Архив — ГУП НИИБЖД РБ
Номер посвящен памяти сотрудников института д.т.н. Зайнуллина Х.Н. и к.т.н. Минигазимова И.Н., внесших огромный вклад в решение экологических проблем Республики Башкортостан.
СОДЕРЖАНИЕ
Гордость института
У.Г. Ибатуллин
Экологическая наука требует коллективной работы ученых
Ю.Р. Абдрахимов
З.Ф. Акбалина, Н.С. Минигазимов, Л.Н. Белан, Т.И.Зверева, Н.В. Давиденко, Ф.М. Ремезова, С.Я. Лучинина, Э.Г. Мухаметзянова
Программно-целевой подход к решению проблем ТБО в Республике Башкортостан
В статье рассмотрена ситуация обращения с отходами производства и потребления в Республике Башкортостан. Описаны мероприятия по реализации Республиканской целевой программы «Создание и совершенствование системы управления твердыми бытовыми отходами». Разработан пилотный проект по организации мусоропереработки на полигоне ТБО.
Ключевые слова: Отходы, республиканская целевая программа, система обращения, межмуниципальные схемы, полигон
А.М. Сафаров, Р.М. Хатмуллина, И.Р. Галинуров, В.И. Сафарова
К вопросу оценки накопленного экологического ущерба нефтяной отрасли
Проведено исследование территории, находящейся в зоне влияния нефтехимических предприятий Республики Башкортостан. Выявлены места локализации скоплений нефтяных углеводородов, образовавшихся в результате их миграции в подземных горизонтах. Установлено, что подземные скопления нефтепродуктов являются специфическим источником загрязнения природной среды в зонах влияния предприятий нефтехимической промышленности. Показано, что такие скопления нефтепродуктов в грунтах являются объектами накопленного экологического ущерба.
Ключевые слова: нефтяная отрасль, подземные скопления, нефтепродукты, накопленный экологический ущерб
У.Г. Ибатуллин, В.
Б. Черемисов, А.Ш. Галиев
Отходы агропромышленного комплекса: проблемы и пути их решения
В статье рассмотрены основные проблемы агропромышленного комплекса, связанные с отходами производства. Показано, что они имеют комплексный характер и решать их нужно с позиций системного подхода. В этом случае отходы рассматриваются в качестве ценного сырья для получения полезной продукции, используемой в земледелии.
Ключевые слова: агропромышленный комплекс, отходы, проблемы, системный подход, замкнутый цикл.
Н.С. Минигазимов, К.С. Трофимов
Экологические и санитарно-гигиениические требования при утилизации осадков сточных вод
Весьма актуальна проблема утилизации осадков сточных вод (ОСВ), образующихся на биологических очистных сооружениях населенных пунктов и промышленных предприятий. Наиболее привлекательным направлением использования данных отходов является их применение в качестве нетрадиционных удобрений при выращивании сельскохозяйственной продукции.
Применение ОСВ предполагает разработку безопасных технологий применения – обезвоживания, обеззараживание, дозы внесения, способы заделки в почву, выбор культур и т.д. что существенно усложняет их применение и ограничивает объем использования.
Ключевые слова: методы утилизации, осадки сточных вод ( ОСВ), тяжелые металлы, очистные сооружения, хранение ОСВ.
В.Д. Назаров, М.В. Назаров, К.Л. Чертес
Управление осадками сточных вод
В статье говорится о применении осадков сточных вод в качестве стимуляторов процесса биодеструкции массива полигона ТБО, что приводит к увеличению плотности тела полигона, уменьшению концентрации органической составляющей, увеличению концентрации микроорганизмов, повышению температуры всех трех слоев элементов.
Ключевые слова: осадки биологических очистных сооружений канализации населенных пунктов, осадки очистных сооружений водоснабжения населенных пунктов, компостирование, рекультивационные материалы, почвогрунты, минеральный зернистый материал, силицированный кальцит, катализатор окислительных процессов.
М.В. Назаров, В.Ю. Разумов, Т.О. Ахметов, О.В. Крупина, В.Д. Назаров
Комплексный подход к обеспечению экобезопасности промышленно развитого региона
В статье предложена технология переаботки буровых шламов с получением керамзита и каталитических гранулированных материалов.
Ключевые слова: переработка крупнотоннажных отходов, нефтяные шламы, буровые шламы, нефтезагрязненный грунт, нефтесодержащая вода, промывка грунта, геохимический барьер, нагнетательные и эксплуатационные скважины, сооружения очистки нефтесодержащих вод.
Н.С. Минигазимов, Р.Ш. Минигазимов
Новая информация о токсичности нефтесодержащих отходов
В статье говорится о токсичности нефтесодержащих отходов и отходов бурения.
Ключевые слова: нефтешлам, почвогрунт, нефть, шламовые амбары, тяжелые металлы, токсичные отходы.
Р.Р. Шарипов, С.М. Найман, М.О. Найман
Использование биоорганических отходов в качестве альтернативного энергоносителя
В данной работе показана перспективность применения биогазовых технологий в Республике Татарстан.
Здесь велик поток органических отходов (12.39 млн т животноводческих отходов), которые, с одной стороны, нужно размещать в окружающей среде, а с другой стороны, при их соответствующей утилизации они являются постоянно воспроизводимым энергоресурсом. Производство биогаза сократит использование ископаемых энергоресурсов как на стадии потребления энергоносителей, так и на стадии выработки различных видов энергии.
Ключевые слова: органические отходы, утилизация, биогаз, бигоазовый реактор
Г.Ш. Шамсиева, С.М. Найман, М.О. Найман
Разработка системы поддержки принятия решений в области управления вторичными ресурсами
В статье говорится о создании информационной системы «Вторичные материальные ресурсы» в целях всестороннего анализа ситуации в сфере обращения с твердыми коммунальными отходами, оценки потенциала вторичных материальных ресурсов и разработки оптимальной схемы сбора, транспорт.ировки и переработки ТКО в крупных городах
Ключевые слова: селективный сбор отходов, вторичные ресурсы, твердые бытовые отходы, переработка отходов.
Г.Ш. Шамсиева, С.М. Найман, М.О. Найман
Оценка фильтрационных вод Самосыровской свалки города Казани
Сточные воды свалок твердых бытовых отходов содержат высокие концентрации органических веществ, токсические компоненты, тяжелые металлы. Образующийся фильтрат может представлять опасность для подземных вод, почвы и окружающей среды. В статье проведена оценка фильтрата полигона ТБО г. Казани.
