Курсач гизатулина. Федеральное государственное бюджетное образовательное учереждение
 Скачать 1.19 Mb.
|
|
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЕ «УФИМСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ» ФАКУЛЬТЕТ НАУК О ЗЕМЛЕ И ТУРИЗМА КАФЕДРА ГЕОДЕЗИИ, КАРТОГРАФИИ И ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ Направление подготовки (специальность): 05.03.03 Картография и геоинформатика Направленность (профиль) образовательной программы: Тематическое и геоинформационное картографирование Наименование дисциплины (модуля) Дешифрирование аэрокосмосников Курсовая работа ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННОЕ ДЕШИФРИРОВАНИЕ Научный руководитель: ст. преподаватель Адельмурзина И.Ф. Выполнил: студент (ка) 2 курса очной формы обучения группы КГ-2ТГК211Б Гизатуллина Эльвина Ринатовна УФА – 2023 ОГЛАВЛЕНИЕ Введение ............................................................................................................... 3 1. Лесохозяйственное дешифрирование: особенности, признаки дешфрирования .................................................................................................... 5 1.1 Литературный обзор по тематике ........................................................... 5 1.2 Классификационные признаки при лесохозяйственном дешифрировании ............................................................................................... 6 2. Интерактивные методы дешифрированния .................................................. 10 2.1 Прямые дешифровочные признаки .......................................................... 10 2.2 Косвенные дешифровочные признаки ..................................................... 13 3. Лесное дешифрирование аэрокосмических снимков ................................... 15 3.1 Контурное дешифрирование .................................................................... 15 3.2 Аналитическое дешифрирование ............................................................. 16 3.3. Измерительное дешифрирование ............................................................ 18 Заключение ......................................................................................................... 20 Список использованных источников и литературы ......................................... 22 3 ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы курсовой работы обусловлена тем, что в настоящее время отмечается большая значимость лесов нашей страны в развитии всех ветвей экономики государства. В связи с этим, одной из главных задач лесного хозяйства и лесоустройства страны является обеспечение расчётливого лесопользования, внедрения более эффективных способов учёта лесного фонда, организация оперативных систем слежения за изменениями лесного фонда. Данные дистанционного зондирования с искусственных спутников Земли находят свое применение в изучение лесов России с 70-х годов ХХ века. Космические снимки используются для обнаружения и оценки последствий пожаров, контроля вырубок, выявления промышленных загрязнений, мониторинга массового размножения насекомых-вредителей и решения многих других хозяйственных и экологических задач. Однако эффективное использование спутниковых изображений невозможно без соответствующих методов и алгоритмов их обработки. По мере развития спутниковых систем, когда на смену фотографическим приборам дистанционного зондирования пришли многоспектральные сканеры, значительно расширились свойства принимаемой информации. Современные спутниковые системы получают снимки с высокой оперативностью, ежедневной периодичностью и регулярным потоком данных, что открывает новые возможности для усовершенствования существующих методов и алгоритмов обработки космических снимков. Лесное дешифрирование аэрокосмических изображений при таксации лесов дешифровочным способом проводится в целях установления границ таксационных выделов, определения категорий покрытых и не покрытых лесной растительностью лесных и нелесных земель, их характеристик и таксационных показателей лесных насаждений. Установление границ лесотаксационных выделов (контурное дешифрирование) базируется на принципах и методических положениях, аналогичных определению таксационных показателей (таксационное дешифрирование), поскольку при разграничении лесного квартала на выделы необходимо оценить таксационные характеристики оконтуриваемых выделов и различия между ними. Цель данной курсовой работы заключается в изучении лесохозяйственного дешифрирования. 