Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка методики тематической обработки спутниковых снимков таёжных лесов на основе структурного моделирования

Диссертация: Разработка методики тематической обработки спутниковых снимков таёжных лесов на основе структурного моделирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Теоретические и практические результаты работы докладывались на конференциях, в т. ч.: Десятой международной молодежной научной конференции «Севергеоэкотех-2009» (г. Ухта, 2009 г.) — Четвертой международной конференции «Земля из космоса — наиболее эффективные решения» (г. Москва, 2009 г.) — Всероссийской научной конференции «Перспективы и направления развития информационных технологий при… Читать ещё >

Разработка методики тематической обработки спутниковых снимков таёжных лесов на основе структурного моделирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ И МЕТОДОВ ТЕМАТИЧЕСКОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ СПУТНИКОВЫХ СНИМКОВ ТАЕЖНЫХ ЛЕСОВ
    • 1. 1. Особенности использования данных дистанционного зондирования на предприятиях лесопромышленного комплекса
    • 1. 2. Исследование понятия данных дистанционного зондирования
      • 1. 2. 1. Понятие о данных дистанционного зондирования
      • 1. 2. 2. Анализ областей применения данных дистанционного зондирования
      • 1. 2. 3. Исследование характеристик данных дистанционного зондирования
      • 1. 2. 4. Применение данных дистанционного зондирования для изучения растительности
    • 1. 3. Исследование понятия дешифрирование данных дистанционного зондирования
      • 1. 3. 1. Понятие о дешифрировании
      • 1. 3. 2. Анализ методов дешифрирования
    • 1. 4. Анализ методов автоматизированного дешифрирования аэрокосмических снимков
    • 1. 5. Исследование технологий дешифрирования лесных насаждений
    • 1. 6. Системный анализ при исследовании объектов и процессов дешифрирования лесных территорий
  • 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ СТРУКТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ТЕМАТИЧЕСКОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ
    • 2. 1. Определение базовых структурных параметров насаждений
    • 2. 2. Установление дешифровочных признаков основных таксационных показателей
      • 2. 2. 1. Характеристика исходных данных
      • 2. 2. 2. Определение признаков дешифрирования на обзорных спутниковых снимках
      • 2. 2. 3. Определение признаков дешифрирования на детальных спутниковых снимках
    • 2. 3. Формализация объектов системы тематической обработки спутниковых снимков лесных территорий
    • 2. 4. Выводы по главе 2
  • 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ТЕМАТИЧЕСКОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ
    • 3. 1. Разработка методики определения породно-возрастного состава лесных территорий
      • 3. 1. 1. Содержание методики
      • 3. 1. 2. Оценка полученных результатов
    • 3. 2. Разработка методики лесопатологического анализа территории
      • 3. 2. 1. Выбор исходных данных
      • 3. 2. 2. Содержание методики
      • 3. 2. 3. Оценка полученных результатов
    • 3. 3. Разработка методики выявления и оценки территорий, пройденных лесными пожарами
      • 3. 3. 1. Выбор исходных данных
      • 3. 3. 2. Содержание методики
      • 3. 3. 3. Оценка полученных результатов
    • 3. 4. Выводы по главе 3
  • 4. РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ МЕТОДИК ТЕМАТИЧЕСКОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ
    • 4. 1. Проектирование и реализация системы управления лесными ресурсами
    • 4. 2. Построение системы обновления данных о лесных ресурсах
    • 4. 3. Использование инструментальных программных средств для решения задачи тематического дешифрирования лесных территорий
    • 4. 4. Выводы по главе 4

Получение актуальной информации о лесных территориях по материалам космической съемки при создании и обновлении цифровых карт информации баз данных выполняется на этапе тематической обработки спутниковых снимков. Временные затраты только на обработку визуальным или машинно-визуальным способом составляют до 80% времени реализации всей технологической цепочки обновления информации с использованием данных дистанционного зондирования. Начиная с 1970;х годов, вопросам разработки методов и средств автоматизированного дешифрирования уделялось существенное внимание. В 90-е годы 20 века, в связи с возросшими потребностями в точной информации о лесах, а также с развитием средств вычислительной техники вопросы автоматизации обработки спутниковых снимков приобрели приоритетное значение. Автоматизация процессов извлечения пространственной и атрибутивной информации из данных аэрокосмических изображений позволит значительно сократить временные и финансовые затраты на получение наиболее актуальной информации о лесных ресурсах территории.

