Спектрорадиометрическая съемка в тематическом анализе лесных территорий

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Биологические науки
Страниц:
141
Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Актуальность. Географические масштабы лесных территорий обусловливают необходимость применения методов дистанционного зондирования как одного из основных инструментов их тематического анализа. Начиная с 20-х годов прошлого века аэрофотосъемка стала необходимым инструментом инвентаризации лесов (Дмитриев и др., 1981- Данюлис и др., 1989). Дальнейшее развитие дистанционных методов связано с использованием спектрорадиометров и основано на анализе спектральных характеристик растительного покрова (Кринов, 1947). Использование сканирующих спектрорадиометров оптического диапазона и радаров с синтезированной апертурой значительно расширило возможности исследования лесных территорий. Благодаря спектральным особенностям поглощения, отражения и рассеяния энергии элементами лесного покрова, различиям в спектральном и пространственном разрешении и периодичности съемки материалы различных систем дистанционного зондирования являются взаимно дополняющими при решении лесобиологических задач (Бельчанский и др., 1994, Cihlar et al., 1997). Данные современных систем дистанционного зондирования применяются в лесоинвентаризации, картировании растительного покрова, оценке продуктивности фитоценозов на локальном, региональном и глобальном уровнях. Регулярность получения и обработки материалов космических съемок позволяет оперативно обновлять картографические материалы. Временные ряды наблюдений из космоса дают возможность контролировать динамику лесного покрова.

Объектом исследований являлись лесные территории Енисейского меридионального трансекта (Сибирский трансект Международной геосферно-биосферной программы (IGBP)). Трансект включает основные растительные зоны, характерные для бореальных лесов. Важным элементом исследований являлось определение пространственного размещения растительности на территории трансекта, особенно в экотоне «лес-тундра», развитие методов мониторинга лесных территорий, оценки биомассы древостоев. Это требовало разработки методик анализа материалов современного дистанционного зондирования для целей тематического картирования бореальных лесов.

Цель работы: оценка информативности материалов современных систем дистанционного зондирования в оптическом и микроволновом диапазонах для дифференциации элементов растительного покрова и анализа динамики растительности.

Задачи исследования:

• определение спектральных характеристик основных лесообразующих пород Сибири, их зависимости от фенофазы и условий измерений-

• разработка методических основ использования материалов мелкомасштабной съемки NOAA/AVHRR для тематического анализа лесных территорий-

• анализ применимости временных рядов космических снимков для изучения динамики растительного покрова (на примере экотона лесотундра) —

• анализ применимости микроволновой съемки SIR-C/X-SAR в Х-, С- и L- диапазонах в исследовании таежных территорий, включая оценку биомассы и величину снегозапаса.

Научная новизна. Впервые

— выполнено мелкомасштабное картирование Енисейского трансекта на уровне типов растительности и групп формаций на основе зонально-секторного метода дешифрирования материалов мелкомасштабной съемки NOAA/AVHRR-

— на основе анализа временных рядов космических снимков обнаружен эффект продвижения лиственницы в зону тундры и увеличения сомкнутости крон лиственничников, индуцированный климатическими трендами-

— показана применимость микроволнового зондирования в С- и L-диапазонах для выделения лесных территорий с различной степенью увлажнения, а также для оценки запасов снега.

Положения, выдвигаемые на защиту:

1. Мелкомасштабная космическая съемка NOAA/AVHRR применима для картирования лесных территорий на уровне типов растительности и групп формаций.

2. Временные ряды космических снимков высокого пространственного разрешения применимы для анализа динамики экотона «лес-тундра», обусловленной климатическими трендами (продвижение границы древесной растительности в тундру, возрастание величины сомкнутости крон лиственничников).

3. Анализ амплитудных и поляризационных характеристик в С- (5,6 см) и L- (23 см) диапазонах позволяет дифференцировать основные категории лесных земель. Величина обратного рассеяния в LHv~ диапазоне позволяет оценивать надземную биомассу древостоев для равнинных и слабовсхолмленных территорий в интервале до 200 т/га.

4. Величина снегозапаса на лесных территориях связана отрицательной корреляционной зависимостью со значения амплитуды обратного рассеяния в Lhv- диапазоне {26, gdz-mir.ru}.

