CC BY
59
10. Hysteresis of low-field microwave absorption in polycrystalline ferromagnetics [Tekst]/ Yu.A. Koksharov, A.N. Tikhonov, L.A. Blyumenfel'd et all. // Russian Journal of Physical Chemistry A. - 1999. - Т. 73. - № 10. - Р. 1671-1675.
11. Unraveling key metabolomic alterations in wheat embryos derived from freshly harvested and water-imbibed seeds of two wheat cultivars with contrasting dormancy status [Tekst]/ A. Das, , D. Kim, P. Khadka et all. // Frontiers in Plant Science. - 2017. - №8.
12. Khalilzadeh, R. Growth, physiological status, and yield of salt-stressed wheat (triticum aestivum L.) plants affected by biofertilizer and cycocel applications [Tekst]/ R. Khalilzadeh, R. Seyed Sharifi J. Jalilian // Arid Land Research and Management. - 2018. - №32(1). - Р. 71-90.
13. Different responses of wheat with different chromosome ploidies to water stress during seed-seedling transformation et all. [Tekst] /Z. Wang, W. Zhao, C. Wang // Journal of Food, Agriculture and Environment. - 2012. - № 10(3-4). - Р. 879-882.
14. Effects of different water availability at post-anthesis stage on grain nutrition and quality in strong-gluten winter wheat [Tekst]/ C. Zhao, M. He, Z. Wang et all. // Comptes Rendus - Biologies. -2009. - № 332(8). - Р. 759-764.
15. Selenium supply methods and time of application influence spring wheat (triticum aestivum L.) yield under water deficit conditions [Tekst] / F. Nawaz, M. Y. Ashraf, R. Ahmad et all. //Journal of Agricultural Science. - 2017. - №155(4). - Р. 643-656.
E-mail: [email protected]
УДК 528.7(202):631.4 DOI: 10.32786/2071-9485-2019-01-19
ДИСТАНЦИОННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И КАРТОГРАФРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ АНТРОПОГЕННО - ТРАНСФОРМИРОВАННЫХ ТЕРРИТОРИЙ
ЮГА РОССИИ
REMOTE RESEARCH AND MAPPING THE STATE OF ANTHROPOGENIC-TRANSFORMED TERRITORIES OF THE
SOUTH OF RUSSIA
В.В. Новочадов, доктор медицинский наук
А.С. Рулев, доктор сельскохозяйственных наук, член-корреспондент РАН В.Г. Юферев, доктор сельскохозяйственных наук Е.А. Иванцова, доктор сельскохозяйственных наук
V.V. Novochadov, A.S. Rulev, V.G.Yuferev, E.A. Ivantsova
ФГАОУ ВО «Волгоградский государственный университет» FSAEI of Higher Education «Volgograd State University»
Ландшафтные комплексы Прикаспийской низменности формировались на молодой морской равнине, что обусловило небольшую мощность и гумусированность почв. Большую часть территории занимают пески с открытыми очагами дефляции, что в условиях полупустынного засушливого климата и большой площади засоления почв, податливости ветровой и водной и эрозии способствует проявлению деградации и опустынивания, в первую очередь, при неадекватном антропогенном воздействии на ландшафты. В работе приведены методология, методика и результаты дистанционных исследований деградированных фито-ценозов в ландшафтах юга европейской России при антропогенном воздействии на них в результате хозяйственной деятельности человека. Метод картографо-космического мониторинга позволяет оценить состояние фитоценозов антропогенно -трансформированных ландшафтов, суть которого состоит в использовании результатов космической съемки и геоинформационного анализа территорий для оценки состояния территорий и составления карт пространственного распределения деградации. На основании сопоставления данных космо-съемки и результатов фотоэталонирования осуществлена оценка и составлены тематические карты деградации фитоценозов. Картографирование антропогенно-трансформированных
151
территорий Астраханской области, проведенное с использованием геоинформационного анализа распределенных баз картографических данных и данных аэрокосмосъемки, показало возможность дистанционной оценки их состояния. Такая оценка дает возможность определить пространственные характеристики антропогенно-трансформированных территорий на основе дешифрования космоснимков высокого разрешения с выявлением их состояния как по проективному покрытию, так и по составу фитоценозов. Определение величины проективного покрытия осуществляется на основе результатов анализа спектрозональных кос-моснимков и геоинформационного картографирования пространственному распределению вегетативных индексов. По классифицированному изображению определены площади контуров по уровням деградации. Установлено, что в 2018 году площадь фитоценозов Астраханской области с проективным покрытием менее 10 % составила 1,149 млн га.
