Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 3. С. 149-160
Оценка усыхания темнохвойных лесов, вызванного распространением уссурийского полиграфа, на территории Пермского края по спутниковым и полевым наблюдениям
Л.А. Иванчина
1 , Л.А. Шилоносов
1 , А.Н. Шихов
1 1 Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
Одобрена к печати: 19.03.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-3-149-160
Рассматриваются признаки усыхания темнохвойных насаждений в центральной части Пермского края, вызванного распространением уссурийского полиграфа, по спутниковым снимкам Sentinel-2 сенсора MSI (англ. Multispectral Instrument). Полевые обследования выполнены на 51 пробной площади, в пределах которых определены доли живых, погибших, буреломных и ветровальных темнохвойных деревьев, а также некоторые таксационные характеристики. По спутниковым снимкам Sentinel-2, полученным в июне и июле 2024 г., рассчитаны 28 вегетационных индексов, а также коэффициенты спектральной яркости (КСЯ) в отдельных каналах. Вычислены коэффициенты корреляции показателей санитарного состояния насаждений с вегетационными индексами и КСЯ по снимкам Sentinel-2. Для ряда индексов выявлена статистически значимая корреляция с показателями санитарного состояния, но по обоим снимкам подтверждена значимость лишь для корреляции между долей живых деревьев и значениями индексов водного стресса LWI (англ. Leaf Water Index) и NDMI (англ. Normalized Difference Moisture Index). Ранее информативность этих индексов была также показана на примере снимков Landsat. Значения индексов на исследуемых участках примерно в равной степени определяются как долей живых или погибших темнохвойных деревьев, так и таксационными показателями, прежде всего долей темнохвойных пород, полнотой насаждения, долей бурелома и ветровала. Для уточнения зависимости между вегетационными индексами и показателями санитарного состояния древостоев выборка пробных площадей должна включать более однородные насаждения по таксационным показателям.
Ключевые слова: темнохвойные леса, усыхание, уссурийский полиграф, снимки Sentinel-2, коэффициент спектральной яркости, вегетационные индексы, корреляция
Полный текстСписок литературы:
- Бунькова Н. П., Залесов С. В., Залесова Е. С., Магасумова А. Г., Осипенко Р. А. Основы фитомониторинга: учеб. пособие. Екатеринбург: Уральский гос. лесотехн. ун-т, 2020. 90 с.
- ГОСТ Р 57973-2017 «Санитарная безопасность в лесах. Термины и определения». М.: Стандартинформ, 2017. 8 с.
- Катковский Л. В., Силюк О. О., Беляев Б. И. и др. Обнаружение усыханий хвойных лесов по авиакосмическим данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 88–102. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-88-102.
- Керчев И. А., Маслов К. А., Марков Н. Г., Токарева О. С. Семантическая сегментация повреждённых деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 1. С. 116–126. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-1-116-126.
- Кривец С. А., Керчев И. А., Бисирова Э. М. и др. Обзор современного вторичного ареала уссурийского полиграфа (Polygraphus proximus Blandford) на территории Российской Федерации // Российский журн. биол. инвазий. 2024. № 1. С. 49–69. DOI: 10.35885/1996-1499-17-1-49-69.
- Крылов А. М., Соболев А. А., Владимирова Н. А. Выявление очагов короеда-типографа в Московской области с использованием снимков Landsat // Вестн. Московского гос. ун-та леса — Лесной вестн. 2011. № 4. С. 54–60.
- Овеснов С. А. Местная флора: Флора Пермского края и её анализ. Пермь: Пермский гос. ун-т, 2009. 171 с.
- Постановление Правительства РФ от 9 декабря 2020 г. № 2047 «Об утверждении Правил санитарной безопасности в лесах».
- Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 18 августа 2014 г. № 367 «Об утверждении Перечня лесорастительных зон Российской Федерации и Перечня лесных районов Российской Федерации».