Ключевые слова: свалки твердых бытовых отходов, фильтрационные воды, жизненный цикл.
Р.А. Сулейманов, Т.К. Валеев
Оценка риска для здоровья населения, связанного с качеством подземных питьевых вод на нефтедобывающих территориях Республики Башкортостан
Целью исследования являлась оценка и выявление особенностей загрязнения подземных вод на нефтедобывающих территориях Республики Башкортостан и разработка гигиенических рекомендаций по экологически безопасному водопользованию.
По результатам проведенных исследований дана оценка качества питьевых вод. Представлена характеристика основных причин, приводящих к загрязнению подземных вод в районах размещения нефтегазодобывающих промыслов. Предложен комплекс гигиенических рекомендаций и управленческих решений по улучшению условий водоснабжения на территориях с развитой нефтедобычей.
Ключевые слова: Загрязнение, подземные воды, территории нефтедобычи.
Р.Р. Давлетшин, А.А. Гюлишанян
О некоторых аспектах реализации генеральных схем очистки территорий
Рассмотрены основные аспекты и проблемные вопросы санитарной очистки территории муниципальных образований Республики Башкортостан. Показано, что организационной основой функционирования системы санитарной очистки и обращения с отходами являетяс генеральная схема очистки территории.
Ключевые слова: генеральная схема очистки, управление отходами, сканитарная очистка территории.
В.М. Фердман, Н.С. Минигазимов
Проблема обращения с радиоактивными отходами на предприятиях нефтедобычи
К наиболее опасным загрязнителям для живой природы и человека относятся радиоактивные вещества. О наличии в нефтяных пластах этих элементов известно давно, однако, опубликованных сведений об их содержании в добываемых нефтях и пластовых водах, загрязнении ими природной среды в районах добычи и переработки нефти ничтожно мало. По-видимому, данная проблема сознательно или несознательно замалчивается нефтепромышленниками, т. к. затраты на ликвидацию экологических последствий радиоактивного и нефтяного загрязнений не сопоставимы.
Ключевые слова: радиоактивные вещества, нефтешлам, уран, торий, радий, радиоактивное загрязнение.
Т.Ш. Маликова, А.Х. Агадуллина, И.О. Туктарова
Оценка жизненного цикла систем управления отходами
В статье рассматривается методология оценки экологического жизненного цикла продукта.
Дается схема оценки жизненного цикла по ИСО 14040
Ключевые слова: оценка экологического жизненного цикла, ИСО 14040.
Л.Х. Арасланова, Ф.М. Латыпова, М.Р. Хуснутдинов
Модифицированные сорбенты из природного сырья для очистки сточных вод
Разработаны модифицированные образцы сорбентов с использованием природного монтмориллонита и отходов горной промышленности при различных условиях. Проводились исследования полученных сорбентов для очистки сточных вод от нефтепродуктов.
Ключевые слова: Адсорбция, нефтепродукты, монтмориллонит, отходы
М.М. Доломатова, Ф.М. Латыпова
Идентификация многокомпонентных углеводородных загрязнителей окружающей среды
Метод электронной феноменологической спектроскопии (ЭФС) позволяет получить информацию о качестве загрязнений и определить по совокупности физико-химических свойств (ФХС) опасные вещества. Проведена идентификация нефтяных веществ по физико-химических свойств (ФХС) нефтяных углеводородных веществ.
Метод может быть применен в мониторинге почвы и водного бассейна.
Ключевые слова: многокомпонентные углеводородные загрязнители, мониторинг, электронная феноменологическая спектроскопия, физико-химические свойства.
Э.В. Гоголь, И.Х. Мингазетдинов, Г.И. Гумерова
Дробление как способ повышения энергоэффективности термической утилизации ТБО
Термическая утилизация отходов – процесс, который позволяет утилизировать большие количества за счет значительного уменьшения объема. Однако, этот процесс не должен быть ограничен только превращением отходов в золу. Необходимо, прежде всего, обращать внимание на экономические (получение тепловой и электрической энергии, рекуперация ценных компонентов) и экологические аспекты (уменьшение количеств вторичных отходов и очитку газовых выбросов). Таким образом, поиск простых и недорогих решений в данной области является актуальным.
Ключевые слова: термическая утилизация отходов, энергоэффективность, дробилка
Э.
В. Гоголь, О.С. Егорова
Оценка потенциально опасных компонентов, влияющих на газовые выбросы при термической переработке ТБО
Морфологический состав бытового мусора достаточно разнообразный и зависит от большого количества факторов. Одним из распространенных способов утилизации, использующийся в более 20 странах мира, в том числе и в России, является сжигание ТБО. Для нормальной работы мусоросжигательного завода или его проектирования, удовлетворяющих эколого-экономическим требованиям, необходимо обладать достаточными знаниями о потенциально опасных ингредиентах, содержащихся в отходах и образующихся при их сжигании, а также их поведении в процессе сжигания. Таким образом, главной задачей, как для самих заводов, так и для городских властей является не только контроль качества атмосферного воздуха, но и контроль процессов, происходящих внутри самой мусоросжигательной установки.
Ключевые слова: твердые бытовые отходы, термическое разложение отходов
З.
А. Закирова, Ф.А. Шахова, С.А. Бакиева
Промышленная и экологическая безопасность ОАО «Башнефть-Уфанефтехим»
В данной статье рассмотрены проблемы загрязнения производственной и окружающей среды на примере нефтеперерабатывающего предприятия Филиала ОАО АНК «Башнефть-Уфанефтехим». Произведен анализ нефтехимической промышленности как источника загрязнения атмосферы, водного бассейна, литосферы, рассмотрено влияние на человека и биоту.
Ключевые слова: нефть, нефтехимия, нефтепереработка, охрана окружающей среды, загрязнение атмосферы, сточные воды.
С.В. Леонтьева, З.А. Закирова, О.В. Смородова, А.С. Воробьева
Повышение экологической безопасности в нефтегазовой отрасли путем разработки способа переработки нефтешлама
В данной статье предлагается решение проблемы экологической безопасности предприятий нефтегазовой отрасли, связанной с переработкой нефтесодержащих отходов. На основе проведенного анализа существующих технологий выявлено, что наиболее приемлемой на сегодняшний день является переработка нефтешламов с помощью специального оборудования с целью отделения нефтепродуктов, воды и механических примесей (составляющих нефтешламов).
