<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">isplta</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Izvestia Sankt-Peterburgskoj lesotehniceskoj akademii</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2079-4304</issn><issn pub-type="epub">2658-5871</issn><publisher><publisher-name>СПбГЛТУ</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21266/2079-4304.2024.250.23-45</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">isplta-379</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>FORESTRY</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Геоинформационное картирование и типологическая классификация охотничьих угодий на основе данных дистанционного зондирования земли</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Geoinformation mapping and classification of hunting grounds based on remote sensing data</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-3414-9407</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Лукашик</surname><given-names>Е. Е.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Lukashik</surname><given-names>E. E.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Лукашик Евгений Евгеньевич – заведующий лабораторией геоинформационных систем; аспирант кафедры лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем</p><p>173017, ул. Советской Армии, д. 7, г. Великий Новгород</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Lukashik Evgeny E. – Head of Laboratory of Geographic Information Systems; postgraduate student of the Department of Forest Inventory, Management and GIS</p><p>173017. Soviet Army str. 7. Veliky Novgorod</p></bio><email xlink:type="simple">lukashik-proekt@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-8795-2888</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Алексеев</surname><given-names>А. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Alekseev</surname><given-names>A. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Алексеев Александр Сергеевич – профессор, заведующий кафедрой лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем, доктор географических наук</p><p>ResearcherID:F-6891-2010; </p><p>AuthorID: 150999</p><p>194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Alekseev Aleksandr S. – DSc (Geography), Professor, Head of the Department of Forest Inventory, Management and GIS</p><p> AuthorID: 150999</p><p>194021. Institutsky per. 5. St. Petersburg</p></bio><email xlink:type="simple">a_s_alekseev@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого; Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Yaroslav Mudry Novgorod State University; St.Petersburg State Forest Technical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>St.Petersburg State Forest Technical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>26</day><month>11</month><year>2024</year></pub-date><volume>0</volume><issue>250</issue><fpage>23</fpage><lpage>45</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Лукашик Е.Е., Алексеев А.С., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Лукашик Е.Е., Алексеев А.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Lukashik E.E., Alekseev A.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://izvestiya-lta.spbftu.ru/jour/article/view/379">https://izvestiya-lta.spbftu.ru/jour/article/view/379</self-uri><abstract><p>Данные дистанционного зондирования Земли и геоинформационные системы в настоящий момент являются неотъемлемой частью изучения ландшафтов и мониторинга их состояния. Охотничье хозяйство основывается на охотничьих ресурсах и элементах среды их обитания, которыми и являются природные и антропогенные ландшафты. В ряде нормативных документов Российской Федерации, отражающих современные требования к ведению и направлениям развития охотничьего хозяйства, отмечено, что наиболее действенным является инвентаризация современного состояния среды обитания охотничьих животных на единой методологической основе, в том числе при осуществлении мониторинга с использованием и анализом данных дистанционного зондирования поверхности Земли и аэрофотосъемки охотничьих ландшафтов. Задачи данного исследования заключались в формировании методологического подхода к типологической классификации элементов среды обитания охотничьих ресурсов на основе применения алгоритма автоматизированной классификации спутниковых снимков и геоинформационной обработки получаемых результатов с учетом данных государственного лесного реестра. Объектом исследования служило охотничье хозяйство НП «Охотничье хозяйство «Ольгино» участок №2 на территории Маловишерского района Новгородской области общей площадью 7627,0 га. В качестве исходных материалов использовались спутниковые снимки с ИСЗ Sentinel-2A L2A, а также планы лесных насаждений и данные государственного лесного реестра, получаемые через