Search

The solution of many issues of rational land use management is based on information about the state of the landscape complexes. The possibilities of obtaining reliable information on the spatial structure of permafrost landscapes become especially relevant for state assessment and evolution trends. Increasing environmental changes in the cryolithozone zone are associated with trends in climate change and vulnerability to anthropogenic impacts. The aim of this dissertation is to study the spatial structure of the permafrost landscapes of Yakutia on the basis of geoinformation modeling, taking as the object of research the middle taiga permafrost landscapes of Central Yakutia and the mountain permafrost landscapes of the Verkhoyansk region. To achieve this aim, the methods of the analysis and the processing of the time series of multi-sensor remote sensing data and digital elevation model has been developed. The methods allow modeling to map the visible morphological features of permafrost landscapes (relief and vegetation) with the implementation of ontological properties with the permafrost and lithogenic base. Time series of Sentinel 2 and Landsat 8 OLI images for the period 2015-2020 are used to map vegetation classes and analyze the state of vegetation cover. The vegetation classes are recognized by the variation in the photosynthetic activity of plant associations on the spectral reflectance characteristics. This allows us to use differences in phenological phases to increase the recognizable classes of plant associations. The accuracy assessments of the classification results are calculated by the comparison with high resolution images and field data to ensure a high level of validation confidence. Based on the ASTER GDEM relief data, we determined the genetic type of Quaternary sediments according to the landform classification calculated by the Topographic Position Index (TPI) and GIS analysis. Thus, modeling these two morphological features allows the development of a geospatial database of test study area. The database includes information on the existence of intensity transformation factors for the identified landscape complexes. The GIS models of permafrost landscapes provide information on the type of soil cover, soil conditions (moisture, temperature) and cryogenic texture. Obtaining such data demonstrates the effectiveness of the modeling for assessing the spatial structure of permafrost landscape in local level.; La solution de nombreux problèmes de gestion rationnelle de l'utilisation des terres repose sur des informations sur l'état des ensembles paysagers. Les possibilités d'obtenir des informations fiables sur la structure spatiale des paysages de pergélisol deviennent particulièrement pertinentes pour l'évaluation de l'état et les tendances d'évolution. Les changements environnementaux croissants dans la zone cryolithozone sont associés aux tendances du changement climatique et à la vulnérabilité aux impacts anthropiques. L'objectif de cette thèse est d'étudier la structure spatiale des paysages de pergélisol de Yakoutie sur la base de la modélisation de la géoinformation, en prenant comme objet de recherche les paysages de pergélisol de la taïga moyenne de la Yakoutie centrale et les paysages de pergélisol de montagne de la région de Verkhoyansk. Pour atteindre cet objectif, les méthodes d'analyse et de traitement des séries temporelles de données de télédétection multi-capteurs et de modèle numérique d'élévation ont été développées. Les méthodes de modélisation permettent de cartographier les caractéristiques morphologiques visibles des paysages de pergélisol (relief et végétation) avec la mise en œuvre de propriétés ontologiques avec le pergélisol et la base lithogène. Des séries temporelles d'images Sentinel 2 et Landsat 8 OLI pour la période 2015-2020 sont utilisées pour cartographier les classes de végétation et analyser l'état du couvert végétal. Les classes de végétation sont reconnues par la variation de l'activité photosynthétique des associations végétales sur les caractéristiques de réflectance spectrale. Cela nous permet d'utiliser les différences dans les phases phénologiques pour augmenter les classes reconnaissables d'associations de plantes. Les évaluations de précision des résultats de classification sont calculées par comparaison avec des images haute résolution et des données de terrain pour assurer un niveau élevé de confiance de validation. Sur la base des données de relief ASTER GDEM, nous avons déterminé le type génétique des sédiments quaternaires selon la classification des reliefs calculée par l'indice de position topographique (TPI) et l'analyse SIG. Ainsi, la modélisation de ces deux caractéristiques morphologiques permet le développement d'une base de données géospatiale de la zone d'étude test. La base de données comprend des informations sur l'existence de facteurs de transformation d'intensité pour les complexes paysagers identifiés. Les modèles SIG des paysages de pergélisol fournissent des informations sur le type de couverture du sol, les conditions du sol (humidité, température) et la texture cryogénique. L'obtention de telles données démontre l'efficacité de la modélisation pour évaluer la structure spatiale du paysage de pergélisol au niveau local.; Решение многих вопросов рационального землепользования основано на информации о состоянии ландшафтных комплексов. Возможности получения достоверной информации о пространственной структуре мерзлотных ландшафтов становятся особенно актуальными для оценки состояния и тенденций развития. Усиление экологических изменений в зоне криолитозоны связано с тенденциями изменения климата и уязвимостью к антропогенным воздействиям. Целью данной диссертации является изучение пространственной структуры криолитозоны Якутии на основе геоинформационного моделирования, взяв в качестве объекта исследования среднетаежные мерзлотные ландшафты Центральной Якутии и горные мерзлотные ландшафты Верхоянского района. Для достижения этой цели были разработаны методы анализа и обработки временных рядов данных многосенсорного дистанционного зондирования и цифровой модели рельефа. Методы моделирования позволяют отображать видимые морфологические особенности многолетнемерзлых ландшафтов (рельеф и растительность) с реализацией онтологических свойств с многолетнемерзлым и литогенным основанием. Временные ряды изображений Sentinel 2 и Landsat 8 OLI за период 2015-2020 гг. Используются для картирования классов растительности и анализа состояния растительного покрова. Классы растительности распознаются по вариации фотосинтетической активности растительных ассоциаций по спектральным характеристикам отражения. Это позволяет нам использовать различия в фенологических фазах для увеличения узнаваемых классов растительных ассоциаций. Оценка точности результатов классификации рассчитывается путем сравнения с изображениями с высоким разрешением и полевыми данными, чтобы обеспечить высокий уровень достоверности проверки. Основываясь на данных рельефа ASTER GDEM, мы определили генетический тип четвертичных отложений в соответствии с классификацией рельефа, рассчитанной с помощью индекса топографического положения (TPI) и анализа ГИС. Таким образом, моделирование этих двух морфологических особенностей позволяет разработать геопространственную базу данных тестовой области исследования. База данных включает информацию о наличии коэффициентов трансформации интенсивности для выделенных ландшафтных комплексов. ГИС-модели многолетнемерзлых ландшафтов предоставляют информацию о типе почвенного покрова, почвенных условиях (влажность, температура) и криогенной структуре. Получение таких данных демонстрирует эффективность моделирования для оценки пространственной структуры и ландшафтного разнообразия на локальном уровне.

