NED365187NED

67 Особенно это важно в том случае, когда речь идет об изучение многолет- них насаждений, к которым, в том числе, относятся виноградники. В данном случае необходимо создавать специальные информационные технологии на- блюдения за такими объектами, которые, в частности, должны опираться на однородные по времени и пространству ряды наблюдений. При этом можно ожидать, что детальный анализ особенностей конкретных типов исследуемых объектов и информации, полученной о них как на основе наземных, так и дис- танционных наблюдений, может позволить создать методы оценки состояния объектов и прогнозов их развития. Следует отметить, что современные технологии спутникового монито- ринга имеют ряд уникальных преимуществ, а именно: глобальность зоны на- блюдений, объективность получаемой информации, высокая повторяемость и воспроизводимость. Именно возможность достаточно быстрого и регулярного получения информации позволила за последние годы достичь значительного прогресса в создании новых технологий, связанных с изучением и контролем различных возобновляемых растительных ресурсов, процессы развития кото- рых протекают достаточно быстро, в том числе развить методы, которые позво- ляют на основе анализа рядов спутниковых наблюдений осуществлять картиро- вание растительных покровов и оценивать состояние различных типов расти- тельности. Данные технологии сегодня, по мнению авторов, могут лечь в осно- ву методов дистанционного мониторинга и многолетних сельскохозяйственных насаждений. Особо следует отметить, что в России в данной области ведутся активные разработки, которые не только не уступают зарубежным аналогам, но и превос- ходят их в вопросах, связанных с созданием методов автоматизированной об- работки данных и систем распределенной работы со спутниковой информацией и результатами ее обработки. В институтах Российской академии наук в по- следние десятилетия разработаны уникальные методы, алгоритмы и технологии работы со спутниковыми данными, позволившие решить значительное число научных задач, а также создать прикладные системы дистанционного монито- ринга [1, 2]. Значительное количество исследований в последние годы направлено на изучение особенностей анализа различных типов растительности с использова- нием данных ДЗЗ, полученных в различных спектральных диапазонах. Это по- зволяет получить типичные фоновые оптические характеристики индикаторов растительного и почвенного покрова, водных объектов и водно-болотных уго- дий, а также определить взаимосвязи изменчивости оптических характеристик и разных факторов влияния [3]. Для решения задач изучения и мониторинга сельскохозяйственной расти- тельности и, в частности, винограда большое значение имеет выбор оптималь- ной методики классификации спутниковых снимков и выделения на них инте- ресующих исследователя объектов, а также определения их свойств. В течение последних десятилетий были разработаны различные методы контролируемой и неконтролируемой классификации. Первые включают в себя методы на осно- ве дерева принятия решений [4], нечеткой классификации [5, 6], декомпозиции