Какая карта показывает леса
Серия карт наземных экосистем России создана по данным спутниковых наблюдений прибора Terra-MODIS с пространственным разрешением 230 м и отражает пространственное распределение основных типов растительности и не покрытых растительностью земель с 2001 по 2020 год. Разработка была выполнена сотрудниками Института космических исследований Российской академии наук. Технология создания карт использует метод локально-адаптивной классификации спектрально-отражательных характеристик земной поверхности. Серия карт содержит 23 тематических класса, описывающих наземные экосистемы России.
Легенда (Условные обозначения)
Темнохвойные вечнозеленые
Насаждения, в пологе которых не менее 80% площади крон составляют теневыносливые виды хвойных деревьев, включая ель, пихту и сибирскую сосну (кедр).
Светлохвойные вечнозеленые
Насаждения, в пологе которых не менее 80% площади крон составляют деревья сосны обыкновенной.
Лиственные
В пологе насаждения не менее 80% площади занимают кроны березы и осины, а также широколиственных пород, включая дуб, липу, ясень, клен, вяз и некоторые другие виды.
Смешанные с преобладанием хвойных
Кроны хвойных пород деревьев занимают от 60 до 80%, а лиственных от 20% до 40% площади полога насаждений.
Смешанные
Площади крон хвойных и лиственных пород деревьев представлены примерно в равных пропорциях (40-60 %) в пологе насаждений.
Смешанные с преобладанием лиственных
Кроны лиственных пород деревьев занимают от 60 – 80% , а хвойных от 20% до 40% площади полога насаждений.
Хвойные листопадные (лиственничные)
В пологе насаждений кроны деревьев лиственницы занимают более 80% площади.
Редины хвойные листопадные (лиственничные)
Участки, занятые отдельно стоящими деревьями или разреженными насаждениями лиственницы с проективным покрытием крон менее 20%.
Луга
Травяная растительность с продолжительностью вегетационного сезона более 5 месяцев. Видовой состав характеризуется господством многолетних трав, главным образом злаков и осоковых, в условиях достаточного увлажнения. Площадь проекции крон деревьев и кустарников на земную поверхность составляет менее 20%.
Степи
Травяной покров образован преимущественно засухоустойчивыми многолетними дерновинными злаками (ковыль, типчак, полынь, житняк и др.). Встречается большое разнообразие видов степных кустарников и полукустарников, а также короткоцветущих эфемероидов и эфемеров.
Хвойные вечнозеленые кустарники
Кустарниковые заросли или низкоствольные леса из кедрового стланика.
Лиственные кустарники
Сообщество низкорослых или стелющихся кустарников (кустарниковых или карликовых берез, полярных ив и др.).
Кустарничковая
Сухая тундра с редкой фрагментарной растительностью, среди которой доминируют виды альпоарктических кустарничковых сообществ высотой менее 15 см. Распространены также мохово-лишайниковый покров и разнотравье.
Травянистая
Тундра представлена главным образом различными видами трав и мхов, произрастающими на сырых почвах и образующими сплошной растительный покров. Часто встречаются кустарнички высотой до 40 см.
Кустарниковая
Доминируют кустарники (карликовая береза и различные виды ивы) высотой более 40 см, иногда с примесью можжевельника, ольхи или кедрового стланика.
Болота
Территории, характеризующиеся избыточным увлажнением с преобладанием растительного покрова изо мхов, лишайников, тростника, осоки и некоторых других видов. Часто встречаются участки с наличием редкого (< 20%) древесного полога.
Прибрежная растительность
Гидрофильная травяная и древесно-кустарниковая растительность по берегам водоемов, часто периодически затопляемая.
Свежие гари
Погибшие или сильно поврежденные от воздействия огня лесные насаждения и тундровая растительность.
Пахотные земли
Регулярно возделываемые на протяжении последних 5-ти лет пахотные земли.
Вечные снега и льды
Земли, покрытые снегами и льдами в течение всего года.
Открытые грунты и выходы горных пород
Земли, суммарное проективное покрытые которых растительностью всех видов не превышает 20%.
Реки и водоемы
Открытые водные объекты, включая моря, озера, водохранилища и реки.
Урбанизированные территории
Населенные пункты, дороги и другие образования антропогенного происхождения.
Основные публикации
С.А. Барталев, В.А. Егоров, Д.В. Ершов, А.С. Исаев, Е.А. Лупян, Д.Е. Плотников, И.А. Уваров. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. №4. С. 285-302 Ссылка
Легенда (Условные обозначения)
Смешанные с преобладанием хвойных
Смешанные с преобладанием лиственных
Хвойные листопадные (лиственничные)
Редины хвойные листопадные (лиственничные)
Хвойные вечнозеленые кустарники
Открытые грунты и выходы горных пород
О карте
Серия карт преобладающих древесных пород России создана по данным многолетних разносезонных спутниковых наблюдений прибора Terra-MODIS с пространственным разрешением 230 м за период с 2001 по 2020 год. Метод картографирования преобладающих древесных пород основан на особенностях динамики их фенологического развития, проявляющихся в различиях эволюции спектрально-отражательных характеристик в течение вегетационного сезона. Формирование временных рядов недельных композитных изображений коэффициентов спектральной яркости земной поверхности в красном и ближнем ИК диапазонах спектра производилось по данным ежедневных спутниковых изображений MODIS. Распознавание преобладающих древесных пород выполнялось на основе контролируемой локально-адаптивной классификации с обучением (Bartalev et al., 2014). Легенда карты включает 12 основных лесообразующих пород России, а именно сосна, ель, пихта, лиственница, кедр, дуб, бук, береза (в т.ч. каменная), осина, липа и клен.
Основные публикации
Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. // Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН. 2016. 208 с.
Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A., Khvostikov S.A. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. Vol. 5(1). P. 55-64. https://doi.org/10.1080/2150704X.2013.870675
Легенда (Условные обозначения)
О карте
Серия карт запаса углерода в лесах России создана на основе многолетних серий улучшенных тематических продуктов спутникового картографирования характеристик лесов России по данным прибора Terra-MODIS с пространственным разрешением 230 м за период с 2001 по 2020 год. Для этого используются карты растительного покрова, преобладающих древесных пород, запасов стволовой древесины, бонитета и возрастной структуры лесов. На основе этих данных оценивается ежегодный пул живой фитомассы и древесного детрита для определения углеродного баланса лесов России. Пулы живой фитомассы древостоя и древесного детрита (сухостой, валеж, пни и сухие ветви) рассчитываются с помощью системы конверсионных коэффициентов, которые на заключительном этапе делятся пополам и суммируются для получения суммарного значения углерода для каждого пикселя, измеряемого в относительных единицах (тонны на гектар).
Основные публикации
Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. // Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН. 2016. 208 с.
О карте
Карта возрастной структуры лесов также, как и карта бонитетов, создана на основе комплексного анализа динамики запасов стволовой древесины преобладающих пород, полноты древостоев и лесистости территории России за период с 2001 по 2020 гг. Сопоставление дистанционных данных выполнялось по модели хода роста лесных насаждений (Швиденко и др., 2008), определяющих зависимость запаса от их возраста и бонитета. Для этого данные запасов совмещаются с модельными данными хода роста для определения возраста и бонитета древесной породы. Многолетние данные о динамике запаса стволовой древесины и горизонтальной структуры лесов используются для оценки запаса полных лесных насаждений, которые далее сравниваются с модельными кривыми. Ввиду монотонности и уникальности кривых решение проводится отдельно для каждой переменной. Зафиксировав бонитет, можно выполнить оптимизацию по возрасту, максимизируя соответствие между запасом по ДЗЗ и модели хода роста. Далее можно решать задачу оптимизации бонитета, используя оптимальный для него возраст и оценивая среднеквадратическое отклонение для него. Поиск наиболее близкой по параметрам кривой хода роста насаждения и ее сегмента базируется на решении оптимизационной задачи по минимизации среднеквадратического отклонения методом нелинейной регрессии.
Основные публикации
Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. // Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН. 2016. 208 с.
Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г., Нильссон С., Булуй Ю.И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы). Издание 2-е, доп. — М: Федеральное агентство лесного хозяйства, 2008. 886 с.
Источник
RMaps-ng — GPS-навигатор для леса, бездорожья, копа, охоты, рыбалки, туризма
Всем привет! Сегодня я расскажу о приложении для телефона, которым пользуюсь для навигации в лесу. Приложение называется RMaps, предназначено для устройств на Android. Его главной особенностью является возможность работать за пределами покрытия сотового оператора, т.е. там где нет интернета, и вообще связи. По сути программа превращает обычный смартфон в некое подобие туристического навигатора. При этом абсолютно бесплатна и без всякой рекламы. Скачать Rmaps можно по ссылке в конце статьи. Теперь обо всем чуть подробнее…
Программа полноценно работает и с онлайн-картами при подключении к интернету, выбор которых весьма широк.
Запись треков
Приложение может записывать и показывать на экране пройденный путь. Это полезно, например, при возвращении домой по своему же следу в малознакомой местности, особенно ночью и в плохую погоду.
По себе знаю, когда за весь день пройдешь с металлоискателем несколько километров, накопав десяток-другой монеток и заметно устав при этом; домой проще возвращаться, не особо задумываясь, как ехать и где свернуть. Достаточно лишь не съезжать с записанного трека. К тому же сохраненный трек пригодится при повторной поездке в это же место.
Точки POI
Приложение RMaps позволяет устанавливать точки на карте или, как их по-другому называют, POI (Point Of Interest). Можно отметить любое интересующее место. Я, например, обозначаю точками места, где попадались интересные находки. Это помогает при последующих выездах на это урочище.
Установка целевой точки
Отмечаем на карте место, куда хотим попасть, и на экране отображаются направление и расстояние до этого места. Здорово помогает при полном отсутствии дорог.
Это лишь некоторые из функций, которыми я активно пользуюсь. Подробно останавливаться на этих и рассматривать другие пока не будем — этому стоит посвятить отдельную статью и видео.
Аналоги RMaps
Конечно, приложение RMaps далеко не единственное в своем роде. Хотя подобных программ не так уж и много. Среди них можно выделить:
При этом с установкой и настройкой некоторых из них возможно придется заморочиться, другие могут оказаться платными, третьи потребовать кучу ненужных разрешений. Точно не скажу, ни одной из перечисленных программ не пользовался, лишь поверхностно ознакомился, т.к. RMaps меня полностью устраивает.
Обновленная RMaps-ng
Да, RMaps нет на PlayMarket, устанавливать придется вручную. Но все делается за пару кликов. Вообще эта программа несколько лет была заброшена, лишь недавно один человек взялся за ее оживление. Сейчас она называется Rmaps-ng и совместима с последними версиями Android, насколько мне известно. Весит всего чуть более 2 МБ, и совершенно нетребовательна к ресурсам.
Вывод
RMaps предназначена для передвижения не столько по дорогам, сколько по направлениям. Она не проложит за вас маршрут и не скажет, где повернуть, как автомобильный навигатор. Программа заточена под немного другие задачи, которые могут быть актуальны на копе, охоте, рыбалке, да и вообще на природе.
На этом пока все. Если эта тема интересна, дайте знать об этом в комментариях — сделаю более подробную статью и видео по этой программе.
Источник