Однако существует ряд причин, сдерживающих внедрение автоматизированных средств в области дешифрирования лесов. Среди них трудности формализации предметной области лесного дешифрирования, слабая адаптация существующих методов тематической обработки снимков для задач лесопромышленного комплекса. Одной из перспективных возможностей изменения сложившейся ситуации является внедрение автоматизированных программно-технологических средств, основанных на использовании структурных моделей.

Целью диссертационной работы является повышение достоверности дешифрирования спутниковых снимков таёжных лесов на основе разработки и реализации методики тематической обработки изображений с использованием методов структурного моделирования.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

1) Анализ технологий тематической обработки спутниковых снимков лесных территорий и определение перспективных направлений совершенствования технологий дешифрирования.

2) Определение состава дешифровочных признаков основных таксационных показателей лесных насаждений.

3) Исследование структурных взаимосвязей дешифровочных признаков и таксационных показателей лесных насаждений и разработка структурных моделей процесса тематической обработки спутниковых снимков лесных территорий.

4) Разработка методик и алгоритмов автоматизации дешифрирования спутниковых снимков лесных территорий.

5) Разработка информационной системы поддержки лесных ресурсов на основе свободно распространяемого программного обеспечения.

В работе приводится описание разработанных и апробированных методов и средств поддержки тематической обработки спутниковых снимков таежных лесов. Результаты работы использованы для создания автоматизированной информационной среды получения и актуализации данных о лесных ресурсах на основе геоинформационных технологий и данных спутниковой съемки.

Положения, выносимые на защиту:

1. Структурный анализ взаимосвязей основных таксационных показателей лесных насаждений и дешифровочных признаков обзорных и детальных спутниковых снимков.

2. Формализованное описание предметной области лесных насаждений таежного региона, данных спутниковой съемки, постановка задачи оптимизации существующих методов дешифрирования.

3. Критерий и показатель информативности определения основных таксационных параметров лесных насаждений с применением спутниковых снимков и состав спектральных каналов, используемых для тематической обработки снимков.

4. Методика тематического дешифрирования спутниковых снимков таежных лесов на основе разработанных структурных моделей и продукционных правил.

Научная новизна заключается в следующем:

— разработана методика тематического дешифрирования спутниковых снимков лесных территорий, отличающаяся от подобных методик тем, что позволяет провести структурный анализ предметной области и выявить взаимосвязи системы наземных объектов и объектов на снимке;

— разработаны модели и продукционные правила процесса тематической обработки спутниковых снимков лесных территорий на основе структурных связей дешифровочных признаков и таксационных показателей лесных территорий;

— экспериментально доказано, что для повышения достоверности дешифрирования спутниковых снимков лесных территорий достаточно трех видимых и ближнего инфракрасного спектральных каналов;

— разработан комплекс методов и алгоритмов автоматизированной обработки спутниковых снимков лесных территорий для решения практических задач тематического дешифрирования лесных территорий.

Разработанная система проходит апробацию в Архангельском лесничестве Архангельской области. Учебный вариант разработанного программного обеспечения используется в Северном (Арктическом) федеральном университете при подготовке научных и инженерных кадров для лесопромышленного комплекса.

Теоретические и практические результаты работы докладывались на конференциях, в т. ч.: Десятой международной молодежной научной конференции «Севергеоэкотех-2009» (г. Ухта, 2009 г.) — Четвертой международной конференции «Земля из космоса — наиболее эффективные решения» (г. Москва, 2009 г.) — Всероссийской научной конференции «Перспективы и направления развития информационных технологий при освоении лесов» (г. Архангельск, 2009 г.)Международной научно-технической конференции, посвященной 80-летию АЛТИ-АГТУ «Современная наука и образование в решении проблем экономики Европейского Севера (г. Архангельск, 2009 г.) — Двадцать седьмой межведомственной научно-технической конференции космодрома «Плесецк» (г. Мирный, 2010 г.) — Двенадцатой международной конференции Региональная информатика «РИ-2010» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.)-международной научно-технической конференции «Информационная поддержка принятия решений при управлении социальными и природно-производственными объектами» (г. Архангельск, 2011 г.) — Четвертой конференции «Геоинформационные технологии и космический мониторинг"(г. Ростов-на-Дону, 2011 г.) — Пятой международной конференции «Земля из космоса — наиболее эффективные решения» (г. Москва, 2011 г.) — Второй всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в исследовании Северных и Арктических территорий» (г. Архангельск, 2012 г.)-научных конференциях и семинарах ФГАОУ ВПО Северного (Арктического) федерального университета имени М. В. Ломоносова.