Авторами статьи разработан способ переработки нефтешлама, который обеспечит безотходность данного процесса и позволит повысить уровень экологической безопасности предприятий нефтяной промышленности.
Ключевые слова: нефтешламы, переработка, трехфазный декантер, сепаратор, безотходность, эффективность.
Р.Ф. Мустафин, Б.Г. Булатов
Проблемы утилизации твердых бытовых отходов на примере микрорайона малоэтажной застройки
В данной статье рассмотрены проблемы утилизации твердых бытовых отходов в д. Шамонино Уфимского района РБ. Запущена новая программа утилизации ТБО по технологии «Мешочная система» трех цветов, которая предусматривает сортировку мусора по типу отходов.
Ключевые слова: твердо бытовые отходы; утилизация; мусорные контейнеры; технология; «мешочная система».
С.М. Шавалеева, А.Р. Сибгатов
Опыт практической реализации технологии рециклинга отходов стекляной тары
На примере практической реализации применения принципа «Отходы – в доходы» показано, что отходы стеклянной тары могут быть использованы в качестве исходного сырья для изготовления сувенирной продукции.
Кроме природоохранного эффекта, эта деятельность способствует социально-экономическому развитию народных художественных промыслов Республики Татарстан.
Ключевые слова: стеклобой, негативное влияние, окружающая среда, химическая коррозия, сувенирная продукция, народные художественные промыслы РТ.
О.А. Дмитриева
Экологическая безопасность и правовые меры ее обеспечения
В статье рассмотрены государственно-правовые мероприятия создающие правовой механизм направленный на регулирование деятельности, способный повышать уровень экологической безопасности, предупреждение ухудшения экологической обстановки и возникновение опасности для населения и природных систем.
Ключевые слова:законодательство, государственно-правовые мероприятия, приватизация, сертификация, страхование, экологическая безопасность.
А.С. Кильсенбаев, А.Н. Кутлияров
О рекультивации нарушенных земель
Рассмотрены вопросы и проблемы рекультивации нарушенных земель, показаны причины и последствия нарушения земель, показаны задачи и основные цели рекультивации, представлены эффективное направление использования нарушенных земель.
Ключевые слова: рекультивация нарушенных земель, окружающая среда, эрозионные процессы, тяжелые металлы, охрана земель, восстановление плодородия земель, деградация земель.
Ю.Р. Абдрахимов, З.А. Закирова, Л.А. Гайнуллина
Способы обеспечения экологической безопасности в нефтегазовой отрасли
Обеспечение экологической безопасности почвенного покрова является одной из важнейших задач любого предприятия нефтегазовой отрасли. На сегодняшний день известны много методов очистки нефтезагрязненных почв, самым эффективным среди них является биологический способ.
Ключевые слова: безопасность, нефтезагрязненная почва, водоемы, очистка, методы очистки, биопрепарат, углеводородокисляющие микроорганизмы, деструктор нефти, штамм.
А.Ф. Федосов, В.В. Кафеева
Ликвидация последствий аварийных разливов нефти и нефтепродуктов
В статье рассматривается рекультивация земель, загрязненных нефтью и нефтепродуктами.
Ключевые слова: нефть, нефтепродукты, рекультиваци, грунт.
Статьи участников конференции «Научные исследования: от теории к практике»
- Главная
- Конференция с изданием сборника
- Научные исследования: от теории к практике
Биологические науки (биофизика, молекулярная биология, ботаника, зоология, экология, почвоведение и др.)
Дата публикации: 25.01.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Набиева Конул Наби кызы , аспирант
Менджерицкий Александр Маркович , д-р биол. наук , профессор
Академия биологии и биотехнологии им. Д.И. Ивановского ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет», Ростовская обл
«Асимметрия миографических показателей рук у мальчиков с разным латеральным профилем»
При изучении координационных взаимоотношений рук у подростков 13,5–14,5-летнего возраста с разным латеральным профилем установлено, что асимметрия миографических показателей правой и левой рук зависит от индивидуального профиля асимметрии.
Авторы приходят к выводу, что снижение данного показателя по модулю сопровождается увеличением симметрии координационных взаимоотношений мышц рук, на которые влияют не только моторные, но и сенсорные асимметрии.
Дата публикации: 23.01.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Чумакова Инна Викторовна , аспирант
Мишвелов Евгений Георгиевич , профессор, преподаватель
ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», Ставропольский край
Деревягин Евгений Викторович , заместитель директора
ОАО «Севкавгипроводхоз», Ставропольский край
«Особенности рыбохозяйственного использования Отказненского водохранилища на реке Кума в связи с эксплуатационными изменениями гидрологических характеристик»
В данной статье проводится изучение современного состояния Отказненского водохранилища на территории Ставропольского края с целью восстановления эксплуатационных характеристик.
Авторы отмечают, что в связи с зарастаемостью водохранилища высшей водной растительностью, а также в связи с появлением в водохранилище дрейсены необходимо пересмотреть как объемы вселения рыб, так и их видовой состав.
Дата публикации: 23.01.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Фомин Валерий Владимирович , д-р биол. наук , профессор
Институт леса и природопользования ФГБОУ ВО «Уральский государственный лесотехнический университет», Свердловская обл
Михайлович Анна Павловна , старший преподаватель
ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина», Свердловская обл
«Количественный анализ пространственно-временной динамики древесной растительности на Полярном Урале во второй половине XX – начале XXI веков»
В рамках генетического подхода к классификации типов леса в работе проведены исследования пространственно-временной динамики древесной растительности на горном массиве Рай-Из (Полярный Урал).
На основе аэро- и космоснимков для района исследований площадью 3,16 кв. км были созданы геоинформационные слои, характеризующие местоположение каждого дерева в 1964, 1985, 2003 и 2015 годах. С использованием разработанной методики автоматизированного определения границ растительных сообществ на основе значений густоты деревьев были созданы карто-схемы распределения густоты деревьев в данном районе в данные годы. Проведен пространственный анализ вертикального сдвига границы «редина-редколесье». Среднее значение величины вертикального сдвига границы за 51 год составило 27,4 м, что соответствует скорости ее вертикального смещения примерно 5 м за десятилетие.
Дата публикации: 23.01.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дубцова Анна Александровна , старший лаборант
Чурмасов Александр Васильевич , д-р биол. наук , профессор, заведующий кафедрой
ФГБОУ ВО «Нижегородская государственная сельскохозяйственная академия, Нижегородская обл
Щербатюк Татьяна Григорьевна , д-р биол.
