Геодезия. Топографо-геодезические работы. Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия. Дистанционное зондирование. Картография (Нетекстовые географические пособия (карты, атласы) - см. 912)

В журнале отражаются теоретические, методические и практические результаты научной деятельности российских и зарубежных географов, в том числе ученых Пермского университета. К публикации принимаются статьи, содержащие оригинальные авторские идеи и результаты исследований по географической тематике: решение теоретических проблем географии, изучение закономерностей развития природных и общественных территориальных систем, исследования по физической, социально-экономической географии, гидрологии, метеорологии, экологии и природопользованию, туризму и краеведению, а также важные материалы по отраслевым географическим дисциплинам, истории науки, междисциплинарным связям, обзор литературы, рецензии на монографии, учебники, сборники научных трудов, тематические обзоры и развернутую информацию о событиях научной жизни по профилю издания как в России, так и за рубежом.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

Методические указания предназначены для студентов, обучающихся по специальности 020801.65 Экология (дисциплина «Геоинформационные системы», блок ОПД), заочной формы обучения.

Сборник содержит материалы научных докладов, представленных на Всероссийской конференции с международным участием «Применение космических технологий для развития арктических регионов» (17-19 сентября 2013 г., Архангельск). Доклады охватывают основные направления применения и перспективы развития космических систем, а также методы и технологии использования спутниковых данных для решения широкого круга научных и прикладных задач в интересах развития арктических территорий, в том числе в области гидрометеорологической безопасности, судоходства, освоения природных ресурсов, включая шельфовую зону. Печатается по решению Оргкомитета конференции

В журнале отражаются теоретические, методические и практические результаты научной деятельности российских и зарубежных географов, в том числе ученых Пермского университета. К публикации принимаются статьи, содержащие оригинальные авторские идеи и результаты исследований по географической тематике: решение теоретических проблем географии, изучение закономерностей развития природных и общественных территориальных систем, исследования по физической, социально-экономической географии, гидрологии, метеорологии, экологии и природопользованию, туризму и краеведению, а также важные материалы по отраслевым географическим дисциплинам, истории науки, междисциплинарным связям, обзор литературы, рецензии на монографии, учебники, сборники научных трудов, тематические обзоры и развернутую информацию о событиях научной жизни по профилю издания как в России, так и за рубежом.

Представлены общие сведения о данных дистанционного зондирования Земли, типах применяемых для этой цели космических аппаратов и порядке осуществления приема данных наземной станцией с последующей обработкой специальными программными средствами. Приведены примеры использования полученной информации для проводимых исследований различной тематической направленности.

Дано описание современных оптико-электронных систем дистанционного зондирования с искусственных спутников Земли: спутниковых метеорологических систем NOAA и MetOp; спутников серии EOS; спутников с аппаратурой высокого и сверхвысокого разрешения; российских спутников «Метеор-М», «Ресурс ДК-1», «Электро-Л» и «Канопус-В», а также современных спутниковых радиометров AVHRR, MODIS и ASTER.

В методических указаниях к учебной практике по геодезии рассматриваются методики проведения топографической съемки, проектирование трассы лесохозяйственной дороги, геодезических работ при отводе лесосек, даются пояснения к камеральной обработке полевого материала.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

Написано в соответствии с утверждѐнными программами курсов «Геодезия», «Инженерная геодезия». Рассмотрены виды и формы масштабов, изложена методика выполнения измерений, расчётов и построений при решении различных задач, связанных с масштабами, а также выбор масштабов топографических планов и карт в зависимости от стоящих задач.

В журнале отражаются теоретические, методические и практические результаты научной деятельности российских и зарубежных географов, в том числе ученых Пермского университета. К публикации принимаются статьи, содержащие оригинальные авторские идеи и результаты исследований по географической тематике: решение теоретических проблем географии, изучение закономерностей развития природных и общественных территориальных систем, исследования по физической, социально-экономической географии, гидрологии, метеорологии, экологии и природопользованию, туризму и краеведению, а также важные материалы по отраслевым географическим дисциплинам, истории науки, междисциплинарным связям, обзор литературы, рецензии на монографии, учебники, сборники научных трудов, тематические обзоры и развернутую информацию о событиях научной жизни по профилю издания как в России, так и за рубежом.