Практическая значимость. Методические приемы использования данных мелко- (NOAA/AVHRR) и крупномасштабной (Landsat ТМ) съемки могут быть использованы для тематического картирования и оперативного обновления картографических материалов. Разработки в области анализа микроволновых изображений в Chv- и Lhv~ диапазонах могут быть применены для картирования надземной биомассы древостоев, гидроморфных элементов лесного ландшафта.

Апробация. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции & laquo-Проблемы информатизации региона& raquo- (Красноярск, 1998), международном симпозиуме IUFRO Larix-98 (Красноярск, 1998), международном совещании & laquo-Методы оценки состояния и устойчивости лесных экосистем& raquo- (Красноярск, 1999), девятой конференции IBFRA (Осло, 1999).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 6 глав, выводов и списка литературы- содержит 18 таблиц, 26 рисунков. Общий объем составляет 141 страницу. Список литературы включает 105 источников, из них 43 — на иностранных языках.

Основные выводы и результаты.

1. Определены спектральные характеристики ряда основных лесообразующих пород Сибири, выявлена зависимость коэффициентов спектральной яркости (Rx) от фенофазы и метеофакторов. Установлена корреляционная зависимость между величиной NDVI и фитомассой листвы (хвои) древесных растений.

2. Показано, что данные съемки NOAA/AVHRR являются адекватным исходным материалом для мелкомасштабного картирования лесных территорий с выделением классов поверхности на уровне типов растительности и групп формаций при использовании зонального-секторного подхода. В отдельных случаях возможна удовлетворительная классификация в масштабе до 1: 200 000 с выделением растительных формаций, а также переходных зон между основными типами растительности. Получена картосхема лесов Енисейского меридионального трансекта с выделением восьми классов природных образований.

3. Анализ временных рядов наблюдений из космоса позволил установить, что за период 1962—1988 гг. происходило возрастание величины сомкнутости древостоев и продвижение леса в зону тундры на крайнем пределе произрастания древесной растительности, обусловленное климатическими трендами (на примере ключевых участков & laquo-Полярный Урал& raquo- и «Ары-Мас»).

4. При использовании поляризационных и амплитудных характеристик рассеянного излучения в С- и L- диапазонах идентифицируется формационный состав древостоев с выделением хвойных и лиственных пород. Получены регрессионные соотношения между коэффициентами обратного рассеяния и надземной биомассой насаждений. Построена карта-схема надземной биомассы древостоев

Показать Свернуть

Содержание

Глава 1. Дистанционное зондирование: применение в исследовании лесов. s

1.1. Основные виды материалов дистанционного зондирования.

1.1.1. Фотосъемка.

1.1.2. Спектрорадиометрия. ю

1.1.3. Микроволновое зондирование.

1.2. Методы обработки данных дистанционного зондирования.

1.3. Использование результатов обработки данных дистанционного зондирования в географических информационных системах (ГИС). зз

1.4. Леса Енисейского (IGBP) трансекта.

Постановка задачи.

Глава 2. Объект исследования.

2.1. Лесные территории западной части Енисейского трансекта.

2.2. Лесные территории Средней Сибири.

2.3. Лесные территории Южной Сибири.

2.3.1. Кузнецко-Салаирская область.

2.3.2. Саянская область.

2.3.3. Тувинская область.

2.4. Ключевые участки.

2.4.1. Экотон «лес-тундра» на севере Енисейского трансекта

2.4.2. Ключевой участок & laquo-Западный Саян& raquo-.

2.4.3. Ключевой участок & laquo-Ары-Mac»-.

2.4.4. Ключевой участок & laquo-Полярный Урал& raquo-.

2.4.5. Экспериментальная база & laquo-Погорельский бор& raquo-.

Глава 3. Исходные материалы и методы анализа данных дистанционного зондирования.

3.1. Методика проведения наземных спектрометрических исследований.

3.2. Спектральные характеристики элементов растительного покрова, их связь с биологическими характеристиками.

3.3. Методика анализа растительного покрова Енисейского меридиана по материалам мелкомасштабной съемки NOAA/AVHRR.

3.4. Методика картирования экотона «лес-тундра».

3.4.1. Методика картирования экотона «лес-тундра» по данным съемки NOAA/AVHRR.

3.4.2. Методика картирования экотона «лес-тундра» по данным CORONA и Landsat.

3.5. Анализ микроволновых изображений.

3.6. Методика классификации элементов лесного ландшафта и оценки биомассы.

3.7. Методика картирования снегозапасов.

