Научная статья на тему 'Моделирование факторов, определяющих пожароопасность геосистем'

Моделирование факторов, определяющих пожароопасность геосистем Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
109
24
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Бобков А. А., Вершинин А. П., Щербаков В. М., Паниди Е. А.

Анализ пожароопасности природных комплексов Ленинградской области выполнен по стати­стическим параметрам индексов вегетации EVI и NDVI, а также встречаемости очагов возгорания, полученных спутниковой аппаратурой MODIS. Районирование представлено в двух вариантах: типами геокомплексов и элементами форм рельефа определенной экспозиции с заданным углом падения. В первом случае коэффициенты корреляции межцу EVI и NDVI с одной стороны и наблюдаемой возгораемостью с другой, составили соответственно 0,7231 и -0,8006, во втором случае — составили 0,01725 и -0,93784, Кроме того, дая единиц физико-географического районирования произведена оцен­ка их сходства методом дисперсионного анализа то средним значениям и стандартным отклонениям фотометрических характеристик, а также по дефициту влага D. Параметр D вычислялся по темпера­. туре воздуха, сумме осадков и воднофизическим свойствам грунтов. Результаты статистических рас­четов показали, что по факторам пожароопасности геокомплексы не дифференцируются, т. е. относят­ся к одному классу. В заключение сделаны выводы о перспективности применения фотометрических характеристик при решении мониторинговых и прогнозных задач. Указаны необходимые требования по применению материалов спутникового зондирования Земли.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Modeling fire-defining factors in geosystems

Based on comparison of the Leningrad Region maps showing (1) the geocomplexes' types and (2) the elementary landforms characterized by a definite aspect and a prescribed angle of slope, and according to analysis of the satellite observations made by MODIS equ ment at the beginning of autumn 2004, there presented: (a) the burning sites' density and the GIS-produced statatistics of photometric characteristics (b) NDVI and (c) EVI for the mapped items. Correlation relationships are evaluated between indexes (a)-(c) for the two versions of zoning, (1) and (2). The geocomplex zoning map seems to be worse for the purpose of modeling. Conclusions are made about applicability of the photometric characteristics to monitor and/or foresee areas to burn. Necessary requirements are formulated for the use of satellite observations in monitoring geosystem inflammability.

Текст научной работы на тему «Моделирование факторов, определяющих пожароопасность геосистем»

ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

Сер. 7 2007 Вып. 4

УДК 911.2:551.48

А. А. Бобков, А. П. Вершинин, В. М. Щербаков, Е. А. Паниди МОДЕЛИРОВАНИЕ ФАКТОРОВ,

ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ ИОЖАРООПАСНОСТЬ ГЕОСИСТЕМ1

Общая площадь лгснош фонда и лесов, не входящих в него, составляет в России около 1178,6 млн. га, что составляет приблизительно 70 % от всей территории страны. Ежегодно в силу целого ряда причин естественного и антропогенного характера на площадях в сотни и тысячи квадратных километров происходит возгорание лесов. Если во время пожара за 1-10 суток уничтожаются тысячи стволов строевых, высокопродуктивных деревьев, то для их восстановления требуется от 50 до 100 лет.

Несомненно, одним из самых опасных стихийных бедствий являются лесные пожары, приводящие к огромному материальному ущербу, прерывая естественные процессы лесовозобновления, почвообразования и загрязняя продуктами горения речные системы и атмосферу. Для сохранения лесных ресурсов от разрушительного воздействия огня, снижение наносимого им экономического и экологического ущерба, существует система наблюдений и контроля за пожарной опасностью в лесу по условиям погоды, состоянием лесных горючих материалов, источниками огня и лесными пожарами— мониторинг лесных пожаров на уровне отдельных лесных хозяйств.