Основные положения диссертации отражены в 25 публикациях, в том числе в 4 статьях в периодических научных и научно-технических журналах, в которых ВАК рекомендует публикацию основных результатов кандидатской диссертациисвидетельстве Роспатента на программы для ЭВМ и 21 статье в сборниках материалов международных, всероссийских научных конференций.

4.4 Выводы по главе 4.

1. Разработана концептуальная схема системы мониторинга и управления лесными ресурсами.

2. Разработана информационная система «АрхлесГИС» для работы с атрибутивными и пространственными данными о лесных ресурсах.

3. На разработанную информационную систему получено свидетельство об официальной регистрации программы в реестре программ для ЭВМ, а также информационная система прошла внедрение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Одним из главных факторов, препятствующих повышению эффективности обновления атрибутивных и пространственных данных о лесных ресурсах является недостаточно высокая производительность тематической обработки спутниковых изображений, в том числе, применяемых методов автоматизированного дешифрирования.

Выполненные в данной диссертационной работе теоретические и прикладные исследования, направленные на разработку средств автоматизации процесса тематической обработки изображений с использованием структурных моделей, являются решением новой и актуальной научной задачи. Практическое внедрение полученных результатов позволяет существенно повысить достоверность получаемой актуальной информации о лесных насаждениях.

В процессе выполнения диссертационной работы были получены следующие научные и практические результаты:

1. Выполнен анализ научных и прикладных аспектов тематического дешифрирования лесных территорий, результат которого показал, что существующие методики и алгоритмы лесного дешифрирования выполняются, как правило, без привлечения автоматизированных средств, что значительно замедляет процесс получения новой и актуализации имеющейся информации о лесных ресурсах. Существует потребность в разработке методик автоматизированного дешифрирования спутниковых снимков, специализированных для определения таксационных параметров насаждений.

2. На основе анализа спектральных кривых и структурных характеристик спутниковых снимков определен состав дешифровочных признаков отдельных таксационных параметров лесных насаждений обзорных и детальных спутниковых снимков.

3. Установлены взаимосвязи основных дешифровочных признаков и таксационных показателей лесных территорий. Разработаны продукционные правила и структурные модели процесса тематической обработки спутниковых снимков лесных территорий, позволяющие автоматизировать процесс дешифрирования таежных лесов.

4. На базе проведенных исследований были разработаны методики и алгоритмы автоматизированного дешифрирования спутниковых снимков лесных территорий для решения практических задач лесопатологического анализа территориивыявления и оценки территорий, пройденных лесными пожарамиопределения породно-возрастного состава лесных территорий.

5. Разработана расширяемая информационная система на основе отрытых программных компонентов, предназначенная для просмотра и редактирования атрибутивных таксационных данных о лесных ресурсах, а также пространственной информацией о лесных территориях.

6. Предложенная методика дешифрирования может быть использована для тематической обработки спутниковых снимков в других предметных областях.

7. Разработанные методики и алгоритмы автоматизации дешифрирования используются в учебном процессе при подготовке инженеров по специальности 230 400.62 «Информационные системы и технологии», бакалавров по направлению 250 100.01 «Лесное дело».