The landscape complexes of the Caspian lowland formed on a young marine plain, which caused a small thickness and humus content of the soil. Most of the territory is occupied by sands with open foci of deflation, which in conditions of semi-desert arid climate and a large area of soil salinity, compliance with wind and water and erosion contributes to the degradation and desertification, primarily with inadequate anthropogenic effects on landscapes. The paper presents the methodology, methods and results of remote research of degraded phytocenoses in landscapes of southern European Russia with anthropogenic effects on them as a result of human activities. The method of cartographic and space monitoring allows to assess the state of phytocenoses of anthropogenically transformed landscapes, the essence of which is to use the results of satellite imagery and geoinformational analysis of territories for assessing the state of territories and mapping the spatial distribution of degradation. Based on a comparison of space imagery data and photo-calibration results, the thematic maps of phytocenosis degradation were evaluated and compiled. The mapping of anthropogenically transformed territories of the Astrakhan region, carried out using geoinformational analysis of distributed databases of cartographic data and aero-satellite imagery, showed the possibility of remote assessment of their condition. Such an assessment makes it possible to determine the spatial characteristics of an-thropogenically transformed territories on the basis of deciphering high resolution satellite images with the identification of their condition, both by projective cover and by the composition of phytoce-noses. The determination of the size of the projective cover is carried out on the basis of the results of the analysis of the space-wide space images and geo-information mapping of the spatial distribution of the vegetative indices. By the classified image, the areas of contours by levels of degradation are determined. It was established that in 2018 the area of phytocenoses of the Astrakhan region with a projective cover of less than 10% was 1.149 million hectares.
Ключевые слова: фитоценозы, антропогенное трансформирование территорий, космоснимки, деградация земель.
Key words: phytocenosis, anthropogenic transformation, space images, map, degradation, monitoring, projective cover.
Введение. Антропогенно-трансформированные территории восточной части юга европейской России расположены в основном на Сарпинской и Прикаспийской низменностях. Ландшафтные комплексы здесь формировались на молодой морской равнине, что обусловило небольшую мощность и гумусированность почв. Большую часть территории занимают малогумусированные пески с открытыми очагами дефляции, что в условиях полупустынного засушливого климата и большой площади засоления почв, податливости ветровой и водной и эрозии способствует проявлению деградации и опустынивания, в первую очередь при неадекватном антропогенном воздействии на ландшафты [8, 11, 9].
Территории Калмыкии, Волгоградской и Астраханской областей являются примером последствий антропогенной трансформации, в результате которой были разрушены устойчивые полупустынные ландшафтные комплексы [14]. В Республике Калмыкия в 2018 году 34 % земель имеет проективное покрытие менее 10 %, в Астрахан-
ской области - 29 %. В связи с этим комплексная геоинформационная оценка деградации на основе данных спектрозональных космоснимков становится приоритетной в определении пространственного распределения и площади участков, подверженных деградации и опустыниванию. Преимуществом дистанционных методов является экономическая эффективность, обусловленная снижением затрат на выполнение оценки состояния ландшафтов. Трудозатраты на сравнимое по площади и контрольным участкам наземное исследование без профилирования только территории Республики Калмыкия и Астраханской области составят более 6 млн чел./час.