<лючевое значение при региональном мониторинге пожаров имеет деление земной поверхности, выполненное по тем или иным принципам географического районирования. Рассмотрим, например, Ленинградскую область, представленную геокомплексами в одноименном Атласе [1] и участками территории, выделенными по мор-фометрическим параметрам (экспозицией и углом падения склоновых поверхностей). На ландшафтной карте отражено 20 типов единиц, охватывающих все многообразие физико-географических условий региона, сведенных в табл. 1 На карте морфометри-ческих показателей рельефа выделено: 1) горизонтальные поверхности (индекс 0); 2) склоны с падением от 2° до 0° (индекс п2_1), от 4° до 2° (индекс п_2), от 6° до 4° (индекс п_3), от 8° до 6° (индекс п_4), от 10° до 8° (индекс п_5), от 12° до 10° (индекс п_6), более 12° (индекс п_7); 3) склоны с экспозицией северной (в диапазоне азимутов 330°-30°, индекс 1_т3), северо-западной и северо-восточной (в диапазоне азимутов 270°-330° и 30°-90°, индекс 2_т), юго-западной и юго-восточной (в диапазоне азимутов 210°-270° и 90°-150°, индекс 3_т), южной (в диапазоне азимутов 150°-210°, индекс 4_т).

Программное обеспечение геоинформационных систем (ГИС) позволяет произвести совмещение слоя исходного изображения ареалов геокомплексов (ГК) или участков рельефа с общими морфометрическими характеристиками с растрами различных

1 Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 05-05-65317).

2 Цифра от 1 до 4, соответствующая экспозиции склона.

3 Цифра от 1 до 7, соответствующая углу падения склона.

© А. А. Бобков, А. П. Вершинин, В. М. Щербаков, Е. А. Паниди, 2007

Описание геокомплексов (ГК) Ленинградской области по данным Атласа [ 1 ]

№ ГК Наименование гоекомплекса Типовое описание

1 Ольговые на плотных кристаллических породах с преобладанием сосняков зеленомошных и лишайниковых, с частыми скальными выступами Холмисто-котловинные и грядово-ложбинные комплексы, с частой сменой условий увлажнения, пород различного механического состава и вариантов подзолистых почв.

2 Сельговые на гранитах-рапакиви, с преобладанием ельников зеленомошных

3 Холмисто-моренные с ельниками—зеленомошными.

4 Камовые с сосняками зеленомошными и лишайниковыми.

5 Возвышенные плато на известняках, прикрытым маломощным валунным суглинком Равнины с нормальным или кратковременно-избыточным увлажнением.

б' Низменные равнины на карбонатном валунном суглинке, подстилаемом известняками.

7 На валунных суглинках (реже супесях и песках)

8' На озерно-ледниковых безвалунных глинах и суглинках с еловыми зеленомошными лесами

9 На озерно-ледниковых и флювиогляциальных песках, подстилаемых гранитами-рапакиви с еловыми зеленомошными лесами

10 На озерно-ледниковых, отчасти морских песках и супесях с сосновыми зеленомошными и лишайниковыми лесами.

11 На озерно-ледниковых и флювиогляциальных гравелистых песгах с сосновыми зеленомошными и лишайниковыми лесами.

12 На карбонатном валунном суглинке с еловыми и отчасти сосновыми долгомошными и сфагновыми лесами. Плоские равнины и ложбины с длительным избыточным увлажнением, с заболоченными лесами и торфянисто-подзолисто-

13 На бескарбонатном валунном суглинке с еловыми и отчасти сосновыми долгомошными и сфагновыми лесами.

14 На озерно-ледниковых безвалунных глинах и суглинках с еловыми и отчасти сосновыми долгомошными и сфагновыми лесами.

15 На озерно-ледниковых, отчасти озерных и морских песках с сосновыми и сфагновыми долгомошными лесами. пгеевыми почвам?

16 На озерно-ледниковых и флювиогляциальных гравелистых песках С сосновыми и сфагновыми долгомошными лесами.

17 Верховые (сфагновые, преимущественно грядово-мочежинные). Болота (постоянное избыточное увлажнение).

18 Переходные (травяно-сфагновые).

19 Низинные (тразяные и мохово-травяные).

20 Речные поймы Речные поймы

Рис. 1. Совмещение ареалов геокомплексов Ленинградской области с растром индекса вегетации

видов космической съемки. Фрагмент такой комбинации слоев приведен на рис. 1. В данной работе экспериментальная часть выполнялась в двух вариантах. В первом—использовалась карта геокомплексов, во втором—морфометрическая карта.

