Боровичев Е.А. Международная научно-практическая конференция "Использование современных информационных технологий в ботанических исследованиях". Апатиты, Мурманская область, 28-31 марта 2017г.: Тезисы докладов. Апатиты, 2017.

Широкий перечень критериев при описании гербарного образца на первый взгляд усложняет работу по созданию БД, однако в дальнейшем позволит осуществлять самые различные поисковые запросы. Литература Семагина Р.Н. Сосудистые растения Кавказского заповедника (Ан­ нотированный список видов) //Флора и фауна заповедников. М. 1999. Вып. 76. 104 с. Акатова Т.В. Листостебельные мхи Кавказского заповедника (За­ падный Кавказ, Россия) // Arctoa. 2002. Т.11. С. 179-204. Зернов А.С. Флора Северо-Западного Кавказа. М. Т-во науч. изд. КМК. 2006. 664 с. International Conference «The use o fmodern information technologies in botanical investigations» (Apatity, March, 28-31, 2017) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ПРИ ИЗУЧЕНИИ И КАРТОГРАФИРОВАНИИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ЮЖНОЙ ЧАСТИ ОСТРОВА КУНАШИР (КУРИЛЬСКИЕ ОСТРОВА) Н.А. Алексеенко, М.Ю. Грищенко THE USE OF REMOTE SENSING DATA IN THE STUDY AND MAPPING OF VEGETATION OF SOUTHERN PART OF KUNASHIR ISLAND (KURIL ISLANDS) N.A. Alexeenko, M.Y. Grischenko Московский государственныйуниверситетим. М.В. Ломоносова, Географический факуль­ тет, г. Москва; e-mail: valtuz@mail.ru Результат проведенного исследования - крупномасштабная карта растительности (1:25 000), впервые уникальные растительные сообщества острова Кунашир были закартографированы в таком крупном масштабе. При полевом обследовании описание производилось не по классической геоботанической методике, а в контурах, намеченных заранее по космиче­ ским снимкам, а также на дополнительных точках, решение о выборе ко­ торых принималось непосредственно во время маршрута, когда на пути была замечена смена растительных сообществ. Растительность описыва­ лась на участке нефиксированной площади, главное условие выделения контура - схожесть спектральных характеристик на космических снимках в разные сезоны. При выделении контуров растительности использовались следую­ щие разносезонные снимки: GeoEye (июль), Landsat-7 (ноябрь), Landsat-7 7