Показать весь текст

Список литературы

  1. A.M., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Техносфера, 2008. — 312 с.
  2. И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: Учеб. Пособие для студентов вузов. М.: Аспект Пресс, 2004. — 184с.
  3. В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве: Учебник. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. — 392 с.
  4. В.И., Жирин В. М., Шаталов A.B., Чумаченко С. И. Аэрокосмические средства и методы исследования лесных ресурсов на базе ГИС технологий М.: МГУЛ, ЦЭПЛ РАН — 1999. — 304 с.
  5. В.И., Синицын С. Г., Апостолов Ю. С. и др. Аэрокосмические методы в охране природы и в лесном хозяйстве М.: Лесная промышленность, 1979. -288 с.
  6. Ю.Ф. Аэрометоды в географических исследованиях / Ред. И. Р. Заитов. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1972. 131 с.
  7. Ю.Ф. Аэрокосмическое зондирование, методология, принципы, проблемы / Ред. В. И. Кравцова. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1997. 127 с.
  8. Ю.Ф., Кравцова В. И., Тутубалина О. В. Аэрокосмические методы географических исследований: Учеб. для студ. высш. учеб. заведений. М.: Издательский центр Академия, 2004. 336 с.
  9. Ю.Ф., Кравцова В. И., Тутубалина О. В. Аэрокосмические методы географических исследований: Учебник для студ. учреждений высш. проф. образования. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательский центр «Академия», 2011. 416 с.
  10. И.К. Геоинформатика. Учебные геоинформационные системы. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1997.
  11. В.И. Космические методы изучения природной среды. Современный фонд космических снимков / Ред. А. П. Капица, Ю. Ф. Книжников. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1992. 135 с.
  12. В.И. Космические методы картографирования / Ред. Ю. Ф. Книжников. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. 240 с.
  13. В.И. Генерализация аэрокосмического изображения: континуальные и дискретные снимки / Под ред. Ю. Ф. Книжникова. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2000. 255 с.
  14. В.И. Космические методы исследований почв: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: АспектПресс, 2005. 190 с.
  15. Б. В. Охтилев М.Ю. Юсупов P.M. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов // М.: Наука, 2006.
  16. О. В. Каргин В.А. Мышко В. В. Охтилев М.Ю. Соколов Б. В. Теория и практика построения автоматизированных систем мониторинга технического состояния космических средств // BKA, 2011.
  17. В. А. Охтилев М.Ю. Соколов Б. В. Хименко В.И. Интеграция информационно-телекоммуникационных ресурсов глобальных систем мониторинга на базе единой интеллектуальной платформы // Информационно- управляющие системы. № 1, 2012.
  18. Ю.М. Современное автоматизированное производство // Вестник МГТУ «Станкин». 2008. № 4. С. 125−132.
  19. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем 7-е изд. — Учебник с грифом МО РФ. — М: Юрайт, 2012. Серия: Бакалавр.
  20. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. Практикум 4-е изд. -Учебное пособие с грифом Минобра РФ. — М: Юрайт, 2012. Серия: Бакалавр.
  21. John R. Jensen Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective // Prentice Hall, 2004 544 c.
  22. John R. Jensen Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective // Pearson Prentice Hall, 2006 608 c.
  23. Thomas M. Lillesand, Ralph W. Kiefer, Jonathan W. Chipman Remote sensing and image interpretation // John Wiley & Sons, 2007 804 c.
  24. James B. Campbell Introduction to Remote Sensing, Fifth Edition // The Guilford Press, 2011 667 c.
  25. Zacharais, S., C.D. Heatwole, and J.B. Campbell. «Spatial Trends in Texture, Moisture, and pH of a Virginia Coastal Plain Soil.» Transactions of the ASAE. Vol. 40, pp. 1277−1284.
  26. Michael A. Wulder, Steven E. Franklin Remote sensing of forest environments: concepts and case studies // Springer, 2003 552 c.
  27. Michael A. Wulder at al. Digital high spatial resolution aerial imagery to support forest health monitoring: the mountain pine beetle context, 2012
