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
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. 2021. Т. 18. № 5. С. 145-155

Оценка современного состояния и динамики растительных сообществ Онежского полуострова по разновременным спутниковым снимкам Landsat

Б.В. Раевский 1 , В.В. Тарасенко 1 , Н.В. Петров 1 
1 Карельский научный центр РАН, Петрозаводск, Россия
Одобрена к печати: 02.10.2021
DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-5-145-155
Разработка цифровых векторных карт растительного покрова таёжной зоны на основе дешифрирования данных дистанционного зондирования имеет исключительное значение с точки зрения организации мониторинга природной и антропогенной динамики лесных сообществ северных регионов РФ. Выявление актуального состояния и количественная оценка изменений структуры лесного покрова на региональном и локальном уровнях позволяют получить данные, необходимые для решения широкого круга задач, связанных с достижением целей устойчивого развития той или иной территории. Дешифрирование разновременных многозональных снимков среднего разрешения (30 м) спутниковой программы Landsat методом классификации с обучением (k-NN — метод «ближайшего соседа») позволило сформировать пространственную модель динамики растительных сообществ Онежского п-ова. Анализ изменения площадной структуры растительных сообществ полуострова за более чем 30-летний период (1987–2018) показал существенное уменьшение общей площади еловых насаждений (17,8 %) при кратном увеличении площадей вырубок и лиственных насаждений. Выявленные особенности антропогенной трансформации позволили заключить, что, по всей видимости, большая часть продуктивных эксплуатационных лесов Онежского п-ова уже освоена и интенсивность лесозаготовительной деятельности в этом районе в ближайшие годы будет снижаться. Малонарушенные таёжные ландшафты национального парка «Онежское Поморье» в течение исследуемого периода избежали крупных природных нарушений, и их состояние в настоящее время оценивается как стабильное.
Ключевые слова: многозональные космические снимки, классификация с обучением, программа Landsat, пространственная динамика растительных сообществ, леса, данные дистанционного зондирования, дешифрирование
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
  2. Ершов Д. В., Гаврилюк Е. А., Карпухина Д. А., Ковганко К. А. Новая карта растительности центральной части Европейской России по спутниковым данным высокой детальности // Докл. Академии наук. 2015. Т. 464. № 5. С. 639–641.
  3. Курбанов Э. А., Воробьев О. Н. Дистанционные методы в лесном хозяйстве: учеб. пособие. Йошкар-Ола, 2020. 266 с.
  4. Леса центра и севера Европейской России: карта. 1:4 500 000 / ред. Ярошенко А. Ю., Добрынин Д. А., Егоров А. В., Журавлева И. В., Маниша А. Е., Потапов П. В., Турубанова С. А., Хакимулин Е. В. М., 2008. URL: http://forestforum.ru/info/map_for_print.pdf (дата обращения: 27.06.2021).
  5. Малышева Н. В. Автоматизированное дешифрирование аэрокосмических изображений лесных насаждений: учеб. пособие. М.: Изд-во МГУЛ, 2012. 154 с.
  6. Программа обработки данных дистанционного зондирования Земли ScanEx Image Processor v.5.1: Руководство пользователя. М.: ИТЦ «СКАНЭКС», 2019. 244 с.
  7. Bartalev S. A., Belward A. S., Ershov D. V., Isaev A. S. А New Spot4-Vegetation Derived Land Cover Map of Northern Eurasia // Intern. J. Remote Sensing. 2003. V. 24. No. 9. P. 1977–1982.
  8. Lerink B., Hassegawa M., Kryshen A., Kovalev A., Kurbanov E., Nabuurs G.-J., Moshnikov S., Verkerk P. Climate-Smart Forestry in Russia and potential climate change mitigation benefits // Russian Forests and Climate Change. What Science Can Tell Us / European Forest Inst. 2020. P. 73–103.
  9. Zamolodchikov D., Shvidenko A., Bartalev S., Kulikova E., Held A., Valentini R., Lindner M. State of Russian forests and forestry // Russian Forests and Climate Change. What Science Can Tell Us / European Forest Inst. 2020. P. 17–44.