средства реализации запросов программного комплекса WinPLP. Программными средствами обработки данных являлись ГИС QGis, плагин автоматизированной классификации QGis dzetsaka: Classification tool с алгоритмом классификации по модели смеси Гауссовских распределений Gaussian Mixture Model (GMM), а также ГИС MapInfo Pro 17.0. Контроль и уточнение результатов обработки материалов спутниковой съемки и автоматизированной классификации осуществлялись на основе данных государственного лесного реестра и лесоустроительных картографических материалов. В результате была сформированы карта-схема исследуемого охотничьего хозяйства и таблица по распределению площадей по элементам среды обитания охотничьих ресурсов в соответствии с современными нормативными требованиями. Предложенный подход может применяться не только для проведения типологической оценки охотничьих угодий, но и в качестве инструмента ландшафтного анализа в практике оперативного и ретроспективного мониторинга природных и антропогенно-измененных территорий, в том числе на землях особо охраняемых природных территориях, сельскохозяйственных землях и землях лесного фонда.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Remote sensing data and geographic information systems are now an integral part of landscape research and monitoring. Hunting management is based on information about hunting resources and elements of their habitats, i.e. the natural and anthropogenic landscapes. The number of regulative documents of the Russian Federation reflecting modern requirements for the conduct and development of hunting industry, noted that an inventory of the current state of the hunting environment on a unified methodological basis, including monitoring using and analysis of remote sensing and aerial photography of hunting landscapes, is the most effective. The objective of this study was to form the methodological approach to the typological classification of elements of the habitat hunting resources on the basis of the application of an algorithm for the automated classification of satellite images and the geographic information processing of obtaining results from the State Forest Register. The test area of the study was the hunting farm of NP «Hunting farm «Olgino» plot 2 on the territory of the Malovishersky district of the Novgorod region with a total area of 7627.0 hectares. Satellite imagery from the Sentinel-2A L2A HSE, as well as forest inventory and management plans and State Forest Registry data from the WinPLP software complex, were used as source materials. The software included the QGis dzetsaka automated classification plugin of the QGIS i.e. the Classification tool with a classification algorithm based on the Gaussian Mixture Model (GMM) and the MapInfo Pro 17.0 GIS. The results of the processing of the satellite imagery were monitored and refined on the basis of data from the State Forest Register and forest inventory and management plan. As a result, a schematic map of the surveyed hunting farm and a table of the distribution of areas by elements of the habitat hunting resources in accordance with modern regulatory requirements were formed. The proposed approach can be used not only for typological assessment of hunting grounds, but also as a tool for landscape analysis in the practice of operational and retrospective monitoring of natural and anthropogenicmodified territories, including on specially protected natural areas, agricultural lands and forest lands.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>геоинформационные системы</kwd><kwd>дистанционное зондирование Земли</kwd><kwd>геоинформационное картографирование</kwd><kwd>охотничье хозяйство</kwd><kwd>охотничьи ресурсы</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>geographic information systems</kwd><kwd>remote sensing of the Earth</kwd><kwd>geoinformation mapping</kwd><kwd>hunting</kwd><kwd>hunting resources</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Алексеев А.С., Михайлова А.А., Черниховский Д.М., Березин В.И. Метод определения таксационных характеристик насаждений по аэрофотоснимкам сверхвысокого разрешения // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. 2017. № 2. С. 67–77.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Alekseev A.S., Mihajlova A.A., Chernihovskij D.M., Berezin V.I. Metod opredeleniya taksacionnyh harakteristik nasazhdenij po aerofotosnimkam sverhvysokogo razresheniya. Trudy Sankt-Peterburgskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta lesnogo hozyajstva, 2017, no. 2, pp. 67–77. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Алексеев А.С., Никифоров А.А. Географические информационные системы. СПб.: Изд-во СПбГЛТУ, 2022. 116 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Alekseev A.S., Nikiforov A.A. Geograficheskie informacionnye sistemy. SPb.: Izdvo SPbGLTU, 2022. 