Работа посвящена оценки состояния биомассы растительного покрова за 2011, 2015, 2018 года (период 8 лет). Методы анализа растительного покрова с помощью Normalized Difference Vegetation Index, основанные на компьютерном преобразовании исходных космических снимков. В работе проведена оценка изменений состояния растительного покрова и количество активной биомассы в горных районах южного склона Большого Кавказа в пределах Азербайджанской Республики. В результате проведенных исследований на Южном склоне Большого Кавказа в 2011 году выявлены высокие значения Normalized Difference Vegetation Index, что указывает на максимальную густоту зеленых листьев, и уменьшение этих значений к 2018 году.
Идентификаторы и классификаторы
Изучение растительного покрова является актуальным вопросом, так как растительный покров играет важную роль в стабилизации склонов, придает некоторую стабильность на различных территориях. Быстрое представление информации о состоянии и динамике явлений для больших территорий можно получить с помощью использования космических снимков, что является одной из востребованных областей [1]. Программа Landsat - самый продолжительный проект по созданию спутниковых снимков на планете [2]. Спутниковые снимки отличаются от таких данных, как топографические карты, карты лесоустройства и т. д. Благодаря регулярности обновления, доступности и актуальности космических снимков, можно получить обширную информацию об объектах [3]. Для изучения количества активной биомассы также широко используют индексные изображения NDVI которые получают по космическим снимкам распространённое применение данного индекса - это отслеживание развития растений его изменений качества и густоты растительного покрова.
Список литературы
1. Лупян Е.А., Барталев С.А., Ершов Д.В. и др. Организация работы со спутниковыми данными в информационной системе дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ-Рослесхоз) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т.12. № 5. С.222-250. EDN: UZNDUD
2. USGS. Landsat Missions [Электронный ресурс]. URL: https://landsat.usgs.gov.
3. Комарова А. Ф., Журавлева И. В., Яблоков В. М. Открытые мультиспектральные данные и основные методы дистанционного зондирования в изучении растительного покрова // Принципы экологии. 2016. № 1. С. 40-74. DOI: 10.15393/j1.art.2016.4922 EDN: VTPQDZ
4. Марданов И.И., Иманов Н.А. Вертикальная зональность развития современных денудационных процессов в пределах южного склона Большого Кавказа. Уч. записки АГУ им. Кирова. 1972. №2. С. 15-52.
5. Атлас Азербайджанской ССР. Баку. Москва, 1963. 214 с.
6. Рахматуллин З.З., Рахматуллина И.Р. и др. Динамика NDVI растительного покрова лесопарка им. лесоводов Башкирии // Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг. 2019. №5. DOI: 10.25686/6157.2019.5.58821 EDN: XFAJMD
7. NDVI - теория и практика [Электронный ресурс]. URL: https://gis-lab.info/qa/ndvi.html.
8. Тужик Д. А., Радченко Л. К. Создание познавательной картографической модели региона с целью оценки состояния биоресурсов НСО. Сибирский государственный университет геосистем и технологий. 2020. Т. 7. № 1. С.115-122. DOI: 10.33764/2618-981X-2020-7-1-115-1225
9. Письман Т. И., Ботвич И. Ю., Шевырногов А. П. Оценка состояния лесной растительности Красноярского края (заповедник “Столбы”) по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. №5. С. 130-140. EDN: YOOOWT
10. Z. Ren, R. Pu, H. Zheng, D. Zhang, X. He. Spatiotemporal analyses of urban vegetation structural attributes using multitemporal Landsat TM data and field measurements. Annals of Forest Science. 2017. Vol. 74. С. 54.
11. Чеплянский И. Я., Турчин Т. Я., Ермолова А. С. Дистанционный мониторинг государственных защитных лесных полос степной зоны европейской части России // Известие вузов “Лесной журнал”. 2022. № 3. С. 44-59. DOI: 10.37482/0536-1036-2022-3-44-59 EDN: PAKMMQ
12. M.Chernetskiy, I. Pasko,A, Shevyrnogov N., Slyusar, A. Khodyayev. A study of forest vegetation dynamics in the south of the Krasnoyarskii Krai in spring. Advances in Space Research. September 2011. C. 819-825.
