вони потребували прове-дення масових спектрометричних роб^, у результатi яких ви-значаються коефщенти спектрально! яскравостi рiзних культур у рiзних стадiях вегетацi! i при неоднаковiй мiрi забрудненостi бур'янами рiзних надходжень. Ui данi можуть використовува-тись як еталоннi при аналiзi космiчних знiмкiв. Виявилося, що дефщит азоту, хвороби, старiння обумовлюе зниження концент-рацi! хлорофiлу в листях, вщбивна спроможнiсть хворо! рослинносп зменшуеться в ближнiй шфрачервонш i збiльшуеться в че-рвонш зонi; таким чином всi несприятливi процеси впливають на вiдхилення спектрально! яскравосп в цих зонах.
204
Дослщження мкт за косм1чними зшмками
Сканерш зшмки високо! розршаючо! спроможност!, що були отримаш у середин! ХХ стор!ччя передають штегральне вщображення щшьнють забудови - райони з дуже щшьною забудовою мають р!зну яскравють зображення, а розрщжена забудова окра!н видшяеться не тшьки завдяки збшьшенню яскравост!, але i в зв'язку з особливою зернистою структурою зображення. За р!зночасовими зшмками вдаеться простежити за змшами в щшьносп забудови, що, наприклад, було зроблене для великих мют за зшмками з! штучних супутниюв Земл!.
Райони з р!зною щшьнютю забудови видшяються i при вико-ристанн! засоб!в автоматизовано! класифшацп. Однак зшмюв з розв'язанням 80-85 м для дослщження внутршньо! структури мюта i визначення його кордошв все ж недостатньо. Тому зро-зумша щкавють, виявлена урбанютами у 90-т! роки ХХ стор!ччя до сканерних зшмюв, що з'явилися з розв'язанням 30 м, на яких структура мюта виявляеться на новому рГвн - видшяються не штегральш райони з р!зною щшьнютю забудови, а планувальна структура мюта з зображенням у вигляд! св!тлих смуг про!жджо! частини вулиць спшьно з рядами будинюв, що примикають. Зшмки, як! у свш час надходили з французького супутника СТОТ з 1986 р. мали розв'язання 10 м, i були придатш для детальних дослщжень процесв урбашзаци - видшення фактично! меж1 мюта i простежування !! динам!ки, впевненого i детального картографування дослщження антропогешзованих грунтов.
Предыдущая << 1 .. 16 17 18 19 20 21 < 22 > 23 24 25 26 27 28 .. 118 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed