Геодезия. Картография

В учебном пособии рассматриваются задания для прохождения практики, формирующие у обучающихся навыки и умения, которые потребуются в области инженерно-геодезических изысканий, изложена методика выполнения базовых измерений и составления отчетов по выполненным геодезическим работам.

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

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

Рассмотрены основные аспекты строительных предпроектных работ с последующим более подробным освещением инженерно-экологических изысканий, являющихся одним из основных природоохранных мероприятий. Даны примеры протоколов, составляемых по результатам измерений. Показана последовательность и логика изложения материала. Обозначена нормативная база. Приведены методические задания для более эффективного усвоения материала, представлены вопросы итогового тестирования.

В словаре представлено более 2500 терминов и аббревиатур в области фототопографии, аэрофотогеодезии, дистанционного зондирования и фотограмметрии, касающиеся как теории, так и практики соответствующих дисциплин. Даны основные, часто используемые термины смежных дисциплин, таких как топография, геодезия, спутниковые методы геодезии, картография, оптика, цифровая обработка изображений. Словарь также включает в себя английские аббревиатуры, часто употребляемые в соответствующей литературе. Некоторые термины сопровождаются комментариями, позволяющими более точно понять их смысл и правильно использовать. Для русскоязычных терминов, установленных стандартами и нормативными документами, приводятся ссылки на соответствующие документы. Комментарии содержат термины, как принятые, так и не рекомендованные к употреблению Международным обществом фотограмметрии и дистанционного зондирования (ISPRS).

Пособие включает в себя 10 глав, которые раскрывают важные этапы истории развития беспилотной авиации, текущие и перспективные сферы применения БАС, базовые знания устройства и функционирования мультикоптеров, теоретическую и практическую часть основ пилотирования, выполняемую на учебно-методическом комплексе «Пионер».

«Вид сверху» — уникальный проект, который знакомит читателей с «эффектом обзора», предлагая им взглянуть на Землю с высоты и испытать чувства астронавтов, наблюдающих за планетой с космической станции. Данное издание продолжает разговор о красоте и хрупкости Земли, начатый в первой книге Б. Гранта — «Вид сверху: Потрясающие снимки Земли со спутников». Изображения, полученные при помощи спутников и аэрофотосъемки, показывают, как меняется наша планета под влиянием сил природы и масштабной человеческой деятельности, и не всегда это изменения в лучшую сторону. Авторы поднимают вопросы неизбежного нарастания экологических проблем: глобального потепления, уничтожения лесов, последствий чрезмерного потребления, загрязнения почвы, воздуха и воды. Многие фотографии выполнены методом «таймлапс» — представляют собой серии последовательных снимков с определенным интервалом между ними. Это позволяет отчетливо увидеть скорость изменений, происходящих в разных уголках мира, и осознать, что наша планета нуждается в заботе и защите. Только поняв меру личной ответственности каждого, мы сможем сохранить природные богатства и уникальный ландшафт своего общечеловеческого дома.

Учебное пособие содержит сведения о сферической поверхности Земли, номенклатуре топографических карт, масштабах, географических и прямоугольных координатах, высотных измерениях, ориентировании по топографической карте. Для закрепления материала приведены контрольные вопросы и задания.

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.

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.

Методические указания написаны в соответствии с утверждёнными программами курсов «Геодезия», «Инженерная геодезия». В издании представлен оптико-механический теодолит технической точности 4Т30П. Рассмотрено его устройство, дано описание необходимых поверок и юстировок, изложена методика выполнения измерений при работе на станции при создании съёмочного обоснования.

Методические указания написаны в соответствии с утверждёнными программами курсов «Геодезия», «Инженерная геодезия». В издании представлены электронные теодолиты технической точности. Рассмотрено их устройство, дано описание необходимых поверок и юстировок, изложена методика выполнения измерений при работе на станции при создании съёмочного обоснования.

Методические указания написаны в соответствии с утверждёнными программами курсов «Геодезия», «Инженерная геодезия». В указаниях подробно изложена методика выполнения измерений, расчётов и построений при решении различных задач по топографическим картам и планам в камеральных условиях, приведена необходимая справочная информация.

Методические указания написаны в соответствии с утверждённой программой курсов «Геодезия», «Инженерная геодезия». В указаниях подробно изложена методика определения номенклатуры листов трапеций карт и листов планов по координатам объектов при решении различных задач по топографической карте в камеральных условиях, а также поиск необходимых листов карт.

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.

Учебное пособие разработано в соответствии с утверждённой программой «Учебная практика по получению первичных профессиональных умений и навыков». Подробно изложена методика выполнения поверок геодезических приборов, полевых и камеральных работ при прохождении учебной практики по получению профессиональных умений и навыков.

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 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 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.

Курс нацелен на формирование у студентов навыков проведения самостоятельной научно-исследовательской работы с использованием современных методов исследования; развитие способности к анализу, обобщению результатов и подведению итогов научно-исследовательской и творческой деятельности.

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.

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 этой книге обсуждаются концептуальные основы географических информационных систем (ГИС) – важнейшие алгоритмы, составляющие фундамент многих операций над пространственными данными. Проследив, как эти данные подаются на вход алгоритма и как алгоритм используется для получения конечного результата, читатель поймет два важных аспекта ГИС: что на самом деле представляют собой геопространственные данные и как они обрабатываются. В книгу включены алгоритмы, которые обеспечивают измерение важных пространственных свойств (например, расстояния), включение нескольких источников данных с помощью слоев, ускорение анализа за счет применения различных методов индексирования. Уделено внимание алгоритмам решения таких задач пространственного анализа и моделирования, как интерполяция, анализ паттернов и принятие решений с помощью моделей оптимизации.

В пособии подробно изложен материал, необходимый для выполнения лабораторных и расчетно-графических работ, предусмотренных в программе курса «Инженерная геодезия». Программа курса составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВО — бакалавриат по направлению подготовки 08.03.01 «Строительство» и ФГОС ВО — специалитет по специальности 08.05.01 «Строительство уникальных зданий и сооружений». В пособии приведены задания и исходные данные для 20 вариантов расчетно-графических работ, изложены требования к оформлению расчетов и графического материала, даны указания по их выполнению. Представлены образцы выполнения всех предусмотренных работ и контрольные вопросы к защите выполненных заданий. Пособие позволяет самостоятельно в домашних условиях выполнить весь объём расчетно-графических работ, запланированных при изучении курса «Инженерная геодезия».

Методические указания содержат основные теоретические и практические вопросы топографии и картографии. В издании приводятся необходимые справочные, пояснительные материалы и практические задания для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Картография».

Выставка «Российско-норвежская граница: история с топографией», которая прошла в Институте Наследия им. Д.С. Лихачёва летом и осенью 2018 г., как и предыдущая выставка «Озеро Инари и река Паз на старинных картах» (2011), познакомила своих посетителе с картами, у которых один общий главный сюжет – это государственная граница между Россией и северными скандинавскими странами Норвегией и Финляндией. В настоящей книге, подготовленной на основе экспонатов этих выставок, повествуется об истории этой границы. Некоторые карты вводятся в научный оборот впервые. Из книги вы узнаете немало нового и о людях, чьим принципом деятельности на рубежах государства и главным стимулом в работе было прежде и остаётся теперь международное приграничное сотрудничество.

Предлагаемые карта и указатель к ней издания «Острова, архипелаги, побережья Карского моря и полуостровов Ямал и Таймыр. Культурное, духовное и природное наследие» созданы на основе материалов многолетних исследований Морской арктической комплексной экспедиции (МАКЭ) Фонда полярных исследований и Института Наследия под начальством и научным руководством П. В. Боярского, начатых в 1986 г. и ежегодно продолжающихся по настоящее время. Сама карта разработана и составлена в Центре картографии и ГИС Института Наследия на основе материалов МАКЭ и Комплексной экспедиции Северного флота 2018–2021 гг.

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».

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

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.

