Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2014. Т. 11. № 4. С. 217-229

Методика выявления степени повреждения древостоев после пожаров 2010 года в Среднем Поволжье

О.Н. Воробьев  , Э.А. Курбанов  , С.А. Лежнин1 , Ю.А. Полевщиков   , Е.Н. Демишева 
Поволжский государственный технологический университет, Йошкар-Ола, 424000, Россия
В работе приведены методика и результаты экспериментальных исследований по оценке состояния древостоев на гарях 2010 года, расположенных на территории Республик Марий Эл и Чувашия. Подробно описан алгоритм количественной и качественной оценки древостоев в после пожарный период их роста. Состояние поврежденных древостоев оценивалось на основе нормализованного индекса гарей (NBR) и индекса средневзвешенной категории состояния древостоев (CBI). Для изучения пространственного распределения и различной степени деградации лесных экосистем после пожаров 2010 в работе использована неуправляемая и управляемая классификация спутниковых снимков среднего разрешения Landsat 2009-2011 гг. Необходимые для исследований независимые полевые данные о состоянии древостоев были получены в ходе летних полевых работ на тестовых участках на территории обеих Республик. Результаты исследования показывают высокую степень взаимосвязи спектральных значений NBR и CBI. Общая площадь лесов, пройденная пожарами в 2010 г., составила в Республике Марий Эл 100,3 тыс. га, в Чувашии – 12,7 тыс. га. Лесные пожары затронули в большей степени хвойные насаждения 1-2 класса возраста северной части Чувашии, а в Марий Эл пожарам в равной степени оказались подвержены хвойные и лиственные насаждения. Контрольные полевые выезды на гари подтвердили точность исследований и разработанной методики.
Ключевые слова: дистанционное зондирование земли, спектральные вегетационные индексы, лесные пожары, спутниковые снимки, классификация изображений, лесные экосистемы
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С.А., Егоров В.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Стыценко Ф.В., Флитман Е.В. Оценка площади пожаров на основе комплексирования спутниковых данных различного пространственного разрешения MODIS и Landsat-TM/ETM+ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т.9. № 2. С. 9-26.
  2. Жирин В.М., Эйдлина С.П., Князева С.В. Опыт лесоводственного анализа последствий пожаров по космическим изображениям // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 3. С. 243-259.
  3. Воробьев О.Н., Курбанов Э.А., Губаев А.В., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А. Дистанционный мониторинг лесных гарей в Марийском Заволжье // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2012. № 1. С. 12-22.
  4. Государственная инвентаризация лесов Российской Федерации. Рабочие правила проведения полевых работ. М.: Рослесинфорг. 2009. 96 с.
  5. Курбанов Э.А. Моделирование бюджета углерода лесных насаждений на примере сосняков Поволжья // Лесной журнал. 2009. № 2. C. 7-15.
  6. Курбанов Э.А., Воробьев О.Н., Губаев А.В., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А., Демишева Е.Н. Четыре десятилетия исследований лесов по снимкам Landsat // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2014. № 1(21). С. 18-32.
  7. Курбанов Э.А., Воробьев О.Н., Незамаев С.А., Губаев А.В., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А. Тематическое картирование и стратификация лесов Марийского Заволжья по спутниковым снимкам Landsat // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2013. № 3. С. 72-82.
  8. Курбанов Э.А., Нуреева Т.В., Воробьев О.Н., Губаев А.В., Лежнин С.А., Мифтахов Т.Ф., Незамаев С.А., Полевщикова Ю.А. Дистанционный мониторинг динамики нарушений лесного покрова, лесовозобновления и лесовосстановления в Марийском Заволжье // Вестник Марийского государственного технического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2011. № 3. С. 17-24.
  9. Лупян Е.А., Савин И.Ю., Барталев С.А., Толпин В.А., Балашов И.В. Плотников Д.Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («Вега») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 190-198.
  10. Методика оценки последствий лесных пожаров. Сборник методик по прогнозированию возможных аварий, катастроф, стихийных бедствий в РСЧС (книга 2). М.: МЧС России, 1994 г. 11 с.
  11. Руководство по планированию, организации и ведению лесопатологических обследований. Приложение 3 к приказу Рослесхоза от 29.12.2007 № 523.