наук , профессор, заведующая кафедрой
Высоцкая Александра Георгиевна , аспирант
ФГБОУ ВО «Нижегородская государственная медицинская академия» Минздрава России, Нижегородская обл
«Состояние антиоксидантной системы защиты проростков льна при действии окислительного стресса, вызванного озоновым воздействием»
В данной статье исследуется состояние антиоксидантной системы защиты проростков льна при действии окислительного стресса, вызванного озоновым воздействием. Полученные результаты представляют собой сведения об экологической устойчивости семян льна масличного на озоновое воздействие в период прорастания.
Дата публикации: 23.01.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Сариев Абибулла Ханбиевич , канд. с.-х. наук , заведующий лабораторией биологической рекультивации
Дербенев Константин Владимирович , научный сотрудник лаборатории биологической рекультивации
ФГБНУ «Научно-исследовательский институт сельского хозяйства и экологии Арктики», Красноярский край
«Феногенез сеяных многолетних злаков на Енисейском Севере»
В данной статье изучены особенности прохождения фенологических фаз сеяных многолетних злаковых трав в условиях вечной мерзлоты.
Отражены также факторы влияния на рост и развитие трав. Даны сроки прохождения фенологических фаз за вегетационный период и по годам.
Дата публикации: 22.01.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 4 (Всего: 6)
Меньшакова Мария Юрьевна , канд. биол. наук , доцент
ФГБОУ ВО «Мурманский государственный гуманитарный университет», Мурманская обл
Постевая Марина Алексеевна , студентка
ФГБОУ ВО «Мурманский арктический государственный университет», Мурманская обл
«Изучение влияния водных вытяжек из листьев шиповника морщинистого и боярышника сибирского на прорастание овса»
Авторы исследовали воздействие двух видов декоративных интродуцентов методом биопроб в водных вытяжках возрастающих концентраций. Показано, что экстракты из шиповника морщинистого оказывают выраженное угнетающее действие на проростки овса, в то время как вытяжки из боярышника таким эффектом не обладали.
Оценка видового разнообразия древесных растений в сухой сезон в условиях саванны с использованием спектральной и текстурной информации, полученной из изображений WorldView-2
1. Боммарко Р., Клейн Д., Поттс С.Г. Экологическая интенсификация: использование экосистемных услуг для обеспечения продовольственной безопасности. Тенденции в экологии и эволюции. 2013. 10.1016/j.tree.2012.10.012 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
2. Sandifer PA, Sutton-Grier AE, Ward BP. Изучение связей между природой, биоразнообразием, экосистемными услугами и здоровьем и благополучием человека: возможности для улучшения здоровья и сохранения биоразнообразия. Экосистемные услуги. 2015. 10.1016/j.ecoser.2014.12.007 [CrossRef] [Google Scholar]
3. Техрани М.С., Кумар Л., Дриелсма М.Дж. Обзор концепций, методов и будущих тенденций оценки состояния естественной растительности. Журнал охраны природы. 2017; 40: 12–23. 10.1016/j.jnc.2017.08.004 [CrossRef] [Google Scholar]
4.
Deng W, Cheshmehzangi A. Экоразвитие в Китае. Экодевелопмент в Китае. 2018.
10.1007/978-981-10-8345-7 [CrossRef] [Google Scholar]
5. Wang K, Wang T, Liu X. Обзор: классификация отдельных пород деревьев с использованием встроенного бортового LiDAR и оптических изображений с акцентом на городская среда. Леса. 2018;10:1–18. 10.3390/f10010001 [CrossRef] [Google Scholar]
6. Шарма Р.П., Билек Л., Вацек З., Вацек С. Моделирование соотношения ширины и диаметра кроны сосны обыкновенной в Центральной Европе. Деревья — структура и функции. 2017. 10.1007/s00468-017-1593-8 [CrossRef] [Google Scholar]
7. Gao J, Meng B, Liang T, Feng Q, Ge J, Yin J, et al. Моделирование содержания фосфора в альпийских пастбищах на основе гиперспектрального дистанционного зондирования и алгоритма многофакторного машинного обучения на востоке Тибетского нагорья, Китай. Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS. 2019;147: 104–117. 10.1016/j.isprsjprs.2018.11.015 [CrossRef] [Google Scholar]
8.
9. Lillesand TM, Kiefer RW, Chipman JW. Дистанционное зондирование и интерпретация изображений. Нев-Йорк Чичестер Брисбен Торонто 6IS с. Джон Уайли и сыновья; 2004. Доступно: http://www.osti.gov/energycitations/product.biblio.jsp?osti_id=6028047 [Google Scholar]
10. Сюэ Дж., Су Б. Значимые индексы растительности с помощью дистанционного зондирования: обзор разработок и приложений. Журнал датчиков. 2017. 10.1155/2017/1353691 [CrossRef] [Google Scholar]
11. Xie Y, Sha Z, Yu M. Изображения дистанционного зондирования в картографировании растительности: обзор. Журнал экологии растений. 2008. 10.1093/jpe/rtm005 [CrossRef] [Google Scholar]
12. Zhang C, Lu D, Chen X, Zhang Y, Maisupova B, Tao Y. Пространственно-временные закономерности растительного покрова и биомассы пустынь умеренного пояса Центральной Азии и их отношения с климат-контролем.
13. Голизаде Х., Гамон Дж.А., Таунсенд П.А., Зигельбаум А.И., Хельцер С.Дж., Хмимина Г.Ю. и соавт. Обнаружение биоразнообразия прерий с помощью дистанционного зондирования с воздуха. Дистанционное зондирование окружающей среды. 2019; 221: 38–49. 10.1016/j.rse.2018.10.037 [CrossRef] [Google Scholar]
14. Marks CO, Muller-Landau HC, Tilman D. Разнообразие деревьев, высота деревьев и суровые условия окружающей среды на востоке и западе Северной Америки. Экологические письма. 2016. 10.1111/эл.12608 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
15. Арехи М., Йылмаз О.Ю., Йылмаз Х., Акюз Ю.Ф. Можно ли оценить разнообразие видов деревьев с помощью данных Landsat в лесу умеренного пояса? Экологический мониторинг и оценка. 2017. 10.1007/s10661-017-6295-6 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
16. Dieler J, Uhl E, Biber P, Müller J, Rötzer T, Pretzsch H. Влияние управления лесонасаждениями на видовой состав, структурное разнообразие и продуктивность в умеренной зоне Европы.