Изучение структуры древостоев является ключевым моментом в оценке роли деревьев в депонировании углерода. Информация о пространственной структуре напочвенного покрова на верхней границе леса, особенно чувствительной к изменениям климата, представлена в современных исследованиях недостаточно. Детальное дистанционное зондирование может стать источником данных, которые помогут понять свойства и динамику растительности в этих условиях. Проверена применимость наземного мобильного лазерного сканирования местности и аэрофотосъемки для быстрой и высокоточной оценки показателей насаждений в лесотундровом экотоне. При помощи этого метода получены цифровые модели лесного полога, дополненные впоследствии материалами аэросъемки исследовательского полигона на юго-восточном склоне Хибинских гор. На основе данных моделей определены границы крон деревьев. Для каждого из них найдены высота и площадь проекции кроны. Для верификации первый показатель, полученный лазерным сканированием, сопоставлен с высотами этих же деревьев, оцененными натурными измерениями. Сравнение выявило, что данные лазерного сканирования позволяют устанавливать значения высот, наиболее близкие к данным натурных измерений, если высоты определяются по максимальным по- казателям яркости пикселей цифровых моделей лесного полога c ручной корректировкой значений при обнаружении выбросов (R2 = 0,84). Поскольку ручная корректировка требует большого времени, предложен способ автоматизации измерений путем определения высот деревьев по сумме среднего значения яркости пикселей и стандартного отклонения, умноженного на 2,5 (R2 = 0,79). Площадные характеристики древостоев, определенные лазерным сканированием, были сопоставлены с данными фотосъемки с беспилотного летательного аппарата. Исследования дали подробную информацию о пространственном расположении и размерах 4424 деревьев на площади около 10 га и позволили сравнить результаты измерения характеристик деревьев, полученных разными методами. Также выявлено, что с увеличением высоты от 290 до 425 м над ур. м. на изученном склоне средняя высота древостоев снижается постепенно от 4,5–5,0 до 1,1–1,6 м с небольшими флуктуациями (0,2–0,4 м), в то время как сомкну- тость древостоев изменяется от 4620–5860 до 145 м2/га нелинейным образом. Для цитирования: Низаметдинов Н.Ф., Моисеев П.А., Воробьев И.Б. Лазерное сканирование и аэрофотосъемка с БПЛА в исследовании структуры лесотундровых древостоев Хибин // Изв. вузов. Лесн. журн. 2021. № 4. С. 9–22. DOI: 10.37482/0536-1036-2021- 4-9-22 Финансирование: Сбор и анализ данных выполнен за счет средств гранта Российского научного фонда № 17-14-01112, подготовка текста и рисунков – за счет средств гранта Российского научного фонда № 21-14-00137.
Studying the structure of stands is a key point in assessing the role of trees in carbon deposition. Information on the spatial structure of ground vegetation at the upper treeline is still insufficiently presented in modern studies. High resolution remote sensing can provide important data to understand the properties and dynamics of vegetation in these conditions. We test the applicability of ground-based mobile laser scanning of the terrain and aerial photography for the rapid and high-precision assessment of the characteristics of tree stands in the forest-tundra ecotone. We obtained canopy height models (CHMs) of the forest and supplemented them with aerial photographs of the research area on the southeastern slope of the Khibiny Mountains. Using CHMs we have delineated boundaries of tree crowns. The height and projection area welaser scanning was compared to the heights of the same trees estimated by field measurements. This was done for the purposes of verification. The comparison revealed that laser scanning data allow to set heights closest to field measurements in case the heights are determined by the maximum values of brightness of pixels of CHMs with manual correction of values when outliers are detected (R2 = 0.84). Since manual correction of outliers is time-consuming, we proposed a way to automate the measurements by determining tree heights using the sum of the average value of pixel brightness and the standard deviation multiplied by 2.5 (R2 = = 0.79). We compared the area characteristics of the stands obtained by laser scanning and the unmanned aerial vehicle (UAV) photography. Thus, we obtained detailed information on the spatial location and size of 4424 trees in an area of about 10 ha and compared the results of measuring tree characteristics obtained by different methods. It was also found that with increasing height from 290 to 425 m above sea level on the studied slope, the average height of stands decreases gradually from 4.5–5.0 to 1.1–1.6 m with small fluctuations (0.2–0.4 m), while the density of stands changes from 4620–5860 to 145 m2/ha in a non-linear way. For citation: Nisametdinow N.F., Moiseev P.A., Vorobiev I.B. Laser Scanning and Aerial Photography with UAV in Studying the Structure of Forest-Tundra Stands in the Khibiny Mountains. Lesnoy Zhurnal [Russian Forestry Journal], 2021, no. 4, pp. 9–22. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-4-9-22 Funding: Data collection and analysis were funded by the Russian Science Foundation, grant No. 17-14-01112; preparation of the text and figures was funded by the Russian Science Foundation, grant No. 21-14-00137.re determined for each tree. The first characteristic obtained by

Учебное пособие рассчитано на формирование общего экологического мировоззрения и ответственности за сохранение биологического разнообразия растительного и животного мира, а также на формирование представления о целесообразности природопользования и природообустройства в современных условиях.

Учебно-методическое пособие содержит методические указания к выполнению лабораторных работ по дисциплине «Геоинформационные системы и технологии» для обучающихся по направлению 21.03.02 Землеустройство и кадастры, 21.03.03 Геодезия и дистанционное зондирование.