4 Для достижения поставленной цели необходимо решение следующиз задач: 1. Изучение теоретических основ лесохозяйственного дешифрирования; 2. Рассмотрение интерактивных методов дешифрирования; 3. Изучение лесохозяйственного дешифрирование. Объектом лесного дешифрирования является лесной фонд и составляющие его или находящиеся на его территории объекты, а также происходящие в нем различные события или явления. За основу написания курсовой работы взяты труды Лабутиной И.А., Книжникова Ю.Ф., Николаева В.А. Курсовая работа состоит из введения, 3 глав, заключения и списка использованных источников и литературы, включающих 27 наименований. Работа проиллюстрирована 6 рисунками, 1 таблицей и изложена на 25 страницах компьютерного текста. 5 1. ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННОЕ ДЕШИФРИРОВАНИЕ: ОСОБЕННОСТИ, ПРИЗНАКИ ДЕШИФРИРОВАНИЯ 1.1 Литературный обзор по тематике Лесным дешифрированием материалов аэрокосмических съемок называется процесс опознавания изображенных на них лесных объектов и установления их количественных и качественных характеристик. 1 Лесное дешифрирование может быть визуальным (глазомерным, аналитическим), измерительным, автоматическим (машинным), а также комплексным – аналитикоизмерительным или автоматизированным (интерактивным, человекомашинным) 2 Основные методические подходы к таксации лесов дешифровочным способом в системе отечественного лесоустройства были сформулированы в 1960-х гг. Становление методов лесного дешифрирования тесно связано с этапами активного развития и практического применения методов дистанционного зондирования Земли в отечественном лесном хозяйстве. Положительной особенностью успешных производственных разработок в области дистанционных методов в лесном хозяйстве советского периода было тесное сотрудничество между организациями, выполняющими аэрофотосъемку, лесоустроительными предприятиями, а также коллективами научно-исследовательских институтов и вузов. Это способствовало совмещению производственного опыта с многолетними целенаправленными исследованиями и позволило к 1980-м годам достичь значительных результатов в области дистанционных методов в лесном хозяйстве. Самые ранние примеры применения дистанционного зондирования для управления лесами были связаны с визуальным дешифрированием снимков. Такой подход продолжает играть основную роль для многих направлений, связанных с лесным хозяйством, особенно в инвентаризации лесов, управлении лесами и планированием лесохозяйственных мероприятий. 3 1 Дешифрирование аэрокосмических снимков: учебник / Балдина Е.А., Лабутина И.А.. – 2-е изд., переработанное и дополненное. – М.: «КДУ», «Добросвет», 2021. С. 54. 2 Дмитриев И.Д., Мурахтанов Е.С. , Сухих В.И. Лесная аэрофотосъемка и авиация. М., «Лесная промышленность», 1981. С.56. 3 . Самойлович Г. Г. Особенности технологии инвентаризации лесов с использованием аэроснимков при лесоустройстве. Л., изд. ЛТА, 1972.С. 76. 6 1.2 Классификационные признаки при лесохозяйственном дешифрировании При контурном и таксационном (аналитическом и измерительном) дешифрировании для определения качественных показателей лесных насаждений (состава, средней высоты яруса и элементов леса, возраста и среднего диаметра элементов леса, полноты, группы типа леса и т.д.), категорий не покрытых лесной растительностью, лесных и нелесных земель используются следующие признаки дешифрирования: – фотометрические, т.е. цвета на цветных спектрозональных изображениях, отражающие различия в спектральной яркости лесных объектов; – морфологические, отражающие морфологию объектов, т.е. формы, размеры крон, промежутков, структуру полога насаждений, а также дешифровочные признаки не покрытых лесной растительностью лесных и нелесных категорий земель; – ландшафтные, отражающие закономерности распространения элементов ландшафта, в первую очередь типов условий местопроизрастания и преобладающих пород (древостоев элементов леса), в зависимости от геоморфологической структуры ландшафта. 4 Лесное дешифрирование является комплексным процессом дистанционного распознавания объектов. В составе признаков дешифрирования для определения ряда показателей насаждений используются измерительные методы, закономерности строения насаждений, биологические свойства древесных пород (элементов леса). Ниже приводится перечень таксационных показателей, используемых методов и способов определения таксационных показателей и классов признаков дешифрирования. Перечень таксационных показателей, методов и способов их определения, классов признаков дешифрирования. 