@article{Шихов_Семакина_2022, title={КАРТОГРАФИРОВАНИЕ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА ПЕРМСКОГО КРАЯ ПО СПУТНИКОВЫМ СНИМКАМ LANDSAT}, url={http://press.psu.ru/index.php/geogr/article/view/5319}, DOI={10.17072/2079-7877-2022-1-150-164}, abstractNote={<p>Рассматриваются методика и результаты картографирования растительного покрова Пермского края на основе спутниковых снимков Landsat, полученных в 2016–2020 гг. Методика создания карты основана на классификации спутниковых снимков с обучением и последующей постобработке. Постобработка предполагает использование ряда дополнительных источников, а именно результатов глобального картографирования нарушений лесного покрова, водных поверхностей и пахотных земель по снимкам Landsat, а также данных о лесовосстановлении на сельскохозяйственных угодьях. В результате создана карта с пространственным разрешением 30 м (которое соответствует масштабу 1:100000). Легенда карты включает 19 тематических классов, 11 из них содержат информацию о лесной растительности. Оценка точности полученных данных выполнена с использованием карты растительности России, полученной по спутниковым данным MODIS, а также материалов лесоустроительных работ по двум лесничествам Пермского края. Наибольшая точность классификации характерна для темнохвойных и сосновых лесов (по данным карты растительности России − около 70%, а по материалам лесоустройства – около 75%). Класс лиственных лесов выделен с минимальной точностью, поскольку в результатах классификации он частично отнесен к классу смешанных лесов с преобладанием лиственных пород. Направления практического использования полученных данных могут включать оценку изменчивости площади отдельных классов во времени (в частности, малонарушенных лесных территорий) или выполнение различных расчетов, основанных на данных о породном составе и возрастной структуре лесов. Созданная карта растительного покрова Пермского края доступна по ссылке https://figshare.com/s/98d29e83d1f2039b2528.</p>}, number={1(60)}, journal={Географический вестник=Geographical bulletin}, author={Шихов, Андрей Николаевич and Семакина, Анастасия Владимировна}, year={2022}, month={мар.}, pages={150–164} }