116 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Али М.С., Воробьёв О.Н., Курбанов Э.А. Алгоритм «дерево решений» для классификации лесов Сирийской Арабской Республики по снимку SENTINEL-2 // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2020. № 1 (45). С. 5–30. DOI: 10.25686/2306-2827.2020.1.5</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ali M.S., Vorob'yov O.N., Kurbanov E.A. Algoritm «derevo reshenij» dlya klassifikacii lesov Sirijskoj Arabskoj Respubliki po snimku SENTINEL-2. Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta. Ser.: Les. Ekologiya. Prirodopol'zovanie, 2020, no. 1 (45), pp. 5–30. DOI: 10.25686/2306-2827.2020.1.5</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Борзов С.М., Потатуркин А.О., Потатуркин О.И., Федотов А.М. Исследование эффективности классификации гиперспектральных спутниковых изображений природных и антропогенных территорий // Автометрия. 2016. 52, № 1. С. 3–14.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Borzov S.M., Potaturkin A.O., Potaturkin O.I., Fedotov A.M. Issledovanie effektivnosti klassifikacii giperspektral'nyh sputnikovyh izobrazhenij prirodnyh i antropogennyh territorij. Avtometriya, 2016, 52, no. 1, pp. 3–14. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Братков В.В., Кравченко И.В., Туаев Г.А., Атаев З.В., Абдулжалимов А.А. Применение вегетационных индексов для картографирования ландшафтов Большого Кавказа // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2016. Т. 10. № 4. С. 97–111.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bratkov V.V., Kravchenko I.V., Tuaev G.A., Ataev Z.V., Abdulzhalimov A.A. Primenenie vegetacionnyh indeksov dlya kartografirovaniya landshaftov Bol'shogo Kavkaza. Izvestiya Dagestanskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta. Estestvennye i tochnye nauki, 2016, iss. 10, no. 4, pp. 97–111. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бучнев А.А., Пяткин В.П. Классификация с обучением гиперспектральных данных дистанционного зондирования земли // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2017. XIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. матер. в двух томах. (Новосибирск, 17–21 апреля 2017 г.). Новосибирск : СГУГиТ, 2017. Т. 2. С. 8–12.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Buchnev A.A., Pyatkin V.P. Klassifikaciya s obucheniem giperspektral'nyh dannyh distancionnogo zondirovaniya zemli. Interekspo GEO-Sibir'-2017. XIII Mezhdunar. nauch. kongr. : Mezhdunar. nauch. konf. «Distancionnye metody zondirovaniya Zemli i fotogrammetriya, monitoring okruzhayushchej sredy, geoekologiya» : sb. materialov v 2 t. (Novosibirsk, 17–21 aprelya 2017 g.). Novosibirsk : SGUGiT, 2017, iss. 2, pp. 8–12. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Винобер А.В. Охотоведение и охотничье хозяйство: в поисках идентичности, синхронизации и пролиферации идей (к 70-летию факультета охотоведения (1950–2020 гг.) // Гуманитарные аспекты охоты и охотничьего хозяйства. 2019. № 6(18). С. 5–17.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Carev P.V., Eskov D.V., Timofeeva E.V. Analiz metodov klassifikacii elementov sredy obitaniya territorii ohotnich'ego ugod'ya. Agroforsajt, 2020, no. 5(29), pp. 29– 34. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Греков О.А. Внедрение геоинформационных технологий в практику охотничьего хозяйства // Биодиагностика состояния природных и природнотехногенных систем : матер. ХIX Всерос. науч.-практич. конференции c междунар. участием, Киров, 25 ноября 2021 года. Киров: Вятский государственный университет, 2021.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chan-Ryul P., Woo-Shin L. Development of a GIS-based habitat suitability model for wild boar Sus scrofa in the Mt. Baekwoonsan region, Korea. Mammal Study, 2003, 28(1), рр. 17–21.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Греков О.А. Мониторинг среды обитания охотничьих животных с использованием современных космических и авиационных систем // Информация и Космос. 2018. № 2. С. 126–132.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chernihovskij D.M. Geoinformacionnye sistemy v lesnom dele. SPb.: Izd-vo SPbGLTU, 2022. 88 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дмитрук Н.Г., Широкова В.А., Низовцев В.А., Снытко В.А., Фролова Н.Л., Чеснов В.М., Галкин Ю.С., Озерова Н.А., Широков Р.С. Мста, Ильмень, Волхов – старейший водный путь Балтийского региона // Устойчивое развитие и геоэкологические проблемы Балтийского региона: сб. матер. Междунар. науч.-практич. конференции, посвящ. 1150-летию Великого Новгорода, Великий Новгород, 2009. С. 51–59.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Clevenger A.P., Wierzchowski J.,Chruszcz B., Gunson K. GIS-Generated, ExpertBased Models for Identifying Wildlife Habitat Linkages and Planning Mitigation Passages. Conservation Biology, 2002, 16, рр. 503–514.