International audience; The purpose of this article is to determine the relevant indicators for compiling an environmental security index of the Arctic Zone of the Russian Federation (AZRF) and ranking (compiling a rating) of the regions of the AZRF on its basis. We have developed our own methodology for constructing this rating. The ecological block of indicators includes three groups of parameters: the impact on atmospheric air and water environment, as well as waste management. In the ecological-economic block of indicators, characteristics, such as the expenditures on environmental protection and investments in this area per capita, are described. The socio-ecological block includes two main parameters: the comfort of living in Arctic cities (index of the quality of the urban environment; the share of the population in regions and cities with high and very high levels of pollution; provision of the population with clean drinking water) and the state of urban infrastructure (degradation of the infrastructure in areas such as water supply, sewerage, waste collection and disposal, pollution control activities, and the degree of housing improvement). The first and second places in the AZRF environmental security rating belong to the Nenets and Chukotka. Autonomous Districts. They have high indicators in the ecological and ecological-economic blocks of indicators. The outsider of the rating is the Krasnoyarsk Province, which occupies the last positions in almost all groups of parameters — ecological (waste management, impact on the water and air environment), economic (expenditure on and investments in environmental protection), and socio-ecological (the comfort of the urban environment and the state of urban infrastructure). This rating can have practical application in the work of federal, regional, and municipal authorities involved in planning and implementing the strategy for sustainable development of regions and cities of the Russian Arctic, as well as in the activities of scientific and non-profit organizations that monitor, analyze and evaluate the effectiveness of this strategy.; Целью данной статьи является определение релевантных индикаторов для составления индекса экологической безопасности Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) и ранжирование (составление рейтинга) регионов АЗРФ на его основе. Была разработана собственная методика построения указанного рейтинга. Экологический блок индикаторов включает три группы показателей: воздействие на атмосферный воздух и водную среду, а также обращение с отходами производства и потребления. В эколого-экономическом блоке индикаторов выделены такие показатели, как затраты на охрану окружающей среды и инвестиции в основной капитал, направленные на эти цели, в расчете на одного жителя региона. Социально-экологический блок включает два главных параметра: комфортность проживания людей в арктических городах (индекскачества городской среды; доля населения в регионах и городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения; обеспеченность населения чистой питьевой водой) и состояние городской инфраструктуры (степень износа основных фондов в таких областях, как водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений, а также степень благоустройства жилищного фонда). Первое и второе места в рейтинге экологической безопасности АЗРФ принадлежат Ненецкому и Чукотскому автономным округам. У них высокие показатели по экологическому и эколого-экономическому блокам индикаторов. Аутсайдером рейтинга является Красноярский край, занимающий последние позиции практически по всем группам параметров — экологической (обращение с отходами, воздействие на водную и воздушную среды), экономической (затраты и инвестиции в охрану окружающей среды) и социально-экологической (комфортность городской среды и состояние городской инфраструктуры). Этот рейтинг может иметь практическое применение в работе федеральных, региональных и муниципальных органов власти, занимающихся планированием и реализацией стратегии устойчивого развития регионов и городов АЗРФ, а также в деятельности научных и некоммерческих организаций, осуществляющих мониторинг, анализ и оценку эффективности указанной стратегии.