  28. А.И. Вещи, свойства и отношения. М.: Изд-во АНССР, 1963. — 184 с.
  29. А.И. Системный подход и общая теория систем. М., «Мысль», 1978.-272 с.
  30. B.C. Отражение, системы, кибернетика. Теория отражения в свете кибернетики и системного подхода. М., «Наука», 1972. — 256 с.
  31. В.В. Структурное моделирование производственных систем: Учеб. пособие. М.: Мосстанкин, 1987. — 80 с.
  32. В.В. Структурное моделирование в СALS-технологиях / В.В. Павлов- отв. ред. Ю. М. Соломенцев.- Ин-т конструкторско-технологической информатики РАН. М. Наука, 2006. — 307 с.
  33. В.А. Системный анализ: Учеб. для вузов / A.B. Антонов. 3-е изд., стер. — М.: Высш. шк., 2008. — 454 с.
  34. A.C. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации. М.: Издательский дом МИСиС, 2009. — 608 с
  35. B.C. Математическое моделирование в технике: учеб. для вузов / под ред. B.C. Зарубина, А. П. Крищенко. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001.-496 с.
  36. В.А. Теория систем: учеб. для вузов. М.: Высш. шк., 1997.
  37. Л.Ф. Таксация древостоев — Л., 1979. — 48с.
  38. А.Т. Система автоматизации проектно-производственной среды лесопромышленного комплекса на основе структурного моделирования. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. М.-2012.
  39. Древесные породы и их лесоводственные свойства. Электронный ресурс: http://www.oneplat.ru/obshhaya-xarakteristika-nasazhdeniya
  40. Справочник лесничего. Кн. I. М 1994 Электронный ресурс: http://www.derev-grad.ru/lesnye-kultury/gruppa-tipov-lesa.html
  41. Landsat Handbook. Электронный ресурс: http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/
  42. Возможности тематического дешифрирования ДДЗ с использованием искусственных нейронных сетей, Добрынин Д., Савельев, А http://gisnews.icc.ru/digest/art2.html
  43. , Е.В. К вопросу об автоматизированной актуализации информации о лесном фонде по космическим снимкам Текст.: Статья. — Сыктывкар: СЛИ, 2002.
  44. Определение масштабов усыхания хвойных лесов Европейского Севера по данным спутниковых наблюдений / Н. В. Девятова и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т. II.-Москва, 2007.-С. 204−211.
  45. Оценка повреждений лесов сибирским шелкопрядом в Центральной Якутии по данным спектрорадиометра MODIS-TERRA / H.B. Девятова и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т. П. — Москва, 2006. — С. 306−314.
  46. A.C. Технология выявления медленных изменений в лесах по мультиспектральным космическим снимкам (на примере вымокания лесов) // Геоматика. 2009. -№ 3.-С. 66−75.
  47. Черепанов А. С, Дружинина Е. Г. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы // Геоматика. 2009. — № 3. — С. 28−32.
  48. Ю.А., Гурьев А. Т., Алешко P.A. Методические и технические аспекты космического мониторинга биоповреждения и усыхания еловых лесов // Лесн. журн. -2010. -№ 5. -С. 149−156. -(Изв. высш. учеб. заведений).
  49. С.А., Егоров В. А. Детектирование сгоревших территорий РФ в 2010: результаты ИКИ РАН, электронный источник, режим доступа: http://gis-lab.info/qa/fires-iki.html
  50. , Д.Г., Мурзин, A.A., Хетте, М. (2004). Пожары и их влияние на популяцию дальневосточного леопарда на юго-западе Приморского края. Владивосток: Дальнаука
  51. В.В. Полихроматические графы и гиперграфы в структурном моделировании систем. /Межотрасл. науч.-технический сб. «Техника. Экономика. Сер. Автоматизация проектирования."-М.:ВИМИ, 1995,№ 3−4,с.30−35.
  52. Павлов .В. В. Структурное моделирование в CALS-технологиях / В.В. Павлов- отв. ред. Ю. М. Соломенцев .- Ин-т конструкторско-технологическо й информатики РАН. М.: Наука, 2006. 307с.
  53. В.В. Структурное моделирование производственных систем: Учеб. пособие. М.: Мосстанкин, 1987 г., 80 с.
  54. Г. Н., Козлинский A.B., Лебедев В. Н. Сравнительный анализ структурных методологий. Системы Управления Базами Данных № 5−6/97 стр. 75−78
  55. Калянов Г. Н. CASE: структурный системный анализ (автоматизация и применение). // М.: Лори, 1996, 242с.