Антропогенная трансформация территорий, связанная с нарушением естественного рельефа, растительности, почв, часто приводит к деградации ландшафтов, которая выражается в дефляции почвенного покрова, в смыве и размыве лишенных растительности участков, в загрязнении как почв, так и водных объектов [4, 6]. Такая деградация особо опасна на территории Республики Калмыкия, Волгоградской и Астраханской областей. Неадекватное антропогенное воздействие на ландшафты в условиях полупустыни, отсутствие внимания управления регионов к мониторингу состояния территорий, несоответствие количества и качества мероприятий, направленных на предотвращение процессов деградации и опустынивания, приводят к росту площади деградированных участков, на реабилитацию которых потребуются несоизмеримо большие затраты средств [1, 5]. В связи с этим для сохранения биологического потенциала и продуктивности земель региона необходимо оценить общее состояние фитоценозов и обосновать допустимую антропогенную нагрузки на них, а также активно применять современные технологии мелиорации территорий [13].
Материалы и методы. Метод картографо-космического мониторинга позволяет оценить состояние фитоценозов антропогенно-трансформированных ландшафтов. Сущность метода в использовании результатов космической съемки и геоинформационного анализа территорий для оценки состояния территорий и составления карт пространственного распределения деградации. При этом эффективность метода позволяет в 4 раза уменьшить время работы, а затраты сократить в 15 раз по сравнению с полевыми методами [3, 12].
Методика геоинформационного исследования состояния антропогенно-трансформированных ландшафтов основывается на ландшафтно-динамическом подходе к исследованию территорий, учитывающем все главные компоненты, такие как ландшафт, рельеф, почвы, растительность, климатические условия, литология и гидрологические условия. Для формализации полученных результатов проводится их статистическая обработка, и в геоинформационной среде создается база пространственных данных. Математическое описание основано на выявлении пространственно-временных зависимостей состояния территорий с использованием уравнений регрессии. Геоинформационное картографирование состояния территорий проводится при послойной оценке результатов дешифрирования их состояния. Сравнение разновременных картографических слоев позволяет выявить тенденцию изменения площади деградации по времени, подобрать математическую функцию и определить коэффициенты аппроксимации. Полученные уравнения дают возможность составить на математической основе прогнозные компьютерные (цифровые) карты и в режиме моделирования определять состояние агроландшафтов с прогнозом деградации на 5-10 лет.
Цифровой геоинформационный слой - по сути модель ландшафта, а пространственная информация дает возможность пользователю определять количественные характеристики объектов исследований [5, 14].
Отсюда следует, что компьютерная модель агроландшафта включает базу данных, созданную по результатам компьютерного дешифрирования АКФ, систему математических зависимостей, определяющих характеристики ландшафтных объектов, получаемых в результате обработки данных, содержащихся в базе, систему математических зависимостей, определяющих динамику изменения характеристик ландшафтных объектов в пространственно-временном аспекте, цифровую картографическую модель агролесоландшафта.
Территория исследований представляет собой равнинный ландшафт морской равнины, в связи с чем выявление состояния травянистой растительности не затруднено особенностями рельефа [2]. Выявление деградации фитоценозов по спектрозональ-ным космическим снимкам представляет собой современный метод исследований, а в совокупности с геоинформационными технологиями является одним из основных факторов для определения уровней их деградации.
Уровень деградации фитоценозов тесно связан с проективным покрытием, в связи с чем дешифрирование основано на выявлении различий в отображении на снимках проективного покрытия.
На слабогумусированных песках травянистая растительность разрежена и часто представлена рудеральными и плохо поедаемыми видами. Недостаток атмосферных осадков в регионе, среднегодовое количество которых составляет 200-350 мм, приводит к иссушению почв и воздуха, что усугубляет растительные условия. Для Прикаспийской низменности характерно близкое к поверхности залегание солей в почвах. Засоленность грунтовых вод обусловливает засоление верхнего слоя почвы, при этом изображение становится светлым на тон [3]. Комплексность почв в полупустыне на космо-снимках отображается как различные по структуре и отраженной энергии территории.