В обеих вариантах карты совмещались с тремя растрами: индексов вегетации NDVI (Normalised Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index) и частотой встречаемости очагов возгорания. Индексы вегетации полученны аппаратурой MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) по методике, заимствованной из [2, 3] в следующем виде

ND VI = (nir - red) / (nir+red),

где: nir—отражательная способность в ближней инфракрасной области спектра (по данным съемки MODIS); red — отражательная способность в красной области спектра.

EVI = (R х nir - г х red )x(l+L)/(rxnir + Cl xrxred-C2xrxblue+L),

где: rxn r? rxred, rxblue — скорректированные с учетом прозрачности атмосферы (по данным съемки MODIS) значения отражательной способности в ближней инфракрасной, красной и голубой зоне (0,841-0,876 мкм; 0,620-0,670 мкм; 0,459-0,479 мкм); L—поправочный коэффициент, учитывающий влияние почвы; CI, С2—коэффициенты,

Средние значения плотности очагов возгорания типов геокомплексов (ГК) и коэффициенты парной корреляции между каждым из вариантов дешифрирования и осредненным параметром возгораемости

№ ГК Плотность очагов возгорания (кол-во случаев на кв. км)

Бариаыт1 Вариант 2 Вариант 3 Вариант 4 Ср. плотность

1 0,0056634 0,0059300 0,0060113 0,0058913 0,0058740

2 0,0096494 0,0098445 0,0101861 0,0104926 0,0100431

3 0,0023346 0,0023919 0,0024380 0.0024450 0,0024024

4 0.0084127 0,0083850 0,0083576 0,0084967 0,0084130

5 0,0239267 0,0244205 0,0247859 0,0251393 0,0245681

6 0,0197741 0,0218844 0,0243615 0,0268066 0,0232067

7 0,0076953 0,0077478 0,0077808 0,0078148 0,0077597

8 0,0117776 0,0117835 0,0118688 0,0120196 0,0118624

9 0,0136295 0,0147709 0,0158549 0,0164493 0,0151762

ГО 0,0096299 0,0098660 0,0101259 0,0103608 0.0099956

11 0,0022825 0,0024081 0,0024728 0,0026579 0,0024553

12 0,0193741 0,0201671 0,0209935 0,0219249 0,0206149

13 0,0113115 0,0112254 0,0111178 0,0108452 0,0111250

14' 0,0133048 0,0132732 0,0132882 0,0137705 0,0134092

15 0,0119899 0,0122248 0,0125086 0,0127490 0,0123681

16 0,0026275 0,0025789 0,0027449 0,0029482 0,0027249

17 0,0090383 0,0091335 0,0092204 0,0093478 0,0091850

18 0,0110933 0,0117121 0,0123638 0,0132168 0,0120965

19 0,0137470 0,0145712 0.0153900 0,0165185 0,0150567

20 0,0127442 0,0135378 0,0145691 0,0161761 0,0142568

Коэффициент корреляции между вариантом дешифрирования плотности очагов возгорания ГК и средней величиной

— 0,99511 0,99939 0,99910 0,99386 | —

контролирующие вклад голубой зоны в коррекцию красной за рассеяние атмосферными аэрозолями. Этот индекс позволяет выделить больше градаций в районах с обильной зеленой биомассой и имеет преимущества для мониторинга растительности, поскольку влияние почвы и атмосферы в значениях EVI минимизировано.

Материалы космической съемки подобраны за период с 8 по 29 октября 2004 г., характеризующийся падением среднесуточных температур приземной атмосферы от 5° С до 0° С и сравнительно низкой суммой атмосферных осадков (40 мм). Для сравнения можно привести два предыдущих сезона с диапазонами температур от 15° С до 10° С (18 августа—16 сентября) и от 10° С до 5° С (16 сентября—8 октября), в течение которых выпало осадков—соответственно 90 мм и 67 мм.

