Заключение
   Рост и расширение городов — это естественный процесс урбанизации, происходящий во всем мире. В данном исследовании рассматривается понятие спрола, достаточно нового для русскоязычных авторов. Понятие спрола является многогранным и не имеет единообразия понимания. Чаще всего спрол связывают с ростом города и развитием пригородов, как зон субурбанизации, однако иногда термин используется как синоним расползания и расширения, без контекста трансформации сельской местности. В нашей работе как раз второй случай. Споры среди исследователей идут и о степени влияния спрола, одни связывают его лишь с негативными последствиями и уничтожением зеленых насаждений, предлагая различные методы для его остановки. В последние десятилетия расширение городов, вызванное ростом населения и миграцией, привело к незапланированному строительству, изменениям в пространственных структурах и особенно к развитию пригородов вокруг городов. Другие - отмечают неизбежность и естественность данного процесса, упоминая необходимость не остановить разрастание городов, а уменьшить его негативные последствия для обеспечения устойчивого развития.  Для этого необходимо разрабатывать методики извлечения пространственно-временной информации, ее обработки и аналитики, что в дальнейшем может позволить вести мониторинг и прогнозировать дальнейшее развитие городов с учетом множества характеристик территории.    Среди множества методов исследования спрола особенно выделяется достаточно новый способ получения пространственной информации - дешифрирование аэрофотоснимков. В данном исследовании проведена оценка динамики изменений урбанизированных территорий Санкт-Петербурга путем интерпретации снимков дистанционного зондирования Landsat с 1990 по 2015 годы.  Аэрофотоснимки, полученные с базы данных Геологической службы США, оказались достаточно эффективны для распознавания городских районов, голых земель и растительных регионов. В целом данный метод вполне может быть применим и для других городов России, особенно это актуально в связи со сложностью доступа к пространственной информации, ведь статистика преимущественно дает «голые» цифры. А благодаря техническому прогрессу и новым научным достижениям стало возможно анализировать территорию во временном и пространственном аспектах одновременно.   Разумеется, у метода есть ряд ограничений и недостатков в виде ограниченной разрешающей способности снимка и сходным спектральным характеристикам объектов. Но со временем будут улучшаться и приборы регистрирующие излучения, и программное обеспечение п их обработке. Поэтому при исследовании разрастания городов не стоит упускать из вида данную методику. В данном направлении еще много неизученных возможностей для дальнейших исследований и поиска наилучших методов. Использование нескольких синтезов каналов и  классификаторов значительно повысило точность классификации изображений дистанционного зондирования. В результате были сформированы картосхемы по классам поверхности, которые позволили выделить урбанизированные территории и разработать интегральную картосхему пространственно-временного спрола Санкт-Петербурга.     По картосхеме выделены некоторые крупные территории расползания города, а также математически выявлены общие темпы прироста площади городских территорий. За 25 лет урбанизированные зоны расширились на 25%, за счет развития инфраструктурных объектов и строительства, как малоэтажных домов, так и крупных жилых комплексов.  Среди движущих сил за исследуемый период времени главными являются спрос на недорогое жилье среднего класса, который удовлетворяется множеством частных компаний, которые зачастую ставят скорость превыше качества. А также влияют процессы субурбанизации и разрастание городов за счет пригородов с более «элитными» и комфортными условиями жизни. Также стоит отметить развитие и рост города за счет агломерации, что дает возможность продолжения и улучшения данного исследования с расширением до границ агломерации.          
В статье рассматривается понятие спрола, как процесса расползания и расширения городов, а также его влияние на окружающую среду. Рассматривается метод дешифрирования аэрофотоснимков для анализа пространственно-временной информации, которая может быть использована для мониторинга и прогнозирования развития городов.