4 Дешифрирование аэро- и космических снимков. Авторы: Данилов В.А., Штырова В.К. Издание: СГУ, Саратов,2016. С. 74. 7 Таблица – 1.1 Признаки дешифрирования 5 №№ п/п Таксационные показатели Методы и способы определения таксационных показателей Класс признаков дешифрирования 1 Категория земель Аналитическое дешифрирование Фотометрические и морфологические 2 Преобладающая порода Аналитическое дешифрирование Фотометрические, морфологические и ландшафтные 3 Состав насаждений Аналитическое дешифрирование Фотометрические, морфологические и ландшафтные 4 Возраст (класс или группа) Аналитическое и измерительное дешифрирование с применением взаимосвязей Морфологические и фотометрические 5 Тип лесорастительных условий Аналитическое дешифрирование Ландшафтные, фотометрические и морфологические 6 Класс бонитета Аналитическое и измерительное дешифрирование с применением взаимосвязей Ландшафтные, морфологические 7 Средняя высота (яруса, элемента леса) Измерительное и аналитическое дешифрирование с применением взаимосвязей Фотометрические и морфологические 8 Средний диаметр элементов леса Измерительное дешифрирование с применением взаимосвязей Фотометрические и морфологические 9 Сомкнутость полога Измерительное и аналитическое дешифрирование Фотометрические и морфологические 10 Диаметр проекции крон Измерительное и аналитическое дешифрирование Фотометрические и морфологические 11 Количество проекций крон Измерительное дешифрирование Фотометрические и морфологические 12 Относительная полнота Измерительное дешифрирование с установлением взаимосвязей, глазомерная оценка Фотометрические и морфологические 13 Запас на 1 га Измерительное и аналитическое дешифрирование с применением взаимосвязей, справочные таблицы Фотометрические и морфологические 5 Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы Учебник для вузов. — Москва: Техносфера, 2008. С. 82. 8 На основе фотометрических, морфологических и ландшафтных признаков определяются следующие основные таксационные показатели: категория земель, преобладающая порода (древостой элемента леса), состав насаждений, возраст (класс или группа), тип лесорастительных условий. Значение перечисленных признаков дешифрирования для конечного результата является главным и поэтому их изучение, правильный подбор и порядок использования определяют эффективность их применения и качество дешифрирования в целом. 6 Анализ фотометрических и морфологических признаков дешифрирования производится на таксационно-дешифровочных пробных площадях и выделах с выборочной измерительно-перечислительной таксацией, точно опознанных и нанесенных на аэрокосмические изображения (снимки). 7 Основной задачей наземного анализа является получение признаков дешифрирования, обеспечивающих определение повыдельных таксационных характеристик лесов с нормативной точностью. Для анализа отбирается по 2- 6 пробных площадей или выделов с выборочной измерительно перечислительной таксацией каждой преобладающей породы, характеризующих основные группы возраста, представленные в объекте работ. Планирование количества и размещения пробных площадей и выделов с выборочной измерительно-перечислительной таксацией (обучающей выборки) в объекте работ выполняется на основе анализа таблиц встречаемости. Алгоритм ручной или автоматической (программной) статистической обработки результатов анализа признаков дешифрирования заключается в следующем: Признаки дешифрирования группируются по породам (древостоям элементам леса) и классам возраста. Внутри этих групп сводятся данные встречаемости каждого признака и определяются вероятности их встречаемости (в долях единицы или в %). Определяется достоверность распознавания двух пород или древостоев элементов леса (Q) при использовании одного признака по формуле: 6 Кусов В.