NED365187NED

68 спектральных смесей [7]. Варианты методов неконтролируемой классификации включают в себя классификацию с последовательным обобщением [8] и мето- ды корректировки на этапе постобработки [9]. Значительным шагом в развитии алгоритмов классификации земного покрова на большие территории стал алго- ритм локально-адаптивной классификации с обучением LAGMA [10, 11]. Достигнутый в последние годы прогресс в развитии технологий спутни- кового мониторинга позволил Национальному научно-исследовательскому ин- ституту винограда и вина «Магарач» (ННИИВиВ «Магарач») и Институту кос- мических исследований РАН (ИКИ РАН) начать проект по изучению возмож- ностей и разработке научных основ технологии дистанционного мониторинга виноградников Республики Крым. Обсуждению целей и задач проекта, а также его первых результатов посвящен настоящий доклад. Основой организации работы со спутниковыми данными в проекте явля- ется разработанный в ИКИ РАН спутниковый сервис ВЕГА [12,13], обеспечи- вающий возможности решения широкого круга задач, включая оперативное выявление и анализ изменений в растительном покрове. Данный сервис также позволяет получать информацию о состоянии и динамике сельскохозяйствен- ных земель, оценивать ход сезонного развития культур для оперативного выяв- ления их повреждений и гибели под воздействием различных неблагоприятных факторов (экстремальные погодные явления, вредные насекомые и др.), а также для своевременного уточнения прогнозов урожая. В настоящее время осущест- вляется усовершенствование данных технологий для обеспечения решения за- дач исследования виноградников. Для разработки методики мониторинга виноградников предполагается использовать накопленный начиная с 1999 г. архив спутниковых данных, полу- ченных при помощи сенсоров SAR (ЕRS-1,2), ASAR (Еnvisat), MODIS (Terra/Aqua), MERIS (Envisat), ТМ (Landsat 4), ETM+ (Landsat 5,7,) OLI (Landsat 8), Hyperion (EOS-1), КМСС (Метеор М), Канопус-В, а также результаты их те- матической обработки. При оценке достоверности полученной при анализе спутниковых снимков информации на стадии отработки оптимальных методик и алгоритмов будут использованы архивы ННИИВиВ «Магарач» с информаци- ей о примерно 1000 виноградниках, расположенных на Южном берегу Крыма (границы, информация о возрасте и сорте, схемы посадки); данные по урожай- ности винограда в хозяйствах Южного берега Крыма с 1958 по 2012 гг.; данные по урожайности винограда на тестовом участке (г. Ялта) с 1989 по 2011 гг.; ар- хив метеоданных за 1982–2012 гг. по 15 метеостанциям Крыма; цифровые рас- тровые карты территории Крыма по следующим показателям: абсолютная вы- сота над уровнем моря, экспозиция склонов, крутизна склонов, теплообеспе- ченность территории, морозоопасность территории; векторная карта почв Кры- ма. Объединение опыта, возможностей и подходов ИКИ РАН и ННИИВиВ «Магарач», по мнению авторов, предоставляет уникальную возможность для разработки основ новой информационной технологии дистанционного исследо- вания и мониторинга состояния виноградников. Это также позволяет на основе уже имеющихся заделов и инфраструктуры в короткое время создать дейст-