  56. В.И. Структурный анализ систем (эффективность и надежность). -М.: Сов. Радил, 1977. -216 с.
  57. В.Д. Системно-структурное моделирование и автоматизация проектирования технологических процессов.-Минск: Наука и техника, 1979, 260 с.
  58. A.B., Шегельман И. Р. Интегрированные структуры в лесной промышленности. СПб.: Изд-во СПбГЛТА, 2003. 160 с.
  59. А.И. Вещи, свойства, отношения. М.: изд. Академии наук СССР, 1963.- 184 с.
  60. А.И. Логические основы метода моделирования. М.: Мысль, 1971. -311 с.
  61. А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978. 272 с.
  62. Н. П., Лесная таксация. М.: Лесная промышленность, 1971. 512 с.
  63. Н. П., Лесоустройство. М.: Сельхозиздат 1962. 568 с.
  64. А. А., и др. Лесоустройство. М.: Лесная промышленность, 1974. 350с.
  65. П. М. Черных В.Л. Таксация леса: Учебное пособие. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007.-396 с.
  66. П. М., Моисеев Н. А., Лесоустройство. Учебное пособие. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002.
  67. М. Д., Лесоводственные и экономические аспекты организации лепользования // Лесное хозяйство № 2, 2002. 2−5 с.
  68. М. Д., Лесоустройство и лесоуправление // Лесное хозяйство № 6, 1999. 2−7 с.
  69. И.М., Медведев Е. М., Мельников С. Р. Лазерная локация земли и леса: Учебное пособие. Красноярск 2005, 182 с.
  70. Е. С., Непрерывное лесоустройство: цели, задачи, технология // Лесное хозяйство № 1, 1992. 51−54 с.
  71. Е. С., Лесоустройство. Учебник для вузов. М.: Лесная промышленность, 1983. 344 с.
  72. О.А., Третьяков C.B., Ердяков C.B., Торхов C.B. Лесоустройство: Учебное пособие для вузов. Архангельск: Изд-во Арханг. гос. техн. ун-та, 2005. 588 с.
  73. В. В., Лесоустройство в новых экономических условиях // Лесное хозяйство № 4, 2001. 26−30 с.
  74. А. И., Экологические проблемы управления лесами России // Лесное хозяйство № 3, 2002. 8−10 с.
  75. В.И. Состояние лесных ресурсов России // Деловая слава России II выпуск, 2007. с.28−36
  76. Д.В., Третьяков C.B., Коптев C.B., Любимов А. В., Пяйвинен Р., Пуссинен А. Динамика и перспективы лесопользования в Архангельской области. Архангельск: Изд-во Арханг. гос. техн. ун-та, 2000. 96 с.
  77. В.Л. Геоинформационные системы в лесном хозяйстве: Учебное пособие. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007.-200 с.
  78. В.Л., Сысуев В. В. Информационные технологии в лесном хозяйстве: Учебное пособие. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2000. 387 с.
  79. Государственное управление лесным хозяйством: учеб. пособие / под ред. А. П. Петрова. М.: ВНИИЛМ, 2004. — 264 с.
  80. А.П. Интенсификация использования и воспроизводства лесных ресурсов: сб. науч. тр. / А. П. Петров. М., 2003. — 256 с.
  81. И.А. Геоинформатика в лесном хозяйстве: Учебник. М.: ВНИИЛМ, 2002. 216 с.
  82. Ю.Ю., Кильпеляйнен С. А., Давыдов Г. А. Геоинформационные системы. Йоэнсуу, изд. Университета Йоэнсуу, 2001. 201 с.
  83. Ю.Ю., Давыдков Г. А., Кильпеляйнен С. А., Соколов А. П., Сюнев B.C. Перспективы применения новых информационных технологий в лесном комплексе // Лесной журнал № 5, 2003. С. 123−129.
  84. Н.В. Дистанционное зондирование для изучения лесных экосистем, учета, контроля и управления лесными ресурсами //Лесохоз. информ. М.: ВНИИЛМ, 2002. 31−61 с.
  85. ГИС и базы данных на их основе для лесного сектора Северо-Запада Европейской части России. Финляндия, университет Йоэнсуу, факультет лесных наук, 1999.
  86. Ю.Ю., Сюнев B.C. Экологическая оптимизаця технологических процессов и машин для лесозаготовок. Йоэнсуу, изд. Университета Йоэнсуу, 1998. 187 с
  87. В. В., Сысуев В. В., Перспективы использования географических информационных систем для устойчивого управления лесами //лесное хозяйство № 3, 1998. 19−22 с.
  88. A.B., Шегельман И. Р. Интегрированные структуры в лесной промышленности. СПб.: Изд-во СПбГЛТА, 2003. 160 с.
  89. , Б.П.- Яковлев, С.А. Интеграция распределенных баз данных. -Лань, 2001.-464 с.
