Global Vision Media Focus
Кампанія была прадстаўлена на тэлеканалах CCTV у агульнай складанасці 15 разоў, а яе ахоп праз партыйныя СМІ, цэнтральныя СМІ і мясцовыя афіцыйныя СМІ дасягнуў 50 мільёнаў чалавек.
Гіперспектральнае дыстанцыйнае зандзіраванне і картаграфаванне, інвентарызацыя і класіфікацыя лясоў
Дакладнае супастаўленне складу лясных супольнасцей з рознымі катэгорыямі покрыва мае вырашальнае значэнне для выкарыстання мадэляў з пэўнымі канфігурацыямі параметраў для мадэлявання экалагічных працэсаў, якія адпавядаюць кожнай катэгорыі покрыва. Структурныя характарыстыкі лясоў і іх сукцэсійныя стадыі з'яўляюцца ключавымі фактарамі пры пабудове мадэляў лясных прабелаў і ацэнцы змяненняў функцый экасістэм. Напрыклад, адноўленыя трапічныя лясы лічацца значным паглынальнікам атмасфернага вуглякіслага газу.
Малюнак 1 Маніторынг лясоў
Традыцыйнае картаграфаванне лясоў звычайна абапіраецца на метады спектральнага распазнавання ўзораў, такія як метады класіфікацыі з кантролем, заснаваныя на тэорыі максімальнай праўдападобнасці дыскрымінацыі. Спектральныя дадзеныя дыстанцыйнага зандзіравання шырока выкарыстоўваюцца для ідэнтыфікацыі тыпаў ляснога покрыва, напрыклад, для адрознення шырокіх тыпаў покрыва, такіх як хвойныя і шыракалістыя лясы. Асноўныя шырокапалосныя прылады дыстанцыйнага зандзіравання, якія выкарыстоўваюцца для ідэнтыфікацыі расцільнага покрыва, ўключаюць тэматычны картограф Landsat (TM), мультыспектральны сканер (MSS) і бачны спектрометр высокага разрознення SPOT (HRV). У многіх даследаваннях гэтыя інструменты выкарыстоўваліся для класіфікацыі тыпаў лясоў з больш высокім разрозненнем відаў з рознай ступенню поспеху.
У адпаведных даследаваннях даследчыкі прапанавалі набор ключавых спектральных дыяпазонаў на аснове дадзеных аб лісці, якія выкарыстоўваюцца для ацэнкі біяхімічных характарыстык лясных насаджэнняў. Гэтыя дыяпазоны паказалі статыстычна значныя вынікі ў карэкцыі гіперспектральных дадзеных AVIRIS і ацэнцы ўтрымання азоту ў лісці і канцэнтрацыі лігніну на дыяграмах Гарвардскага лесу і вострава Блэкхок. Вынікі паказваюць, што гіперспектральныя дадзеныя пераўзыходзяць мультыспектральныя дадзеныя з пункту гледжання інфарматыўнасці і больш падыходзяць для ўдакладненай і дакладнай класіфікацыі лясных насаджэнняў.
Малюнак 2. Сярэднія спектры адлюстравання шасці тыпаў хвойных дрэў (Buddenbaum et al. 2005)
Малюнак 3. Карта класіфікацыі лясоў прыроднага парку «Сер»