13. Адамович Т.А., Кантор Г.Я., Ашихмина Т.Я, Савиных В.П. Анализ сезонной и многолетней динамики вегетационного индекса NDVI на территории государственного природного заповедника “Нургуш” // Теоретическая и прикладная экология. 2018. №1. С. 18-24. EDN: XOTKSL
14. Комаров А.А., Комаров А.А. Оценка состояния травостоя c помощью вегетационного индекса NDVI // Известия СПбГАУ. 2018. №2 (51). С. 124-129. EDN: DXKYTI
15. Коротков А.А., Астапов А.Ю. Вегетационный индекс NDVI для мониторинга растительности // Наука и образование. 2020. Т. 3. № 3. С. 131-140. EDN: VUYYIE
16. Дегерменджи А.Г., Высоцкая Г.С., Сомова Л.А. и др. Многолетняя динамика NDVI-растительности различных классов тундры в зависимости от температуры и осадков // Доклады Российской академии наук. Науки о земле. 2020. Т. 493. № 2. С. 103-106. EDN: IGWROW
Выпуск
Другие статьи выпуска
В данной работе рассматривается проблема информационной безопасности инстансов облачной инфраструктуры. Цель исследования: В приведенной работе было необходимо описать взаимодействий различных метрик системы при использовании методики определения угроз информационной безопасности инстансов облачной инфраструктуры, основанной на теории графов. Результаты: Приведено описание взаимодействий различных параметров системы, используемое для построения графа состояния системы. Описание данных взаимодействий способствуют более детальному анализу состояния системы при реализации различных угроз информационной безопасности злоумышленником. В статье приведены конкретные примеры изменения метрик облачной инфраструктуры, характерные для таких типов угроз как атака «отказ в обслуживании» и атака вируса майнера. Практическая значимость: данный метод позволяет повысить эффективность определения угроз информационной безопасности инстансов облачной инфраструктуры. Обсуждение: в качестве дальнейшего исследования требуется детальное рассмотрение аномалий во взаимодействие различных метрик облачной инфраструктуре, характерных для неизвестных типов угроз.
анализ работы межсетевого экрана нового поколения в качестве системы защиты периметра предприятия, являющегося субъектом критической информационной инфраструктуры, проверка программно-аппаратного комплекса на наличие уязвимостей является актуальной задачей. Цель исследования: разработка методики тестирования next generation firewall на наличие уязвимостей для злоумышленников, занимающихся кражей данных, шифрованием, шантажом. Результаты: в рамках тестирования развернута операционная система на базе Kali Linux укомплектованная в базовой конфигурации средствами для сканирования, поиска уязвимости в сетевом, серверном оборудовании. В качестве целевой системы для обследования выбран наиболее распространенный и часто используемый межсетевой экран нового поколения usergate версии 6.1.8. Для сканирования, тестирования и эксплуатации уязвимостей сформирован перечень типовых прикладных программ используемых большинством злоумышленников для проникновения внутрь периметра: nessus, netcat, Yersinia, THC Hydra, Metasploit Framework. Результатом проделанной работы стала разработка практической методики, позволяющей провести полноценное тестирование next generation firewall на наличие уязвимостей. Возможно применение не только для тестирования продукции компании usergate. Но также аналогичных технических решений от альтернативных производителей - Eltex, Ideco, других. Универсальность разработанной методики обеспечена использованием практически во всех решениях в качестве базовой системы Unix/Linux. Практическая значимость: Методика позволяет систематизировать процесс тестирования, сформировать контрольные точки, обеспечить комплексную проверку программно-аппаратного комплекса на наличие уязвимостей, «закладок» разработчика. Применение актуальных средства для проверки таких комплексов позволит смоделировать поведение злоумышленника целью которого является проникновение и закрепление внутри закрытого сетевого контура. Приведенная методика дает возможность своевременно обнаружить проблемные места, обеспечить их ликвидацию и ускорит выпуск обновлений для закрытия уязвимостей, дает возможность своевременно формировать бюллетень информационной безопасности
