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. 2022. Т. 19. № 4. С. 207-222

Метод картографирования защитных лесных насаждений на основе разновременных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения и бисезонного индекса леса

С.С. Шинкаренко 1, 2 , С.А. Барталев 1 , А.А. Васильченко 2 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения РАН, Волгоград, Россия
Одобрена к печати: 16.08.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-207-222
Защитные лесные насаждения (ЗЛН) — важный компонент устойчивого функционирования агроландшафтов, препятствующий развитию процессов водной и ветровой эрозии. В последние десятилетия темпы создания ЗЛН в России многократно снизились по сравнению с серединой прошлого века. При этом в силу естественных и антропогенных факторов существующие ЗЛН подвержены процессам масштабной деградации, в то время как информация об их актуальном состоянии практически отсутствует. Существующие информационные продукты типов земного покрова и мониторинга лесов охватывают ЗЛН лишь частично. Полезащитные лесные полосы, имеющие ширину 10–20 м, очень фрагментарно отражены на существующих глобальных и национальных спутниковых картах лесов. Известные подходы к картографированию ЗЛН основаны на экспертном дешифрировании данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) сверхвысокого пространственного разрешения или наземной съёмке с помощью GPS-приёмников. Такие методы трудоёмки и не могут применяться на больших территориях. В работе предложен новый метод картографирования ЗЛН на основе разновременных спутниковых данных ДЗЗ с использованием бисезонного индекса леса BSFI (англ. Bi-Season Forest Index), вычисляемого как нормализованная разница минимального значения NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index — нормализованный разностный вегетационный индекс) за вегетационный сезон и максимального альбедо, определяемого в зимний период при наличии снежного покрова на земной поверхности. Пиксели с положительными значениями данного индекса могут быть отнесены к покрытым древесной растительностью территориям. Проведено сравнение площади ЗЛН, выделенной на основе BSFI по данным спутниковой съёмки инструментом Sentinel 2, с результатами экспертного дешифрирования детальных спутниковых изображений и широко распространённых информационных продуктов спутникового картографирования земного покрова. Сравнительный анализ показал наличие тесной связи получаемых на основе данных Sentinel 2 результатов с оценками площади ЗЛН по материалам экспертного дешифрирования детальных спутниковых изображений, которая характеризуется коэффициентом корреляции R = 0,99, а также позволил установить величину точности выделения лесов на основе данного индекса на уровне 91 %. Относительная ошибка выделения полезащитных лесных полос в зоне 50 м вокруг границ полей составила 9 %. Предложенный подход рекомендуется для картографирования ЗЛН в малолесных регионах, где возможно получение спутниковых изображений земной поверхности с наличием снежного покрова.
Ключевые слова: полезащитные лесополосы, древесно-кустарниковая растительность, агроландшафты, агролесомелиорация, дистанционное зондирование, Sentinel 2, NDVI
Полный текст

Список литературы:

  1. Агролесомелиорация. Волгоград: ВНИАЛМИ, 2006. 746 с.
  2. Аникеев Е. А., Мунтян А. Н., Захаров Д. С. Оценка обеспеченности территории Приднестровья полезащитными лесными полосами // Вестн. Приднестровского ун-та. Сер.: Медико-биологические и химические науки. 2018. № 2(59). С. 107–113.
  3. Антонов С. А. Анализ пространственного положения защитных лесных насаждений на основе геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования Земли // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: материалы международ. конф. M: Изд-во Московского ун-та, 2020. Т. 26. Ч. 2. С. 408–420. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-408-420.
  4. Барталев С. А., Исаев А. С., Лупян Е. А. Современные приоритеты развития мониторинга бореальных экосистем по данным спутниковых наблюдений // Сибирский эколог. журн. 2005. № 6. Т. 12. С. 1039–1054.
  5. 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 c.
  6. Барталев С. А., Богодухов М. А., Жарко В. О., Сидоренков В. М. (2022а). Исследование возможностей использования данных ICESat-2 для оценки высоты лесов России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 195–206. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-195-206.
