Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ЛЕСНЫХ ЛАНДШАФТОВ

Работа №74285

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

природопользование

Объем работы41
Год сдачи2018
Стоимость4220 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
63
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1 ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ 7
1.1. Существующие методы мониторинга лесных ландшафтов 7
1.2. Применение технологий лазерного сканирования 9
1.3. Программы, применяемые в процессе обработки данных 12
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1 14
ГЛАВА 2 МЕТОД ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ ДЛЯ МОНИТОРИНГА
ЛЕСНЫХ ЛАНДШАФТОВ 15
2.1. Сбор и получение данных воздушного лазерного сканирования^
2.2. Классификация облака точек лазерного сканирования 16
2.3. Обработка данных лазерного сканирования 18
2.4. Вычисление фитомассы деревьев 19
2.5. Определение видового состава 21
2.6. Обработка космических снимков 23
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2 27
ГЛАВА 3 ОБРАБОТКА ДАННЫХ СЪЕМКИ В РЕСПУБЛИКЕ КАРЕЛИЯ .... 28
3.1. Исходные данные 28
3.2. Классификация 29
3.3. Определение геометрических характеристик 30
3.4. Подсчет фитомассы деревьев 32
3.5. Создание карты распределения фитомассы 34
3.6. Исследование космических снимков 35
3.7. Определение NDVI-индекса 37
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 39
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 40


Все больше мировое сообщество беспокоит потеря лесных ресурсов посредством вырубок и влияние лесных массивов на изменения климата, все это приводит к тому, что вопрос мониторинга состояния лесных ландшафтов все чаще обсуждается на международных встречах высокого уровня. Ежегодно непрекращающиеся вырубки, а также большое количество пожаров приводят к потерям сотен тысяч гектаров леса по всему миру [1]. Для контроля, наблюдения и прогнозирования последствий вырубок и пожаров используется процесс мониторинга лесных ландшафтов.
Существующие на данный момент времени методы мониторинга не позволяют оперативно и точно оценивать состояние лесных территорий, особенно на больших и труднодоступных ландшафтах. Из этого можно сделать вывод, что разработка метода мониторинга лесных ландшафтов на основе информационного моделирования как никогда актуальна.
В данной работе предлагается метод, который обеспечивает быстрое получение информации о лесной территории благодаря использованию новейших технологий лазерного сканирования и информационной обработке полученных данных. Рассматриваемый метод способен не только собирать информацию о состоянии лесных территорий в настоящий момент времени, а также предоставлять необходимые данные для определения фитомассы и породного состава лесного участка с последующим предсказанием о продуктивности той или иной территории.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В ходе данной работы были исследованы темы мониторинга лесных ландшафтов и их недостатки. Рассмотрены современные и развивающиеся технологии лазерного сканирования и их применение в области мониторинга лесного ландшафта. Были изучены программы, позволяющие быстро и качественно обрабатывать данные лазерного сканирования лесных территорий. По итогам исследований разработан эффективный метод мониторинга лесного ландшафта с использованием информационного моделирования.
На основании результатов, полученных в данной работе выявлены пути дальнейшего развития, совершенствования и повышения областей применения данного метода. Итак, для улучшения метода необходимо создание базы данных пород деревьев, в которой будет учтено отражение инфракрасного излучения для каждой отдельной породы, также необходимо вычисление аллометрических коэффициентов уравнений для всех пород деревьев. Благодаря наличию такой базы данных появится возможность создания полной автоматической обработки данных лазерного сканирования с использованием новейших достижений науки и техники.