  90. Коннолли, Томас- Бегг, Каролин- Страчан, Анна Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Вильяме, 2000. — 1120 с
  91. Хансен, Генри- Хансен, Джеймс Базы данных: разработка и управление. -БИНОМ, 1999.-704 с.
  92. , Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация. Питер, 2002. — 304 с.
  93. Hamlyn G. Jones, Robin Antony Vaughan Remote Sensing of Vegetation: Principles, Techniques, and Applications. Oxford University Press, 2010 -400 c.
  94. Michael Kohl, Steen Magnussen, Marco Marchetti Sampling methods, remote sensing and GIS multiresource forest inventory. Springer, 2006. — 392 c.
  95. Monica Goigel Turner, R. H. Gardner, Robert V. O’Neill Landscape ecology in theory and practice: pattern and process. Springer, 2001 -416 c.
  96. Pete Bettinger, Michael G. Wing Geographic information systems: applications in forestry and natural resources management. McGraw-Hill, Higher Education, 2003. — 240 c.
  97. Steven E. Franklin Remote sensing for sustainable forest management. -Lewis, 2001.-424 c.
  98. Маслов А. А. Дистанционный мониторинг лесов России: концепция и практическая организация. Земля из космоса. Наиболее эффективные решения, № 1, 2009. — С. 5−9.
  99. Д.Е., ЯрошенкоА.Ю. Космические снимки для задач лесного хозяйства. Земля из космоса. Наиболее эффективные решения, № 1, 2009.-С. 10−15.
  100. Ю.Э., Антонова Т. А., Глушков И. В. Мониторинг лесохозяйственной деятельности: опыт применения данных космической съемки высокого и сверхвысокого разрешения. Земля из космоса. Наиболее эффективные решения, № 1, 2009. — С. 17−21.
  101. Т.В., Козлов Д. Н. Динамика лесов Подмосковья по материалам космической съемки. Земля из космоса. Наиболее эффективные решения, № 1, 2009. — С. 22−26.
  102. П.В., Хансен М., Стеман С. Спутниковый мониторинг таежных лесов мира Земля из космоса. Наиболее эффективные решения, № 1, 2009.-С. 27−33.
  103. С.П. Средства дистанционного зондирования и геоинформационные технологии в лесном хозяйстве и лесоустройстве. -Земля из космоса. Наиболее эффективные решения, № 1, 2009. С. 34−35.
  104. М. Дистанционное зондирование леса. Геопрофиль № 2, 2011.-С. 35−44.
  105. А.В. Автоматизированное дешифрирование изображений топографических объектов с использованием нейрометодов// Тезисы докладов на VI Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение».- М., 2000.-С 16−18.
  106. A.B. Метод автоматического распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов с использованием нейросети // Информация и космос- 2004, — № 2. С. 37−30.
  107. A.B. Способ автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы, построенной на основе нейросети // Информация и космос-2004, — № 1.- С. 58−61.
  108. А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фотографических изображений,— М.: Недра, 1980.- 253 с,
  109. И.Г. Классификационные особенности элементов содержания карт. Теоретический анализ существующих методой распознавания изображений в итоговом НТО по теме «Модсль-98М», — М: МИИГАнК, 1979, — 60 с.
  110. Исследование путей создания системы автоматизированного дешифрирования изображений компактных, линейных и площадных объектов по материалам космической съемки: Итоговый НТО по теме НИР «Ритмичность», — Екатеринбург, 1994, — 93 с.
  111. Э.Ю. К задаче классификации и анализа путем построения памяти на элементах пороговой логики // Техника средств связи.- 1981 .Вып. 2.-С. 44−52. (Системы связи).
  112. Т. Ассоциативная память.- М: Мир, 1980.- 239 е.: ил.
  113. У. Цифровая обработка изображений: Кн.2 / Пер. с англ, — М: Мир, 1982,-2 кн.- 480 с: ил.
  114. И.А. и др. Нейронные сети в задачах обработки и анализа изображений и распознавания зрительных образов/ И. А. Рыбак, НА. Шевцова, В. И. Сандлер // Итоги науки к техники / ВИНИТИ.- 1992.- № 4. С. 96- 135.-(Физ. и мат. модели нейронных сетей).
  115. P.M. Статистический и структурный подходы к описанию текстур / ТИИЭР. 1979.- Т. 67.- № 5.- С. 98−120.
  116. P.M. Автоматизация фотограмметрической обработки фотоснимков при создании цифровых карт, — СПб: ФВИУ (СПб), 1999.237 с.