  7. Барталев С. А., Ворушилов И. И., Егоров В. А. (2022б). Построение и радиометрическая нормализация безоблачных композитных спутниковых изображений покрытой снегом земной поверхности для мониторинга лесов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 57–69. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-57-69.
  8. 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. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-1-157-168.
  9. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Балашов И. В., Барталев С. А., Ефремов В. Ю., Кашницкий А. В., Мазуров А. А., Матвеев А. М., Суднева О. А., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263–284.
  10. Лупян E. А., Барталев С. А., Балашов И. В., Егоров В. А., Ершов Д. В., Кобец Д.А, Сенько К. С., Стыценко Ф. В., Сычугов И. Г. Спутниковый мониторинг лесных пожаров в 21 веке на территории Российской Федерации (цифры и факты по данным детектирования активного горения) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 6. С. 158–175. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-158-175.
  11. Нарожняя А. Г., Чендев Ю. Г. Изучение современного экологического состояния лесных полос с использованием ГИС и ДДЗ // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: материалы международ. конф. M: Изд-во Московского ун-та, 2020. Т. 26. Ч. 2. С. 54–65. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-54-65.
  12. Национальный доклад «Глобальный климат и почвенный покров России: опустынивание и деградация земель, институциональные, инфраструктурные, технологические меры адаптации (сельское и лесное хозяйство)» / под ред. Р. С.-Х. Эдельгериева. Т. 2. М.: ООО «Издательство МБА», 2019. 476 с.
  13. Проездов П. Н., Маштаков Д. А., Попов В. Г., Кузнецова Л. В., Карпушкин А. В., Самсонов Е. В., Панфилов А. В., Розанов А. В., Удалова О. Г., Вишнякова В. В., Берлин Н. Г., Пуговкина И. А., Хазова А. Г., Панфилова Е. Г., Иргискин И. Ю. Агролесомелиорация. Саратов: ООО «Амирит», 2016. 472 с.
  14. Рулев А. С., Юферев В. Г., Анопин В. Н., Рулев Г. А. Геоинформационный анализ состояния придорожных лесных насаждений // Изв. Оренбургского гос. аграр. ун-та. 2014. № 3(47). С. 42–45.
  15. Рулев А. С., Кошелева О. Ю., Шинкаренко С. С. Оценка лесистости агроландшафтов юга приволжской возвышенности по данным NDVI // Изв. Нижневолжского агроуниверситет. комплекса: наука и высшее образование. 2016. № 4(44). С. 24–32.
  16. Стратегия развития защитного лесоразведения в Волгоградской области на период до 2025 года. Волгоград: ФНЦ агроэкологии РАН, 2017. 39 с.
  17. Терехин Э. А. Распознавание залежных земель на основе сезонных значений вегетационного индекса NDVI // Компьютерная оптика. 2017. Т. 41. № 5. С. 719–725. DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-5-719-725.
  18. Терехин Э. А. Пространственный анализ особенностей формирования древесной растительности на залежах лесостепи Центрального Черноземья с использованием их спектральных признаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 142–156. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-5-142-156.
  19. Тимерьянов А. Ш. Влияние агролесомелиоративных насаждений на стоимость сельскохозяйственных угодий // Вестн. Башкирского гос. аграр. ун-та. 2010. № 3. С. 43–48.
  20. Ткаченко Н. А., Кошелев А. В. Картографирование защитной лесистости агроландшафтов волгоградского Заволжья // Вестн. АПК Ставрополья. 2017. № 2(26). С. 137–143.
  21. Ховратович Т. С., Барталев С. А., Кашницкий А. В. Метод детектирования изменений лесов на основе подпиксельной оценки проективного покрытия древесного полога по разновременным спутниковым изображениям // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 102–110. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-102-110.
  22. 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. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-9-24.
  23. Шинкаренко С. С., Барталев С. А. Сезонная динамика NDVI пастбищных ландшафтов Северного Прикаспия по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 4. С. 179–194. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-4-179-194.
  24. Шихов А. Н., Дремин Д. А. Закономерности повреждения ветровалами лесов европейской территории России и Урала: анализ по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 153–168. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-3-153-168.
