Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 142-154
Влияние параметров лесных насаждений на их спектральный отклик (на примере лесов юга Среднерусской возвышенности)
1 Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Федерально-региональный центр аэрокосмического и наземного мониторинга, Белгород, Россия
Одобрена к печати: 22.10.2020
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-142-154
В статье изложены результаты количественной оценки связи между биометрическими параметрами лесных насаждений и их спектральным откликом, измеренным по данным Landsat ETM+ и Landsat OLI. Исследование проведено для широколиственных лесных насаждений, типичных для юга Среднерусской возвышенности. Изучена информативность различных спектральных диапазонов для анализа возраста и высоты лесных насаждений. Установлено, что на их изменение наиболее сильно реагируют коэффициенты спектральной яркости SWIR-диапазона (1,55–1,75 мкм). Повышение возраста лесных массивов приводит к снижению коэффициентов спектральной яркости по логарифмической зависимости. Связь между высотой лесных насаждений и коэффициентами спектральной яркости инфракрасного диапазона может быть описана логистической кривой. Коэффициент корреляции фактических и расчётных значений высот составил более 0,8. С использованием установленной зависимости проведена оценка изменения высоты лесных насаждений на юге Среднерусской возвышенности в период с середины 1980-х по конец 2010-х гг. В исследуемый период установлена тенденция к повышению средней высоты лесных насаждений и снижению её стандартного отклонения. Увеличение высоты, выявленное на основе полученных данных, указывает на повышение среднего возраста лесных насаждений.
Ключевые слова: лесные экосистемы, параметры лесных насаждений, спектрально-отражательные свойства, Landsat, многолетние изменения, лесостепь, Среднерусская возвышенность
Полный текстСписок литературы:
- Жарко В. О., Барталев С. А., Егоров В. А. Исследование возможностей оценки запасов древесины в лесах Приморского края по данным спутниковой системы PROBA-V // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 1. С. 157–168.
- Жирин В. М., Князева С. В., Эйдлина С. П. Оценка биометрических параметров насаждений по изображениям межкронового пространства на космических снимках сверхвысокого разрешения // Лесоведение. 2018. № 3. С. 163–177.
- 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 // Вестн. Поволжского гос. технолог. ун-та. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2014. № 1(21). С. 18–32.
- Мазуров Б. Т., Аврунев Е. И., Хамедов В. А. Оперативный мониторинг лесных земель северных регионов на основе использования оптических и радарных космических снимков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 4. С. 103–111.
- Сочилова Е. Н., Ершов Д. В. Анализ возможности определения запасов древесных пород по спутниковым данным Landsat ETM // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 3. С. 277–282.
- Терехин Э. А. Оценка нарушенности лесных экосистем юго-запада Среднерусской возвышенности с применением материалов космических съемок // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 4. С. 112–124.
- Терехин Э. А., Чендев Ю. Г. Оценка изменения лесистости в современный период на юге Среднерусской возвышенности с использованием материалов разновременных космических съемок // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 3. С. 114–126.
- Харин Н. Г., Татеиши Р. Применение снимков NOAA/AVHRR для изучения фенологии лесов России // Лесоведение. 2003. № 2. С. 10–17.
- Чимитдоржиев Т. Н., Дмитриев А. В., Кирбижекова И. И., Шерхоева А. А., Балтухаев А. К., Дагуров П. Н. Дистанционные оптико-микроволновые измерения параметров леса: современное состояние исследований и экспериментальная оценка возможностей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 9–24
- Cohen W. B., Maiersperger T. K., Spies T. A., Oetter D. R. Modelling forest cover attributes as continuous variables in a regional context with Thematic Mapper data // Intern. J. Remote Sensing. 2001. V. 22. No. 12. P. 2279–2310.
- Deng S., Katoh M., Guan Q., Li M., Yin N. Estimating forest aboveground biomass by combining Alos Palsar and Worldview-2 data: a case study at purple mountain national park, Nanjing, China // Remote Sensing. 2014. V. 6. No. 9. P. 7878–7910.
- Gerylo G. R., Hall R. J., Franklin S. E., Smith L. Empirical relations between Landsat TM spectral response and forest stands near Fort Simpson, Northwest Territories, Canada // Canadian J. Remote Sensing. 2002. V. 28. No. 1. P. 68–79.
- Hall R. J., Skakun R. S., Arsenault E. J., Case B. S. Modeling forest stand structure attributes using Landsat ETM+ data: application to mapping of aboveground biomass and stand volume // Forest Ecology and Management. 2006. V. 225. No. 1–3. P. 378–390.
- Li A., Huang C., Sun G., Goward S. N., Shi H., Toney C., Zhu Z., Rollins M. G., Masek J. G. Modeling the height of young forests regenerating from recent disturbances in Mississippi using Landsat and ICESAT data // Remote Sensing of Environment. 2011. V. 115. No. 8. P. 1837–1849.
- Lu D., Moran E., Mausel P., Brondízio E. Relationships between forest stand parameters and Landsat TM spectral responses in the Brazilian Amazon basin // Forest Ecology and Management. 2004. V. 198. No. 1–3. P. 149–167.
- Lutz D. A., Washington-Allen R. A., Shugart H. H. Remote sensing of boreal forest biophysical and inventory parameters: a review // Canadian J. Remote Sensing. 2008. V. 34. No. 2. P. 286–313.
- Wulder M. Optical remote-sensing techniques for the assessment of forest inventory and biophysical parameters // Progress in Physical Geography. 1998. V. 22. No. 4. P. 449–476.