Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 4. С. 175-186
Оценка дефолиации темнохвойных древостоев после воздействия сибирского шелкопряда по дистанционным данным
Е.И. Пономарёв
1, 2, 3 , Н.Д. Якимов
1, 3 , П.Д. Третьяков
1, 3 , С.М. Сультсон
3 1 Красноярский научный центр СО РАН, Красноярск, Россия
2 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
3 Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 25.07.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-4-175-186
Представлены результаты анализа признаков дефолиации темнохвойных древостоев после воздействия сибирского шелкопряда (Dendrolimus sibiricus Tschetverikov (Lepidoptera: Lasiocampidae)) в горно-таёжных лесах Ирбейского лесничества Красноярского края Средней Сибири в 2018–2020 гг. Использованы материалы Landsat-8 OLI/TIRS (англ. Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor), а также сведения о древостоях и лесотаксационные характеристики в формате векторного слоя для выделов, входящих в зону поражения сибирским шелкопрядом. Степень нарушенности древостоев оценивали по относительной аномалии вегетационного индекса (Δотн, %) по сравнению с характерными фоновыми значениями для трёх вариантов доминирующих темнохвойных древостоев: пихты (Abies sibirica), кедра (Pinus sibirica) и ели (Picea obovata). Выполнен переход от попиксельных данных к значениям, усреднённым по выделам, и с привязкой к доминирующим породам. Показано, что пороговые значения относительной аномалии Δотн на уровне 10, 25, 50 % позволяют детализировать степень дефолиации с выделением пяти классов состояния повреждённых участков. Сопряжённый анализ с привлечением лесотаксационных данных позволил подчеркнуть различия в скорости проявления признаков дефолиации на материалах спутниковой съёмки, а также косвенно оценить устойчивости к воздействию шелкопряда доминирующих темнохвойных древостоев пихты, кедра (сосны сибирской) и ели, ориентируясь на долю площади, с признаками чрезвычайной дефолиации на заключительном этапе развития вспышки в 2020 г.
Ключевые слова: Сибирь, темнохвойная тайга, сибирский шелкопряд (Dendrolimus sibiricus), спутниковые данные, Landsat, NDVI
Полный текстСписок литературы:
- Барталев С. А., Ершов Д. В., Исаев A. C. Оценка дефолиации лесов по многоспектральным спутниковым изображениям методом декомпозиции спектральных смесей // Исслед. Земли из космоса. 1999. № 4. С. 76–86.
- Жирин В. М., Князева С. В., Эйдлина С. П. Многолетняя динамика вегетационных индексов темнохвойных лесов после повреждения Сибирским шелкопрядом // Лесоведение. 2016. № 1. С. 3–14.
- Им С. Т., Федотова Е. В., Харук В. И. Спектрорадиометрическая космосъемка в анализе зоны вспышки массового размножения сибирского шелкопряда // Техника и технологии. 2008. № 1. С. 346–358.
- Князева С. В., Королева Н. В., Эйдлина С. П., Сочилова Е. Н. Оценка состояния растительности в очаге массового размножения Сибирского шелкопряда по спутниковым данным // Лесоведение. 2019. № 5. С. 385–398. https://doi.org/10.1134/S1995425519070114.
- Кондаков Ю. П. Закономерности массового размножения сибирского шелкопряда // Экология популяций лесных животных Сибири. 1974. C. 206–265.
- Харук В. И., Антамошкина О. А. Воздействие Сибирского шелкопряда на горимость лесных территорий // Сибирский эколог. журн. 2017. Т. 24. № 5. С. 647–654. DOI: 10.15372/SEJ20170510.
- Creeden E. P., Hicke J. A., Buotte P. C. Climate, weather, and recent mountain pine beetle outbreaks in the western United States // Forest Ecology and Management. 2014. V. 312. P. 239–251. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2013.09.051.