в настоящее время проблема безопасности информации становится все более значимой и актуальной в свете постоянно растущих угроз информационной безопасности. Для защиты данных существует множество методов, включая использование стеганографии - науки о скрытой передаче информации. Внедрение данных в исходный код программ является одним из возможных способов ее использования. Тем не менее, существующие методы внедрения информации в текст приложений зачастую ограничены и требуют введения дополнительных структур данных, изменения внешнего вида программы или использования специальных меток и идентификаторов для обнаружения встроенной информации. Вместо этого, наиболее эффективным методом является использование графа зависимости элементов в коде программы. Данная структура показывает взаимосвязь между элементами кода приложения и их зависимости друг от друга. Использование графа зависимости дает возможность компактно и эффективно встраивать данные в исходный код, предоставляя удобную основу для вложения информации. Этот метод обеспечивает более высокий уровень безопасности, так как информация может быть скрыта в коде без использования дополнительных структур данных, что уменьшает вероятность обнаружения встроенной информации. Цель работы: в данной работе предлагается способ вложения информации в исходный код программ на основании графа зависимости элементов. Результаты: в работе представлены результаты исследований в области цифровой стеганографии, с фокусом на вложении информации в код программ. Рассмотрены различные методы и техники, позволяющие внедрять скрытую информацию в текст программ, а также приведено подробное описание алгоритма вложения данных при помощи графа зависимости. Представлены результаты экспериментов по вложении информации в код программы на основании предложенного алгоритма, которые показали преимущества использования графа зависимости в сравнении со стандартными методами.
Объектом исследования является частотно модулированный сигнал, предметом - технологии управления помехоустойчивостью. В работе проанализированы проблемы применения частотно модулированных сигналов с большой базой. Проблема: требуется обеспечить качественные характеристики радиосистем в условиях помех. Ключевой технологией в этом процессе является помехоустойчивость. Задача состоит в не только увеличении помехоустойчивости, а управлении на правах коллективного использования связного ресурса. В результате исследований был определен вид сигнала, потенциал которого значительно превышает сложившееся представление. В роли которого, принят сигнал с гиперболической частотной модуляцией. Цель работы: состоит в формировании новой математической модели сигнала с управляемой помехоустойчивостью канала за счет выбора параметров. Критерием оценки эффективности принято отношения сигнал/помеха на выходе согласованного с сигналом фильтра. Экспериментальные исследования системы: сигнала и процессов обработки показали предпочтительные: форму сигнала, параметры, процедуры обработки сигналов и рекомендации по повышению работоспособности средств связи не зависимо от скоростей перемещения абонентов в диапазоне от 0 до 108 м/сек и при значительном уровне помех. Технология управления помехоустойчивостью каналов позволяет повысить эффективность метода многомерной многопараметрической маршрутизации в системах связи с пакетной передачей данных, метода построения виртуальных временных сетей, а также расширит возможности по применению радио ресурсов для совместимости задач: связи, навигации и мониторинга среды. Обсуждение: новизна состоит в управлении помехоустойчивостью за счет мониторинга отношения сигнал помеха на выходе согласованного фильтра и алгоритма назначения формы и параметров сигнала.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2025 год.
Издательство
- Издательство
- ИНСТИТУТ ИНТЕХ
- Регион
- Россия, Санкт-Петербург
- Почтовый адрес
- 194292, г Санкт-Петербург, Выборгский р-н, пр-кт Культуры, д 22 к 2, кв 258
- Юр. адрес
- 194292, г Санкт-Петербург, Выборгский р-н, пр-кт Культуры, д 22 к 2, кв 258
- ФИО
- Легков Евгений Александрович (ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______