С. Основы геодезии, картографии и космоаэросъемки [Текст]: учебное пособие для студентов вузов / В. С. Кусов. - М.: Академия, 2009. С. 165 7 Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков. [Текст]: учебное пособие для студентов вузов / И. А. Лабутина. - М.: Аспект Пресс, 2004. С. 184 9 где: P i – вероятность признака породы I и породы II; i – код признака; P imax – максимальная (из двух) вероятность для каждого признака. На основании определения достоверности Q по каждому признаку выделяется группа наиболее информативных признаков и рассчитываются значения достоверности дешифрирования при использовании двух и более признаков по формулам: Результаты анализа признаков дешифрирования группируются по преобладающим породам (древостоям элементов леса), группам возраста или другим группам таксационных показателей. На основании рядов распределения признаков и анализа их информативности составляются сводные таблицы признаков с пошаговым определением достоверности дешифрирования по форме, в которых исполнителю указывается, на какие признаки дешифрирования необходимо обращать внимание, и в какой последовательности их следует применять при распознавании тех или иных пород или древостоев элементов леса. 10 2. ИНТЕРАКТИВНЫЕ МЕТОДЫ ДЕШИФРИРОВАННИЯ 2.1 Прямые дешифровочные признаки Прямыми дешифровочными признаками называются те свойства объектов, которые передаются непосредственно и воспринимаются дешифровщиком на снимках. К ним относят форму, размеры, цвет, фототон, тени, структуру изображения. 1. Тон (цвет) характеризует относительную яркость объекта или его цвет. Это один из наиболее важных признаков дешифрирования. Для черно- белых снимков тон - степень почернения изображения на снимке. При дешифрировании цифровых снимков количество различимых градаций тона/цвета ограничивается только их количеством, т.е. радиометрическим разрешением изображения. Рисунок – 2.1 Цвет и фон 8 2. Форма объекта или его контуров является очень четким признаком дешифрирования. Как правило, объекты, созданные человеком, имеют четкие границы и правильную форму, а естественные объекты - лесные массивы, водоемы и пр. имеют неправильную форму и, зачастую, размытые границы. Форма объектов может быть точечной, линейной, площадной. 8 Цвет и фон [ЭЛЕКТРОННЫЙ РЕСУРС]. – Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm 11 Рисунок – 2.2 Форма 9 3) Размер объекта зависит от масштаба. Как правило, при дешифрировании анализируются относительные размеры объектов на одном и том же снимке. Рисунок – 2.3 Размер 10 4) Структура изображения определяется взаимным расположением объектов на снимке. Как правило, отчетливая и хорошо распознаваемая структура возникает в местах периодически повторяющихся тонов и текстур. Так по структуре изображения можно отличить лесные культуры в 9 Форма [ЭЛЕКТРОННЫЙ РЕСУРС]. – Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm 10 Размер [ЭЛЕКТРОННЫЙ РЕСУРС]. – Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm 12 регулярных рядовых посадках, созданных человеком, от насаждений естественного происхождения. Рисунок – 2.4 Структура 11 5) Тень является одним из важных дешифровочных признаков, поскольку дает представление об относительной высоте и профиле объекта (дерева или полога леса). Рисунок – 2.5 Тень 12 11 Структура [ЭЛЕКТРОННЫЙ РЕСУРС]. – Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm 12 Тень [ЭЛЕКТРОННЫЙ РЕСУРС]. – Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm 13 6) Рисунок изображения создается комплексом всех формирующих его признаков. Он зависит от характера местности, масштаба изображения или разрешения снимков, спектральных зон и условий съемки. Рисунок – 2.6 Рисунок 13 На сверхкрупномасштабных аэроснимках (1:2000 и крупнее) рисунок создается кронами деревьев, их тенями и фоном. На снимках такого масштаба опознаются отдельные ветви, очертания крон, их морфологические особенности, по которым можно определить древесные породы, степень повреждения древостоев вредителями, болезнями и прочими неблагоприятными факторами. Ландшафтные особенности местности, в том числе, тип условий местопроизрастания, не оказывают существенного влияния на рисунок изображения, поскольку даже минимальные по площади единицы природно-территориальных комплексов, значительно больше площади, изображающейся на крупномасштабном снимке. На таких снимках можно опознать и подсчитать практически все деревья в верхней части полога, кроны которых не затенены соседними деревьями 2.2 Косвенные дешифровочные признаки К косвенным дешифровочным признакам относят приуроченность объектов к определенным условиям местопроизрастания, ландшафтам. При дешифрировании производных изображений, например, синтезированных из зональных при нестандартных вариантах синтеза, 13 Рисунок [ЭЛЕКТРОННЫЙ РЕСУРС]. – Режим доступа http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm 14 индексных, преобразованных методом главных компонент и др., дешифровочные признаки разрабатываются отдельно для каждого варианта преобразованного изображения. 