Применение цифровых технологий SAGA GIS в почвенных и экологических исследованиях. (Аспирантура, Бакалавриат, Магистратура). Учебное пособие.. Наталия Петровна Кириллова

География.

Скачать книгу
Читать онлайн

Применение цифровых технологий SAGA GIS в почвенных и экологических исследованиях. (Аспирантура, Бакалавриат, Магистратура). Учебное пособие.


Год выпуска 2022

isbn 9785436593234

Автор произведения Наталия Петровна Кириллова

Жанр География

Серия

Издательство КноРус


Учебное пособие предназначено для студентов факультета почвоведения Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова, обучающихся по направлениям «Почвоведение», «Экология и природопользование». В пособии приводятся алгоритмы построения цифровых почвенных карт, а также методы анализа изображений с использованием большого количества инструментов, входящих в программу SAGA GIS. В настоящее время SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses) является одной из наиболее сильных ГИС аналитической направленности и активно используется в почвоведении, экологии и географии. Большая привлекательность этого программного обеспечения обусловлена его свободным доступом и открытым исходным кодом. Пособие восполняет острую необходимость справочных материалов на русском языке, которые пока отсутствуют в документации к данной программе. Помимо этого, в пособие включены разделы по совместному использованию SAGA GIS и базы данных Postgresql, не документированные в официальном руководстве на английском языке. Существенным достоинством пособия является раздел, посвященный автоматизации работы в программе с использованием командных строк, реализованный на конкретном примере анализа изображения почвенного профиля. Данное пособие может быть полезно научным работникам, специалистам в области охраны природы и экологического прогнозирования, студентам и аспирантам естественных и агрономических факультетов вузов, использующих методы ГИС-анализа и цифровые технологии программно-вычислительного комплекса SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses) в работе с пространственно-распределенными данными.