Основной целью учебной полевой практики является закрепление теоретических знаний и практических навыков, полученных студентами в процессе обучения по дисциплинам «Структурная геология и геологическое картирование», «Историческая геология».

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

В журнале отражаются теоретические, методические и практические результаты научной деятельности российских и зарубежных географов, в том числе ученых Пермского университета. К публикации принимаются статьи, содержащие оригинальные авторские идеи и результаты исследований по географической тематике: решение теоретических проблем географии, изучение закономерностей развития природных и общественных территориальных систем, исследования по физической, социально-экономической географии, гидрологии, метеорологии, экологии и природопользованию, туризму и краеведению, а также важные материалы по отраслевым географическим дисциплинам, истории науки, междисциплинарным связям, обзор литературы, рецензии на монографии, учебники, сборники научных трудов, тематические обзоры и развернутую информацию о событиях научной жизни по профилю издания как в России, так и за рубежом.

Учебно-методическое пособие содержит основные сведения для практических занятий и выполнения компьютерных практикумов. Приведены примеры решений задач.

В журнале отражаются теоретические, методические и практические результаты научной деятельности российских и зарубежных географов, в том числе ученых Пермского университета. К публикации принимаются статьи, содержащие оригинальные авторские идеи и результаты исследований по географической тематике: решение теоретических проблем географии, изучение закономерностей развития природных и общественных территориальных систем, исследования по физической, социально-экономической географии, гидрологии, метеорологии, экологии и природопользованию, туризму и краеведению, а также важные материалы по отраслевым географическим дисциплинам, истории науки, междисциплинарным связям, обзор литературы, рецензии на монографии, учебники, сборники научных трудов, тематические обзоры и развернутую информацию о событиях научной жизни по профилю издания как в России, так и за рубежом.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

Методические указания составлены в соответствии с утверждённой программой курса «Инженерная геодезия». Методические указания включают в себя изучение последовательности вычислений, выполнения необходимых контролей на всех этапах работы, технологии построения и оформления чертежа, оформления технического отчёта, а также применяемых при построении геодезических инструментов.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

В учебном пособии установлен объем требований к содержанию, методам разработки и оформлению дипломных проектов и выпускных квалификационных работ.

В монографии представлены основные методы и подходы к анализу изменения площади лесных насаждений. Осуществлен системный анализ методологии по основным направлениям деятельности. Описаны модели, применяемые в данном направлении исследований.

В журнале отражаются теоретические, методические и практические результаты научной деятельности российских и зарубежных географов, в том числе ученых Пермского университета. К публикации принимаются статьи, содержащие оригинальные авторские идеи и результаты исследований по географической тематике: решение теоретических проблем географии, изучение закономерностей развития природных и общественных территориальных систем, исследования по физической, социально-экономической географии, гидрологии, метеорологии, экологии и природопользованию, туризму и краеведению, а также важные материалы по отраслевым географическим дисциплинам, истории науки, междисциплинарным связям, обзор литературы, рецензии на монографии, учебники, сборники научных трудов, тематические обзоры и развернутую информацию о событиях научной жизни по профилю издания как в России, так и за рубежом.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

Учебное пособие подготовлено на кафедре общей геологии и геодинамики геологического факультета Воронежского государственного университета.

В издании содержатся тестовые задания для отдельных разделов по курсу «Введение в профессиональную деятельность». Задания представлены в форме кроссвордов, что будет способствовать развитию интереса к изучению дисциплины и большей профессиональной эрудиции выпускников.

В журнале отражаются теоретические, методические и практические результаты научной деятельности российских и зарубежных географов, в том числе ученых Пермского университета. К публикации принимаются статьи, содержащие оригинальные авторские идеи и результаты исследований по географической тематике: решение теоретических проблем географии, изучение закономерностей развития природных и общественных территориальных систем, исследования по физической, социально-экономической географии, гидрологии, метеорологии, экологии и природопользованию, туризму и краеведению, а также важные материалы по отраслевым географическим дисциплинам, истории науки, междисциплинарным связям, обзор литературы, рецензии на монографии, учебники, сборники научных трудов, тематические обзоры и развернутую информацию о событиях научной жизни по профилю издания как в России, так и за рубежом.

