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. 2016. Т. 13. № 4. С. 124-134

Оценка динамики и нарушенности лесного покрова в Среднем Поволжье по снимкам Landsat

О.Н. Воробьев 1 , Э.А. Курбанов 1 , Ю.А. Полевщикова 1 , С.А. Лежнин 1 
1 Поволжский государственный технологический университет, Центр устойчивого управления и дистанционного мониторинга лесов, Йошкар-Ола, Россия
Одобрена к печати: 26.08.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-3-124-134
На примере территории Среднего Поволжья России проведена оценка динамики классов (страт) лесов и нарушенности лесного покрова за 1985–2014 гг. по разновременным спутниковым снимкам Landsat. Для валидации полученных тематических карт Landsat были использованы 720 тестовых участков независимых данных полевых исследований, лесоустроительных планов насаждений, а также существующие региональные карты наземного покрова. При работе со спутниковыми снимками были использованы индекс нарушенности, нормализованный индекс гарей и линейное преобразование Tasseled Cap. Исследование показало, что с 1985 г. на исследуемой сцене больше всего с 5 до 28% увеличилась площадь молодняков, в то же время произошло значительное снижение по площади смешанных средневозрастных и мелколиственных средневозрастных насаждений. В целом на исследуемой территории с 1985 г. по 2014 г. наблюдается увеличение лесного покрова на 3,9%, что в первую очередь объясняется зарастанием бывших земель сельхозугодий. Максимальное нарушение лесного покрова на площади 4,8% от сцены тематической карты Landsat было выявлено за 2010−2014 гг., что обусловлено засухой и лесными пожарами 2010 г. Общая точность проведенной неуправляемой классификации составила 74% при коэффициенте Каппа 0,69, что свидетельствует о высокой степени согласованности данных тематической карты с наземными исследованиями. Результаты исследования могут быть использованы при проведении работ по лесной инвентаризации, лесопатологическом мониторинге, а также при разработке плана развития лесного сектора Среднего Поволжья.
Ключевые слова: дистанционное зондирование земли, Landsat, индекс нарушенности, классификация изображений, лесной покров, Среднее Поволжье
Полный текст

Список литературы:

  1. Алексеев И.А., Бердинских С.Ю., Бердинских Св.Ю. Качество и эффективность рубок ухода ельников Вятско-Марийского Увала: биологический аспект // Аграрный вестник Урала. 2008. Т. 47. № 5. С. 50–53.
  2. Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А. Состояние и перспективы развития методов спутникового картографирования растительного покрова России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 203–221.
  3. Барталев С.А., Лупян Е.А., Стыценко Ф.В., Панова О.Ю., Ефремов В.Ю. Экспресс-картографирование повреждений лесов России пожарами по спутниковым данным Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 1. С. 9–20.
  4. Воробьев О.Н., Курбанов Э.А., Губаев А.В., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А., Демишева Е.Н. Дистанционный мониторинг городских лесов // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия «Лес. Экология. Природопользование». 2015. № 1(25). С. 5–21.
  5. Воробьев О.Н., Курбанов Э.А., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А., Демишева Е.Н. Методика выявления степени повреждения древостоев после пожаров 2010 года в Среднем Поволжье // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 4. С. 217–229.
  6. Демаков Ю.П., Смыков А.Е., Денисов С.А. Пространственная структура лесного фонда Республики Марий Эл // Вестник МарГТУ. Серия «Лес. Экология. Природопользование». 2008. № 1(2). С. 3–18.
  7. Денисов С.А., Конюхова Т.А., Рачкова Т.С. Управление лесовосстановлением на гарях // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия «Лес. Экология. Природопользование». 2015. № 3 (27). С. 5–14.
  8. Курбанов Э.А., Воробьев О.Н., Губаев А.В., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А. Оценка точности и сопоставимости тематических карт лесного покрова разного пространственного разрешения на примере Среднего Поволжья // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 36–48.
  9. Курбанов Э.А., Воробьев О.Н., Лежнин С.А., Губаев А.В., Полевщикова Ю.А. Тематическое картирование растительного покрова по спутниковым снимкам: валидация и оценка точности. Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2015. 126 с.
  10. Курбанов Э.А., Воробьёв О.Н., Губаев А.В., Лежнин С.А., Незамаев С.А., Александрова Т.А. Оценка зарастания земель запаса Республики Марий Эл лесной растительностью по спутниковым снимкам // Вестник МарГТУ. Серия «Лес. Экология. Природопользование». 2010. № 2(9). С. 14–20.
  11. 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. Серия «Лес. Экология. Природопользование». 2014. № 1(21). С. 18–32.
  12. Курбанов Э.А., Воробьёв О.Н., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А. Оценка загрязнений древостоями отходами силикатного производства по снимку Rapid Eye // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013a. Т. 10. № 2. С. 88–97.
  13. Курбанов Э.А., Воробьёв О.Н., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А. Оценка лесных гарей Чувашии методами дистанционного зондирования // Вестник ИрГСХА. 2013б. № 54. С. 80–97.
  14. 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.
  15. Савин И.Ю., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А., Медведева М.А., Плотников Д.Е. Спутниковый мониторинг воздействия засухи на растительность (на примере засухи 2010 года в России) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 150–162.
  16. Elmore A., Mustard J.F., Manning S.J., Lobell D.B. Quantifying vegetation change in semiarid Environments: precision and accuracy of spectral mixture analysis and the Normalized Difference Vegetation Index // Remote Sensing of Environment. 2000. No. 73. P. 87–102.
  17. Gong C., Yu S., Joesting H., Chen J. Determining socioeconomic drivers of urban forest fragmentation with historical remote sensing images // Landscape and Urban Planning. 2013. No. 117. P. 57–65.
  18. Healey S.P., Healey S.P., Cohen W.B., Zhiqiang Y., Krankina O.N. Comparison of tasseled cap-based Landsat data structures for use in forest disturbance detection // Remote Sensing of Environment. 2005. No. 97. P. 301–310.
  19. Manandhar R., Inakwu O.A., Ancev T. Improving the accuracy of land use and land cover classification of Landsat data using post-classification enhancement // Remote Sensing. 2009. Vol. 1. P. 330–344.
  20. Müller J., Wölfl M., Wölfl S., Müller D., Horthorn T., Heurich M. Protected areas shape the spatial distribution of a European lynx population more than 20 years after reintroduction // Biological Conservation. 2014. Vol. 177. P. 210–217.
  21. Ohmann J.L., Gregory M.J., Roberts H.M., Cohen W.B., Kennedy R.E., Yang Z. Mapping change of older forest with nearest-neighbor imputation and Landsat time-series // Forest Ecology and Management. 2012. No. 272. P. 13–25
  22. Rasi R., Bodart C., Stibig H.J., Eva H., Beuchle R., Carboni S., Simonetti D., Achard F. An automated approach for segmenting and classifying a large sample of multi-date Landsat imagery for pan-tropical forest monitoring // Remote Sensing of Environment. 2011. Vol. 115. P. 3659–3669.
  23. Roder A., Hill J., Duguy B., Alloza J.A., Vallejo R. Using long time series of Landsat data to monitor fire events and post-fire dynamics and identify driving factors. A case study in the Ayora region (eastern Spain) // Remote Sensing of Environment. 2008. No. 112. P. 259–273.
  24. Townshend R.J. Masek J.G., Huang C., Vermote E.F., Gao F., Channan S., Sexton J.O., Feng M., Narasimhan R., Kim D., Song K., Song D., Song X.-P., Noojipady P., Tan B., Hansen M.C., Li M., Wolf R.E. Global characterization and monitoring of forest cover using Landsat data: opportunities and challenges // International Journal of Digital Earth. 2012. Vol. 5. No. 5. P. 373–397.
  25. Volcani A., Karnieli A., Svoray T. The use of remote sensing and GIS for spatio-temporal analysis of the physiological state of a semi-arid forest with respect to drought years // Forest Ecology and Management. 2005. No. 215. P. 239–250.
  26. Xie Y., Sha Z., Yu M. Remote sensing imagery in vegetation mapping: A review // Journal of Plant Ecology. 2008. No. 1 (1). P. 9–23.
  27. Yang J., Weisberg P.J., Bristow N.A. Landsat remote sensing approaches for monitoring long-term tree cover dynamics in semi-arid woodlands: Comparison of vegetation indices and spectral mixture analysis // Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 119. P. 62–71.