Глава 4. Использование материалов мелкомасштабного зондирования NOAA/AVHRR в тематическом картировании Енисейского трансекта.

4.1. Анализ лесных территорий Енисейского трансекта по материалам съемки NOAA/AVHRR.

4.2. Оценка пределов применимости съемки NOAA/AVHRR в тематическом картировании лесных территорий.

4.3. Анализ северной части Енисейского трансекта.

Глава 5. Анализ экотона «лес-тундра» на основе временных рядов аэро- и космоснимков.

5.1. Ключевой участок & laquo-Полярный Урал& raquo-.

5.2. Ключевой участок & laquo-Ары-Mac»-.

Глава 6. Анализ таежных лесов по данным микроволнового зондирования SIR-C/X-SAR.

6.1. Классификация элементов лесного ландшафта и оценка биомассы древостоев.

6.2. Оценка величины снегозапасов.

Список литературы

1. Андреев Г. А., Потапов А. А., Горбунов А. В. и др., Сравнительный анализ статистических признаков оптических и радиоизображений почвенно-растительных объектов//Исследования Земли из космоса, 1990. -№ 1. -С. 112−121.

2. Андреев Г. А., Потапов А. А., Галкина Т. В. и др. О классификации изображений по их текстурным признакам//Исследования Земли из космоса, 1990. -№ 2. -С. 91−96.

3. Атлас Красноярского края и республики Хакасии М 1:7 500 000 (под ред. Ю.М. Мальцева).- М., 1994 84 с.

4. Атлас Тюменской области/Под ред. Заруцкой И. П. Москва-Тюмень, 1971.

5. Бельчанский Г. И., Козленко Н. Н., Овчинников Г. К., Шевченко В. И. Документирование параметров экосистем тундры с использованием данных К, А & laquo-Алмаз»-, ERS-1 и Ьапёза1-ТМ//Исследования Земли из космоса, 1994.- № 4, — С. 81−87.

6. Бойко Ф. Ф., Кравцова В. И., Кукса И. В. Картографирование динамики распространения лесов по космическим снимкам и старым картам (на примере Центральной Татарии)//Исследования Земли из космоса, 1990. № 6.- С. 37−43.

7. Вертикально-фракционное распределение фитомассы в леса / Под ред. С. Э. Вомперского и А. И. Уткина М.: Наука, 1986 — 262 с.

8. Гвоздецкий Н. А., Михайлова Н. И. Физическая география СССР. -М: Мысль, 1970.

9. Геоботаническая карта СССР / Под ред. Лавренко Е. М., Сочавы Б. П. Масштаб 1: 7 000 000. -М., 1954.

10. Данюлис Е. П., Жирин В. М., Сухих В. И., Эльман Р. И. Дистанционное зондирование в лесном хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1989. — 223 с.

11. Джанетос Э. С., Шугарт X., Орлик Б., Френч Н. и др. Исследование характеристик бореальных лесов России и США (Аляска) по снимкам, полученным системами национальной безопасности// Исследование Земли из космоса, 1999 № 6 — С. 83−92.

12. Дистанционное зондирование: количественный подход /Под ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвис М.: Недра, 1983.- 415 с.

13. Дмитриев И. Д., Мурахтанов Е. С., Сухих В. И. Лесная аэрофотосъемка и авиация М.: Лесная промышленность, 1 981 344 с.

14. Жуков Б. С. Физические основы дистанционного зондирования. // Итоги науки и техники, серия & quot-Исследование Земли из космоса& quot-, т. 1. ML, 1997. -С. 6−78.

15. Исаченко А. Г. Основы ландшафтоведения и физико-географическое районирование М.: Высшая школа, 1965 — 328 с.

16. Казенс Д. Введение в лесную экологию- М.: Лесная промышленность, 1982 142 с.

17. Карта лесов Красноярского края М 1: 750 ООО. Всесоюзное объединение & laquo-Лесопроект»-, 1963.

18. Карта лесов СССР / Под ред. А. С. Исаева, М 1:2 500 ООО.- М., 1990.

19. Карта растительности и кормовых запасов Таймырского национального округа (под ред. Щелкуновой). М 1: 500. 000 М., 1975.

20. Карта растительности СССР/Под ред. Сочавы Б. П., Масштаб 1: 7 000 000. -М, 1960.