Рассматривается задача повышения информативности тематической обработки мультиспектральных изображений среднего (10–30 м) и высокого (1–4 м) пространственного разрешения, получаемых зарубежными и отечественными спутниковыми системами дистанционного зондирования Земли, за счет привлечения дополнительной текстурной информации с панхроматических спутниковых изображений сверхвысокого пространственного разрешения (≲(1–0,4) м). Объектом исследования стали изображения тестовых полигонов на территории Савватьевского лесничества (Тверская обл.) со спутников Landsat 8, Sentinel 2 и WorldView 2, оснащенных мультиспектральной аппаратурой. Для валидации результатов расчетов использованы геопривязанные данные наземных обследований. В качестве спектральных признаков взяты значения спектральной отражательной способности в каналах видимого и ближнего инфракрасного диапазонов, нормализованные на соответствующую интегральную характеристику. В целях извлечения текстурных признаков на основе распределения совместной встречаемости уровней серого (текстурные признаки Харалика) в пределах скользящего окна, пробегающего с заданным пространственным шагом изображение, вычисляли статистические характеристики. Проведен корреляционный анализ текстурных признаков с учетом изменений расстояния и угла смежности. Для выбранных определяющих признаков: автокорреляции, асимметрии, контраста и корреляции – показано, что первые три могут быть использованы с произвольным выбранным направлением смежности, а последний необходимо рассматривать в двух различных направлениях. Установлено, что при решении задачи распознавания природных и антропогенных объектов все рассмотренные алгоритмы классификации обеспечивают существенное повышение точности при совместном использовании спектральных и текстурных признаков по сравнению с традиционной спектральной классификацией. Этот результат продемонстрирован для всех полученных различными спутниками изображений тестовых полигонов. Можно сделать предварительный вывод, что предлагаемый комплексный подход тематической обработки позволяет повысить качество распознавания объектов в случае использования изображений как среднего, так и высокого пространственного разрешения. Оценки, полученные при построении тематических карт доминантных и субдоминантных отделов лесной растительности, показали близкие точности классификации по различным исходным мультиспектральным изображениям (с разбросом не более 5 % около среднего значения 85 %). По большей части это связано с наличием специфических погрешностей результатов наземной лесной таксации и говорит о необходимости их актуализации с применением данных дистанционного спутникового зондирования. Для цитирования: Зотов С.А., Дмитриев Е.В., Мельник П.Г., Кондранин Т.В. Повышение информативности мультиспектральных спутниковых изображений с использованием данных текстурного анализа // Изв. вузов. Лесн. журн. 2022. № 2. С. 84–104. DOI: 10.37482/0536-1036-2022-2-84-104 Финансирование: работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 20-07-00370 «Фундаментальные проблемы повышения информативности обработки данных оптоэлектронных авиакосмических устройств высокого пространственного и спектрального разрешения».

В издании содержатся тестовые задания для отдельных разделов по курсу «Введение в профессиональную деятельность». Задания представлены в форме кроссвордов, что будет способствовать развитию интереса к изучению дисциплины и большей профессиональной эрудиции выпускников.

В журнале отражаются теоретические, методические и практические результаты научной деятельности российских и зарубежных географов, в том числе ученых Пермского университета. К публикации принимаются статьи, содержащие оригинальные авторские идеи и результаты исследований по географической тематике: решение теоретических проблем географии, изучение закономерностей развития природных и общественных территориальных систем, исследования по физической, социально-экономической географии, гидрологии, метеорологии, экологии и природопользованию, туризму и краеведению, а также важные материалы по отраслевым географическим дисциплинам, истории науки, междисциплинарным связям, обзор литературы, рецензии на монографии, учебники, сборники научных трудов, тематические обзоры и развернутую информацию о событиях научной жизни по профилю издания как в России, так и за рубежом.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Географические информационные системы».