1. Мединцев С. Ю., Орехов А. А., Кочкарь Д. А. Системы мониторинга лесных ресурсов: состояние и пути развития //Радюелектронш i комп’ютерш системи. - 2009. - №. 6. - С. 70-74-70-74.
2. Воробьев О. Н., Курбанов Э. А. Мониторинг состояния растительного покрова на территории Республики Марий Эл с использованием ENVISAT MERIS //Лесной вестник/Forestry bulletin. - 2013. - №. 7 (99).
3. Никитин О. Р., Кисляков А. Н., Шулятьев А. А. Мониторинг лесных массивов методом многоспектрального дистанционного зондирования //Радиотехнические и телекоммуникационные системы. - 2011. - №. 1. - С. 50¬52.
4. Dash J., Curran P. J. The MERIS terrestrial chlorophyll index. - 2004.
5. Boyd D. S. et al. Phenology of vegetation in Southern England from Envisat MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI) data //International journal of remote sensing. - 2011. - Т. 32. - №. 23. - С. 8421-8447.
6. Curran P. J., Dungan J. L., Gholz H. L. Exploring the relationship between reflectance red edge and chlorophyll content in slash pine //Tree physiology. - 1990. - Т. 7. - №. 1-2-3-4. - С. 33-48.
7. Медведев Е.М., Данилин И.М., Мельников С.Р. Лазерная локация земли и леса. М.: Геолидар, Геокосмос, 2007.
8. Середович В. А., Алтынцев М. А., Попов Р. А. Особенности применения данных различных видов лазерного сканирования при мониторинге природных и промышленных объектов //Вычислительные технологии. - 2013. - Т. 18.
9. Hyyppa J. et al. Algorithms and methods of airborne laser scanning for forest measurements //International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. - 2004. - Т. 36. - №. 8. - С. 82-89.
10. . Hollaus, M. Growing stock estimation for alpine forests in Austria: a robust lidar-based approach / M. Hollaus, W. Wagner, K. Schadauer, B. Maier, K. Gabler // Canadian Journal of Forest Research. - 2009. - V. 39. - P. 1387-1400.
11. Chen, Q. Filtering airborne laser scanning with morphological methods / Q. Chen, P. Gong, D.D. Baldocchi, G. Xie // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 2007. - V. 73. - No. 2. - P. 171-181.
12. Chen, Q. Airborne lidar data processing and information extraction / Q. Chen // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 2007. - V. 73. - No. 2. - P. 109-112.
13. Favorskaya, M.N. Recognition of forest textures on airphotos / M.N. Favorskaya, N.Y. Petukhov, I.M. Danilin, A.I. Danilin // Proc. IASTED Int. Conf, on Automation, Control, and Information Technology (ACIT 2010), June 15-18th, 2010, Novosibirsk, Russia. ACTA Press, Anaheim, Calgary, Zurich. - 2010. - P. 9
14. Favorskaya, M.N. Realistic 3D-modeling of forest growth with natural effect / M.N. Favorskaya, A.G. Zotin, I.M. Danilin, S.N. Smolentcseva // Advances in Intelligent Decision Technologies. Proc. Second KES Int. Symp. IDT 2010. Smart Innovation, Systems and Technologies. Vol. 4. Springer. - 2010. - P. 191-199.
15. Medvedev, Е.М. With laser scanning for eternity / E.M. Medvedev, A.V. Grigoriev // Geoprofessional (Geoprofi). - 2003. - No. 1. - P. 5-10 (in Russian with English summary).
16. Горбачева Е. Н. Программный комплекс ENVI-профессиональное решение для комплексной обработки мультиспектральных, гиперспектральных и радарных данных //Геоматика. - 2013. - №. 2. - С. 50.
17. Landsat Science — сайт программы Landsat [Электронный ресурс]: URL: http://landsat.gsfc.nasa.gov/
18. Официальный сайт геологической службы США (USGS) [Электронный ресурс]: URL: http:// earthexplorer.usgs.gov/
19. Евдокимов С. И., Михалап С. Г. Определение физического смысла комбинации каналов снимков Landsat для мониторинга состояния наземных и
42 водных экосистем //Вестник Псковского государственного университета. Серия: Естественные и физико-математические науки. - 2015. - №. 7.
20. Aksenov D. E., Yaroshenko A. Yu. Space photographs for forestry problems // The Earth from space. М., 2009. Iss. 1. P. 10-16.
21. GIS-Lab [Электронный ресурс]: URL: http://gis-lab.info/
22. Усольцев В. А. и др. Аллометрические модели фитомассы деревьев для лазерного зондирования и наземной таксации углеродного пула в лесах Евразии: сравнительный анализ //Сибирский лесной журнал. - 2016. - Т. 4. - С. 15-25.
23. Jenkins J. C. et al. Comprehensive database of diameter-based biomass regressions for North American tree species. - 2004.
24. Muukkonen P. et al. Biomass equations for European trees: addendum. - 2006.
25. Hosoda K., lehara T. Aboveground biomass equations for individual trees of Cryptomeria japonica, Chamaecyparis obtusa and Larix kaempferi in Japan //Journal of forest research. - 2010. - Т. 15. - №. 5. - С. 299-306.
26. ExactFarming [Электронный
https: //www.exactfarming.com


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