International audience; The purpose of this article is to determine the relevant indicators for compiling an environmental security index of the Arctic Zone of the Russian Federation (AZRF) and ranking (compiling a rating) of the regions of the AZRF on its basis. We have developed our own methodology for constructing this rating. The ecological block of indicators includes three groups of parameters: the impact on atmospheric air and water environment, as well as waste management. In the ecological-economic block of indicators, characteristics, such as the expenditures on environmental protection and investments in this area per capita, are described. The socio-ecological block includes two main parameters: the comfort of living in Arctic cities (index of the quality of the urban environment; the share of the population in regions and cities with high and very high levels of pollution; provision of the population with clean drinking water) and the state of urban infrastructure (degradation of the infrastructure in areas such as water supply, sewerage, waste collection and disposal, pollution control activities, and the degree of housing improvement). The first and second places in the AZRF environmental security rating belong to the Nenets and Chukotka. Autonomous Districts. They have high indicators in the ecological and ecological-economic blocks of indicators. The outsider of the rating is the Krasnoyarsk Province, which occupies the last positions in almost all groups of parameters — ecological (waste management, impact on the water and air environment), economic (expenditure on and investments in environmental protection), and socio-ecological (the comfort of the urban environment and the state of urban infrastructure). This rating can have practical application in the work of federal, regional, and municipal authorities involved in planning and implementing the strategy for sustainable development of regions and cities of the Russian Arctic, as well as in the activities of scientific and non-profit organizations that monitor, analyze and evaluate the effectiveness of this strategy.; Целью данной статьи является определение релевантных индикаторов для составления индекса экологической безопасности Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) и ранжирование (составление рейтинга) регионов АЗРФ на его основе. Была разработана собственная методика построения указанного рейтинга. Экологический блок индикаторов включает три группы показателей: воздействие на атмосферный воздух и водную среду, а также обращение с отходами производства и потребления. В эколого-экономическом блоке индикаторов выделены такие показатели, как затраты на охрану окружающей среды и инвестиции в основной капитал, направленные на эти цели, в расчете на одного жителя региона. Социально-экологический блок включает два главных параметра: комфортность проживания людей в арктических городах (индекскачества городской среды; доля населения в регионах и городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения; обеспеченность населения чистой питьевой водой) и состояние городской инфраструктуры (степень износа основных фондов в таких областях, как водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений, а также степень благоустройства жилищного фонда). Первое и второе места в рейтинге экологической безопасности АЗРФ принадлежат Ненецкому и Чукотскому автономным округам. У них высокие показатели по экологическому и эколого-экономическому блокам индикаторов. Аутсайдером рейтинга является Красноярский край, занимающий последние позиции практически по всем группам параметров — экологической (обращение с отходами, воздействие на водную и воздушную среды), экономической (затраты и инвестиции в охрану окружающей среды) и социально-экологической (комфортность городской среды и состояние городской инфраструктуры). Этот рейтинг может иметь практическое применение в работе федеральных, региональных и муниципальных органов власти, занимающихся планированием и реализацией стратегии устойчивого развития регионов и городов АЗРФ, а также в деятельности научных и некоммерческих организаций, осуществляющих мониторинг, анализ и оценку эффективности указанной стратегии.

