Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 21, 2024
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 20, 2023
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 19, 2022
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 18, 2021
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 17, 2020
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 16, 2019 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 15, 2018 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 14, 2017 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 13, 2016 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 12, 2015 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 11, 2014 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 10, 2013 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 9, 2012 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 8, 2011 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 7, 2010 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Выпуск 6, 2009 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 5, 2008 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 4, 2007 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 3, 2006 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 2, 2005 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 1, 2004 г.
Том 1
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
подписаться отписаться
English version
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. 2023. Т. 20. № 5. С. 194-204

Информативность вегетационных индексов для оценки послерубочного восстановления темнохвойных лесов Северного Сихотэ-Алиня по данным со спутников серии Landsat

А.В. Остроухов 1 , Д.Р. Клевцов 2 
1 Институт водных и экологических проблем ДВО РАН, Хабаровск, Россия
2 Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск, Россия
Одобрена к печати: 04.10.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-194-204
На примере крупного массива темнохвойных (елово-пихтовых) лесов на территории Ванинского и Советско-Гаванского районов Хабаровского края общей площадью 34 тыс. га с 43-летней историей лесохозяйственного освоения проанализирована возможность применения ряда вегетационных индексов для оценки динамики возобновления коренной растительности. На основе обработки долговременной серии (1980–2023) спутниковых данных Landsat-3…-9, экспедиционных материалов и данных аэрофотосъёмки с беспилотного летательного аппарата была разработана карта современного состояния растительности и истории лесохозяйственного освоения территории исследований. Рассчитанные вегетационные индексы NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index), EVI (англ. Enhanced Vegetation Index), SWVI (англ. Shortwave Vegetation Index), BSFI (англ. Bi-Seasonal Forest Index) проанализированы с точки зрения их применимости для оценки послерубочной динамики темнохвойных лесов. Результаты отражают слабую пригодность индексов NDVI и EVI для этих целей, что обусловлено как спецификой объекта изучения, так и пространственным разрешением полученных материалов. Индексы BSFI и SWVI, хотя и в большей степени отражают динамику растительного покрова, но сохраняют недостатки, связанные с существенным разбросом значений из-за специфики восстановления темнохвойных лесов, что затрудняет интерпретацию данных.
Ключевые слова: вегетационные индексы, NDVI, EVI, SWVI, BSFI, Landsat-8, лесовосстановление, пихтово-еловые леса, Северный Сихотэ-Алинь
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С. А., Курятникова Т. С., Стибиг Х.-Ю. Методы использования временных серий спутниковых изображений высокого пространственного разрешения для оценки масштабов и динамики вырубок таежных лесов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Т. 2. № 2. С. 217–227.
  2. 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.
  3. Белова Е. И., Ершов Д. В. Исследование возможности оценки возобновления лесной растительности после сплошных рубок по спутниковым данным Landsat (на примере Брянского Полесья) // Вопросы лесной науки. 2019. Т. 2. № 4. С. 1–20. DOI: 10.31509/2658-607x-2019-2-4-1-20.
  4. Верхотуров А. А., Мелкий В. А., Сабиров Р. Н. Геоинформационное картографирование пихтово-еловых лесов по данным космических съемок в различных спектральных диапазонах // Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопространственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технолог. решения. 2020. Т. 1. С. 141–147. DOI: 10.33764/2687-041X-2020-1-141-147.
  5. Воробьев О. Н., Курбанов Э. А. Дистанционный мониторинг восстановительной динамики растительности на гарях Марийского лесного Заволжья // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 2. С. 84–97. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-2-84-97.
  6. Жирин В. М., Князева С. В., Эйдлина С. П. Дистанционное сопровождение лесообразовательного процесса в послерубочных таежных лесах Русской равнины // Лесоведение. 2011. № 6. С. 29–38.
  7. Климина Е. М., Остроухов А. В. Ландшафтно-экологическое зонирование муниципальных районов (на примере Хабаровского края // Региональные проблемы. 2022. Т. 25. № 3. С. 28–30. DOI: 10.31433/2618-9593-2022-25-3-28-30.
  8. Краснощеков К. В., Дергунов А. В., Пономарев Е. И. Оценка тепловых карт подстилающей поверхности на участках вырубок по данным Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 87–97. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-87-97.