Европейский журнал лесных исследований. 2017.
10.1007/s10342-017-1056-1 [CrossRef] [Google Scholar]
17. Castillo-Riffart I, Galleguillos M, Lopatin J, Perez-Quezada JF. Прогнозирование разнообразия сосудистых растений на антропогенных торфяниках: сравнение методов моделирования с данными, полученными со спутников. Дистанционное зондирование. 2017;910.3390/rs9070681 [CrossRef] [Google Scholar]
18. Luize BG, Magalhães JLL, Queiroz H, Lopes MA, Venticinque EM, de Moraes Novo EML, et al. Пул видов деревьев амазонских водно-болотных угодий: какие виды могут собираться в периодически заболоченных местообитаниях? ПЛОС ОДИН. 2018. 10.1371/журнал.pone.0198130 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
19. Almeida DRA, Stark SC, Chazdon R, Nelson BW, Cesar RG, Meli P, et al.
Эффективность лидарного дистанционного зондирования для мониторинга свойств лесного покрова и восстановления ландшафта. Лесная экология и управление. 2019;438: 34–43. 10.1016/j.
foreco.2019.02.002 [CrossRef] [Google Scholar]
20. Silveira EM de O, Terra M de CNS, ter Steege H, Maeda EE, Acerbi Junior FW, Scolforo JRS. Горячие точки углеродного разнообразия и их владельцы в бразильских юго-восточных саваннах, атлантических лесах и полузасушливых лесах. Лесная экология и управление. 2019;452:117575 10.1016/j.foreco.2019.117575 [CrossRef] [Google Scholar]
21. Шварц Н.Б., Бадсок А.М., Уриарте М. Фрагментация, структура леса и топография модулируют воздействие засухи на тропический лесной ландшафт. Экология. 2019;100 10.1002/ecy.2677 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
22. Khwaja ZH, Ahmad W, Williams RJ. Оценка альтернативных методов классификации изображений для идентификации и картирования ландшафта тропической саванны в Северной Австралии. Геокарто Интернэшнл. 2003; 18: 33–44. 10.1080/10106040308542261 [CrossRef] [Google Scholar]
23. Carrijo TF, Brandão D, De Oliveira DE, Costa DA, Santos T. Влияние имплантации пастбищ на фауну термитов (Isoptera) в саванне Центральной Бразилии (Серрадо).
Журнал охраны насекомых. 2009 г..
10.1007/s10841-008-9205-y [CrossRef] [Google Scholar]
24. Madonsela S, Cho MA, Ramoelo A, Mutanga O, Naidoo L. Оценка разнообразия видов деревьев в саванне с использованием NDVI и древесного покрова. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 2018; 66: 106–115. 10.1016/j.jag.2017.11.005 [CrossRef] [Google Scholar]
25. Rocchini D, Boyd DS, Féret JB, Foody GM, He KS, Lausch A, et al. Спутниковое дистанционное зондирование для мониторинга видового разнообразия: потенциал и подводные камни. Дистанционное зондирование в экологии и охране природы. 2016. 10.1002/rse2.32 [CrossRef] [Академия Google]
26. Шеннон К.Э. Математическая теория связи. Доктор вычислительной техники. 1963 год. 10.2307/410457 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
27. Campos VE, Gatica GM, Cappa FM, Giannoni SM, Campos CM. Данные дистанционного зондирования для оценки показателей состава и структуры сухого леса. Экологические показатели.
2018; 88: 63–70. 10.1016/j.ecolind.2018.01.032 [CrossRef] [Google Scholar]
28. Mapfumo RB, Murwira A, Masocha M, Andriani R. Обнаружение малозаметной вырубки лесов в результате рубок с помощью спутникового дистанционного зондирования во влажных и сухих саванных редколесьях Южная Африка. Геокарто Интернэшнл. 2017; 32: 514–530. 10.1080/10106049.2016.1161074 [CrossRef] [Google Scholar]
29. Муньяти С. Оптимизация сегментации с разным разрешением: определение границ растительности саванны в Национальном парке Крюгера, Южная Африка, с использованием изображений Sentinel 2 MSI. Международный журнал дистанционного зондирования. 2018; 39: 5997–6019. 10.1080/01431161.2018.1508922 [CrossRef] [Google Scholar]
30. Rocchini D, Balkenhol N, Carter GA, Foody GM, Gillespie TW, He KS, et al.
Спектральная неоднородность дистанционного зондирования как показатель видового разнообразия: последние достижения и нерешенные проблемы. Экологическая информатика. 2010.
10.1016/j.ecoinf.
31. Madonsela S, Cho MA, Mathieu R, Mutanga O, Ramoelo A, Kaszta Ż, et al. Мультифенологические изображения WorldView-2 улучшают дистанционное зондирование видов деревьев саванны. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 2017; 58: 65–73. 10.1016/j.jag.2017.01.018 [CrossRef] [Google Scholar]
32. Чо М.А., Малахела О., Рамоэло А. Оценка применимости снимков WorldView-2 для картирования древесных пород в субтропических влажных лесах Южной Африки и последствия для сохранения : Участок леса Дукудуку в качестве примера. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 2015. 10.1016/j.jag.2015.11.001 [CrossRef] [Google Scholar]
33. Вуд Э.М., Пиджон А.М., Радеофф В.К., Кеулер Н.С. Текстура изображения как дистанционная мера структуры растительности. Дистанционное зондирование окружающей среды. 2012; 121: 516–526. 10.1016/j.rse.2012.01.003 [CrossRef] [Google Scholar]
34. Samara e Silva Medeiros E, Machado CCC, Galvíncio JD, de Moura MSB, de Araujo HFP.
Прогнозирование видового богатства растений с помощью спутниковых изображений в крупнейшем ядре сухого леса в Южной Америке. Журнал засушливых сред. 2019; 166: 43–50. 10.1016/j.jaridenv.2019.03.001 [CrossRef] [Google Scholar]
35. Karlson M, Ostwald M, Reese H, Sanou J, Tankoano B, Mattsson E. Картирование кроны деревьев и надземной биомассы в судано-сахелианских лесных массивах с использованием Landsat 8 и случайного леса. Дистанционное зондирование. 2015. 10.1080/01431161.2015.1101505 [CrossRef] [Google Scholar]
36. Brehaut L, Danby RK. Непоследовательные отношения между годовыми кольцами деревьев и NDVI, измеренным со спутника, в горной субарктической среде. Экологические показатели. 2018. 10.1016/j.ecolind.2018.04.052 [CrossRef] [Google Scholar]
37. He KS, Zhang J, Zhang Q. Связь изменчивости видового состава и MODIS NDVI на основе измерений бета-разнообразия. Acta Oecologica. 2009. 10.1016/j.actao.2008.07.006 [CrossRef] [Google Scholar]
38. Rocchini D, Luque S, Pettorelli N, Bastin L, Doktor D, Faedi N, et al.
Измерение β-разнообразия с помощью дистанционного зондирования: задача мониторинга биоразнообразия. Методы экологии и эволюции. 2018.