Опустынивание территорий характеризуется необратимыми в естественной среде процессами уменьшения количества растений, обеднения видового состава, при этом на песках образуются очаги, не покрытые растительностью [8, 2, 7, 10, 15]. Дешифрирование очагов опустынивания производится на основе анализа изображения по структуре, форме и цвету с последующим сравнением с эталоном, установленным для таких почв.
Для естественного травянистого покрытия его состав обусловлен ландшафтными условиями и стабилен при отсутствии антропогенного воздействия деградации будет определяться уменьшением проективного покрытия. В связи с этим проективное покрытие фитоценозов, отображаемое на космоснимках, можно признать основным признаком деградации для дистанционной оценки.
Можно отметить, что фитоценоз на оптическом космическом снимке в полупустынной зоне дает комплексное изображение. Установлена взаимосвязь проективного покрытия и фототона изображения. При этом максимальная точность установления величины проективного покрытия приходится на диапазон от 20 до 60 % [1]. Средняя ошибка при выявлении проективного покрытия по космоснимку не превышает 5 %.
Связь продуктивности и проективного покрытия фитоценозов позволяет по кос-моснимкам оценить продуктивность пастбищ.
В полупустыне на юго-востоке европейской России присутствуют ковыльные, ромашниковые, житняковые, однолетниковые, белополынные и комбинированные фи-тоценозы. Связь продуктивности и проективного покрытия представлена в таблице 1 [7]. Сравнение величины проективного покрытия и фототона фитоценозов на космоснимках позволило выявить между ними корреляционную связь.
***** ИЗВЕСТИЯ ***** № 1 (53, 2019
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Таблица 1 - Продуктивность и проективное покрытие фитоценозов
Фитоценозы Продуктивность, т/га Проективное покрытие, %
Ковыльные(8йра capillata) 0,3 - 0,4 50
Житняковые (Agropyron desertorum) 0,3 - 0,6 45
Белополынные (Artemisia lerchiana, ) 0,3 - 0,4 30
Однолетниковые (Ceratocarpus arenarius, Alyssum turkestanicum, Petrosimonia oppositifolia, Lepidium perfoliatum, L. ruderale,) 0,1 - 0,3 40
Белополынно-злаковые (Artemisia lerchiana, Festuca valesiaca, Leymus ramosus, Stipa capillata Agropyron desertorum,) 0,4 -0,5 45
Вследствие этого появляется возможность проводить дистанционный мониторинг фитоценозов с определением величины проективного покрытия, определять продуктивность и оценивать уровень деградации.
Оценка величины проективного покрытия проводилась по средним величинам фототона, с учетом фототона почв. Проективное покрытие обусловливает величину фототона и, соответственно, его распределение по изображению. Таким образом, дистанционная оценка деградации естественных фитоценозов и его продуктивности осуществляется по величине фототона его изображения, что позволяет определить и уровень деградации.
По результатам исследований установлены диапазоны величин фототона растрового изображения для каждого уровня деградации фитоценозов (таблица 2).
Таблица 2 - Уровни деградации фитоценозов по фототону
Уровень Норма Риск Кризис Бедствие
Ранг деградация отсутствует умеренный сильный бедственный
Балл 0-2 3-5 6-8 9-11
Диапазон величины фототона 30-90 91-130 131-150 151-255
Проективное покрытие, % Более 35 25-34 15-24 0-14
Динамика сукцессий фитоценозов имеет значение для выявления подверженных деградации участков. Для сравнения результатов исследований необходимо, чтобы наблюдения проводились в одинаковых условиях и в один период времени.
Технология обработки и дешифрирования деградации фитоценозов основана на запатентованном способе определения состояния пастбищ (патент RU № 2327107).