International audience

International audience

International audience; Последнее время, тема Арктики все чаще затрагивается и обсуждается на мировых энергетических форумах, а в развитии региона заинтересованы уже не только прибрежные страны, но и многие другие, которые не имеют прямого географического выхода на эти территории. В то же время, Арктика становится одним из самых быстро меняющихся регионов в мире, где потепление климата удвоилось по сравнению с другими частями планеты всего за несколько десятилетий. Из-за прогрессирующего увеличения уровня выбросов CO2, арктический ледяной покров уменьшается и уже потерял более 40% площади летнего льда и почти столько же своей толщины. Некоторые ученые утверждают, что Арктика может и вовсе остаться без летнего льда уже к 2030 году. Тем временем, уменьшение ледяного покрова открывает новые экономические возможности для мирового сообщества, особенно для прибрежных государств. Многие страны и компании начинают активно рассматривать Арктику для на предмет прокладки новых навигационных маршрутов, добычи полезных ископаемых, развития рыболовства, туризма и прочей экономической деятельности.; Альтернативные источники энергии-как составляющая устойчивого развития Арктических регионов Последнее время, тема Арктики все чаще затрагивается и обсуждается на мировых энергетических форумах, а в развитии региона заинтересованы уже не только прибрежные страны, но и многие другие, которые не имеют прямого географического выхода на эти территории. В то же время, Арктика становится одним из самых быстро меняющихся регионов в мире, где потепление климата удвоилось по сравнению с другими частями планеты всего за несколько десятилетий. Из-за прогрессирующего увеличения уровня выбросов CO2, арктический ледяной покров уменьшается и уже потерял более 40% площади летнего льда и почти столько же своей толщины. Некоторые ученые утверждают, что Арктика может и вовсе остаться без летнего льда уже к 2030 году. Тем временем, уменьшение ледяного покрова открывает новые экономические возможности для мирового сообщества, особенно для прибрежных государств. Многие страны и компании начинают активно рассматривать Арктику для на предмет прокладки новых навигационных маршрутов, добычи полезных ископаемых, развития рыболовства, туризма и прочей экономической деятельности. Для России, Арктика давно уже играет важную роль в стратегии страны, так как богатые природные ресурсы арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) обеспечивают формирование значительной доли национального дохода и российского экспорта. К тому же, Арктическая зона России составляет приблизительно 18% от всей территории страны (порядка 3 млн. кв. км), на территории которой проживает 2,5 миллиона человек, что составляет 2% населения России и более 50% от общего населения всей Арктики. В связи с этим, надежное обеспечения местного населения и предприятий энергоносителями является крайне важным фактором успешного дальнейшего развития региона. При этом, учитывая экологическую уязвимость Арктики, усиленное развитие региона может иметь пагубные последствия не только для местной среды, но и для всей глобальной экосистемы. Будучи крупнейшим прибрежным государством, Российская Федерация обладает значительным потенциалом и несет некую ответственность за то, чтобы быть региональным лидером в отношении устойчивого развития арктической зоны. Поскольку возобновляемые источники энергии уже полностью переплелись с концепцией устойчивого развития, они могут сыграть существенную роль в обеспечении устойчивого развития арктического региона.