14 Следует отметить, что практически все современные методы автоматизированной классификации изображений в той или иной мере являются интерактивными, поскольку требуют либо предварительного участия опытного дешифровщика в процессе подготовки и настройки классификатора, либо его участия после классификации для оценки полученных результатов. 14 Книжников Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований [Текст]: учебник для студентов вузов / Ю. Ф. Книжников, В. И. Кравцова, О. В. Тутубалина. - М.: Академия, 2004. С. 46 15 3. ЛЕСНОЕ ДЕШИФРИРОВАНИЕ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ Лесное дешифрирование является сложным комплексным процессом получения лесоучетной информации по аэрокосмическим снимками. В методико-технологическом отношении оно подразделяется на дешифрирование контурное и таксационное. Таксационное дешифрирование, в свою очередь, подразделяется на аналитическое и измерительное. 15 Лесное дешифрирование в целях таксации лесов производится только при стереоскопическом анализе аэрокосмических снимков. 3.1 Контурное дешифрирование Контурное дешифрирование выполняется поквартально в целях разграничения лесов на таксационные выделы. Для более полного использования информации с аэрокосмических изображений (снимков) и достижения высокого качества работ следует соблюдать строгую последовательность выделения границ выделов, начиная с более простых объектов, с постепенным переходом к более сложным. В связи с этим, общий процесс лесного дешифрирования обычно разделяется на следующие этапы: а) общий обзор местности; б) выделение топографических объектов; в) выделение генерализованных таксационных выделов; г) детализация таксационных выделов. В первую очередь, анализируется вся стереомодель квартала с целью изучения характера рельефа и гидрографии, их строения, геоморфологических особенностей. Определяется общий уклон местности, направление и рисунок водотоков, линии водоразделов. Выясняется общий характер лесных земель, представленность различных категорий лесных насаждений. 16 На следующем этапе производится дешифрирование топографических объектов; наносятся нечетко видимые дороги, ручьи, отграничиваются сенокосы, пашни, болота, усадьбы. Кроме того, выделяются не покрытые лесной растительностью земли: прогалины, пустыри, вырубки и гари, а также нелесные земли. 15 Смирнов Л.Е. Теоретические основы и методы географического дешифрирования аэрофотоснимков. Л.: Изд-во ЛГУ,2015. С. 68. 16 Савиных В.В., Цветков В.Я. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования. – М.: Картгеоцентр – Геодезиздат, 2001. С. 89. 16 Последующий этап контурного дешифрирования заключается в предварительном выделении генерализованных таксационных выделов: разделении лесного квартала на крупные лесные участки – генерализированные выделы с четкими границами, как правило, объединяющие несколько таксационных выделов с близкими характеристиками и невыраженными (мало- или плохо заметными) границами. 17 После выделения крупных генерализированных выделов, имеющих хорошо различимые естественные границы, приступают к последнему этапу контурного дешифрирования – детализации таксационных выделов в соответствии с инструктивно-нормативной и согласованной с Заказчиком работ средней площадью таксационного выдела. 18 При детализации контурного дешифрирования производят тщательный стереоскопический анализ полога лесных насаждений с возможно необходимой максимальной кратностью увеличения масштаба аэрокосмического изображения. В процессе анализа используются фотометрические, морфологические и дополнительно – ландшафтные признаки дешифрирования, вертикальный и горизонтальный масштабы аэрокосмических изображений (снимков). Определяются таксационные характеристики выделов, выявляются различия в составе насаждений, классах возраста преобладающих пород (древостоев элементов леса), средних высотах, группах типов леса, классах бонитета и относительных полнотах. Проводятся границы между выделами. Одновременно с выделением границ выделов производится их нумерация в пределах лесного квартала. 