21. Карта-схема Усть-Питского лесничества Енисейского мехлесхоза Красноярского лесохозяйственного производственного объединения Мин-ва лесного хозяйства РСФСР М 1: 200 000. 1988−1991 г.

22. Кондратьев К. Я., Рабинович Ю. И., Тимофеев Ю. М., Шульгина Е. М. Микроволновое дистанционное зондирование- Обнинск: изд. ВНИИГМИ-МЦД, 1975.- 111с.

23. Кондратьев К. Я. Новое в разработке дистанционных методов в области криологии, гидрологии и океанологии. // Исследования Земли из космоса, 1981. -№ 2-С. 118−121.

24. Кондратьев К. Я. Спутниковая климатология- JL: Гидрометеоиздат, 1983 264 с.

25. Корец М. А., Черкашин В. П., Рыжкова В. А. Методы индикации экологических характеристик лесных территорий по данным со спутника & laquo-Ресурс-01»- с использованием ГИС// Исследование Земли из космоса, 2000.- № 5.- С. 74−81.

26. Коротков И. А. Лесорастительное районирование притундровых лесов Сибири // Эколого-географические проблемы сохранения и восстановления лесов Севера. Тез. докл. Всесоюзн. научн. конф. Архангельск. 1991. -С. 303−307.

27. Коротков И. А. Лесорастительное районирование России и республик бывшего СССР Красноярск, 1994- С. 29−47.

28. Кренке А. Н., Китаев Л. М., Кадомцева Т. Г. Межгодовые изменения снежного покрова на территории СНГ. // Материалы метеорологических исследований, 1977-№ 16-С. 6−24.

29. Кронберг П., Дистанционное изучение Земли М.: Мир, 1988.

30. Курнаев С. Ф. Лесорастительное районирование СССР- М. :Наука, 1973. -202 с.

31. Лаврова Н. П., Стеценко А. Ф. Аэрофотосъемка. Аэрофотосъемочное оборудование. М.: Недра, 1981.- 296 с.

32. Ландшафтная карта СССР/ Под ред. Исаченко А. Г. Масштаб 1: 4 000 000. М., 1988.

33. Ландшафтный метод лесного дешифрирования аэроснимков/Под ред. С.В. Викторова-Нов-к: Наука, 1976. -318 с.

34. Метеорологическое зондирование подстилающей поверхности из космоса. -Л.: Гидрометеоиздат, 1979 247 с.

35. Назиров М. Опыт оперативного картографирования степени увлажнения открытых почв и снежного покрова по спутниковым радиолокационным изображениям//Исследования Земли из космоса, 1990.- № 3.- С. 26−34.

36. Онучин А. А., Протопопов В. В. Способ определения снегозапасов на водосборных бассейнах в темнохвойных лесах. Авторское свидетельство № 1 130 260. 1984.

37. Онучин А. А. Фитомасса крон и хвои кедровых и пихтовых древостоев Хамар-Дабана//Строение, рост и инвентаризация лесонасаждений. Красноярск: Красноярский рабочий, 1985 -С. 78−85.

38. Онучин А. А., Быкодорова В. И., Фомин О. В. Роль рельефа и лесной растительности в процессах снегонакопления в горных районах Южной Сибири. /Шроблемы гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства Сибири. Красноярск: СО АН СССР, 1989. -С. 98−100.

39. Пармузин Ю. П. Ландшафтное районирование лесотундр и северных редколесий Заенисейских территорий // Растительность лесотундры и пути ее освоения Л. :Наука, 1967 — С. 20−28.

40. Пляшник Ю. М., Харук В. И., Черепанов В. Г., Федотова Е. В. Автоматизированная система полигонных измерений параметров древесных насаждений. // Методы дистанционных исследований для решения природоведческих задач. Новосибирск, Наука, 1986 — С. 117−121.

41. Пьявченко Н. И, Федотов С. С. Природа лесотундры Таз-Енисейского междуречья // Растительность лесотундры и пути ее освоения-Л.: Наука, Ленингр. отд., 1967-С. 157−163.

42. Савиных В. П, Цветков В. Я. Интеграция технологий ГИС и систем обработки данных дистанционного зондирования Земли//Исследования Земли из космоса, 2000 № 2. — С. 83−86.

43. Синицын С. Г, Сухих В. И, Использование материалов многозональных и космических съемок в интересах лесного хозяйства//Аэрокосмические исследования Земли. М: Наука, 1979. -С. 86−101.