  9. Куулар Х. Б. О. Исследования растительного покрова республики Тыва по данным спутниковых наблюдений // Природные ресурсы, среда и общество. 2020. № 1(5). С. 55–61.
  10. Малинников В. А., Барталев С. С. Возможности региональной экологической оценки лесов по данным спутниковых наблюдений // Изв. высш. учеб. заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2006. № 6. С. 3–18.
  11. Мелкий В. А., Верхотуров А. А., Братков В. В. Влияние климата на состояние северной части елово-пихтовой подзоны темнохвойных бореальных лесов острова Сахалин // Региональные геосистемы. 2020. Т. 44. № 4. С. 415–431. DOI: 10.18413/2712-7443-2020-44-4-415-431.
  12. Петров Е. С., Новороцкий П. В., Леншин В. Т. Климат Хабаровского края и Еврейской автономной области / отв. ред. А. Н. Махинов. Владивосток; Хабаровск: Ин-т водных и эколог. проблем ДВО РАН, 2000. 174 с.
  13. Стыценко Ф. В., Барталев С. А., Букась А. В. и др. Возможности пролонгированной оценки постпожарного состояния хвойных вечнозелёных лесов по данным многоспектральных спутниковых измерений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. С. 217–227. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-217-227.
  14. Туктамышев И. Р., Широких П. С., Муллагулов Р. Ю. Об информативности спектральных каналов и NDVI спутника ДЗЗ Landsat 5 TM Landsat 7 ETM+ для оценки стадий зарастания леса заброшенных сельскохозяйственных территорий // Экобиотех. 2021. Т. 4. № 3. С. 178–185. DOI: 10.31163/2618-964X-2021-4-3-178-185.
  15. Швецов Е. Г., Пономарев Е. И. Мониторинг сплошных вырубок с использованием спутникового продукта глобального изменения лесного покрова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 140–148. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-140-148.
  16. Шинкаренко С. С., Барталев С. А. Возможности оценки сомкнутости защитных лесных насаждений на основе бисезонного индекса леса и материалов съёмки БПЛА // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. С. 189–202. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-189-202.
  17. Шинкаренко С. С., Барталев С. А., Васильченко А. А. Метод картографирования защитных лесных насаждений на основе разновременных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения и бисезонного индекса леса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 207–222. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-207-222.
  18. Шум Н. М. Многофакторная оценка экспортного потенциала лесного комплекса (на примере Хабаровского края) // Фундам. исслед. 2021. № 9. С. 85–93. DOI: 10.17513/fr.43098.
  19. Frost G. V., Epstein H. E., Walker D. A. Regional and landscape-scale variability of Landsat-observed vegetation dynamics in northwest Siberian tundra // Environmental Research Letters. 2014. V. 9. No. 2. Article 025004. DOI: 10.1088/1748-9326/9/2/025004.
  20. Huete A., Didan K., Miura T. et al. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 83. Iss. 1–2. P. 195–213. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2.
  21. Liang S. Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I: Algorithms // Remote Sensing of Environment. 2001. V. 76. Iss. 2. P. 213–238. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(00)00205-4.
  22. Meddens A. J. H., Hicke J. A., Vierling L. A., Hudak A. T. Evaluating methods to detect bark beetle-caused tree mortality using single-date and multi-date Landsat imagery // Remote Sensing of Environment. 2013. V. 132. P. 49–58. DOI: 10.1016/j.rse.2013.01.002.
  23. Miles V. V., Esau I. Spatial heterogeneity of greening and browning between and within bioclimatic zones in northern West Siberia // Environmental Research Letters. 2016. V. 11. No. 11. Article 115002. DOI: 10.1088/1748-9326/11/11/115002.
  24. Silva B. B., Braga A. C., Braga C. C. et al. Procedures for calculation of the albedo with OLI-Landsat 8 images: Application to the Brazilian semi-arid // Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. 2016. V. 20. Issue 1. P. 3–8. DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v20n1p3-8.
  25. Zhirin V. M., Knyazeva S. V., Eydlina S. P. Long-term dynamics of vegetation indices in dark coniferous forest after Siberian moth disturbance // Contemporary Problems of Ecology. 2016. V. 9. No. 7. P. 834–843. DOI: 10.1134/S1995425516070118.