Российская система национальной (государственной) инвентаризации лесов, действующая с 2007 г., в методическом отношении несовершенна и служит объектом критики и дискуссий. К слабым ее сторонам следует отнести недостаточное внимание, уделяемое дистанционным методам. Возможное направление совершенствования отечественной системы инвентаризации лесов – использование автоматической классификации их характеристик на основе материалов дистанционного зондирования Земли. Одним из перспективных алгоритмов автоматической классификации является метод «ближайшего соседа», или k-NN (k-nearest neighbors) метод, успешно применяемый при проведении инвентаризации лесов в других странах. Он основан на регрессии между спектральными характеристиками пикселов с известными характеристиками лесов и остальных пикселов изображения. Вопросы практического применения этого метода в целях национальной инвентаризации лесов впервые были поставлены и изучены финскими исследователями в 90-х гг. прошлого века. На протяжении двух последних десятилетий в разных странах проведено значительное количество экспериментов в этой области. Цель данного исследования – оценка возможности приме- нения k-NN метода для определения обобщенных характеристик лесов на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области. Площадь лесничества – 401 866 га, в его состав входят 16 участковых лесничеств. В целях формирования набора тренировочных участков для классификации средствами геоинформационных технологий в пределах лесничества создана регулярная сеть с шагом 1×1 км. В качестве тренировочных участков, расположенных в узлах сети, использовались либо участки круглой формы радиусом 10 м, либо лесотаксационные выделы, которым присваивались лесотаксационные характеристики на основе материалов лесоустройства. Для проведения классификации применялись снимки Landsat-8 (спектральные каналы – GREEN, RED, NIR, SWIR 2). Выполнена автоматическая классификация снимков Landsat-8 по ряду лесотаксационных характеристик – среднему запасу на 1 га, среднему классу бонитета, средней относительной полноте, доле площади хвойных и лиственных насаждений. Результаты классификации k-NN методом сравнивались с материалами лесоустройства. Систематические ошибки оценки запаса, полноты и бонитета для территории Лодейнопольского лесничества составили менее 5 %. Полученные результаты подтверждают перспективность дальнейшего изучения теоретических и практических вопросов применения k-NN метода для определения характеристик лесов. Развитие данного направления может способствовать совершенствованию методики российской государственной инвентаризации лесов. Для цитирования: Черниховский Д.М., Алексеев А.С. Метод определения характеристик лесов на основе материалов дистанционного зондирования Земли, данных лесоустройства и алгоритма k-NN (на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области) // Лесн. журн. 2019. № 4. С. 45–65. (Изв. высш. учеб. заведений). DOI: 10.17238/issn0536-1036.2019.4.45
The Russian system of National (State) Forest Inventory (NFI) valid from 2007 is methodologically imperfect and serves as a target of criticism and discussion. Insufficient attention paid to remote sensing should be attributed to the system’s weaknesses. A possible way of improving the NFI system is the use of automatic classification of forests’ characteristics based on materials of Earth remote sensing. One of the advanced automatic methods for forest remote sensing materials classification is k-NN or k-nearest neighbors algorithm, which have been successively used in the NFIs in other countries. It is based on regression between the spectral response characteristics of pixels with known forest characteristics and remaining pixels of the image. Questions of practical application of this method for the purposes of NFI were first raised and studied by Finnish researchers in the 1990s. Over the past two decades, a considerable amount of research in this area has been carried out in different countries. The purpose of our research is to assess the feasibility of using the k-NN method for determining the generalized characteristics of forests on the example of the Lodeynopol’skoe forest district in Leningrad region. The forest district area is 401,866 ha. It consists of 16 forest sub-districts. A regular network was created at a pitch of 1×1 km in order to form a set of trial plots for the classification by the means of GIS-technologies within the forest district. Round-shaped plots with a radius of 10 m or forest inventory compartments were used as trial plots located in the network nodes. Forest description for both types of plots was taken from the forest management data. Landsat-8 images were used for the classification (spectral channels: GREEN, RED, NIR, SWIR 2). The Landsat-8 images were automatically classified according to a number of forest inventory characteristics: average growing stock per 1 ha; middle class of bonitet; average relative density; share of coniferous and deciduous plantations area. The results of the k-NN classification were compared with the forest management materials. Systematic errors in the assessment of growing stocks, completeness and bonitet for the territory of Lodeynopol’skoe forest district made up less than 5 %. The obtained results confirm the potential of further study of conceptual and practical issues of the k-NN method application for determining forest characteristics. The development of this direction can contribute to the improvement of the Russian State Forest Inventory methodology. For citation: Chernikhovskii D.M., Alekseev A.S. The Method for etermining Forest Characteristics Based on Earth Remote Sensing Materials, Forest Management Data and the k-NN Algorithm (Case Study of Lodeynopol’skoe Forest District of Leningrad Region). Lesnoy Zhurnal [Forestry Journal], 2019, no. 4, pp. 45–65. DOI: 10.17238/issn0536-1036.2019.4.45