  117. P.M. Использование теории образов для идентификации одноименных областей и точек стереопары // Записки Горного института / СПГГИ.- СПб: СПГГИ, 2001 С.201- 205.
  118. P.M. Этапы становления и развития отечественной фотограмметрии // Научно-технический сборник / ФВИУ (СПб).- СПб: ФВИУ (СПб), 2000.- С. 144−148.
  119. ЯЗ. Адаптация, обучение и самообучение в автоматических системах // Автоматика и телемеханика,-1966.- № 1.- С. 23- 62.
  120. Я.З. Обучающиеся автоматические системы // Автоматика и телемеханика.- 1970, — № 4.- С. 55−71.
  121. Я.З. Оптимальные гибридные алгоритмы адаптации и обучения // Автоматика и телемеханика.- 1968.- № 9.- С. 30- 34.
  122. ПА. Состояние цифрового дешифрирования изображений объектов местности за рубежом // Информационный бюллетень по зарубежным материалам.- М, 1986.- № 94.- С. 13- 21.
  123. H.A. Исследование и моделирование алгоритмов первичной обработки зрительной информации в нейросетях: Аотореф. дисс. / НИИ нейрокибернетики им. Когана, — Ростов н/Д, 1996.- 22 е.: ил.
  124. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Сб. ст. / Под ред. Р. Форсайта, — М: Радио и связь, 1987, — 62 с.
  125. Экспертные системы: состояние и перспективы: Сб. науч. тр. / Под ред. Д. А. Поспелова М: Наука, 1989, — 152 с.
  126. Л.П. Введение в цифровую обработку изображений,— М.: Сов. радио, 1979.-312 с.
  127. Burke L.I. Introduction to artificial neural systems for pattern recognition // Comput. and Oper. Res, — 1991, — Vol. 18. № 2.- P. 211−220.
  128. Kannelopulos J., Vartis A., J. Megier Classification of remotely sensed satellite images using multi-layer perceptron networks // Artifical neural networks,-1991.-P. 1067−1070.
  129. Muhamad A.K. Neural networks for the classification of image texture // End. Appl. Artif. Intell.-1994.- Vol. 7, — № 4.- P. 381−393.
  130. В.И. Дешифрирование снимков. M.: Недра, 1983.
  131. СВ., Гершензон В. Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: А и Б, 1997. — 296 с.
  132. Геоиндикационное моделирование (с использованием материалов аэро- и космических съемок).- Д.: Недра, 1984.
  133. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях: Учебное пособие для вузов / Трифанова Т. А. и др. М.: Академический Проект, 2005. — 352 с.
  134. Информационные технологии в управлении качеством среды обитания: Учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений / В. Е. Гершензон, Е. В. Смирнова, В.В. Элиас- Под редакцией В. Е. Гершензона. М.: Издательский центр «Академия», 2003.-288 с.
  135. Кондратьев К. Я и др. Оценка параметров почвенно-растительного покрова по многоспектральным спутниковым данным // Исследование Земли из Космоса. 1992. -№.3. С. 88−95.
  136. Космическая съемка Земли. Космическая оптоэлектронная съемка земной поверхности с низким и очень низким разрешением. Справочно-аналитическое издание / Под ред. Ю. А. Сорокина. М: Радиотехника, 2006. 62 с.
  137. В.И. Космические методы картографирования. М.: Изд-во МГУ, 1995.
  138. , В.А. Спиридонов. Методика обработки материалов ДЗЗ в задачах природопользования. Геоинформатика, № 3, 1999, с. 18−21.
  139. А.Е. Современное состояние и перспективы использования средств дистанционного зондирования Земли из космоса в целях изучения природных ресурсов и экологии. М.: 1994, 103 с.
  140. В.П., Масленников В. А., Сладклопевцев С. А., Цыпина Э. М. География из космоса. Учебное методическое пособие. М.: Изд-во «Московский государст-венный университет геодезии и картографии», 2000.
  141. В.В. Природные ресурсы и окружающая среда. Словарь-справочник/ под ред. В. Н. Лопатина, Н. Г. Рыбальского. М.: НИА Природа, РЭФИА, 2001.
  142. В.П., Синицин С. Г., Апостолов Ю. С. и др. Аэрокосмические методы в ох-ране природы и в лесном хозяйстве.-М.: Лесная промышленность, 1979. 288 с.
  143. Ю.С. Оптические свойства ландшафта. Л.: Наука, 1974.
  144. В.В., Киреев Д. В. Изучение послепожарной динамики лесов на ландшафтной основе. Новосибирск: Наука, 1979. — 160 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!