  25. Begimova M. Climate indicators for forest landing and evaluation of forest shelterbelts // E3S Web Conf. 2021. V. 227. P. 02004. DOI: 10.1051/e3sconf/202122702004.
  26. Chen J., Ban Y., Li S. China: Open access to Earth land-cover map // Nature. 2014. V. 514(7523). P. 434. DOI: 10.1038/514434c.
  27. Hall D., Riggs G., Salomonson V. Development of methods for mapping global snow cover using moderate resolution imaging spectroradiometer data // Remote Sensing of Environment. 1995. V. 54. Iss. 2. P. 127–140.
  28. Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S. V., Goetz S. J., Loveland T. R., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C. O., Townshend J. R. G. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change // Science. 2013. V. 342. P. 850–853. DOI: 10.1126/science.1244693.
  29. Isaev A. S., Bartalev S. A., Lupyan E. A., Lukina N. V. Earth observations from satellites as a unique instrument to monitor Russia’s forests // Herald of the Russian Academy of Sciences. 2014. V. 84. No. 6. P. 413–419. DOI: 10.1134/S1019331614060094.
  30. Karra K., Kontgis C, Statman-Weil Z., Mazzariello J. C., Mathis M., Brumby S. P., Global land use/land cover with Sentinel 2 and deep learning // 2021 IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS). 2021. P. 4704–4707. DOI: 10.1109/IGARSS47720.2021.9553499.
  31. Klein A. G., Hall D. K., Riggs G. A. Improving snowcover mapping in forests through the use of a canopy reflectance model // Hydrological Processes. 1998. No. 12. P. 1723–1744.
  32. Koshelev A. V., Tkachenko N. A., Shatrovskaya M. O. Decoding of forest belts using satellite images // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2021. V. 875. Art. No. 012065. 9 p. DOI: 10.1088/1755-1315/875/1/012065.
  33. Kotel’nikov R. V., Loupian E. A., Bartalev S. A., Ershov D. V. Space Monitoring of Forest Fires: History of the Creation and Development of ISDM-Rosleskhoz // Contemporary Problems of Ecology. 2020. V. 13. No. 7. P. 795–802. DOI: 10.1134/S1995425520070045.
  34. Loupian E. A., Bourtsev M. A., Proshin A. A., Kashnitskii A. V., Balashov I. V., Bartalev S. A., Konstantinova A. M., Kobets D. A., Radchenko M. V., Tolpin V. A., Uvarov I. A. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 1. Art. No. 77. 19 p. https://doi.org/10.3390/rs14010077.
  35. Rulev A. S., Pugacheva A. M. Formation of a New Agroforestry Paradigm // Herald of the Russian Academy of Sciences. 2019. V. 89. No. 5. P. 495–501. DOI: 10.1134/S1019331619050071.
  36. Smirnov V. O., Zelentsova M. G., Krainyuk E. S. Practical Application Peculiarities of Geo-Information Technologies While Planning the Protective Forest Belts // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2021. V. 666. Art. No. 042005. 8 p. DOI: 10.1088/1755-1315/666/4/042005.
  37. Vassilev K. V., Assenov A. I., Velev N. I., Grigorov B. G., Borissova B. B. Distribution, Characteristics and Ecological Role of Protective Forest Belts in Silistra Municipality, Northeastern Bulgaria // Ecologia Balcanica. 2019. V. 11. Iss. 1. P. 191–204.
  38. Yu T., Liu P., Zhang Q., Ren Y., Yao J. Detecting Forest Degradation in the Three-North Forest Shelterbelt in China from Multi-Scale Satellite Images // Remote Sensing. 2021. V. 13. No. 6. Art. No. 1131. 16 p. DOI: 10.3390/rs13061131.
  39. Zanaga D., Van De Kerchove R., De Keersmaecker W., Souverijns N., Brockmann C., Quast R., Wevers J., Grosu A., Paccini A., Vergnaud S., Cartus O., Santoro M., Fritz S., Georgieva I., Lesiv M., Carter S., Herold M., Li L., Tsendbazar N. E., Ramoino F., Arino O. ESA WorldCover 10 m 2020 v100. 2021. DOI: 10.5281/zenodo.5571936.