MOSCOW ECONOMIC JOURNAL MOSCOW ECONOMIC JOURNAL Московский экономический журнал 2413-046X 74223 Природно-ресурсный потенциал Природно-ресурсный потенциал Использование материалов космической съемки при оценке природно-ресурсного потенциала урбанизированных территорий Использование материалов космической съемки при оценке природно-ресурсного потенциала урбанизированных территорий Назаров Виктор Георгиевич Nazarov Viktor Georgievich vk@miigaik.ru Хабаров Денис Андреевич Habarov Denis Andreevich khabarov177@yandex.ru Азаров Дмитрий Андреевич Azarov Dmitriy Andreevich azarov.dima33@yandex.ru Московский государственный университет геодезии и картографии ru Московский государственный университет геодезии и картографии ru Московский государственный университет геодезии и картографии ru Московский государственный университет геодезии и картографии ru Государственный университет по землеустройству ru Государственный университет по землеустройству ru 25 06 2017 25 06 2017 2 2 4 4 07 06 2017 15 06 2017 https://e-integral.ru/en/nauka/article/74223/view

Рассматриваются вопросы совершенствования оценки природно-ресурсного потенциала городских территорий с использованием материалов космической съемки. Предметом исследования послужили визуальное и автоматизированное дешифрирование и методы классификации космического изображения. С помощью материалов космической съемки выявлена динамика площадей лесных массивов, поврежденных деревьев, жилых зон, пахотных земель различных городских территорий, водных объектов. Представлены основные параметры современных спутников. Предлагается алгоритм оценки эффективности использования материалов дистанционного зондирования для решения различных задач мониторинга земель. С помощью автоматизированного дешифрирования авторы выделяют четыре класса качества древесной растительности урбанизированных территорий. Оцениваются достоинства и недостатки методов дешифрирования лесных вырубок при автоматизированном и визуальном распознавании вырубок. Распознаются конкретные участки затопления, входящие в состав рассматриваемой урбанизированной территории.

This article examines the issues of improving the methodology of assessing the natural resource potential of urban areas using space imagery. The subject of the study is based on a visual and automatic decryption and techniques of space image classification. With the help of space imagery materials, the dynamics of areas of forest tracts, damaged trees, residential areas, arable lands of various urban areas, water bodies have been revealed. The main parameters of modern satellites are presented. An algorithm for assessing the effectiveness of the use of remote sensing materials for solving various land monitoring problems is proposed. With the help of automated interpretation, the authors distinguish four classes of quality of woody vegetation in urbanized areas. The authors evaluate the advantages and disadvantages of methods for deciphering of forest felling with automated and visual recognition of felling. The authors identify areas of flooding of specific urbanized areas.

 автоматизированное дешифрирование визуальное дешифрирование космическая съемка природно-ресурсный потенциал состояние земель automatic decryption natural resource potential space imagery state of land visual decryption

This article examines the issues of improving the methodology of assessing the natural resource potential of urban areas using space imagery. The subject of the study is based on a visual and automatic decryption and techniques of space image classification. With the help of space imagery materials, the dynamics of areas of forest tracts, damaged trees, residential areas, arable lands of various urban areas, water bodies have been revealed. The main parameters of modern satellites are presented. An algorithm for assessing the effectiveness of the use of remote sensing materials for solving various land monitoring problems is proposed. With the help of automated interpretation, the authors distinguish four classes of quality of woody vegetation in urbanized areas. The authors evaluate the advantages and disadvantages of methods for deciphering of forest felling with automated and visual recognition of felling. The authors identify areas of flooding of specific urbanized areas.