Результаты и обсуждение. Картографирование антропогенно-трансформированных ландшафтов региона исследований проводится для изучения процессов деградации и восстановления с учетом пространственного распределения земель по уровням деградации. Технология геоинформационного картографирования основана на оценке состояния фитоценозов, проводимой на основе дешифрирования информации дистанционного зондирования Земли и применения системы пространственных локальных и распределенных баз данных, анализа результатов дистанционного зондирования с использованием геоинформационных и специализированных программ анализа изображений (QGIS, ENVI и др.).
На рисунке 1 приведен пример космоснимка спутника «Worldview-3» с разрешением до 1 м деградированного фитоценоза в результате содержания и выпаса животных в районе поселка Кордон Астраханской области, а на рисунке 2 - результат определения деградации фитоценозов этого участка.
***** ИЗВЕСТИЯ ***** № 1 (53, 2019
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Рисунок 1 - Космоснимок фитоценозов на участке «Кордон»: 1 - травянистая растительность; 2 - открытые, барханные пески; 3 - полевые дороги
Картографирование антропогенно-трансформированных ландшафтов на тестовых участках Астраханской области, выполненное с использованием современных геоинформационных технологий, обеспечило высокую эффективность исследований. Полевые и камеральные исследования обеспечили достоверность дешифрирования космо-снимков и позволили определить состояние продуктивности деградированных фитоце-нозов по выявленному проективному покрытию.
Уровни деградации фитоценозов
1 ~] 1 - бедствие 3 ~ риск
I ~1 2 ~ кризис 4 ~ норма
Рисунок 2 - Уровни деградации фитоценозов на участке «Кордон» по космоснимку Sentinel 2 2018
В результате оценки деградации фитоценозов на тестовом полигоне «Кордон» установлено, что сильнодеградированныеучастки занимают около 35 % площади, 34 % умеренно- и среднедеградированные и только около 31 % слабодеградированные и недеградированные. По классифицированному изображению определены контуры деградации по уровням. Картографирование деградации фитоценозов предоставляет заинтересованным ведомствам пространственную информацию для определения способов и средств восстановления ландшафтов Прикаспийской низменности.
Заключение. Дистанционные исследования и геоинформационное картографирование состояния антропогенно-трансформированных территорий ландшафтов юга европейской части России на основе актуальных космоснимков высокого разрешения представляют собой современный инструмент, позволяющий не только определить состояние фитоценозов, но и выявить скорость и направленность трансформации фито-ценозов. В результате использования и интерпретации данных дистанционного зондирования разработаны геоинформационные картографические слои по уровням деградации фитоценозов. Установлено, что в 2018 году площадь фитоценозов Астраханской области с проективным покрытием менее 10 % составила 1,149 млн га. Таким образом, можно отметить значительное увеличение площади деградированных фитоценозов в условиях засушливого года, когда, по данным метеостанции Астрахань, за 11 месяцев выпало около 100 мм осадков.
Библиографический список
1. Возможности дистанционной оценки состояния и степени деградации природных кормовых угодий [Текст]/ Ф.В. Ерошенко, С.А. Барталев, Н.Г. Лапенко и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15. - № 7. - С. 53-66.
2. Залибеков, З. Г. Процессы опустынивания и их влияние на почвенный покров [Текст]/ З. Г. Залибеков. - М., 2000. - 220 с.
3. Засоление почв солонцовых комплексов Северной Калмыкии [Текст]/А.Ф. Новикова, М.В. Конюшкова, Н.М. Новикова и др. // Аридные экосистемы. - 2010 - Т. 16. - №. 1 (41). - С. 51-65.
4. Золотокрылин, А.Н. Новый подход к мониторингу очагов опустынивания [Текст] / А.Н. Золотокрылин, Т.Б. Титкова //Аридные экосистемы. - 2011 - Т. 17. - №. 3 (48). - С. 14-22.