В учебном пособии даны общие сведения по геодезии, топографии и фотограмметрии, приведены описания геодезических приборов, изложены современные методы геодезических и фотограмметрических измерений, вычислений и оценки точности их результатов. Приведены сведения о применении геодезии и фотограмметрии в архитектуре при выполнении архитектурных обмерных работ, определении деформаций архитектурных сооружений, способах определения земельно-кадастровой информации.

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

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

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

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

Учебное пособие «Land Use Planning and Cadastres» предназначено для формирования и совершенствования профессионально ориентированной иноязычной коммуникативной компетенции студентов высших учебных заведений, обучающихся по следующим направлениям: 311100 «Городской кадастр», 072000 «Стандартизация и сертификация в промышленности» и 190900 «Информационно-измерительная техника и технологии», которые входят в направления: 560600 «Землеустройство и земельный кадастр», 552200 «Метрология, стандартизация и сертификация» и 551500 «Приборостроение в сфере городского кадастра, стандартизации и сертификации, измерительной техники и технологии». Пособие может быть использовано студентами, аспирантами, докторантами, научными сотрудниками, а также широким кругом лиц, имеющих базовый уровень сформированности коммуникативной компетенции по английскому языку и интересующихся актуальными проблемами в области городского кадастра и землеустройства.

Приведены задачи и упражнения по геодезии и геодезическому обеспечению в строительстве. Все типовые задачи сопровождаются схемами и подробными решениями, ко всем задачам даны ответы.

Приведены задачи и упражнения по геодезии и геодезическому обеспечению в строительстве. Все типовые задачи сопровождаются схемами и подробными решениями, ко всем задачам даны ответы.

Методические указания содержат справочные и пояснительные мате-риалы, практические задания для прохождения практики по получению первичных профессиональных умений и навыков, в том числе первичных умений и навыков научно-исследовательской деятельности, по информаци-онным технологиям в землеустройстве. В учебном издании рассматривают-ся технологии обработки измерений полевой тахеометрической сьемки с использованием программы Credo Dat 3.0 комплекса Credo.

Методические указания содержат справочные и пояснительные мате-риалы, практические задания для прохождения практики по получению первичных профессиональных умений и навыков, в том числе первичных умений и навыков научно-исследовательской деятельности, по фотограм-метрии и дешифрированию снимков. В учебном издании рассматриваются технологии дешифрирования материалов аэро- и космических съемок с це-лью создания базовых карт состояния и использования земель с использо-ванием компьютерных технологий.

Методические указания и задания предназначены для самостоятельной работы обучающихся на первом курсе по направлению подготовки 21.03.02 «Землеустройство и кадастры».

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».

Рассмотрены геодезические методы выполняемых периодически (или по мере необходимости) специальных работ по определению деформаций инженерных сооружений. Получаемые высокоточные геодезические измерения позволяют решать как научные задачи (обоснование теоретических расчетов устойчивости сооружений), так и производственно-технические, обеспечивающие нормальную эксплуатацию сооружений и оборудования и принятие профилактических мер при выявлении недопустимых величин деформаций. Приводится методика определения осадок фундаментов, скорости протекания осадки, крена, прогиба и прогнозирования времени стабилизации сооружений. Изложены способы определения крена высоких сооружений по разности высот осадочных марок; вертикальным проектированием; путем определения координат; измерением углов или направлений. Описаны способы наблюдения за трещинами несущих конструкций посредством простейших измерений, а также с применением щелемеров. Изложены методы определения планово-высотного положения рельсов при геодезической съемке крановых путей. Уделено внимание новым способам определения деформаций с использованием электронных тахеометров, лазерного сканирования и спутниковых приемников. Описаны методики создания опорных деформационных геодезических сетей в виде линейно-угловых сетей, полигонометрии и трилатерации.

Приведены задачи и упражнения по геодезии и геодезическому обеспечению в строительстве. Все типовые задачи сопровождаются схемами и подробными решениями, ко всем задачам даны ответы.

Содержится теоретический материал по существующим методам наблюдений за горизонтальными и вертикальными смещениями оползней. Разработана методика математического моделирования оползневых смещений на основе построения среднеквадратических эллипсов смещений. Проведен анализ результатов геодезических наблюдений смещений оползней с применением аппарата математической статистики.

Рассмотрены основные вопросы теории погрешностей, необходимые при обработке геодезических результатов измерений. Приведены сведения по теории вероятностей и математической статистике, положенные в основу изложения курса. Рассмотрены варианты обработки результатов традиционных методов измерений, а также GPS-измерений. Приведены общие сведения по методу наименьших квадратов. Отдельно рассмотрен вопрос применения метода наименьших квадратов к уравниванию геодезических сетей и построению эмпирических формул.

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