- Flø D., Rafoss T., Wendell M. Sundheim L. The Siberian moth (Dendrolimus sibiricus), a pest risk assessment for Norway // Forest Ecosystems 2020. V. 7. Article 48. https://doi.org/10.1186/s40663-020-00258-9.
- Foster J. R., Townsend P. A., Mladenoff D. J. Spatial dynamics of a gypsy moth defoliation outbreak and dependence on habitat characteristics // Landscape Ecology. 2013. V. 28. P. 1307–1320. https://doi.org/10.1007/s10980-013-9879-8.
- Guha S., Govil H. Land surface temperature and normalized difference vegetation index relationship: A seasonal study on a tropical city // SN Applied Sciences. 2020. V. 2. Article 1661. https://doi.org/10.1007/s42452-020-03458-8.
- Kharuk V. I., Ranson K. J., Kozuhovskaya A. G., Kondakov Y. P., Pestunov I. A. NOAA/AVHRR satellite detection of Siberian silkmoth outbreaks in eastern Siberia // Intern. J. Remote Sensing. 2004. V. 25. No. 24. P. 5543–5555. https://doi.org/10.1080/01431160410001719858.
- Kharuk V. I., Im S. T., Soldatov V. V. Siberian silkmoth outbreaks surpassed geoclimatic barrier in Siberian Mountains // J. Mountain Science. 2020. V. 17. P. 1891–1900. https://doi.org/10.1007/s11629-020-5989-3.
- Kirichenko N. I., Baranchikov Y. N., Vidal S. Performance of the potentially invasive Siberian moth Dendrolimus superans sibiricus on coniferous species in Europe // Agricultural and Forest Entomology. 2009. V. 11. No. 3. P. 247–254. https://doi.org/10.1111/j.1461-9563.2009.00437.x.
- Kovalev A., Soukhovolsky V. Analysis of Forest Stand Resistance to Insect Attack According to Remote Sensing Data // Forests. 2021. V. 12. Article 1188. https://doi.org/10.3390/f12091188.
- Loupian E., Burtsev M., Proshin A. et al. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System // Remote Sensing. 2022. V. 14. Article 77. https://doi.org/10.3390/rs14010077.
- Möykkynen T., Pukkala T. Modelling of the spread of a potential invasive pest, the Siberian moth (Dendrolimus sibiricus) in Europe // Forest Ecosystems. 2014. V. 1. Article 10. https://doi.org/10.1186/s40663-014-0010-7.
- Niinemets Ü. Responses of forest trees to single and multiple environmental stresses from seedlings to mature plants: Past stress history, stress interactions, tolerance and acclimation // Forest Ecology and Management. 2010. V. 260. No. 10. P. 1623–1639. DOI: 10.1016/j.foreco.2010.07.054.
- Pavlov I. N., Litovka Y. A., Golubev D. V. et al. New outbreak of Dendrolimus sibiricus tschetv. in Siberia (2012–2017): monitoring, modeling and biological control // Contemporary Problems of Ecology. 2018. V. 11. No. 4. P. 406–419. https://doi.org/10.1134/S1995425518040054.
- Soukhovolsky V., Kovalev A., Tarasova O. et al. Wind Damage and Temperature Effect on Tree Mortality Caused by Ips Typographus L.: Phase Transition Model // Forests. 2022. V. 13. Article 180. https://doi.org/10.3390/f13020180.
- Sultson S. M., Goroshko A. A., Verkhovets S. V. et al. Orographic Factors as a Predictor of the Spread of the Siberian Silk Moth Outbreak in the Mountainous Southern Taiga Forests of Siberia // Land. 2021. V. 10. Article 115. https://doi.org/10.3390/land10020115.
- Teixeira Pinto C., Jing X., Leigh L. Evaluation Analysis of Landsat Level-1 and Level-2 Data Products Using in situ Measurements // Remote Sensing. 2020. V 12. Article 2597. https://doi.org/10.3390/rs12162597.