Центр сопряженного мониторинга окружающей среды и природных ресурсов
«Мониторинг. Наука и технологии» Рецензируемый и реферируемый научно-технический журнал
Меню раздела «МНТ»
ГЛАВНАЯ
цели и задачи
Перечень ВАК
ВЫПУСКИ
2022
выпуск №1
выпуск №2
выпуск №3
статья #01
статья #02
статья #03
статья #04
статья #05
статья #06
статья #07
статья #08
статья #09
статья #10
статья #11
выпуск №4
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
все выпуски
АВТОРАМ
этика
порядок рецензирования
правила для авторов
ПОДПИСКА
О ЖУРНАЛЕ
главный редактор
редакционный совет
редакционная коллегия
документы
свидетельство
issn
ENG
Меню разделов
ГЛАВНАЯ
Раздел: «ЦЕНТР»
Раздел: «МНТ»
Раздел: «СБОРНИК»
Раздел: «MST»

Мабеле Б.К., Илюшина Т.В.
Исследование временной изменчивости природных ресурсов особо охраняемых природных территорий Республики Конго по материалам космических снимков
Study of the temporary variability of natural resources of specially protected natural territories of the Republic of the Congo on the materials of space images
УДК:
502,7; 911.372.2
Аннотация:
В данном исследовании рассматривается возможность проведения мониторинга временной изменчивости природных ресурсов особо охраняемых природных территории Республики Конго по материалам космических снимков. Исследование проводилось на территории природного заповедника «Лак Теле». Выбор данной территории для исследования обусловлен наличием на ней основных объектов для ведения мониторинга природных ресурсов и застроенных территорий. Авторами была разработана технологическая схема ведения мониторинга по материалам дистанционного зондирования Земли, а также проанализированы различные методы дешифрирования космических снимков с целью ведения учета природных ресурсов.
Ключевые
слова:
мониторинг особо охраняемых природных территорий, учет природных ресурсов, природный заповедник, дешифрирование космических изображений, Республика Конго, контролируемая классификация, метод максимального правдоподобия, метод минимального расстояния
Abstracts:
This paper considers the possibility of studying the temporal variability of natural resources in specially protected natural areas of the Republic of the Congo based on satellite images. The study was conducted on the territory of the «Lac Tele Nature Reserve». The choice of this territory for research is due to the presence in this territory of the main objects for monitoring natural resources and built-up areas. The authors developed a technological scheme for monitoring based on the materials of remote sensing of the earth and also analyzed various methods of decoding satellite images in order to keep records of natural resources.
Keywords:
specially protected natural areas, accounting of natural resources, natural reserve Lak Tele, space image interpretation, Republic of the Congo, controlled classification, maximum likelihood method, minimum distance method

Текст статьи Текст статьи
1,6 МБ
Скачать

вернуться к списку статей

Авторы статьи:
МАБЕЛЕ
Бангу Креол Пассовер
аспирант (соискатель), кафедра землеустройства и кадастров Московского государственного университета геодезии и картографии
ИЛЮШИНА
Татьяна Владимировна
tilyushina@yandex.ru
доктор географических наук, профессор, заведующий кафедрой землеустройства и кадастров, Московский государственный университет геодезии и картографии
Список литературы:
1.
Atlas of forests of the Republic of the Congo. https://cog.forest-atlas.org/
2.
UICN/PACO (2012). Parcs et reserves du Congo: evaluation de l'efficacite de gestion des aires protegees. Ouagadougou, BF: UICN/PACO.
3.
Чабан Л.Н. Автоматизированная обработка аэрокосмической информации при картографировании геопространственных данных. Учебное пособие. М.: МИИГАиК. 2013. 96 с.
4.
Shikhov A.N., Chernokulsky A.V. A satellite-derived climatology of unreported tornadoes in forested regions of northeast Europe. Remote Sensing of Environment. 2018. Vol. 204. Pp. 553-567.
5.
Wang X., Wang J., Che T., Huang X., Hao X., & Li H. Snow Cover Mapping for Complex Mountainous Forested Environments Based on a Multi-Index Technique. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2018. 11(5): 1433-1441. doi: 10.1109/JSTARS.2018.2810094.
6.
Tutorial: Fundamentals of Remote Sensing. Электронная версия. https://www.nrcan.gc.ca/science-and-data/science-and-research/22038
7.
Малинников В.А., Стеценко А.Ф., Алтынов А.Е., Попов С.М. Мониторинг природной среды аэрокосмическими средствами. Учебное пособие для студентов вузов. М.: Изд. МИИГАиК. 2008. 145 с.
8.
Herbei M.V. Processing and Use of Satellite Images in Order to Extract Useful Information in Precision Agriculture. Bulletin of University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine Cluj-Napoca Agriculture 73(2):238. DOI:10.15835/buasvmcn-agr:12442.
9.
Беленко В.В. Концепция и технология мониторинга земель застраиваемых территорий по материалам космической съемки. Диссертации на соискание ученной степени доктора наук // МИИГАиК. 2019. С. 209.
10.
J.S.Rawat, Manish Kumar. Monitoring land use/cover change using remote sensing and GIS techniques: A case study of Hawalbagh block, district Almora, Uttarakhand, India. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. Volume 18, Issue 1, June 2015. Pages 77-84.
11.
M.Braun., H.Martin. Mapping imperviousness using NDVI and linear spectral unmixing of ASTER data in the Cologne-Bonn region (Germany). Proceedings of the SPIE 10th International Symposium on Remote Sensing, 812 September 2003, Barcelona, Spain. P. 1-11.
12.
Xu H.Q. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing. 2006. 27 (14). Pp. 3025-3033.
13.
Li X., Liu X., Yu L. Aggregative model-based classifier ensemble for improving land-use/cover classification of Landsat TM Images. Int. J. Remote Sens. 2014. 35. Pp. 1481-1495.
14.
Guerschman J.P., Paruelo J.M., Bella C.D., Giallorenz M.C., Pacin F. Land cover classification in the Argentine Pampas using multi-temporal Landsat TM data. International Journal of Remote Sensing. 24. 2003. Pp. 3381-3402.
15.
Gerelmaa Ganbaatar and Kyu-Sung Lee. Classification of Crop Lands over Northern Mongolia Using Multi-Temporal Landsat TM Data. Korean Journal of Remote Sensing. Vol. 29. No. 6. 2013. Pp. 611-619. http://dx.doi.org/10.7780/kjrs.2013.29.6.4
 
МНТ Выпуски 2022 Выпуск №3 Статья #04
© ООО «ЦСМОСиПР», 2023
Все права защищены
  +7(926) 067-59-67
  +7(928) 962-32-60