5. Крутских, Н.В. Использование космоснимков Landsat для геоэкологического мониторинга урбанизированных территорий [Текст]/ Н.В. Крутских, И.Ю. Кравченко // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15. - № 2. - С. 159-168.
6. Кулик, К.Н. Динамическая устойчивость аридных экосистем [Текст]/ К.Н. Кулик, А.Н. Салугин, Е.А. Сидорова //Аридные экосистемы. - 2012 - Т. 18. - №. 2 (51). - С. 29-35.
7. Наземные и спутниковые исследования продуктивности пастбищ Республики Калмыкии с различной степенью деградации растительных сообществ [Текст]/ А.Н. Золотокрылин, Т.Б. Титкова, С.С. Уланова и др. // Аридные экосистемы - 2013 - Т. 19. - №. 4 (57). - С. 31-39.
8. Оценка засоренности антропогенных фитоценозов на основе данных дистанционного зондирования земли (на примере амброзии полыннолистной) [Текст]/ О. Е. Архипова, Н. А. Качалина, Ю. В. Тютюнов и др. // Исследование земли из космоса. - 2014. - № 6. - С. 15-26.
9. Сажин, А. Н. Погода и климат Волгоградской области [Текст]/ А. Н. Сажин, К.Н. Кулик, Ю. И. Васильев. - Волгоград: ФНЦ агроэкологии РАН, 2017. - 334 с.
10. Сапанов, М.К. Этапы освоения и современное использование засушливых земель Северного Прикаспия [Текст]/М.К. Сапанов, М.Л. Сиземская, К.М. Ахмеденов //Аридные экосистемы - 2015 - Т. 21. - №. 3 (64). - С. 84-91.
11. Харазми, Р. Оценка динамики аридных экосистем по результатам автоматизированной обработки серий мультиспектральных спутниковых снимков [Текст]/ Р. Харазми, Е.А. Па-ниди, Л.Н. Чабан // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2017. - Т. 14. - № 3. - С. 196-205.
12. Эволюция почв и динамика климата сухих степей Приволжской возвышенности за последние 3500 лет [Текст]/ В. А. Демкин, Т. С. Демкина, Т. Э. Хомутова и др. //Почвоведение. -2012. - №12. - С. 1244-1258.
13. Quantifying vegetation change in semiarid Environments: precision and accuracy of spectral mixture analysis and the Normalized Difference Vegetation Index [Tekst]/ A. Elmore, J.F. Mustard, S.J. Manning et all. // Remote Sensing of Environment. - 2000. - №. 73. - P. 87-102.
14. Kulik, K. N. Geoinformation analysis of desertification dynamics in the territory of Astrakhan oblast [Tekst] / K. N. Kulik, A. S. Rulev, V. G. Yuferev // Aridnye Ekosistemy. - 2015 - Vol. 21. - №. 3 (64). - P. 25-35.
15. Can vegetation productivity be derived from greenness in a semi-arid environment? Evidence from ground-based measurements [Tekst]/ C. Mbow, R. Fensholt, K. Rasmussen et all. // J. Arid Environments. - 2013. - Vol. 97. - P. 56-65.
Reference
1. Vozmozhnosti distancionnoj ocenki sostoyaniya i stepeni degradacii prirodnyh kormovyh ugodij [Tekst]/ F. V. Eroshenko, S. A. Bartalev, N. G. Lapenko i dr. // Sovremennye problemy dis-tancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. - 2018. - T. 15. - № 7. - P. 53-66.
2. Zalibekov, Z. G. Processy opustynivaniya i ih vliyanie na pochvennyj pokrov [Tekst]/ Z. G. Zalibekov. - M., 2000. - 220 p.
3. Zasolenie pochv soloncovyh kompleksov Severnoj Kalmykii [Tekst]/A. F. Novikova, M. V. Konyushkova, N. M. Novikova i dr. // Aridnye jekosistemy. - 2010 - T. 16. - №. 1 (41). - P. 51-65.