Учебное пособие предназначено для студентов направления подготовки 08.03.01 «Строительство» и специальности 08.05.01 «Строительство уникальных зданий и сооружений», проходящих учебную изыскательскую (геодезическую) практику на незастроенных или малозастроенных территориях, близких по условиям к учебному геодезическому полигону.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

Одними из наиболее ценных природных ресурсов любой страны являются ее лесные ресурсы. Их нужно беречь. Необходимость охраны лесов существует и в Азербайджане, где на каждого жителя приходится меньше леса, чем в соседних странах. Применение современных методов получения и обработки данных, а также технологий географических информационных систем позволяет свести исследования в этой области к набору стандартных процедур. На примере северо-восточного региона Азербайджана описан процесс обработки спутниковых снимков, имеющихся в открытом доступе, для составления карт лесного покрова за несколько разных лет. Изучены космические снимки со спутников Landsat, полученные во время летних сезонов за различные годы в период с 1987 по 2018 г. Снимки охватывали территорию 5 соседних районов, находящихся на северо-востоке Азербайджана. Предварительная обработка материала включала радиометрическую калибровку и атмосферную коррекцию и была проведена с помощью программного пакета ENVI и модуля FLAASH. Показан процесс окончательной обработки снимков в программе ArcGIS с целью определения площадей, занимаемых лесными массивами в разные годы. Анализ основывался на расчете вегетационного индекса NDVI для всех рассматриваемых изображений. Затем на них выделены участки, имеющие высокие значения NDVI, произведена векторизация, и найдены площади полученных полигонов. Таким образом, для каждого года создан отдельный тематический слой, отражающий площадь лесного покрова в этом году, т. е. всего 3 слоя. Полученные данные сведены в таблицу, по которой построена диаграмма, показывающая динамику изменений площади леса в регионе. Они также стали основой для тематической электронной карты исчезновения лесов. Охарактеризовано продолжение этого процесса. Для цитирования: Мамедалиева В.М. Изменение лесных массивов северо-восточного региона Азербайджана по космическим снимкам // Изв. вузов. лесн. журн. 2022. № 1. С. 88–97. DOI: 10.37482/0536-1036-2022-1-88-97