10.1111/2041-210X.12941 [CrossRef] [Google Scholar]
39. Rouse JW, Haas RH, Schell JA, Deering D. Мониторинг систем растительности на Великих равнинах с помощью ERTS (Earth Resources Technology Satellite) In: Freden SC, Mercanti EP, Becker MA, редакторы. Третий симпозиум по технологиям земных ресурсов Satellite-1. Вашингтон: НАСА; 1973. стр. 309–317. [Google Scholar]
40. Verrelst J, Schaepman ME, Koetz B, Kneubühler M. Анализ угловой чувствительности индексов растительности, полученных на основе данных CHRIS/PROBA. Дистанционное зондирование окружающей среды. 2008; 112: 2341–2353. 10.1016/J.RSE.2007.11.001 [CrossRef] [Google Scholar]
41. Macintyre P, van Niekerk A, Mucina L. Эффективность многосезонных снимков Sentinel-2 для классификации растительности по составу. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации.
2020;85:101980
10.1016/j.jag.2019.101980 [CrossRef] [Google Scholar]
42. Ludwig M, Morgenthal T, Detsch F, Higginbottom TP, Lezama Valdes M, Nauss T, et al. Машинное обучение и мультисенсорное моделирование древесной растительности в районе Молопо, Южная Африка. Дистанционное зондирование окружающей среды. 2019; 222: 195–203. 10.1016/J.RSE.2018.12.019 [CrossRef] [Google Scholar]
43. Madonsela S, Cho MA, Ramoelo A, Mutanga O. Дистанционное зондирование видового разнообразия с использованием спектральных переменных Landsat 8. Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS. 2017. 10.1016/j.isprsjprs.2017.10.008 [CrossRef] [Google Scholar]
44. Клеланд Э.Е., Аллен Дж.М., Кримминс Т.М., Данн Дж.А., Пау С., Трэверс С.Е. и соавт. Фенологическое отслеживание позволяет положительно реагировать на изменение климата. Экология. 2012; 93: 1765–1771. 10.1890/11-1912.1 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
45. Mucina L, Rutherford, Michael C. Powrie LW.
Биомы и биорегионы Южной Африки. Растительность ЮАР, Лесото и Свазиленда Стрелиция
19
2006.
10.1289/ehp.7863 [CrossRef] [Google Scholar]
46. Kruger AC, Nxumalo MP. Исторические тенденции количества осадков в Южной Африке: 19.21–2015. Вода СА. 2017; 43: 285–297. 10.4314/wsa.v43i2.12 [CrossRef] [Google Scholar]
47. МакКеллар Н., Нью М., Джек С. Наблюдения и моделирование тенденций осадков и температуры в Южной Африке: 1960–2010 гг. Южноафриканский научный журнал. 2014. 10.1590/sajs.2014/20130353 [CrossRef] [Google Scholar]
48. Molezzi MG, Hein KAA, Manzi MSD. Мезоархейско-палеопротерозойская тектоника земной коры центрального бассейна Витватерсранд — интерпретация данных 2D сейсморазведки и 3D геологического моделирования. Тектонофизика. 2019. 10.1016/j.tecto.2019.04.004 [CrossRef] [Google Scholar]
49. Shannon CE. Математическая теория связи. Технический журнал Bell System. 1948 год. 10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x [CrossRef] [Google Scholar]
50.
Stych P, Jerabkova B, Lastovicka J, Riedl M, Paluba D. Сравнение изображений worldview-2 и landsat 8 для классификации лесов, пострадавших от вспышек короеда, с использованием метода опорных векторов и нейронной сети: тематическое исследование в горах Сумава. Науки о Земле (Швейцария). 2019.
10.3390/geosciences9090396 [CrossRef] [Google Scholar]
51. Waser LT, Küchler M, Jütte K, Stampfer T. Оценка потенциала данных worldview-2 для классификации пород деревьев и различных уровней смертности ясеня. Дистанционное зондирование. 2014;6: 4515–4545. 10.3390/rs6054515 [CrossRef] [Google Scholar]
52. Чавес П.С. Атмосферные поправки на основе изображений — пересмотрены и улучшены. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование. 1996. [Google Scholar]
53. Adler-Golden SM, Matthew MW, Bernstein LS, Levine RY, Berk A, Richtsmeier SC, et al.
Атмосферная коррекция для коротковолновых спектральных изображений на основе MODTRAN4. Имиджевая спектрометрия, т. 1999.
10.1117/12.366315 [CrossRef] [Google Scholar]
54. Bernstein LS, Adler-Golden SM, Sundberg RL, Levine RY, Perkins TC, Berk A, et al. Валидация алгоритма быстрой коррекции атмосферы (QUAC) для VNIR-SWIR мульти- и гиперспектральных изображений. Алгоритмы и технологии мультиспектральной, гиперспектральной и ультраспектральной съемки XI. 2005. 10.1117/12.603359 [CrossRef] [Google Scholar]
55. Лоранти М.М., Давыдов С.П., Кропп Х., Александр Х.Д., Мак М.С., Натали С.М. и др. Индексы растительности не отражают изменчивость лесного покрова в возвышенных лиственничниках сибирской. Дистанционное зондирование. 2018;10 10.3390/rs10111686 [CrossRef] [Google Scholar]
56. Джини Р., Сона Г., Ронкетти Г., Пассони Д., Пинто Л. Улучшение классификации пород деревьев с использованием мультиспектральных изображений UAS и мер текстуры. Международный журнал геоинформации ISPRS. 2018;7 10.3390/ijgi7040148 [CrossRef] [Google Scholar]
57. Zhang S, Chen H, Fu Y, Niu H, Yang Y, Zhang B.
Дробная оценка растительного покрова различных типов растительности в бассейне Кайдам. Устойчивое развитие (Швейцария). 2019.