4. Zolotokrylin, A. N. Novyj podhod k monitoringu ochagov opustynivaniya [Tekst] / A. N. Zolotokrylin, T. B. Titkova //Aridnye jekosistemy. - 2011 - T. 17. - №. 3 (48). - P. 14-22.
5. Krutskih, N. V. Ispol'zovanie kosmosnimkov Landsat dlya geojekologicheskogo monitoringa urbanizirovannyh territorij [Tekst]/ N. V. Krutskih, I. Yu. Kravchenko // Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. - 2018. - T. 15. - № 2. - P. 159-168.
6. Kulik, K. N. Dinamicheskaya ustojchivost' aridnyh jekosistem [Tekst]/ K. N. Kulik, A. N. Salugin, E. A. Sidorova //Aridnye ]kosistemy. - 2012 - T. 18. - №. 2 (51). - P. 29-35.
7. Nazemnye i sputnikovye issledovaniya produktivnosti pastbisch Respubliki Kalmykii s razlichnoj stepen'yu degradacii rastitel'nyh soobschestv [Tekst]/ A. N. Zolotokrylin, T. B. Titkova, S. S. Ulanova i dr. // Aridnye jekosistemy - 2013 - T. 19. - №. 4 (57). - p. 31-39.
8. Ocenka zasorennosti antropogennyh fitocenozov na osnove dannyh distancionnogo zondirovaniya zemli (na primere ambrozii polynnolistnoj) [Tekst]/ O. E. Arhipova, N. A. Kachalina, Yu. V. Tyutyunov i dr. // Issledovanie zemli iz kosmosa. - 2014. - № 6. - P. 15-26.
9. Sazhin, A. N. Pogoda i klimat Volgogradskoj oblasti [Tekst]/ A. N. Sazhin, K. N. Kulik, Yu. I. Vasil'ev. - Volgograd: FNC agrojekologii RAN, 2017. - 334 p.
10. Sapanov, M. K. Etapy osvoeniya i sovremennoe ispol'zovanie zasushlivyh zemel' Severnogo Prikaspiya [Tekst]/M. K. Sapanov, M. L. Sizemskaya, K. M. Ahmedenov //Aridnye jekosistemy - 2015 - T. 21. - №. 3 (64). - P. 84-91.
11. Harazmi, R. Ocenka dinamiki aridnyh jekosistem po rezul'tatam avtomatizirovannoj obrabotki serij mul'tispektral'nyh sputnikovyh snimkov [Tekst]/ R. Harazmi, E. A. Panidi, L. N. Chaban // Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. - 2017. - T. 14. - № 3. - P. 196-205.
12. Jevolyuciya pochv i dinamika klimata suhih stepej Privolzhskoj vozvyshennosti za poslednie 3500 let [Tekst]/ V. A. Demkin, T. S. Demkina, T. Je. Homutova i dr. //Pochvovedenie. -2012. - №12. - P. 1244-1258.
13. Quantifying vegetation change in semiarid Environments: precision and accuracy of spectral mixture analysis and the Normalized Difference Vegetation Index [Tekst]/ A. Elmore, J.F. Mustard, S.J. Manning et all. // Remote Sensing of Environment. - 2000. - №. 73. - P. 87-102.
14. Kulik, K. N. Geoinformation analysis of desertification dynamics in the territory of Astrakhan oblast [Tekst] / K. N. Kulik, A. S. Rulev, V. G. Yuferev // Aridnye Ekosistemy. - 2015 - Vol. 21. - №. 3 (64). - P. 25-35.
15. Can vegetation productivity be derived from greenness in a semi-arid environment? Evidence from ground-based measurements [Tekst]/ C. Mbow, R. Fensholt, K. Rasmussen et all. // J. Arid Environments. - 2013. - Vol. 97. - P. 56-65.
E-mail: [email protected] 158