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

На сегодняшний день инвазия уссурийским полиграфом признана одним из основных факторов широкомасштабного усыхания сибирских лесов. Появление этого нового организма в пихтарниках серьезно ухудшило их состояние и привело к разнообразным экологическим эффектам в таежных экосистемах. В очагах массового размножения происходит снижение естественного биологического разнообразия, продуктивности лесов, изменение состава и структуры древесного и подчиненных ярусов. В данной работе предлагается методика определения степени поражения древостоев по цветным авиационным изображениям сверхвысокого разрешения (5…10 см на пиксель) с использованием методов машинного обучения. Методика включает в себя этапы предварительной обработки, сегментации крон отдельных деревьев, обучаемой классификации и оценки степени поражения в соответствии со стандартными категориями. Для отработки методики использовались изображения тестовых территорий заповедника «Столбы» (Красноярский край), полученные с помощью аппаратуры, установленной на беспилотные летательные аппараты DJI Phantom 3 Pro и Yuneec Typhoon H в мае 2016 г. Для этапа построения обучающего ансамбля предложена методика фильтрации обучающих данных, которая позволила повысить точность расчетов на этапе классификации. Приведено обоснование разделения трех основных классов объектов на подклассы с использованием кластерного анализа. Наличие подклассов обусловлено наличием различных пород деревьев на тестовом участке. Проведено сравнение эффективности различных методов обучаемой классификации, используемых для решения данной задачи. Показано, что все рассмотренные методы позволяют достичь предельно высокой точности – почти 95 %. Расчет значений параметра каппа показывает, что классификации, проведенные с помощью всех рассмотренных методов, имеют отличное соответствие экспертным данным. Проведен анализ устойчивости обучения. Оценки полной вероятности ошибки, полученные методами кросс-валидации и переклассификации, отличаются менее чем на 0,1 %, что свидетельствует об отсутствии проблемы переобучения. Анализ соотношения точности и скорости обработки показал, что наиболее целесообразно использовать нормальный байесовский классификатор. Высокая точность классификации позволяет получить оценки 6 степеней поражения древостоев на тестовом участке. Полученные результаты в дальнейшем могут быть использованы для работы региональных служб по управлению лесным хозяйством. Для цитирования: Дмитриев Е.В., Козуб В.А., Мельник П.Г., Соколов А.А., Сафонова А.Н. Классификация и оценка состояния смешанных древостоев по аэроизображениям сверхвысокого пространственного разрешения // Лесн. журн. 2019. № 5. С. 9–24. (Изв. высш. учеб. заведений). DOI: 10.17238/issn0536-1036.2019.5.9 Финансирование: Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 19-01-00215 «Исследование оперативных возможностей гиперспектральных технологий ДЗЗ для решения региональных задач с использованием действующих и перспективных ГСК космического базирования»
At present, the invasion by Ussuri polygraphus (Polygraphus proximus Blandf) is considered as one of the main factors of large-scale drying of Siberian forests. The appearance of this new organism in fir trees has led to seriously worsening their condition and a variety of ecological effects in taiga ecosystems. The strong decrease of natural biological diversity, forest productivity, changes in the composition and structure of tree and subordinate layers may occur in the centers of mass reproduction. In this paper, we propose a method for determination of category of forest damage from very high spatial resolution color airborne images (5–10 cm per pixel) using machine learning methods. The method includes the stages of preprocessing, segmentation of crowns of individual trees, the classification and assessment of the forest damage in accordance with conventional standards. The images of several test plots of Stolby Nature Reserve (Krasnoyarsk Territory), obtained with the help of equipment installed on unmanned aerial vehicles DJI Phantom 3 Pro and Yuneec Typhoon H in May 2016, were used for testing the method proposed. The filtering method proposed for the stage of constructing a training set made it possible to increase the accuracy at the classification stage. The substantiation of division of the three main classes of objects into subclasses using cluster analysis is given. The presence of subclasses is caused by presence of various tree species in the test plot. A comparison of the efficiency of various supervised classification methods used for solving this problem is performed. It is shown that all the considered methods allow us to achieve a sufficiently high accuracy, about 95%. The calculation of the Cohen’s kappa coefficient shows that the classifications carried out with the help of all the considered methods have excellent agreement with the expert data. The analysis of the stability of training is carried out. Estimates of the total probability of error obtained by methods of cross-validation and resubstitution differ by less than 0.1%, which indicates the absence of the problem of overtraining. The joint analysis of accuracy and processing speed has shown that it is most appropriate to use the normal Bayesian classifier. High classification accuracy allows us to obtain estimates of 6 categories of forest damage in the test plot. The results obtained can be potentially used by regional forest management services. For citation: Dmitriev E.V., Kozub V.A., Melnik P.G., Sokolov A.A., Safonova A.N. Classification and Assessment of the State of Mixed Forests from Very High Spatial Resolution Airborne Images. Lesnoy Zhurnal [Forestry Journal], 2019, no. 5, pp. 9–24. DOI: 10.17238/ issn0536-1036.2019.5.9 Funding: the work is supported by RFBR, project № 19-01-00215 «Investigation of operative opportunities of hyper-spectral technologies of remote sensing of the Earth to solve regional problems using updated hyper-spectral cameras from space».

В учебно-методическом пособии рассматриваются вопросы организации и проведения летней учебной полевой практики по геодезии. Рассматриваются порядок организации учебной практики, объем геодезических работ и задач, предусмотренных программой обучения. Методические указания разработаны для студентов направления подготовки 21.03.02 Землеустройство и кадастры очной формы обучения.

