ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. №4. С. 229-238

Динамика спектральных свойств зарастающих травяных гарей

П.А. Украинский 
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород, Россия
Изложены результаты исследования динамики спектральной отражательной способности зарастающих травяных гарей. Показана возможность дешифрирования выгоревших территорий в первые недели их зарастания. Выявлено более высокое значение вегетационного индекса NDVI на гарях к концу зарастания по сравнению с несгоревшими участками. Для специализированных спектральных индексов, предназначенных для изучения гарей, проведено сравнение показателя отделимости гарей от несгоревших участков. Установлено, что наиболее эффективным является индекс MIRBI.
Ключевые слова: гари, зарастание, пожары, сезонная динамика, спектральные индексы, спектральные кривые, Landsat, burned area, overgrowing, fires, seasonal dynamics, spectral indexes, spectral signatures, Landsat
Полный текст

Список литературы:

  1. Архипкин О.П., Спивак Л.Ф., Сагатдинова Г.Н. Пятилетний опыт оперативного космического мониторинга пожаров в Казахстане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Т. 1. С. 103–110
  2. Барталев С.А., Егоров В.А., Крылов А.М., Стыценко Ф.В., Ховратович Т.С. Исследование возможностей оценки состояния поврежденных пожарами лесов по данным многоспектральных спутниковых измерений // Современные проблемы дистанционного зон дирования Земли из космоса, 2010. Т. 7. No 3. С. 215–225
  3. Дубинин М.Ю., Лущекина А.А., Раделоф Ф.К. Оценка современной динамики пожаров в аридных экосистемах по материалам космической съемки (на примере Черных земель) // Аридные экосистемы. 2010. Т. 16. No 3 (43). С. 5–16
  4. Опарин М.Л., Опарина О.С. Влияние палов на динамику степной растительности // Поволжский экологический журнал. 2003. No 2. С. 158–171
  5. Украинский П.А. Дешифрирование территорий, пройденных весенними травяными палами, и мониторинг ООПТ // Материалы научно-методического семинара «ГИСизаповедные территории». Харьков: «Мадрид», 2013. С. 30–32
  6. Чепелев О.А., Украинский П.А., Соловьев В.И., Свиридова А.В., Гашпоренко И.М. Использование данных многозональной космической съемки для анализа свойств почвы и растительности в условиях европейской лесостепи // Вестник ВГУ. Серия: География. Геоэкология. 2009. No 1. С. 55–60
  7. Barbosa P., Gregoire J., Pereira J. An algorithm for extracting burned areas from time series of AVHRR GAC data applied at a continental scale // Remote Sensing of Environment. 1999. V. 69. P. 253–263
  8. Chuvieco E., Pilar M.M., Palacios A. Assessment of different spectral indices in the red-nearinfrared spectral domain for burned land discrimination // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 112. P. 2381–2396
  9. Kaufman Y.J., Remer L.A. Detection of forests using mid-IR reflectance: an application for aerosol studies // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1994. V. 32. P. 672–683
  10. Key C.H., Benson N.C. Measuring and remote sensing of burn severity // U.S. Geological Survey Wildland Fire Workshop, 31 October – 3 November 2000, Los Alamos, NM (USGS Open-File Report 02–11). 2002. P. 55
  11. Smith A.M.S., Wooster M.J., Drake N.A., Dipotso F.M., Falkowski M.J., Hudak A.T. Testing the potential of multi-spectral remote sensing for retrospectively estimating fire severity in African savanna environments // Remote Sensing of Environment. 2005. V. 97. P. 92–115
  12. Trigg S., Flasse S. An evaluation of different bi-spectral spaces for discriminating burned shrub-savanna // International Journal of Remote Sensing. 2001. V. 22. P. 2641–2647