International audience; This article describes forest fires in Yakutia as one of the main types of natural hazards, as well as the factors of their occurrence and proposes methods of geoinformation modeling of forest fire risk in the Republic of Sakha (Yakutia). Forests of Yakutia occupy a significant area. Forest fires annually cover an area of hundreds of thousands of hectares. The article analyzes the impact of various factors on the risk of forest fires using the linear correlation coefficient and the coefficient of determination. GIS modeling was used to predict the risk of forest fires. It was carried out in stages: the collection of different types of data and their integration into the GIS database, checking the impact of individual factors on the fire occurrence, assessing the risk of forest fires using artificial intelligence and machine learning. The study used global sources of fire information-the fire information management system (FMS). The data available in the service are collected from satellite systems and MODIS Collection 6 Active Fire Product, as well as VIIRS 375 m, 750 m. The article presents the results of assessing the impact of individual factors on the occurrence of forest fires. The analysis showed that the greatest influence was exerted by such factors as solar radiation, maximum temperature (July), NDVI index, altitude, slope, human factor (distance to roads, distance from settlements and rivers). The following artificial intelligence and machine learning methods were used to assess fire risk: random forest and maximum entropy methods. With the help of GIS modeling, geographical maps of the risk of forest fires in Yakutia were created. The maps highlight areas of very low, low, medium, high, very high and extremely high probability of forest fires.; В данной статье рассматриваются лесные пожары в Якутии как один из основных видов стихийных угроз природного характера, а также факторы их возникновения и предлагаются методы геоинформационно-го моделирования риска лесных пожаров на территории Республики Саха (Якутия). Леса Якутии занимают значительную площадь. Лесные пожары ежегодно охватывают территории площадью сотни тысяч гектаров. В статье проанализировано воздействие различных факторов на риск возникновения лесных пожаров с по-мощью линейного коэффициента корреляции и коэффициента детерминации. Для прогнозирования риска возникновения лесных пожаров использовалось ГИС-моделирование. Оно осуществлялось поэтапно: сбор различных типов данных и их интегрирование в базу ГИС, проверка влияния отдельных факторов на воз-никновение пожаров, оценка риска возникновения лесных пожаров с применением средств искусственно-го интеллекта и машинного обучения. В исследовании использовались глобальные источники информации о пожарах-Система управления информацией о пожарах (СУИП). Данные, доступные в сервисе, собраны со спутниковых систем и MODIS Collection 6 Active Fire Product, а также VIIRS 375 м, 750 м. В статье при-ведены результаты оценки влияния воздействия отдельных факторов на возникновение лесных пожаров. Проведенный анализ показал, что наибольшее влияние оказали такие факторы, как солнечная радиация, максимальная температура (июля), индекс NDVI, высота над уровнем моря, уклон, человеческий фактор (расстояние до дорог, удаленность от населенных пунктов и рек). Для оценки риска возникновения пожаров использовались следующие методы искусственного интеллекта и машинного обучения: методы случайного леса и максимальной энтропии. С помощью ГИС-моделирования созданы географические карты риска воз-никновения лесных пожаров в Якутии. На картах выделены зоны очень низкой, низкой, средней, высокой, очень высокой и экстремально высокой вероятности возникновения лесных пожаров. Ключевые слова: Республика Саха, Якутия, лесные пожары, риск лесных пожаров, геоинформационное моделирование, лесопожарное прогнозирование.