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Елсаков В.В., Щанов В.М. Развитие топологических подходов при комплексных ландшафтных исследованиях экосистем Европейского Севера дистанционными методами // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды и потенциально опасных явлений и объектов. 2005. С. 267–272.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Cyndyzhapova S.D., Rozlomij N.G., Belov A.N., Minhajdarov V.Yu. Inventarizaciya mestoobitanij ohotnich'ih zhivotnyh v ugod'yah OO «VKLO» Primorskogo kraya po rezul'tatam mul'tispektral'nyh izobrazhenij. Mnizh, 2021, no. 12-2 (114). (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Зенкин Г.Ю. Использование карт Google Maps в задаче идентификации точек на спутниковых изображениях среднего пространственного разрешения // Imethods. 2012. № 1.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dmitruk N.G., Shirokova V.A., Nizovcev V.A., Snytko V.A., Frolova N.L., Chesnov V.M., Galkin Yu.S., Ozerova N.A., Shirokov R.S. Msta, Il'men', Volhov – starejshij vodnyj put' Baltijskogo regiona. Ustojchivoe razvitie i geoekologicheskie problemy Baltijskogo regiona: sb. mater. Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii, posvyashchennoj 1150-letiyu Velikogo Novgoroda. Velikij Novgorod, 2009, pp. 51–59. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Elsakov V.V., Shchanov V.M. Razvitie topologicheskih podhodov pri kompleksnyh landshaftnyh issledovaniyah ekosistem Evropejskogo Severa distancionnymi metodami. Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. Fizicheskie osnovy, metody i tekhnologii monitoringa okruzhayushchej sredy i potencial'no opasnyh yavlenij i ob"ektov, 2005, pp. 267–272. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Любимов А.В., Селиванов А.А., Крючков А.Н. [и др.]. Анализ признаков дешифрирования таксационных показателей лесов с использованием вероятностных методов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2018. Т. 20. № 2(82). С. 85–90.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Fan T.K., Nguen Ch.T., Alekseev A.S. i dr. Primenenie distancionnyh metodov i GIS-tekhnologij dlya klassifikacii zemel' Pushkinskogo rajona Sankt-Peterburga. Izvestiya Sankt-Peterburgskoj lesotekhnicheskoj akademii, 2021, no. 235, pp. 84– 102. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Малинников В.А., Барталев С.С. Возможности региональной экологической оценки лесов по данным спутниковых наблюдений // ИВУЗ. Геодезия и аэрофотосъемка. 2006. № 6. С. 3–18.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gerrard R., Stine, P., Church, R., Gilpin, M. Habitat evaluation using GIS: a case study applied to the San Joaquin Kit Fox. Landscape and Urban Planning, 2001, 52, рр. 239–255.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мельников В.В., Мельников В.К. Управление охотничьим хозяйством или охотой // Современные проблемы природопользования, охотоведения и звероводства. 2007. № 1</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Grekov O.A. Vnedrenie geoinformacionnyh tekhnologij v praktiku ohotnich'ego hozyajstva. Biodiagnostika sostoyaniya prirodnyh i prirodno-tekhnogennyh sistem : mater. HIX Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii c mezhdunarodnym uchastiem, Kirov, 25 noyabrya 2021 goda. Kirov: Vyatskij gosudarstvennyj universitet, 2021.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мышляков С.Г. Особенности дешифрирования ландшафтов по мультиспектральным космическим снимкам для создания карты элементов среды обитания охотничьих ресурсов // Геоматика. 2013. № 1. С. 53–62.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Grzegorz Szewczyk &amp; Lipka, Krzysztof &amp; Wezyk, Piotr &amp; Zięba-Kulawik, Karolina &amp; Winczek, Monika. Methods of Landscape Valorization and Possibilities of Its Application in Hunting Area Categorisation. 10.5772/intechopen.94048, 2020.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Остапчук А.М. Нормативно-правовая база деятельности охотпользователей в СССР, РСФСР, РФ // Международный журнал теории и научной практики. 2019. Т. 2, № 2. С. 53–67.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hamel S., Garel M., Festa-Bianchet M., Gaillard J.M., Côté S.D. Spring normalized difference vegetation index (NDVI) predicts annual variation in timing of peak faecal crude protein in mountain ungulates. J. ApplEcol, 2009, 46, рр. 582–589.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Самсонов Е.В., Самсонова А.М., Берлин Н.Г., Симбирцева Ю.В. Выделение таксономических единиц при инвентаризации охотничьего угодья // Агрофорсайт. 2017. № 5(11). С. 3.