Растр плотности очагов возгорания получен в результате специальной обработки данных спутникового зондирования температурных аномалий. На исходных материалах зафиксированы пожары с локализацией, соответствующей разрешающей способности съемки, как правило, в пределах одного пикселя. В связи с этим, сначала из исходных изображений «вырезалась» территория, оконтуренная границами Ленинградской области. Затем, дополнительно используя данные зондирования земной поверхности в естественных цветах с более высоким разрешением, производилось дешифрирование температурных аномалий, при котором игнорировались высокотемпературные

Значения индексов вегетации NDVI, EVI и возгораемости геокомплексов (ПО Ленинградской области

промышленные объекты и пожары в черте населенных пунктов (включая дачные массивы и садоводческие товарищества), а также—в непосредственной близости от них, Далее, используя результаты дешифрирования, строились поля плотности пожаров. Этот этап работы выполнялся двумя исполнителями параллельно и независимо друг от друга. Каждый из специалистов задавал по два варианта разных параметров построения растра. В итоге было получено четыре варианта поля плотности очагов возгорания. В заключении выполнялась процедура расчета статистических характеристик единиц районирования с вычислением средних значений плотности очагов возгорания и стандартных отклонений. В табл. 2 приведены вариантные и осредненные характеристики возгораемости. Как видно по коэффициентам корреляции, они практически идентичны, что говорит об отсутствии сколько-нибудь значимых и инструментальных ошибок, и ошибок, обусловленных субъективностью дешифрирования.

Такие же процедуры «выборок на пересечение». выполнены по фотометрическим показателям (NDVI и EVI) типов геокомплексов, в результате чего получены статистические характеристики, приведенные в табл. 3. В этой таблице возгораемость представлена в нормированной шкале, которая рассчитана по данным из предыдущей табл. 2 при условии равенства минимального значения нулю и максимального значения—единице. Из сравнения приведенных рядов показателей следует, что парная корреляция между NDVI и EVI (rt) равна -0,5376, между NDVI и возгораемостью (г2) равна -0,8006, между EVI и возгораемостью (г3) равна 0,7230. В связи с достаточно низкими значениями г, и г, 5ыла предпринята попытка оценить эффективность применения ландшафтного районирования на уровне типов геокомплексов для целей оценки их пожароопасности.

На следующем этапе исследования факторов, определяющих возгораемость, был выполнен расчет индекса пожароопасности (ИП). Данный индекс представляет собой интегральный показатель, включающий: а) уже использованные фотометрические показатели, б) средние температуры и суммы осадков за периоды, соответствующие срокам подготовки материалов дистанционного зондирования. Для расчета метеохарактеристик, свойственных типам ГК, были построены поля потенциалов температур

№ ГК NDVI EVI Возгораемость, F

1 7327,67 2611,09 0,1566

2 7125,93 2737,02 0,3447 -

3 6981,12 2561,94 0,0000

4 7078,60 2728,18 0,2712

5 6530,33 3253,08 1,0000

6 6553,29 3061,84 0,9386

7 6985,52 2773,18 0,2417

8 6735,35 2720,81 0,4268

9 7005,38 2878,09 0,5763

10 6988,03 2740,65 0,3426

11 7170,20 2734,38 0,0024

12 6860,67 3036,57 0,8217

13 7011,82 2856,98 0,3935

14 7008,40 2848,13 0,4966

15 7078,20 2821,48 0,4496

16 7327,24 2897,13 0,0145

17 7094,80 3130,99 0,3060

18 6883,10 2986,85 0,4373

19 6644,94 2921,63 0,5709

20 6917,77 2847,06 0,5348

Коэффициенты корреляции между:

NDVI и EVI -0,5376

NDVIHF -0,8006

EVI hF -0,7230

Фрагмент атрибутивной базы данных по геокомплексам (ГК) Ленинградской области (аш и vNnv — стандартные отклонения значений EVI и NDVI)