  12. Стыценко Ф.В., Барталев С.А., Егоров В.А., Лупян Е.А. Метод оценки степени повреждения лесов пожарами на основе спутниковых данных MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 3. С. 243-259.
  13. Терехин, Э.А. Анализ каналов спутниковых данных Landsat TM для оценки характеристик лесных насаждений лесостепной провинции среднерусской возвышенности // Исследование земли из космоса. 2012. № 2. 53-62.
  14. Alina C., McKenzie D. How Robust Are Burn Severity Indices When Applied in a New Region? Evaluation of Alternate Field-Based and Remote-Sensing Methods // Remote Sensing. 2012, Vol. 4. P. 456-483.
  15. Allison E.C., Peter A.B., FuléA Z., B,Cand Joseph E. Crouse. Comparison of burn severity assessments using Differenced. Normalized Burn Ratio and ground data // International Journal of Wildland Fire. 2005. Vol. 14. P. 189–198.
  16. Chuvieco E, Riano D, Danson F.M, Martin M.P. Use of a radiative transfer model to simulate the post-fire spectral response to burn severity // Journal of Geophysical Research. 2006. Vol. 111. DOI: 10.1029/2005JG000143.
  17. Epting J., Verbyla D., Sorbel B. Evaluation of remotely sensed indices for assessing burn severity in interior Alaska using Landsat TM and ETM+ // Remote Sensing of Environment. 2005. Vol. 96. P. 328 – 339.
  18. Hall R.J., Freeburn J.T., de Groot W.J., Pritchard J.M., Lynham T.J., Landry R. Remote sensing of burn severity: experience from western Canada boreal fires // International Journal of Wildland Fire. 2008. Vol. 17. P. 476–489.
  19. Hoscilo A., Tansey K.J., Page S.E. Post-fire vegetation response as a proxy to quantify the magnitude of burn severity in tropical peatland // International Journal of Remote Sensing. 2013. Vol. 34(2). P. 412-433.
  20. Hudak A.T., Morgan P., Smith B.M.J., Lewis S.A., Lentile L.B., Robichaud P.R., Clark J.T., McKinley R.A. The relationship of multispectral satellite imagery to immediate fire effects // Journal of Fire Ecology. 2007. Vol. 3. P. 64−90.
  21. Jose R.R.L. van Leeuwen W.J.D., Casady G.M. Using MODIS-NDVI for the Modeling of Post-Wildfire Vegetation Response as a Function of Environmental Conditions and Pre-Fire Restoration Treatments // Remote sensing. 2012. Vol. 4. P. 598−621.
  22. Kasischke E.S., Turetsky M.R., Ottmar R.D., French N.H.F., Hoy E.E., Kane E.S. Evaluation of the composite burn index for assessing fire severity in Alaskan black spruce forests // International Journal of Wildland Fire. 2008. Vol. 17. P. 515–526.
  23. Key C.H. Ecological and sampling constraints on defining landscape fire severity // Fire Ecology. 2006. Vol. 2. pp. 34-59.
  24. Kurbanov E., Vorobiev O., Gubayev A., Moshkina L., Leznin S. Carbon sequestration after pine afforestation on marginal lands in the Povolgie region of Russia: A case study of the potential for a Joint Implementation activity // Scandinavian Journal of Forest Research. 2007. Vol. 22. P. 488-499.
  25. Loboda T., O'Neal K.J., Csiszar I. Regionally adaptable dNBR-based algorithm for burned area mapping from MODIS data // Remote Sensing of the Environment. 2007. Vol. 109(4). P. 429-442.
  26. Wittenberg L, Malkinson D., Beeri O., Halutzy A., Tesler N. Spatial and temporal patterns of vegetation recovery following sequences of forest fires in a Mediterranean landscape Mt Carmel Israel // Catena. 2007. Vol. 71. P. 76–83.
  27. Zheng D., Rademacher J., Chen J., Crow T., Bresee M., Moine J.Le, Ryu S.R. Estimating aboveground biomass using Landsat 7 ETM+ data across a managed landscape in northern Wisconsin, USA // Remote sensing of environment. 2004. Vol. 93. P. 402–411.