3.2 Аналитическое дешифрирование При аналитическом дешифрировании глазомерно определяются состав, класс возраста и группа типов леса. Относительная полнота определяется на основании глазомерной оценки сомкнутости полога и установленной связи (зависимости) ее с полнотой, древесной породой (породным составом) и высотой лесного насаждения. Высота насаждений в случаях невозможности ее определения путем стереоизмерений определяется глазомерностереоскопическим способом, основываясь на вертикальном масштабе стереомодели или другим из известных способов. 17 Брюханов А.В., Гоподиннов Г.В., Книжников Ю.Ф. Аэрокосмические методы в географических исследованиях. – М.: МГУ, 1982. С. 145. 18 Аковецкий В.И. Дешифрирование снимков. М.: Наука, 1983. С. 74. 17 При аналитическом дешифрировании рекомендуется придерживаться следующей последовательности определения таксационных показателей. Дешифрирование начинают с определения состава насаждений. При этом в первую очередь определяется группа пород (хозяйство), преобладающая порода (древостой элемента леса), потом – её коэффициент в составе и доли участия других пород. Древесные породы распознаются на основе анализа совокупности признаков дешифрирования, нашедших отражение на аэрокосмических изображениях (снимках) (различия в цвете, форме крон, строении полога и т.д.), с использованием имеющихся таблиц признаков дешифрирования. 19 После определения состава определяется средняя высота яруса и высоты элементов леса на основе глазомерно-стереоскопического дешифрирования или измерений разности продольных параллаксов в порядке При этом в лесных насаждениях из древесных пород, образующих ровный полог, как правило, высоты отдельных элементов леса определяются путем сопоставления их с высотой полога (яруса) и с учетом величины разности высот между ними. Кроме того, результаты контролируются и уточняются путем самостоятельного определения или измерения высот элементов леса. В изреженных насаждениях или в насаждениях из пород, не образующих выраженного полога, у которых высоты резко различаются между собой, производится измерение высот по каждому элементу леса в отдельности. При этом измеряются высоты 4-6 деревьев каждого элемента леса и в качестве средней высоты принимается среднее арифметическое значение этих измерений. Средняя высота яруса определяется как средневзвешенная по коэффициентам состава лесного насаждения. Относительная полнота определяется глазомерно-стереоскопическим способом с учетом ее статистически установленной связи с сомкнутостью полога, густотой насаждения и просматриваемостью в глубину. Сомкнутость полога определяется при помощи квадратных, точечных палеток или глазомерно-аналитическим путем 20 Средний диаметр элементов леса и запас на 1 га лесного насаждения определяются при помощи вспомогательных таблиц или графиков, составленных на основе региональных уравнений статистической связи, выражающих зависимость их от дешифрируемых показателей (высоты, относительной полноты, сомкнутости полога, диаметра крон). После определения основных количественных показателей дешифрируются возраст лесного насаждения, класс бонитета, группа типов 19 Альтер С.П. Ландшафтный метод дешифрирования аэрофотоснимков. М. – Л.: Наука, 1966. С. 86 20 Богомолов Л.А. Дешифрирование аэрофотоснимков. – М.: Недра, 1976. С. 19. 18 леса и тип лесорастительных условий). Как правило, первым из них определяется показатель, который дешифрируется с наибольшей уверенностью. Правильное определение класса бонитета и типа леса (типа лесорастительных условий) обеспечивает более достоверное дешифрирование других таксационных показателей. Для уверенного определения классов бонитета и типов леса необходимо предварительно хорошо изучить расширенную схему типов леса по объекту работ, проанализировать приуроченность типов лесорастительных условий, классов бонитета, преобладающих и сопутствующих пород к формам и элементам рельефа, гидрографии, высоте над уровнем моря, крутизне и экспозиции склонов. Вспомогательными средствами при определении этих показателей могут служить тематические карты, материалы прошлого лесоустройства и карточки наземного анализа признаков дешифрирования, проведенного на объектах обучающей выборки (учебно-тренировочном таксационно- дешифровочном полигоне). В процессе совместного анализа перечисленных материалов устанавливаются взаимосвязи для преобладающих пород в разрезе групп классов бонитета и групп типов лесорастительных условий. 