Дистанционное зондирование в городском лесном хозяйстве: последние применения и будущие направления на примере мирового опыта

2021

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jgem.2021.v63.i4.01
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The growing recognition of the importance of ecosystem services of urban forests requires sustainable management of urban forests, which requires timely and accurate information on the status, trends and interactions between socio-economic and environmental processes related to urban forests. The world is experiencing accelerated urbanization and the growth of cities that have radically changed the urban landscape, collectively all forests and trees within the urban boundary are defined as urban forest. In this regard, remote sensing, especially with its recent advances in sensors and data processing techniques, has become a major and useful tool for observation and analysis. This study summarizes recent applications of remote sensing in urban forestry in terms of three distinctive themes: multi-source, multi-temporal, and multi-scale source data. It examines how various remote sensing data sources provide a fast, reproducible and scalable way to quantify the dynamics of urban forests at different spatial and temporal scales in each case. Combined optical images and LiDAR data are the most promising among the input data from multiple sources; in addition, future efforts should be focused on improving data processing efficiency.