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jaskula J., Sojka M., Wicher-Dysarz J. Analysis of the vegetation Process in a Two-stage Reservior on the Basis of Satellite Imagery – a Case Study: Razyny Reservior on the Sama River. Rocznik Ochrona Środowiska, 2018, 20, рр. 203–220.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Смирнов С.И. Внутрихозяйственное и территориальное охотустройство: современные проблемы и перспективы развития // Охотничье хозяйство и рациональное природопользование в условиях современной глобальной трансформации (Чтения памяти А.А. Силантьева): матер. Всерос. науч.-практ. конференции, Санкт-Петербург, 06 октября 2022 года. СПб.: СПбГЛТУ, 2022.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kunovac S., Omanović M. Game habitats modeling. International Conference Structure and dynamics of ecosystems «Dinarides – status, possibilities and prospects», 15–16. June 2011, Sarajevo, Bosnia and Herzegovina, Department of Natural Sciences and Mathematics, Proceedings, 2012, 23, рр. 127–134.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. 392 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lupyan E.A., Bartalev S.A., Ershov D.V. [i dr.]. Organizaciya raboty so sputnikovymi dannymi v informacionnoj sisteme distancionnogo monitoringa lesnyh pozharov Federal'nogo agentstva lesnogo hozyajstva (ISDM-Rosleskhoz). Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2015, iss. 12, no. 5, pp. 222–250. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Украинский П.А., Терехин Э.А., Павлюк Я.В. Фрагментация лесов верхней части бассейна реки Ворскла с конца XVIII века // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2017. № 1. С. 82–91.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lyubimov A.V., Selivanov A.A., Kryuchkov A.N. [i dr.]. Analiz priznakov deshifrirovaniya taksacionnyh pokazatelej lesov s ispol'zovaniem veroyatnostnyh metodov. Izvestiya Samarskogo nauchnogo centra Rossijskoj akademii nauk, 2018, iss. 20, no. 2(82), pp. 85–90. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Усова И.П. Оценка фрагментации лесов с использованием ландшафтных индексов (на примере восточно-белорусской ландшафтной провинции) // Актуальные проблемы геоботаники. Мат-лы III Всероссийской школы-конференции. II часть. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2007. С. 250–253.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Malinnikov V.A., Bartalev S.S. Vozmozhnosti regional'noj ekologicheskoj ocenki lesov po dannym sputnikovyh nablyudenij. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Geodeziya i aerofotos"emka, 2006, no. 6, pp. 3–18. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Фан Т.К., Нгуен Ч.Т., Алексеев А.С. и др. Применение дистанционных методов и ГИС-технологий для классификации земель Пушкинского района Санкт-Петербурга // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2021. Вып. 235. С. 84–102.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Melnikov V.V., Melnikov V.K. Upravlenie ohotnich'im hozyajstvom ili ohotoj. Sovremennye problemy prirodopol'zovaniya, ohotovedeniya i zverovodstva, 2007, no. 1 Myshlyakov S.G. Osobennosti deshifrirovaniya landshaftov po mul'tispektral'nym kosmicheskim snimkam dlya sozdaniya karty elementov sredy obitaniya ohotnich'ih resursov. Geomatika, 2013, no. 1, pp. 53–62. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit25"><label>25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Царев П.В., Есков, Д.В., Тимофеева Е.В. Анализ методов классификации элементов среды обитания территории охотничьего угодья // Агрофорсайт. 2020. № 5(29). С. 29–34.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ostapchuk A.M. Normativno – pravovaya baza deyatel'nosti ohotpol'zovatelej v SSSR, RSFSR, RF. Mezhdunarodnyj zhurnal teorii i nauchnoj praktiki, 2019, iss. 2, no. 2, pp. 53–67. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit26"><label>26</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Цындыжапова С.Д., Розломий Н.Г., Белов А.Н., Минхайдаров В.Ю. Инвентаризация местообитаний охотничьих животных в угодьях ОО «ВКЛО» Приморского края по результатам мультиспектральных изображений // Мниж. 2021. № 12-2 (114).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pettorelli N., Pelletier F., von Hardenberg A., Festa-Bianchet M., Cote S.D. Early onset of vegetation growth versus rapid green-up: impacts on juvenile mountain ungulates. Ecology, 2007, 88, рр. 381–390.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit27"><label>27</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Черниховский Д.М. Геоинформационные системы в лесном деле. СПб.: Издво СПбГЛТУ, 2022. 88 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Radeloff V.C., Pidgeon A.M., Hostert P. Habitat and population modelling of roe deer using an interactive geographic information system. Ecological Modelling, 1999, 114(2-3), рр. 287–304.