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 текстСписок литературы:
- 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.
- 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.
- Курбанов Э. А., Воробьев О. Н. Дистанционные методы в лесном хозяйстве: учеб. пособие. Йошкар-Ола, 2020. 266 с.
- 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).
- Малышева Н. В. Автоматизированное дешифрирование аэрокосмических изображений лесных насаждений: учеб. пособие. М.: Изд-во МГУЛ, 2012. 154 с.
- Программа обработки данных дистанционного зондирования Земли ScanEx Image Processor v.5.1: Руководство пользователя. М.: ИТЦ «СКАНЭКС», 2019. 244 с.
- 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.
- 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.
- 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.