№ ГК 1? Сезон с температурами от 5° С до 0° С

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

D EVI <Vr NDVI и IVO кг ИП

1 18,4799 2611,09 413,344 7327,67 661,389 0,7230

2 18,7567 2737,02 535,608 7125,93 862,839 1,4960

3 15,5155 2561,94 472,483 6981,12 695,151 0,6198

4 14,6880 2728,18 487,563 7078,60 744,255 0,8944

5 13,6160 3253,08 624,730 6530,33 660,407 1,3241

6 12,8378 3061,84 557,303 6553,29 675,578 0,9263

7 0,0000 2773,18 509,023 6985,52 643,660 0,0583

8 0,0000 2720,81 539,534 6735,35 792,849 0,2339

9 13,9836 2878,09 662,696 7005,38 1140,030 2Д090

10 13,3071 2740,65 694,269 6988,03 1217,080 2,2965

11 14,5840 2734,38 644,822 7170,20 1013,360 1,9462

12 16,4915 3036,57 501,823 6860,67 526,737 0,8136

13 15,5959 2856,98 436,852 7011,82 572,491 0,5456

14 0,0000* 2848,13 542Д 85 7008,40 624,220 ОД 189

15 0,0000 2821,48 600,340 7078,20 1031,960 1,1004

16 16,7784 2897,13 447,985 7327,24 455,606 0,6577

17 0,0000 3130,99 615,836 7094,80 621,849 0,7505

18 0,0000 2986,85 532,807 6883,10 666,440 ОД 942

19 0,0000 2921,63 518,843 6644,94 636,899 0,0178

20 0,0000 2847,06 483,420 6917,77 651,757 0,0000

и осадков по данным метеостанций, расположенных в Ленинградской области и соседних областях. Как и на предыдущих этапах, параметризация типов геокомплексов осуществлена пересечением растров ареалами единиц районирования с записью статистических показателей—средних значений и стандартных отклонений. Предварительно, перед выполнением расчета ИП, параметры температуры и осадков обобщены для каждого из типов геокомплексов показателем дефицита водопотребления растениями (В) по формулам, опубликованным ранее [4]. В результате, для заданного сезона, создана таблица факторов индекса пожароопасности, фрагмент которой приведен в табл. 4. В табл. 5 представлена корреляционная матрица. Из данной матрицы следует, что линейная зависимость частных характеристик и совокупного индекса ИП существенно изменяется и значимо возрастает дая Д сш и оту1 (гд ш=0,565Об, гЕщт=-0,02936,

^ип = 0>703°7> ^ИП = 0Д7944, г отп=0 -7761).

В заключение данного этапа анализа был произведен дисперсионный анализ с использованием критерия Шеффе для зависимых выборок. Эти расчеты показали, что по факторам пожароопасности типы геосистем (при критической вероятности как 0,1, так и 0,05) не^дифференцируются, т. е. образуют один класс географических объектов.

Коэффициенты парной корреляции. Наддиагональные элементы равны поддиагональным (обозначения в тексте)

D EVI C'EVI NDVI 0'ndvi

D — -0.18306 -0,13293 0,28382 0,08029

EVI -0,18306 — 0,29908 -0,53762 -0,31897

сevi -0,13293 0,29908 — -0,23273 0,74561

NDVI 0,28382 -0,53762 -0,23273 — 0,10359

'"'мда 0,08029 -0,31897 0,74561 0,10359 —

В связи с этим, был предпринят второй вариант анализа, основанный на использовании морфометрической карты, фрагмент которой представлен на рис. 2.

Исходным материалом для картографического моделирования рельефа показателями ориентации и падения склонов послужили береговые линии, горизонтали и отдельные высотные отметки. По этим данным била построена триангуляция, на основании которой далее созданы растровые изображения экспозиции и углов падения склонов. Затем была произведена переклассификация характеристик растров в соответствии с диапазонами параметров, приведенными выше. Растровые файлы преобразовывались в векторные, совмещением (overlay) которых получено деление территории Ленинградской области на горизонтальные участки и участки с общими параметрами склоновых поверхностей.

По аналогии с первым вариантом экспериментальных работ морфометрическая карта поочередно совмещалась с тремя растрами: индексов вегетации NDVI, EVI и частотой встречаемости очагов возгорания с подсчетом статистических характеристик.

.......Ш "

4i

^ÄliSÖÄ: feiiÄi

2■

« Ääsf

Условные обозначения

Ши ШШ 1.2

gggg 1 3

h-5 i_6 «2.1

Sliii2-3 ШШъл ¿2 К*

3_5

V

i 4 2

Рис. 2. Фрагмент электронной карты морфометрического районирования в составе ГИС

Значения индексов вегетации и возгораемости единиц морфометрического районирования Ленинградской области

В табл. 6 приведена сводка средних значений EVI, NDVI и возгораемости. Сравнение приведенных рядов параметров показало, что парная корреляция между NDVI и EVI равна -0,0172, между NDVI и возгораемостью равна -0,9378, между EVI и возгораемостью равна -0,0085. Высокая коррелируемость NDVI с частотой пожаров (-0,9378) свидетельствует о том, что принятое районирование, хотя и является во многом формализованным, тем не менее, достаточно перспективным.