3.3 Измерительное дешифрирование Путем измерительного дешифрирования возможно определение состава лесного насаждения таксационного выдела. При этом формула состава устанавливается подсчетом горизонтальных проекций крон деревьев по каждой породе, последующим попородным измерением средних диаметров проекций крон и высот деревьев и, на основе установленных статистических зависимостей, определяется формула состава лесного насаждения выдела с поправкой на часть лесного насаждения, не получившую отображения на материалах съемки. Эта работа выполняется на 1-3 круговых площадках определенного диаметра, размещаемых в характерных местах изображения выдела на материалах съемки. Состав части лесного насаждения, не получившей отображения на материалах съемки, определяется опытным путем с использованием данных обучающей выборки учебно-тренировочного таксационно-дешифровочного полигона. 21 Важнейшим показателем, измеряемым по аэрокосмическим изображениям (снимкам), является высота отдельных деревьев, элементов леса и яруса насаждений. 21 Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. Аэрокосмические методы географических исследований: учебник. М., Издательский центр «Академия», 2011. С. 321. 19 Измерительный способ определения высоты древостоев основан на измерении разности продольных параллаксов в стереорежиме на основе специализированного программного обеспечения. 22 Такие измеряемые показатели, как диаметр проекции крон, сомкнутость полога, количество деревьев не входят в число показателей, составляющих таксационную характеристику лесных насаждений. Но они используются как дешифровочные показатели в процессе аналитического таксационного дешифрирования и в качестве аргументов в уравнениях взаимосвязей между таксационными и дешифровочными показателями. Измерения этих показателей выполняются при помощи электронных масштабных линеек и палеток. 22 Верещака Т.В., Зверев А.Т. и др. Визуальные методы дешифрирования. М., "Недра", 1990. С. 99 20 ЗАКЛЮЧЕНИЕ В результате написания курсовой работы можно сделать следующие выводы: В первой главе рассмотрели, что такое лесохозяйственное дешифрирование его особенности, признаки. Становление методов лесного дешифрирования тесно связано с этапами активного развития и практического применения методов дистанционного зондирования Земли в отечественном лесном хозяйстве.Положительной особенностью успешных производственных разработок в области дистанционных методов в лесном хозяйстве советского периода было тесное сотрудничество между организациями, выполняющими аэрофотосъемку, лесоустроительными предприятиями, а также коллективами научно-исследовательских институтов и вузов. Это способствовало совмещению производственного опыта с многолетними целенаправленными исследованиями и позволило к 1980-м годам достичь значительных результатов в области дистанционных методов в лесном хозяйстве. Основные методические подходы к таксации лесов дешифровочным способом, а также рассмотрели классификационные признаки при лесохозяйственном дешифрировании Вторая глава посвящена интерактивным методам дешифрирования, а также его видам: прямым и косвенным. Дешифрировочные методы, которые являются важным инструментом для анализа и обработки аэроснимков, поскольку они позволяют быстро и точно определить объекты на карте Третья глава отражает виды лесного дешифрирования, в частности контурное дешифрирование, выполняющее поквартально в целях разграничения лесов на таксационные выделы. Аналитическое дешифрирование глазомерно определяющее состав, класс возраста и группа типов леса. Измерительное дешифрирование, при котором возможно определение состава лесного насаждения таксационного выдела. Эффективное управление лесным хозяйством и организация многоцелевого лесопользования, охраны защиты и воспроизводства лесов в современном информационном обществе невозможны без использования актуальных информационных ресурсов. Аэрокосмические средства и методы прочно утвердились в ХХ в. как надежная техническая основа для формирования объективной информации о лесных ресурсах и решения практических вопросов охраны, защиты, воспроизводства и пользования лесами. В перспективе применение аэрокосмических методов в лесном хозяйстве будет расти, благодаря развитию систем съемки и возможности 21 доступа к дистанционным данным через веб-сервисы и корпоративные сети. Задачи, которые предстоит решать будущим специалистам лесного хозяйства, сложнее, масштабнее и должны отвечать потребностям технологически более совершенного общества. Перспективные направления развития аэрокосмических методов в лесном хозяйстве связаны с разработкой новых технологий обработки и интерпретации данных о ресурсном и экологическом потенциале лесов, в основе которых, новые виды дистанционной информации, в том числе материалы лазерных аэросъемок и съемок с беспилотных летательных аппаратов, сверхдетальных космических съемок, радиолокационных космических систем. Интеграция дистанционных методов сбора данных и информационно-коммуникационных технологий будет способствовать развитию отраслевых систем мониторинга лесов. 