International audience; Последнее время, тема Арктики все чаще затрагивается и обсуждается на мировых энергетических форумах, а в развитии региона заинтересованы уже не только прибрежные страны, но и многие другие, которые не имеют прямого географического выхода на эти территории. В то же время, Арктика становится одним из самых быстро меняющихся регионов в мире, где потепление климата удвоилось по сравнению с другими частями планеты всего за несколько десятилетий. Из-за прогрессирующего увеличения уровня выбросов CO2, арктический ледяной покров уменьшается и уже потерял более 40% площади летнего льда и почти столько же своей толщины. Некоторые ученые утверждают, что Арктика может и вовсе остаться без летнего льда уже к 2030 году. Тем временем, уменьшение ледяного покрова открывает новые экономические возможности для мирового сообщества, особенно для прибрежных государств. Многие страны и компании начинают активно рассматривать Арктику для на предмет прокладки новых навигационных маршрутов, добычи полезных ископаемых, развития рыболовства, туризма и прочей экономической деятельности.; Альтернативные источники энергии-как составляющая устойчивого развития Арктических регионов Последнее время, тема Арктики все чаще затрагивается и обсуждается на мировых энергетических форумах, а в развитии региона заинтересованы уже не только прибрежные страны, но и многие другие, которые не имеют прямого географического выхода на эти территории. В то же время, Арктика становится одним из самых быстро меняющихся регионов в мире, где потепление климата удвоилось по сравнению с другими частями планеты всего за несколько десятилетий. Из-за прогрессирующего увеличения уровня выбросов CO2, арктический ледяной покров уменьшается и уже потерял более 40% площади летнего льда и почти столько же своей толщины. Некоторые ученые утверждают, что Арктика может и вовсе остаться без летнего льда уже к 2030 году. Тем временем, уменьшение ледяного покрова открывает новые экономические возможности для мирового сообщества, особенно для прибрежных государств. Многие страны и компании начинают активно рассматривать Арктику для на предмет прокладки новых навигационных маршрутов, добычи полезных ископаемых, развития рыболовства, туризма и прочей экономической деятельности. Для России, Арктика давно уже играет важную роль в стратегии страны, так как богатые природные ресурсы арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) обеспечивают формирование значительной доли национального дохода и российского экспорта. К тому же, Арктическая зона России составляет приблизительно 18% от всей территории страны (порядка 3 млн. кв. км), на территории которой проживает 2,5 миллиона человек, что составляет 2% населения России и более 50% от общего населения всей Арктики. В связи с этим, надежное обеспечения местного населения и предприятий энергоносителями является крайне важным фактором успешного дальнейшего развития региона. При этом, учитывая экологическую уязвимость Арктики, усиленное развитие региона может иметь пагубные последствия не только для местной среды, но и для всей глобальной экосистемы. Будучи крупнейшим прибрежным государством, Российская Федерация обладает значительным потенциалом и несет некую ответственность за то, чтобы быть региональным лидером в отношении устойчивого развития арктической зоны. Поскольку возобновляемые источники энергии уже полностью переплелись с концепцией устойчивого развития, они могут сыграть существенную роль в обеспечении устойчивого развития арктического региона.

International audience

International audience; In the last years of the 20th century and the beginning of the 21st century, the number of flooding and ice-flooding impacting the populated areas of the Republic of Sakha (Yakutia) has significantly increased. This present research analyses the long-term hydrological data and the features of the ice drift on the average Lena for the period 1990 to 2016 with the Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI and Sentinel 2 MSI remote sensing data. The best methodology for the recognition, extraction and mapping of the water flooding is based on the MNDWI water index. MNDWI water index was used to map the flood areas and limits from Tabaginsky cape to Kangalassky cape.

International audience; Currently, there are many approaches to the recognition of urbanized areas, mainly based on the methods supervised and unsupervised spectral image classifications. D. Statakis, K. Perakis, I. Yu. Savin proposed an index (VIBI - Vegetation Index - Built up Index), which is a combination of widely known NDVI and NDBI. In this article, we will conduct the experience of deciphering the urbanized territories of Yakutsk based on the VIBI index approach and define the features of the use for northern cities. The purpose of the study is to determine the most effective method for the urbanized territories of northern cities using the example of Yakutsk. We applied the VIBI index on Landsat 8 OLI multi-temporal for the recognition of the urban structures of Yakutsk. Images selected are from June 26, 2017, and November 4, 2017. Winter images are more efficient due to the absence of open water surfaces and various types of open soils. Results of the VIBI index are combined in GIS with other urban databases for the identification of the datchas and year-round houses.

International audience; In this article considered the concept of water tourism. The water tourism as a special type of recreation have been studied. The conditions for the development of water tourism in the South-East part of the Republic of Sakha (Yakutia) are described. Scientific and methodological foundations have been developed for creating digital maps of water tourism. The structure of GIS for water tourism is proposed.; В данной статье рассмотрено понятие о водном туризме. Изучены особенности водного туризма как особого вида рекреации. Описаны условия развития водного туризма на Юго-Востоке Республики Саха (Якутия). Разработаны научно-методические основы для создания электронных карт водного туризма. Предложена структура ГИС для водного туризма.

International audience; Исследования нового палеолитического комплекса культурного горизонта 2б стоянки Коврижка IV на витиме (предварительное сообщение). (Researches of the new Paleolithic complex of cultural horizon 2b of site Kovrizhka IV on Vitim River).

International audience; Des tables-types de mortalité pour les populations préindustrielles (en russe)