10.3390/su11030864 [CrossRef] [Google Scholar]
58. Собрино Дж. А., Райссуни Н. К методам дистанционного зондирования для динамического мониторинга земного покрова: применение в Марокко. Международный журнал дистанционного зондирования. 2000; 21: 353–366. 10.1080/014311600210876 [CrossRef] [Google Scholar]
59. Ибрагим Бальцтер, Матье Цуцумида. Влияние коррекции вариации отражательной способности почвы на оценку древесного покрова в национальном парке Крюгера с использованием данных MODIS. Дистанционное зондирование. 2019. 10.3390/rs11080898 [CrossRef] [Google Scholar]
60. Бантинг П., Лукас Р. Очерчивание крон деревьев в австралийских смешанных лесах с использованием данных гиперспектрального компактного аэроспектрографа (CASI). Дистанционное зондирование окружающей среды. 2006. 10.1016/j.rse.2005.12.015 [CrossRef] [Google Scholar]
61.
Вольф А.Ф. Использование многоспектральных изображений WorldView-2 Vis-NIR для поддержки картографирования местности и извлечения признаков с использованием нормализованных соотношений индексов различий. Алгоритмы и технологии мультиспектральной, гиперспектральной и ультраспектральной съемки XVIII. 2012.
10.1117/12.917717 [CrossRef] [Google Scholar]
62. Jawak SD, Luis AJ, Fretwell PT, Convey P, Durairajan UA. Полуавтоматическое обнаружение и картографирование распределения растительности в антарктической среде с использованием пространственно-спектральных характеристик снимков WorldView-2. Дистанционное зондирование. 2019;11 10.3390/rs11161909 [CrossRef] [Google Scholar]
63. Lu D, Weng Q. Обзор методов и приемов классификации изображений для повышения эффективности классификации. Международный журнал дистанционного зондирования. 2007. 10.1080/01431160600746456 [CrossRef] [Google Scholar]
64. Лу Д., Хетрик С., Моран Э. Классификация земного покрова в сложном городско-сельском ландшафте с помощью изображений QuickBird.
Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование. 2010.
10.14358/ЛИЦ.76.10.1159
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
65. Лу Д., Ли Г., Моран Э., Куанг В. Сравнительный анализ подходов к последовательной классификации растительности бразильской Амазонии. ГИСаука и дистанционное зондирование. 2014. 10.1080/15481603.2014.983338 [CrossRef] [Google Scholar]
66. Момени Р., Аплин П., Бойд Д.С. Картографирование сложного городского земельного покрова по космическим снимкам: влияние пространственного разрешения, набора спектральных диапазонов и подхода к классификации. Дистанционное зондирование. 2016. 10.3390/rs8020088 [CrossRef] [Академия Google]
67. Тримбл. Справочник по eCognition® Developer 7. Definiens AG, Мюнхен. 2007.
68. Гонсалес, Рафаэль С. и Вудс Р.Е. Digital_Image_Processing_2ndEdpdf. Нью-Джерси: Прентис Холл; 1992. С. 1–793. Доступно: www.prenhall.com/gonzalezwoods [Google Scholar]
69. Харалик Р.М., Динштейн И.
, Шанмугам К. Текстурные признаки для классификации изображений. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике. 1973.
10.1109/TSMC.1973.4309314 [CrossRef] [Google Scholar]
70. Хокинг Р.Р., Лесли Р.Н. Американское общество качественного выбора лучшего подмножества в регрессионном анализе Выбор лучшего подмножества в регрессионном анализе. Источник: Технометрика. 1967; 9: 531–540. Доступно: http://www.jstor.org/stable/1266192%5Cnhttp://about.jstor.org/terms [Google Scholar]
71. Burnham KP, Anderson DR. Выбор модели и мультимодельный вывод: практический теоретико-информационный подход (2-е изд.) Данные каталогизации публикаций Библиотеки Конгресса. Второй Эди Спрингер-Верлаг; Нью-Йорк; 2002. 10.1016/j.ecolmodel.2003.11.004 [CrossRef] [Google Scholar]
72. Акаике Х. Теория информации и принцип максимального правдоподобия. 2-й Международный симпозиум по теории информации. 1973.
73. Кадане Ю.Б., Лазар Н.А. Методы и критерии выбора модели. Журнал Американской статистической ассоциации.
2004; 99: 279–290. 10.1198/016214504000000269 [CrossRef] [Google Scholar]
74. Хофманн М., Контогиоргес Э.Дж., Колуби А. ЛмПодмножества: точный выбор подмножества переменных в линейной регрессии для R. Journal of Statistical Software. 2019;Под давлением. [Google Scholar]
75. Команда RC. R: язык и среда для статистических вычислений. Вена, Австрия. 2019.
76. Чалувади М., Рагхунад М.В., Пулларао С., Кишор М.С. Значение текстурных особенностей аэрофотоснимков. Образовательный журнал IETE. 2012; 53: 9–20. 10.1080/09747338.2012.10876088 [CrossRef] [Google Scholar]
77. Ouma YO, Tetuko J, Tateishi R. Анализ совпадений и текстур дискретного вейвлет-преобразования для дифференциации лесной и нелесной растительности в очень высоком разрешении. изображения с оптического сенсора. Международный журнал дистанционного зондирования. 2008. 10.1080/01431160701474545 [CrossRef] [Google Scholar]
78. Саатчи С., Буэрманн В., тер Стеге Х., Мори С., Смит Т.Б. Моделирование распределения видов и разнообразия амазонских деревьев с использованием измерений дистанционного зондирования.
Дистанционное зондирование окружающей среды. 2008.
10.1016/j.rse.2008.01.008 [CrossRef] [Google Scholar]
79. Graf W, Kleinn C, Schall P, Nauss T, Detsch F, Magdon P. Анализ взаимосвязи между исторической динамикой растительного покрова и текущим видовым разнообразием растений в травяном ярусе лесов умеренного пояса с использованием долгосрочных временных рядов Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды. 2019. 10.1016/j.rse.2019.111305 [CrossRef] [Google Scholar]
80. George-Chacon SP, Dupuy JM, Peduzzi A, Hernandez-Stefanoni JL. Объединение спутниковых изображений высокого разрешения и лидарных данных для моделирования разнообразия древесных видов сухих тропических лесов. Экологические показатели. 2019; 101: 975–984. 10.1016/j.ecolind.2019.02.015 [CrossRef] [Google Scholar]
81. Meng J, Li S, Wang W, Liu Q, Xie S, Ma W. Оценка структурного разнообразия леса с использованием полученной спектральной и текстурной информации. по спутниковым снимкам SPOT-5.