Представлены результаты многолетних наблюдений за состоянием лесного покрова Хачмазского р-на Азербайджана. При этом учитывались как ре- зультаты дистанционного зондирования Земли, так и данные более старых наблюдений, полученных путем натурного мониторинга и сохраненных в виде тематических карт на бумажных носителях. Результаты дистанционного зондирования содержали мультиспектральные спутниковые изображения за несколько лет. С помощью программы QGIS и плагина Semi-Automatic Classification Plugin проводили предварительную обработку изображений, включающую радиометрическую и атмосферную коррекцию, а также классификацию участков исследуемого района по типу покрытия земной поверхности на основе анализа их спектральных кривых. Согласно классификации определялись площади, занимаемые лесными массивами. В совокупность наблюдений включались данные из имеющихся архивных материалов – тематических карт Хачмазского р-на. Для их обработки и извлечения данных о площади лесных массивов в среде MATLAB разработана программа. Алгоритм программы обработки включает проведение гистограммного анализа изображения в целом и отдельно легенды. По гистограмме легенды определяется число тематических слоев карты, но в их число не включаются слои, содержащие неиспользуемые цвета, обозначающие соседние районы, участки моря и др. Затем проводится цветовая коррекция пикселей изображения (квантование цветов по числу тематических слоев), морфологическая обработка и осуществляется расчет числа пикселей каждого слоя и всех слоев вместе. По полученным соотношениям рассчитывается площадь каждого слоя. Данные обработки архивных материалов вместе с результатами дистанционного зондирования сводятся в общую таблицу, с использованием которой строится диаграмма изменения площади леса, а также модель в виде полинома, отражающего эту динамику. Анализ диаграммы выявил тенденцию к уменьшению площади лесов: за 7 лет – на 21 %. Разработанный алгоритм проводит разбивку тематических карт на отдельные слои в соответствии с цветами легенды. Для цитирования: Мамедалиева В.М. Алгоритм и оценка изменения площади лесного покрова Хачмазского района Азербайджана средствами космического мониторинга // Изв. вузов. Лесн. журн. 2021. № 2. С. 106–115. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-2-106-115
The article presents the results of long-term observations of the forest cover state in the Khachmaz region of Azerbaijan. Both the results of Earth’s remote sensing and the data of earlier observations carried out by field monitoring were used in the study. The earlier data was stored in the form of thematic maps on paper. The results of remote sensing contained multispectral satellite images obtained over several years. Image processing was performed using the QGIS program and the Semi-Automatic Classification Plugin. The processing included radiometric and atmospheric correction, as well as classification of the study area by the type of land surface coverage. Classification was performed on the basis of the spectral curves analysis in various sections of the region. The areas occupied by forests were determined based on the classification. The set of observations included data from the available archival materials – thematic maps of the Khachmaz region. A software in MATLAB was developed for processing the maps and calculating the area of forests. The program operation algorithm includes histogram analysis of the image as a whole and separately of the legend. The histogram of the legend determines the number of thematic layers of the map. They do not include layers containing unused colors, such as the colors of neighboring areas, sections of the sea, etc. Then color correction of image pixels is performed, namely, quantization of colors according to the number of specific thematic layers. Later on, morphological processing of each layer is carried out. Areas containing less than the specified number of pixels are assigned the color of the surrounding layer. The number of pixels of each layer and all layers are calculated. Finally, the obtained ratios are used to calculate the area of each layer. The data of processing of archival materials together with the results of remote sensing are summarized in a joint table. According to the table, a diagram of changes in the forest area is constructed, as well as a model in the form of a polynomial showing this dynamics. The diagram analysis revealed a tendency to a decrease in the area of forests. The forest area has decreased by 21 % for 7 years. The developed algorithm splits thematic maps into separate layers in accordance with the colors of the legend. For citation: Mamedaliyeva V.M. Algorithm and Measurement of Forest Cover Area Change in the Khachmaz Region of Azerbaijan by Satellite Monitoring. Lesnoy Zhurnal [Russian Forestry Journal], 2021, no. 2, pp. 106–115. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-2-106-115

Пособие содержит теоретический материал для освоения пакета Surfer, который широко применяется в практике эколого-геологического картирования, а также практические задания для самостоятельного выполнения.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия.