- Харук В. И., Шушпанов А. С., Петров И. А. и др. Усыхание Abies sibirica Ledeb. в горных лесах Восточного Саяна // Сибирский эколог. журн. 2019. № 4. С. 369–382. DOI: 10.15372/SEJ20190401.
- Curtis P. G., Slay C. M., Harris N. L. et al. Classifying drivers of global forest loss // Science. 2018. V. 361. No. 6407. P. 1108–1111. DOI: 10.1126/science.aau3445.
- Forzieri G., Dakos V., McDowell N. G. et al. Emerging signals of declining forest resilience under climate change // Nature. 2022. V. 608. P. 534–539. DOI: 10.1038/s41586-022-05071-9.
- Gao Y., Skutsch M., Paneque-Gálvez J., Ghilardi A. Remote sensing of forest degradation: A review // Environmental Research Letters. 2020. V. 15. No. 10. Article 103001. DOI: 10.1088/1748-9326/abaad7.
- Hlásny T., König L., Krokene P. et al. Bark beetle outbreaks in Europe: State of knowledge and ways forward for management // Current Forestry Reports. 2021. V. 7. P. 138–165. DOI: 10.1007/s40725-021-00142-x.
- Kautz M., Meddens A. J. H., Hall R. J., Arneth A. Biotic disturbances in Northern Hemisphere forests — a synthesis of recent data, uncertainties and implications for forest monitoring and modelling // Global Ecology and Biogeography. 2017. V. 26. No. 5. P. 533–552. DOI: 10.1111/geb.12558.
- Kharuk V. I., Im S. T., Petrov I. A. et al. Climate-driven conifer mortality in Siberia // Global Ecology and Biogeography. 2021. V. 30. No. 2. P. 543–556. DOI: 10.1111/geb.13243.
- Krylov A., McCarty J. L., Potapov P. et al. Remote sensing estimates of stand-replacement fires in Russia, 2002–2011 // Environmental Research Letters. 2014. V. 9. No. 10. Article 105007. DOI: 10.1088/1748-9326/9/10/105007.
- Lausch A., Heurich M., Gordalla D. et al. Forecasting potential bark beetle outbreaks based on spruce forest vitality using hyperspectral remote-sensing techniques at different scales // Forest Ecology and Management. 2013. V. 308. P. 76–89. DOI: 10.1016/j.foreco.2013.07.043.
- Malysheva N., Shvidenko A., Nilsson S., Petelina S., Öskog A. An overview of remote sensing in Russian forestry: Interim Report IR-00-034. Laxenburg: Intern. Institute for Applied Systems Analysis, 2000. 89 p.
- Patacca M., Lindner M., Lucas-Borja M. E. et al. Significant increase in natural disturbance impacts on European forests since 1950 // Global Change Biology. 2023. V. 29. No. 5. P. 1359–1376. DOI: 10.1111/gcb.16531.
- Safonova A., Tabik S., Alcaraz-Segura D. et al. Detection of fir trees (Abies sibirica) damaged by the bark beetle in unmanned aerial vehicle images with deep learning // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 6. Article 643. 19 p. DOI: 10.3390/rs11060643.
- Seidl R., Thom D., Kautz M. et al. Forest disturbances under climate change // Nature Climate Change. 2017. V. 7. No. 6. P. 395–402. DOI: 10.1038/nclimate3303.
- Senf C., Seidl R., Hostert P. Remote sensing of forest insect disturbances: Current state and future directions // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2017. V. 60. P. 49–60. DOI: 10.1016/j.jag.2017.04.004.
- Wulder M. A., White J. C., Carroll A. L., Coops N. C. Challenges for the operational detection of mountain pine beetle green attack with remote sensing // The Forestry Chronicle. 2009. V. 85. No. 1. P. 32–38. DOI: 10.5558/tfc85032-1.
- Yang J., Dai G., Wang S. China’s national monitoring program on ecological functions of forests: An analysis of the protocol and initial results // Forests. 2015. V. 6. No. 3. P. 809–826. DOI: 10.3390/f6030809.