Дистанционное зондирование. 2016;8
10.3390/rs8020125 [CrossRef] [Google Scholar]
82. Gillon D, Dauriac F, Deshayes M, Valette JC, Moro C. Оценка содержания влаги в листве с использованием спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области. Сельскохозяйственная и лесная метеорология. 2004. 10.1016/j.agrformet.2004.01.004 [CrossRef] [Google Scholar]
83. Холл-Бейер М. Практические рекомендации по выбору текстур GLCM для использования в задачах классификации ландшафтов в диапазоне умеренных пространственных масштабов. Международный журнал дистанционного зондирования. 2017. 10.1080/01431161.2016.1278314 [CrossRef] [Google Scholar]
84. Warren SD, Alt M, Olson KD, Irl SDH, Steinbauer MJ, Jentsch A. Взаимосвязь между спектральным разнообразием спутниковых изображений, неоднородностью среды обитания и богатством видов растений. Экологическая информатика. 2014; 24: 160–168. 10.1016/j.ecoinf.2014.08.006 [CrossRef] [Google Scholar]
85. Озкан Ю.Ю., Оздемир И.
, Демирель Т., Саглам С., Есиль А. Сравнение спутниковых снимков с разным пространственным разрешением для оценки структурного разнообразия насаждений в городских условиях. леса. Журнал лесных исследований. 2017; 28: 805–814. 10.1007/s11676-016-0353-8 [CrossRef] [Google Scholar]
86. Coburn CA, Roberts ACB. Процедура многомасштабного текстурного анализа для улучшения классификации лесонасаждений. Международный журнал дистанционного зондирования. 2004; 25: 4287–4308. 10.1080/0143116042000192367 [CrossRef] [Google Scholar]
87. Сильвер М., Тивари А., Карниели А. Идентификация растительности в засушливых регионах с помощью объектно-ориентированного анализа изображений с аэрофотоснимками только в формате RGB. Дистанционное зондирование. 2019;11 10.3390/rs11192308 [CrossRef] [Google Scholar]
NSW Woody Vegetation Extent 2011
ПРОИСХОЖДЕНИЕ
Используемые данные изображения:
В качестве исходных данных использовались спутниковые снимки высокого разрешения (HRG) SPOT5.
Он состоит из 4 мультиспектральных каналов (10 млн пикселей) и панхроматического канала (2,5 млн пикселей). Временной ряд одного снимка в год за период с 2008 по 2011 год был получен в засушливые периоды, когда контраст между древесной растительностью и наземным покровом высок. Всего было использовано 1256 изображений. Изображения были зарегистрированы с помощью наземного контроля. Мультиспектральные изображения были скорректированы с учетом атмосферных и двунаправленных эффектов отражения и увеличены до 5 м пикселей с использованием панхроматических изображений. Изображения были замаскированы для облака, тени облака, топографической тени и воды.
Обнаружение древесной растительности на изображениях:
Оценка проективного покрытия листвы (FPC) была получена для каждого четкого пикселя на каждом изображении. FPC — это часть земли, закрытая зелеными листьями. Для этого потребовалась модель множественной линейной регрессии, которая связала мультиспектральную отражательную способность с эталонным набором данных FPC.
Каждый пиксель содержал до 5 наблюдений FPC и коэффициента отражения во времени.
Вероятность наличия пикселя, содержащего древесную растительность, определялась с помощью модели биномиальной логистической регрессии. Параметрами модели были средняя FPC, средняя красная отражательная способность, изменение FPC во времени и переменный климатический дефицит давления пара. Модель обучалась на 25930 наблюдений за наличием или отсутствием древесной растительности. Эти точки были интерпретированы на основе аэрофотоснимков ADS40, где они были доступны (0,5 м пикселей), и панхроматических изображений SPOT5 HRG (2,5 м пикселей).
Картографирование древесной растительности: Распространение древесной растительности было нанесено на карту путем применения порогового значения к вероятностным изображениям с дальнейшим редактированием подготовленными аналитиками. В течение 2013-2014 гг. выполнялись всесторонние ручные исправления в масштабе 1:15000.
Оценка точности:
Было проведено два сравнения с независимо полученными наборами данных о распространенности древесной растительности.
В первом использовались справочные данные, полученные с помощью бортового лидара, собранного по ряду растительных образований, которые были связаны с данными, собранными на земле. 9Была получена общая точность 0,1%, хотя более половины ошибок были идентифицированы как находящиеся на границах между древесными и недревесными областями, что может быть частично вызвано различиями в позиционировании между изображениями SPOT и лидарными данными. Диапазон был от 85,3% у охотника до 94,5% у юго-востока. Во втором использовались дешифрируемые по изображению точки наличия или отсутствия древесной растительности. Общая точность составила 88%, которая колебалась от 77,5% на западном побережье до 95,8% на северном побережье. Ожидается проверка значений FPC.
ИЗВЕСТНЫЕ ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЯ
Набор данных был получен с использованием мультивременных данных SPOT-5 за 2008–2012 годы (не ADS40)
Ручное редактирование продукта было выполнено с использованием почти естественной мозаики SPOT-5 приобретения 2011 года (не ADS40)
Текущая оценка общей точности продукта, проверенного вручную, составляет 87,1%.
Это было выполнено на 75% территории штата (размер площади изменен по состоянию на май 2014 г.). Эта мера будет обновлена после завершения.
Любые ошибки в отношении обрабатываемых земель, как правило, будут ошибками пропуска изолированных крон, а не ошибками совершения.
Не следует доверять каким-либо неместным древесным насаждениям в этом наборе данных. Прогноз моделирования по неместным древесным растениям был особенно ошибочным, поскольку древесная растительность часто отсутствовала по крайней мере в одну эпоху (для прогноза древесной модели требовалось 4 эпохи). Древесная классификация неродного смежного насаждения либо включалась, либо исключалась в зависимости от того, какой результат требовал наименьшей ручной коррекции.
Визуально ошибка, как правило, выше в заболоченной среде больше, чем в других природных районах. И из этой ошибки более вероятна ошибка упущения.
Как правило, погрешность носит пространственный характер и зависит в основном от сезонных спектральных вариаций в большей степени, чем от корреляции с какой-либо переменной окружающей среды, т.