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit28"><label>28</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шихов А.Н., Герасимов А.П., Пономарчук А.И., Перминова Е.С. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения: учеб. пособие / Пермский государственный национальный исследовательский университет. Электронные данные. Пермь, 2020. 191 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Samsonov E.V., Samsonova A.M., Berlin N.G., Simbirceva Yu.V. Vydelenie taksonomicheskih edinic pri inventarizacii ohotnich'ego ugod'ya. Agroforsajt, 2017, no. 5(11), p. 3. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit29"><label>29</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шихов А.Н., Герасимов А.П., Пономарчук А.И., Перминова Е.С. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения: учеб. пособие / Пермский государственный национальный исследовательский университет. Электронные данные. Пермь, 2020. 191 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shihov A.N., Gerasimov A.P., Ponomarchuk A.I., Perminova E.S. i dr. Tematicheskoe deshifrirovanie i interpretaciya kosmicheskih snimkov srednego i vysokogo prostranstvennogo razresheniya: ucheb. posobie; Permskij gosudarstvennyj nacional'nyj issledovatel'skij universitet. Perm', 2020. 191 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit30"><label>30</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chan-Ryul P., Woo-Shin L. Development of a GIS-based habitat suitability model for wild boar Sus scrofa in the Mt. Baekwoonsan region, Korea // Mammal Study. 2003. 28(1). Р. 17–21.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shihov A.N., Gerasimov A.P., Ponomarchuk A.I., Perminova E.S. Tematicheskoe deshifrirovanie i interpretaciya kosmicheskih snimkov srednego i vysokogo prostranstvennogo razresheniya: uchebnoe posobie; Permskij gosudarstvennyj nacional'nyj issledovatel'skij universitet. Elektronnye dannye. Perm', 2020. 191 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit31"><label>31</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Clevenger A.P., Wierzchowski J., Chruszcz B., Gunson K. GIS-Generated, Expert-Based Models for Identifying Wildlife Habitat Linkages and Planning Mitigation Passages // Conservation Biology. 2002. 16. Р. 503–514.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Smirnov S.I. Vnutrihozyajstvennoe i territorial'noe ohotustrojstvo: sovremennye problemy i perspektivy razvitiya. Ohotnich'e hozyajstvo i racional'noe prirodopol'zovanie v usloviyah sovremennoj global'noj transformacii (Chteniya pamyati A.A. Silant'eva): materialy Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii, Sankt-Peterburg, 06 oktyabrya 2022 goda. SPb.: SPbGLTU, 2022. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit32"><label>32</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Gerrard R., Stine P., Church R., Gilpin M. Habitat evaluation using GIS: a case study applied to the San Joaquin Kit Fox // Landscape and Urban Planning. 2001. 52. Р. 239–255.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Suchant R., Baritz R., Braunisch V. Wildlife habitat analysis: a multidimensional habitat management model. J. Nat. Conserv. 2003, 10, рр. 253–268.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit33"><label>33</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Grzegorz, Szewczyk &amp; Lipka, Krzysztof &amp; Wezyk, Piotr &amp; Zięba-Kulawik, Karolina &amp; Winczek, Monika. Methods of Landscape Valorization and Possibilities of Its Application in Hunting Area Categorisation. 10.5772/intechopen.94048, 2020.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Suhih V.I. Ajerokosmicheskie metody v lesnom hozjajstve i landshaftnom stroitel'stve. Joshkar-Ola: MarGTU, 2005. 392 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit34"><label>34</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hamel S., Garel M., Festa-Bianchet M., Gaillard J.M., Côté S.D. Spring normalized difference vegetation index (NDVI) predicts annual variation in timing of peak faecal crude protein in mountain ungulates // J. ApplEcol. 2009. 46. Р. 582–589.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Timothy G. Whiteside, Guy S. Boggs, Stefan W. Maier. Comparing object-based and pixel-based classifications for mapping savannas. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2011, vol. 13, iss. 6, рр. 884–893.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit35"><label>35</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jaskula J., Sojka M., Wicher-Dysarz J. Analysis of the vegetation Process in a Two-stage Reservior on the Basis of Satellite Imagery – a Case Study: Razyny Reservior on the Sama River // Rocznik Ochrona Środowiska. 2018. 20. Р. 203–220.