Балл 0
Отсутствует экспертное заключение на публикацию
КБПР (методика 2025 г.) = 5.001
Количество соавторов публикации - 3
Публикация в изданиях из Белого списка уровень: 2, K=10
Публикация в изданиях из Белого списка уровень: 2, K=10
-
Никифорова А. А.: количество аффилиаций - 2, вклад в КБПР публикации:
формула: K/(Nсоавторов*Nаффил) = 10/(3*2) = 1.667 -
Табунщик В. А.: количество аффилиаций - 2, вклад в КБПР публикации:
формула: K/(Nсоавторов*Nаффил) = 10/(3*2) = 1.667 -
Горбунова Т. Ю.: количество аффилиаций - 2, вклад в КБПР публикации:
формула: K/(Nсоавторов*Nаффил) = 10/(3*2) = 1.667
Статья в периодическом издании
Разработка и программная реализация алгоритма автоматизированного анализа многолетней динамики лесного покрова на основе данных дистанционного зондирования (на примере бассейна реки Сунжа)
РИНЦ 0.594 БС 2
| DOI | https://doi.org/10.17513/snt.40930 |
|---|---|
| Язык | Русский |
| Журнал | Современные наукоемкие технологии ISSN: 1812-7320; Онлайн ISSN: – |
| Год | 2026 |
| Выходные данные | номер: 9; страницы: 81-103 |
| Авторы | |
| Даты |
Поступила в редакцию: 02.08.2026 Принята к публикации: 24.09.2026 Опубликована: 09.10.2026 |
| Абстракт | Цель исследования – разработка и апробация комплекса алгоритмов и программных средств для автоматизированной количественной оценки многолетней динамики лесного покрова на основе глобального продукта Hansen Global Forest Change (v1.13) в границах произвольных водосборных бассейнов. В качестве модельной территории выбран бассейн р. Сунжа (Северный Кавказ, площадь 12 130,7 км2). Обработка состоит из двух этапов: выгрузка растровых слоев через Google Earth Engine и последующая статистическая обработка в среде R с использованием пакетов «terra» и «sf». Вычислительный эксперимент показал, что полный цикл обработки (от импорта до генерации итоговых таблиц и карт плотности) занимает 18 с на 16-ядерной машине с 128 Гб оперативной памяти, что подтверждает пригодность решения для оперативного мониторинга. Годовые потери леса в бассейне р. Сунжа варьировали от 0,5 км² (2015) до 42,8 км² (2016), с дополнительными пиками в 2004 г. (26,4 км²) и 2025 г. (29,7 км²). Пространственно потери локализованы преимущественно в горных и предгорных ландшафтах центральной части бассейна и в прирусловых зонах. Полученные результаты могут служить основой для моделирования углеродного и водного баланса, а также для разработки адаптивных стратегий лесопользования в регионе. Ключевые слова: геоинформационные системы, дистанционное зондирование Земли, Hansen Global Forest Change, бассейн р. Сунжа, лесной покров, временные ряды Landsat, пространственный анализ, R-программирование |
| Сведения о финансировании, указанные в публикации | |
| URL | https://top-technologies.ru/article/view?id=40930 |
| Дополнительные сведения |
Запись создана: 13-10-2026 12:25
Последнее изменение: 13-10-2026 12:27
Библиографическая ссылка:
Никифорова А. А., Табунщик В. А., Горбунова Т. Ю. Разработка и программная реализация алгоритма автоматизированного анализа многолетней динамики лесного покрова на основе данных дистанционного зондирования (на примере бассейна реки Сунжа) // Современные наукоемкие технологии. 2026. № 9. С. 81-103. https://doi.org/10.17513/snt.40930
[РИНЦ 0.594][БС 2]
Никифорова А. А., Табунщик В. А., Горбунова Т. Ю. Разработка и программная реализация алгоритма автоматизированного анализа многолетней динамики лесного покрова на основе данных дистанционного зондирования (на примере бассейна реки Сунжа) // Современные наукоемкие технологии. 2026. № 9. С. 81-103. https://doi.org/10.17513/snt.40930
[РИНЦ 0.594][БС 2]
Экспертное заключение: –
Белый список
Индексация на момент включения в базу:- Уровень БС
- 2
Web of Science
- Статус
- Нет
- Статус
- Нет
- Статус
- Да
- Импакт-фактор (год)
- 0.594 (2025)
- ID
- –
- EDN
- –