44. Смирнов В. В. Органическая масса в некоторых лесных фитоценозах Европейской части СССР.- М.: Наука, 1971.- 362 с.

45. Справочное пособие по таксации и устройству лесов Сибири. Красноярское книжное из-во, 1966 378 с.

46. Сухих В. И, Харин Н. Г, Бутусов О. Б. Возможность классификации лесов северной тайги по изображениям с ИСЗ & laquo-Ресурс-01»-// Исследования Земли из космоса, 1999 № 5 — С. 65−74.

47. Усольцев В. А. Рост и структура фитомассы древостоев-Новосибирск: Наука, 1988. -253 с.

48. Харук В. И, Егоров В. В, Алыпанский A.M. Индикация биологических параметров растительного покрова по данным спектральных измерений//Исследования Земли из космоса, 1990-№ 2. -С. 60−65.

49. Харук В. И, Винтербергер К, Цибульский Г. М. и др. Техногенное повреждение притундровых лесов Норильской долины // Экология, 1996. -№ 6. -С. 424−429.

50. Чухланцев А. А. О возможности модельного подхода к задаче классификации растительных покровов по данным радиолокационного зондирования// Исследования Земли из космоса, 1989.- № 4.- С. 84−90.

51. Чухланцев А. А., Винокурова С. И. О применении радиолокационных средств для зондирования почвенно-растительных покровов// Исследования Земли из космоса, 1991- № 4. С. 21−26.

52. Шиятов С. Г. Снежный покров на верхней границе леса и его влияние на древесную растите л ьность//Труды института экологии растений и животных АН СССР, Уральский филиал, 1969- вып. 69, — С. 141−157.

53. Шиятов С. Г. Климатогенные смены лесной растительности в верхнем и полярном пределах ее произрастания: Автореф. дис. д-ра биол. наук. 03. 00. 16. Свердловск, 1981 58 с.

54. Шумилова JI.B. Схема ботанико-географического районирования Красноярского края // Вопросы географии Сибири. Томск, 1962-№ 4- С. 54−68.

55. Achard F., Blasco F., Analysis of Vegetation Seasonal Evolution and Mapping of Forest Cover in West Africa with the Use of NOAA AVHRR HRPT Data//PE& RS, 1990. -№ 10. P. 1359−1365.

56. Basharinov A.Y., Shutko A.M. Simulation studies of the SHR radiation characteristics of soils under moist conditions// NASA Tech. Trans., TTF-16, 1975. Greenbelt, MD.

57. Cihlar J., Ly H., Li Z., Chen J., Pokrant H., Huang F., Multitemporal, multichannel AVHRR data sets for land biosphere studies artifacts and corrections// Rem Sens. Environ, 1997. — V. 60- P. 35−57.

58. Cihlar J., Beaubien J., Xiao Q., Chen J., Li Z. Land cover of the BOREAS Region from AVHRR and Landsat data//Canadian Journal for Remote Sensing, 1997. Vol. 23(2). -P. 163−175.

59. De Fries R.S., Townshend J.R.G. NDVI-derived land-cover classifications at a global scale//Int. J. of Remote Sensing, 1994.- Vol. 15(17). -P. 3567−3586.

60. Dobson M.C., Ulaby F.T., Pierce L.F. Landcover classification and estimation of terrain attributes using synthetic aperture radar// Remote Sens. Envir., 1995. -№ 51 (l). -P. 199−214.

61. Engman E. T. Applications of microwave remote sensing of soil moisture for water resources and agriculture// Remote Sens. Environ, 1991. V. 35, № 2&3. -P. 213−226.

62. Gilruth P.Т., Hutchinson C.F., Assessing Deforestation in the Guinea Highlands of West Africa Using Remote Sencing//PE& RS, 1990. -№ 10. -P. 1375−1382.

63. Goward S.N., Tucker C.J., Dye D.J., North American vegetation patterns observed with the NOAA-7 advanced very hight resolution radiometer// Vegetatio, 1985, — Vol. 64. -P. 3−14.

64. Goward S.N., Sattelite bioclimatology//Journal of Climate, 1989. -V. 2, No. 7-P. 710−720.

65. Goward S.N., Prince S.D., Transient effects of climate on vegetation dynamics: satellite observations//Journal of Biogeography, 1995 Vol. 22. -P. 549−563.