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ukrainskij P.A., Terekhin E.A., Pavlyuk Ya.V. Fragmentaciya lesov verhnej chasti bassejna reki Vorskla s konca XVIII veka. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 5: Geografiya, 2017, no. 1, pp. 82–91. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit36"><label>36</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kunovac S., Omanović M. Game habitats modeling. International Conference Structure and dynamics of ecosystems Dinarides – status, possibilities and prospects. 15–16. June 2011. Sarajevo, Bosnia and Herzegovina, Department of Natural Sciences and Mathematics, Proceedings. 2012. 23. Р. 127–134.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Usova I.P. Ocenka fragmentacii lesov s ispol'zovaniem landshaftnyh indeksov (na primere vostochno-belorusskoj landshaftnoj provincii). Aktual'nye problemy geobotaniki: mater. III Vserossijskoj shkoly-konferencii. II chast'. Petrozavodsk: KarNC RAN, 2007, pp. 250–253. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit37"><label>37</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Pettorelli N., Pelletier F., von Hardenberg A., Festa-Bianchet M., Cote S.D. Early onset of vegetation growth versus rapid green-up: impacts on juvenile mountain ungulates // Ecology. 2007. 88. Р. 381–390.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vinober A.V. Ohotovedenie i ohotnich'e hozyajstvo: v poiskah identichnosti, sinhronizacii i proliferacii idej (k 70 letiyu fakul'teta ohotovedeniya (1950–2020 gg.). «Siberia Land Congress» Biosphere and Agriculture Economies Support and Development Fund, 2019, no. 6(18), pp. 5–17. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit38"><label>38</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Radeloff V.C., Pidgeon A.M., Hostert P. Habitat and population modelling of roe deer using an interactive geographic information system // Ecological Modelling. 1999. 114(2-3). Р. 287–304.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Xin Pan, Ce Zhang, Jun Xu, Jian Zhao. Simplified object-based deep neural network for very high resolution remote sensing image classification. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2021, vol. 181, рр. 218–237. URL: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.09.014.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit39"><label>39</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Suchant R., Baritz R., Braunisch V. Wildlife habitat analysis: a multidimensional habitat management model // J. Nat. Conserv. 2003. 10. Р. 253–268.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yang, He &amp; Ma, Ben &amp; Du, Qian. Decision fusion for supervised and unsupervised hyperspectral image classification. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2009, 4. IV-948. 10.1109/IGARSS.2009.5417535.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit40"><label>40</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Whiteside T.G., Boggs G.S., Maier S.W. Comparing object-based and pixel-based classifications for mapping savannas // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2011. Vol. 13, iss. 6. P. 884–893.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zenkin G.Yu. Ispol'zovanie kart Google Maps v zadache identifikacii tochek na sputnikovyh izobrazheniyah srednego prostranstvennogo razresheniya. I-methods, 2012, no. 1.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit41"><label>41</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Xin Pan, Ce Zhang, Jun Xu, Jian Zhao. Simplified object-based deep neural network for very high resolution remote sensing image classification // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2021. Vol. 181. P. 218–237. URL: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.09.014.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Xin Pan, Ce Zhang, Jun Xu, Jian Zhao. Simplified object-based deep neural network for very high resolution remote sensing image classification // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2021. Vol. 181. P. 218–237. URL: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.09.014.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit42"><label>42</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Yang, He &amp; Ma, Ben &amp; Du, Qian. Decision fusion for supervised and unsupervised hyperspectral image classification // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2009. 4. IV-948. 10.1109/IGARSS.2009.5417535.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yang, He &amp; Ma, Ben &amp; Du, Qian. Decision fusion for supervised and unsupervised hyperspectral image classification // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2009. 4. IV-948. 10.1109/IGARSS.2009.5417535.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