22 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 1. Аковецкий В.И. Дешифрирование снимков. М.: Наука, 1983. – 374 с. 2. Альтер С.П. Ландшафтный метод дешифрирования аэрофотоснимков. М. – Л.: Наука, 1966. – 86 с. 3. Богомолов Л.А. Дешифрирование аэрофотоснимков. – М.: Недра, 1976. – 354 с. 4. Брюханов А.В., Гоподиннов Г.В., Книжников Ю.Ф. Аэрокосмические методы в географических исследованиях. – М.: МГУ, 1982. 5. Верещака Т.В., Зверев А.Т. и др. Визуальные методы дешифрирования. М., "Недра", 1990. – 218 с. 6. Викторов С.В., Чикишев А.Г. Ландшафтная индикация и ее практическое применение. М., 1990. – 469 с. 7. Дешифрирование аэро- и космических снимков. Авторы: Данилов В.А. , Штырова В.К. Издание: СГУ, Саратов, – 74 с. 8. Дешифрирование аэрокосмических снимков: учебник / Балдина Е.А., Лабутина И.А.. – 2-е изд., переработанное и дополненное. – М.: «КДУ», «Добросвет», 2021. – 269 с. 9. Дешифрирование аэрофотоснимков при картографировании ландшафтов учебно-методическое пособие. Козлова И.В., 2021. – 247 с. 10. Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков: Методика и результаты. – М.: Наука; Берлин: Академи-ферлаг, 1982. – 84 с. 11. Дешифрирование аэрокосмических снимков: учебник, [электронное издание сетевого распространения] / Балдина Е.А., Лабутина И.А.. – 2-е изд., переработанное и дополненное. – М.: «КДУ», «Добросвет», 2021. – 269 с. 12. Дмитриев И.Д, Мурахтанов Е.С. , Сухих В.И. Лесная аэрофотосъемка и авиация. М., «Лесная промышленность», 1981. – 344 с. 13. Книжников Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований [Текст]: учебник для студентов вузов / Ю. Ф. Книжников, В. И. Кравцова, О. В. Тутубалина. - М.: Академия, 2004. – 333 с. 14. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. Аэрокосмические методы географических исследований: учебник. М., Издательский центр «Академия», 2011. – 416 с. 15. Козлова И.В. Дешифрирование аэрофотоснимков при картографировании ландшафтов: учебно-методическое пособие. Томск: Изд- во ТПУ, 2006. – 38 с. 23 16. Космические методы геоэкологии. Атлас / под ред. Кравцовой В.И. М., Географический факультет МГУ им. Ломоносова М.В, 2020. – 108 с. 17. Кусов В.С. Основы геодезии, картографии и космоаэросъемки [Текст]: учебное пособие для студентов вузов / В. С. Кусов. - М.: Академия, 2009. – 256 с. 18. Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков. [Текст]: учебное пособие для студентов вузов / Лабутина И. А. - М.: Аспект Пресс, 2004. – 184 с. 19. Ландшафтная индикация. Обуховский Ю.М. 2015. – 299 с. 20. Лурье И.К. Геоинформационное картографирование: методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков: учебник для студентов вузов., 2016. – 205 с. 21. Савиных В.В., Цветков В.Я. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования. – М.: Картгеоцентр – Геодезиздат, 2001. – 228 с. 22. Самойлович Г. Г. Особенности технологии инвентаризации лесов с использованием аэроснимков при лесоустройстве. Л., изд. ЛТА, 1972. –110 с. 23. Смирнов Л.Е. Теоретические основы и методы географического дешифрирования аэрофотоснимков. Л.: Изд-во ЛГУ,2015. – 212 с. 24. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения [Электронный ресурс]: учебное пособие / Шихов А. Н., Герасимов А. П., Пономарчук А. И., Перминова Е. С.; Пермский государственный национальный исследовательский университет. – Электронные данные. – Пермь, 2020. – 49,6 Мб; – 191 с.: ил. – Режим доступа : http://www.psu.ru/files/docs/science/ books/uchebnie-posobiya/shikhov-gerasimov-ponomarchukperminova- tematicheskoe-deshifrovanie-i-interpretaciyakosmicheskih-snimkov.pdf 25. Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы Учебник для вузов. – М: Техносфера, 2008. – 312 с. 26. Левадный Ю.В., Телеш В.А. статья “Дешифровочные признаки топографических объектов на радиолокационных изображениях”.,2009 – 230 с. 27. http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/atlas/24'prizn.htm [ ЭЛЕКТРОННЫЙ РЕСУРС ] это что?????????????????????????????? 24 |