Заключение.

Из выполненных картографических экспериментов следует, что:

1. Инсоляционный эффект рельефа, определяемый в условиях Северо-Запада России и используемый в качестве критерия для формализованного районирования, служит основной постоянной компонентой при организации мониторинга пожароопасности растительных сообществ.

2. Индекс вегетации NDVI является наиболее эффективным показателем, Снижение которого ведет к повышению возгораемости природных комплексов. Температура и осадки, как определяющие факторы пожароопасности лесов и торфяников (согласно общепринятому представлению) явно отражаются использованным, в данной работе, фотометрическим показателем.

3. При выборе в качестве единиц районирования геокомплексов достаточно перспективными индикаторами пожароопасности могут служить как EVI (г3 = 0,7231) так и NDVI (г2 = -0.8006). Проявление роли EVI можно объяснить большей предпочтительностью растительного покрова при морфологическом выделении ГК.

4. Для достижения устойчивой корреляционной связи между пожароопасно-стью и вегетационным индексом требуется синхронизация периодов спутникового зондирования растительности и почвенного покрова в красном и ближнем инфракрасном диапазонах и температурных аномалий. Продолжительность этих периодов должна соответствовать требованиям синоптического прогноза, краткосрочного или долгосрочного.

Индекс NDVI EVI Возгораемость, F

14 2103,600 6765,400 0,7911

3 7 2126,500 7104,500 0,9279

1 6 2142,000 7427,000 0,9333

1_5 2145,500 6964,500 0,8495

4 5 2153,000 7332,000 0,6091

1 3 2189,160 6357,840 1.0000

4 4 2222,710 6299,710 0,6493

4 3 2464,820 6994,090 0,4324

2 4 2495,810 7202,750 0,6935

3_5 2514,860 7160,430 0,5320

12 2528,270 6955,200 0,2535

3 4 2564,050 6961,100 0,3405

2_3 2589,940 7057,660 0,3649

2 2 2646,240 7065,470 0,2405

2_5 2664,200 7212,600 0,4190

3 3 2692,440 6975,390 0,1970

4 2 2733,890^ 7068,810 0,0417

3_2 2785,290 7059,460 0,0076

Г~ 0 2804,100 6991,380 0,0000

3_1 2849,440 6985,650 0,0000

2 2872,700 6995,510 0,1298

1 1 2881,640 7007,880 0,0000

4 1 2882,460 6947,180 0,0000

4 7 3016,000 6410,000 0,0000

Коэффициенты корреляции между.

NDVIHEVI -0,0172

NDVIHF -0,9378

EVIHF -0,0085

BobkovA.A., VershininA. P., ScherbakovVM., PanidiE.A. Modeling fke-defining factors in geosy stems.

Based on comparison of the Leningrad Reg' in maps showing (1) the geocomplexes' types and (2) the elementary landforms characterized by a definite aspect and a prescribed angle of slope, and accord-lg to analysis of the satellite observations made by MODIS equ ment at the beginning of autumn 2004, there presented: (a) the burning sites' density and the GIS-produced aiatis _cs of photometr > characte s-tics (b) NDVI and (c) EVI for the mapped items.

Correlation relationships are evaluated between indexes (a)-(c) for the two versions of zoning, (1) and (2). The geocomplex zoning map seems to be worse for the purpose of modeling. Conclusions are made about applicability of the photometric characteristics to monitor and/or foresee areas to burn.

Necessary requirements are formulated for the use of satellite observatbni in mo tc ng geosys-tem inflammability.

Литература

1. Araac Ленинградской области. M., 1967. 2. Кравцова В. И., Уваров И. А. Гиперспектральная система MODIS для глобального мониторинга Земли // Информационный бюллетень ГИСС Ассоциации. 2001. № 2(29)—3(30). 3. HueteA., Justice С. and W. vanLeeuwen. Modis vegetation index (Mod 13). Algorithm theoretical bas document. Yer on 3, April 30, 1999. 4. Бобков A. A., Вершинин А. П., Цепелев В.Ю., Щербаков В. M., Паниди Е.А, ГИС-технология оценки пожароопасное™ геокомплексов Северо-Запада России//Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 2006. Вып. 4.

Статья принята к печати 24.05.2007 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.