В настоящее время в Азербайджане приоритет отдается развитию ненефтяного сектора. Активно развивается горнодобывающая промышленность, призванная стать одним из его локомотивов. Это наносит ущерб экологии региона. Одной из причин деградации лесов на западе страны стала интенсивная деятельность по добыче полезных ископаемых. Исследовано взаимовлияние состояния лесных массивов и наличия в почве минералов, содержащих оксиды железа, в регионе Малого Кавказа, который охватывает два промышленно развитых района Азербайджана – Дашкесанский и Кедабекский. По материалам спутниковых съемок за значительный период времени вычислены спектральные индексы растительности. Показан процесс обработки космических снимков, включающий их предварительную обработку, спектральный, геопространственный и корреляционный анализ для нахождения количественных коэффициентов связи доли оксидов железа в почве и состояния леса. Спектральный анализ позволяет определить состояние леса путем вычисления вегетационного индекса SIPI, а также наличие в почвах региона минералов, содержащих оксиды железа, – через мультиспектральный индекс Ferric oxides. Геопространственный анализ предназначен для оценки состояния леса в местах залежей указанных минералов. Корреляционный анализ – для сравнения процессов деградации в исследованных районах. Приводятся электронные карты, составленные путем наложения карт состояния лесных массивов и карт содержания оксидов железа. Отмечается динамика, подтверждающая увеличение доли разрушенных лесов в районах исследований.

В статье изложены основные принципы автоматизированного управления техникой на строительных объектах на примере строительства автодороги. Основное внимание уделено поиску простых решений для построения разветвленной системы управления с большим количеством внешних воздействий. Кроме того, в статье затрагивается вопрос максимальной простоты управления системой оператором как на стадии моделирования, так и на стадии производства работ

Содержатся тестовые задания для отдельных разделов по курсу «Введение в профессиональную деятельность». Задания представлены в форме кроссвордов, что будет способствовать развитию интереса к изучению дисциплины и большей эрудиции выпускников.

Монография посвящена вопросам организации и мониторинга инфраструктуры пространственных данных (ИПД). Мониторинг выполняет функции контроля и повышения качества ИПД, в частности, решает задачи оценки эффективности функционирования ИПД и тестирования ее компонентов. Объектом мониторинга является технология организации пространственных данных в условиях работы российской инфраструктуры пространственных данных (РИПД), включая модели геоданных и принципы работы с ними. Показаны пути выработки нового подхода к обработке пространственной информации и мониторинга этой информации в рамках концепции ИПД, применения новых моделей данных и новых алгоритмов обработки метрической, семантической и метаинформации. Последовательно изложены все этапы разработки информационной системы.

Пособие подготовлено на кафедре «Общей геологии и геодинамики» геологического факультета Воронежского государственного университета.

Цель издания – помочь студентам овладеть общеупотребительной и профессиональной лексикой, сформировать навыки устной речи, аудирования и письма, обучить самостоятельно проверять уровень своих знаний при помощи выполнения тематических тестов. Особое внимание уделяется грамматическим явлениям, характерным для чтения и перевода текстов, и их тренировке.

Статья посвящена проблемам математико-картографического моделирования плотности застройки городской среды как важнейшего показателя, используемого в градостроительной практике. Исследование проводилось на примере территории Пролетарского района г.о. Саранск. Моделирование выполнено в ArcGIS 10.0 на основе созданных электронных слоев и пространственных баз данных. В качестве статистических данных использовались характеристика жилого фонда административного района. Картографической основой послужили карта функциональных зон Генерального плана г. о. Саранск и геоизображения сервиса Яндекс.Карты (программа SAS.Planet). В результате реализации этапов математико-картографического моделирования спроектирована карта плотности застройки Пролетарского района г.о. Саранск. Проведено экспериментальное исследование, направленное на выбор оптимального размера ячейки для регулярной сетки при построении картографической модели. В ходе анализа полученных результатов выявлено, что плотность застройки изучаемой территории соответствует нормативным показателям .

В учебнике излагаются классические и современные методы выполнения геодезических изысканий, геодезического сопровождения строительства и мониторинга возводимых и возведенных зданий и сооружений.