66. Hansen M.C., DeFries R.S., Townshend J.R.G., Sohlberg R. Global land cover classification at 1 km spatial resolution using a classification tree approach// Int. J. of Remote sensing (in press).

67. Hustich I. The boreal limits of coniferes // Arctic, 1953 V.6.- P. 149 162.

68. Jensen J. R. Remote sensing of the environment. An Earth resource perspective. Prentice-Hall Inc., Upper Saddle River, New-Jersy 7 458, 2000.- 544 p.

69. Kasischke E.S., French N.H.F. Monitoring of Wildfires in Boreal Forests Using Large Area AVHRR NDVI Composite Imaged Data // Remote sens, environ., 1993-№ 45-P. 61−71.

70. Kasischke E.S., French N.H.F. Locating and Estimating the Areal Extent of Wildfires in Alaskan Boreal Forests Using Multiple-Season AVHRR NDVI Composite Data // Remote sens, environ., 1995-Vol. 51- P. 263−275.

71. Kirdiashev K.P., Chukhlantsev A.A., Shutko A.M. Microwave radiation of the earth’s surface in the presence of vegetation cover// Radio Eng. Electron. (Engl. Transl.) V. 24.- P. 256−264.

72. Krinov E.L." Spectral Reflectance Properties of Natural Formations// National Research Council of Canada, 1947

73. Lillesand T.M., Kiefer R.W. Remote sensing and image interpretation. John Wiley & Sons, Inc. 3d edition, 1994. 750 p.

74. LeToan Т., Beaudoin A., Rion J., Guyon D. Relating forest biomass to SAR data// IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1992.- № 30.- P. 403 411.

75. McDonald R.A. CORONA: Success for Space Reconnaissance, A Look into the Cold War, and a Revolution for Intelligence// PE& RS, 1995. vol. 61, No 6. — P. 689−720.

76. Moghaddam M., Durden S., Zebker H., Radar Measurement of forested areas during OTTER// Rem. Sens, of Enviren., 1994.- Vol. 47.- P. 154−166.

77. Muller S.V., Walker D.A., Nelson F.E. et al. Accuracy assessment of a land-cover map of the Kuparuk River basin, Alaska: Considerations for remote regions//PE& RS, 1998.- vol. 64, No6.- P. 619−628.

78. Pratt W.K. Digital Image processing/2-nd edition. New-York.

79. Ranson K.J., Sun G., Mapping biomass for a northern forest ecosystem using multi-frequency SAR data// Proceedings of the IGARSS"92 Symposium, Texas, USA, May 26−29, 1992.

80. Ranson R. J., Sun G., Northern Forest Classification Using Temporal Multufrequency and Multipolarimetric SAR Images// Rem. Sens. Environ., 1994,-Vol. 47. -P. 142−153.

81. Ranson K.J., Sun G., An evaluation of AIRSAR and SIR-CX-SAR images for mapping Nothern forest attributes in Maine, USA// Remote Sens. Envir. 1997. -№ 59.- P. 203−222.

82. Richards J.A. Remote sensing digital Image Analysis, Springer-Verlag, 1993,-340 P.

83. Rosenfield G.H., Fitzpatric-Lins K. A coefficient of agreement as a measure of tematic classification accuracy // PE & RS, 1986 V. 52. N 2. -P. 223−227.

84. Sader S.A., Stone T.A., Joyce A.T., Remote Sensing of Tropical Forests: An Overview of Research and Applications Using Non-Photographic Sensors// PE& RS, 1990.- V. 56, № 10. -P. 1343−1351.

85. Schanda E., Matzler C. Optimum characteristics for snow pack evaluation by microwave radiometry. // Preprint. COSPAR Topical Sessions. Interdisciplinary Sci. Commision A. Budapest. 1980. 17 p.

86. Schott J.R. Remote sensing. The image chain approach. New-York, Oxford, Oxford university press, 1997. 394 p.

87. Shi J., Dosier J. Mapping seasonal snow with SIR-C/X-SAR in mountainous areas. //Rem. Sens. Environ., 1997-Vol. 59-P. 294−307.

88. Tucker C.J., Vanpraet C.L., Sharman M.J., Van Ittersum G. Satellite Remote Sensing of Total Herbaceous Biomass Production in the Senegalese Sahel: 1980−1984//Remote sensing of Environment, 1985-V. 17,-P. 233−249.

Заполнить форму текущей работой