Распространение видов и популяций живых организмов, в большей мере формируется под воздействием лимитирующих факторов среды и экологическими потребностями. Важным диагностическим показателем состояния популяций является динамика изменения пространственного распределения, которая может отразить как состояние популяций, так и факторы, повлиявшие на формирование зон распространения. Целью исследования являлось проведение мониторинга пространственного распределения можжевельника казацкого в Волгоградской области с использованием ГИС-технологий. Исследованы природные популяции можжевельника казацкого (Juniperus sabina L.) семейства Кипарисовых (Cupressaceae) пространственное распределение на основе данных космических снимков. Процесс детерминации (выделение контуров пространственного распределения можжевельника казацкого на космоснимках) проводился алгоритмом выделения по цвету «Цветовой диапазон» в программе «Adobe Photoshop», в качестве апробации методики за основу были взяты снимки 11 модельных участков (5 на песчаных и 6 на меловых почвах). В результате проведенного мониторинга пространственного распределения можжевельника казацкого в Волгоградской области были выделены три крупных популяций: на меловых почвах в окрестностях х. Мелоклетский и х. Камышинский, на высоте 50-200 метров; в окрестностях поселков Михайловка, Госконюшня на высоте 50-100 метров; на песчаных в центральной части Арчединско-Донских песков в непосредственной близости от хуторов: Чернополянский, Выезднинский, Шляховский, Школьный на высоте 50-100 метров над уровнем моря. Процесс детерминации можжевельника казацкого на космоснимках разных лет выявил следующие закономерности: негативная динамика пространственного распределения популяций можжевельника казацкого отмечена на модельных участках Арчединско-Донских песков до 39,46% уменьшения территорий, до 36% на меловых почвах. В ходе полученного опыта использования инструмента «Цветовой диапазон» для детерминации популяций можжевельника казацкого на космоснимках, была определена перспективность использования в будущих исследованиях нейронных сетей с интеграцией алгоритма выделения по цвету, что теоретически может нивелировать недостатки апробированной методики. Дальнейшие исследования в данном направлении позволят более точно определить общую площадь и состояние популяций можжевельника казацкого в Волгоградской области.
The distribution of species and populations of living organisms is largely associated with limited natural environmental factors and environmental conditions. An important diagnostic indicator of the state of population dynamics is a change in the detection of distribution, which can reflect both the state of the population and the factors that influenced the formation of the distribution zone. The aim of the study was to monitor the distribution of Juniperus sabina L. in the Volgograd region using GIS technologies. The natural populations of the Juniperus sabina L. of the cypress family (Cupressaceae) were studied. The determination process (outlining the distribution contours of the J. sabina L. on satellite images) was carried out by the color selection algorithm "Color Range" in the Adobe Photoshop program, images of 11 model plots (5 on sandy and 6 on chalky soils) were used as a study of the structure method. According to the results of the monitoring of the selection of J. sabina L. in the Volgograd region, three large populations were identified: on chalky soils in the vicinity. Melokletsky and Kh. Kamyshinsky, at an altitude of 50-200 meters; in the villages of Mikhailovka, Goskonyushnya at an altitude of 50-100 meters; on sandy in the central part of the Archedinsky-Don sands in the observation zone from the farms: Chernopolyansky, Vyezdninsky, Shlyakhovsky, Shkolny at an altitude of 50-100 meters above sea level. The process of determination of the J. sabina L. on satellite images makes it possible to identify possible concentrations: the negative dynamics of identifying the distribution of the J. sabina L. populations was noted in the model areas of the Archedinsko-Don Sands up to 39.46% of detection, up to 36% on chalky soils. In the course of the experience gained in using the Color Range tool to determine the J. sabina L. population on satellite imagery, the prospects for using neural networks in research with the integration of the color selection algorithm were determined, which theoretically can level the proven method. studies related to the change in secondary density, updated by the total area and the state of the population state of the J. sabina L. in the Volgograd region.