Journals →  Горный журнал →  2024 →  #8 →  Back

ОХРАНА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
ArticleName Методика дешифровки данных дистанционного зондирования земной поверхности при развитии природно-технических систем недропользования
DOI 10.17580/gzh.2024.08.09
ArticleAuthor Галченко Ю. П., Калабин Г. В.
ArticleAuthorData

Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н. В. Мельникова РАН, Москва, Россия

Галченко Ю. П., главный научный сотрудник, проф., д-р техн. наук, schtrek33@mail.ru
Калабин Г. В., главный научный сотрудник, проф., д-р техн. наук

Abstract

Обоснованы и предложены методы геоинформационного преобразования данных дистанционного зондирования земной поверхности в показатели, отражающие изменение экологического состояния биоты природных экосистем в зонах воздействия техногенных факторов горного производства. Рекомендован интегральный показатель в виде коэффициента техногенного изменения биоты и впервые дано определение понятия экологической устойчивости фитоценоза, приведена методика ее количественной оценки. Разработана методика определения характеристик процесса демутационной сукцессии природных экосистем в постэксплуатационный период существования горного предприятия.

keywords Космический мониторинг, данные, дистанционное зондирование, поверхность, методика, показатели, фитоценоз, экологическое состояние, устойчивость, демутация, постэксплуатационный период
References

1. Горный В. И., Бровкина О. В., Кисилев А. В., Тронин А. А. Тенденции развития дистанционных методов при решении задач геологии и экологической безопасности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 2. С. 9–38.
2. Саулова Т. А., Бас В. И. Техносферная безопасность. Методические подходы к проведению занятий с использованием интерактивных форм обучения : учеб.-метод. пособие. – Красноярск : СибГУ им. М. Ф. Решетнева, 2021. – 88 с.
3. Туктамышев И. Р., Широких П. С., Муллагулов Р. Ю. Об информативности спектральных каналов и NDVI спутника ДЗЗ Landsat 5 TM Landsat 7 ETM+ для оценки стадий зарастания леса заброшенных сельскохозяйственных территорий // Экобиотех. 2021. Т. 4. № 3. С. 178–185.
4. Yadav V. P., Prasad R., Bala R., Srivastava P. K., Vanama V. S. K. Appraisal of dual polarimetric radar vegetation index in first order microwave scattering algorithm using sentinel – 1A (C - band) and ALOS - 2 (L - band) SAR data // Geocarto International. 2022. Vol. 37. Iss. 21. P. 6232–6250.
5. Noordermeer L., Bollandsås O. M., Ørka H. O., Næsset E., Gobakken T. Comparing the accuracies of forest attributes predicted from airborne laser scanning and digital aerial photogrammetry in operational forest inventories // Remote Sensing of Environment. 2019. Vol. 226. Р. 26–37.
6. Hacker P. W., Coops N. C., Laliberte E., Michaletz S. T. Variations in accuracy of leaf functional trait prediction due to spectral mixing // Ecological Indicators. 2022. Vol. 136. ID108687.
7. Чаплыгин Н. Н., Галченко Ю. П., Папичев В. И., Жулковский Д. В., Сабянин Г. В. и др. Экологические проблемы геотехнологий: новые идеи, методы и решения. – М. : Научтехлитиздат, 2009. – 320 с.

8. Dushin A. V., Ignatуeva M. N., Yurak V. V., Ivanov A. N. Economic evaluation of environmental impact of mining: ecosystem approach // Eurasian Mining. 2020. No. 1. P. 30–36.
9. Zenkov I. V., Kiryushina E. V., Vokin V. N., Maglinets Yu. A. Review of global trends in meeting the ecological challenges of the mining industry. Part I: International research // Eurasian Mining. 2022. No. 1. P. 90–94.
10. Озарян Ю. А., Бубнова М. Б., Усиков В. И. Методика дистанционного мониторинга природно-технических систем (на примере горнопромышленных районов юга Дальневосточного региона) // Горный журнал. 2020. № 2. С. 84–89.
11. Navarro A., Young M., Allan B., Carnell P., Macreadle P. et al. The application of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to estimate above-ground biomass of mangrove ecosystems // Remote Sensing of Environment. 2020. Vol. 242. ID 111747.
12. Yang X., Li F., Fan W., Liu G., Yu Y. Evaluating the efficiency of wind protection by windbreaks based on remote sensing and geographic information systems // Agroforestry Systems. 2021. Vol. 95. Iss. 2. P. 353–365.
13. Зональные типы биомов России: антропогенные нарушения и естественные процессы восстановления экологического потенциала ландшафтов / под ред. К. М. Петрова. – СПб., 2003. – 246 с.
14. Климина Е. М., Остроухов А. В. Ландшафтно-экологическое зонирование муниципальных районов (на примере Хабаровского края) // Региональные проблемы. 2022. Т. 25. № 3. С. 28–30.
15. Хван Т. А. Экологические основы природопользования : учебник. – 7-е изд., перераб. и доп. – М. : Юрайт, 2024. – 278 с.
16. Baudrillard J. Fatal Strategies. – Los Angeles : Semiotext(e), 2008. – 232 p.
17. Pugh T. A. M., Lindeskog M., Smith B., Poulter B., Arneth A. et al. Role of forest regrowth in global carbon sink dynamics // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2019. Vol. 116. No. 10. P. 4382–4387.

Language of full-text russian
Full content Buy
Back