Архив
Том 22, 2025
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2025. Т. 22. № 4. С. 205-217

Параметры многолетней динамики вегетационного индекса как показатели восстановления древесной растительности на постагрогенных землях

Э.А. Терехин 1 
1 Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород, Россия
Одобрена к печати: 07.05.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-4-205-217
Процессы естественного облесения представлены на многих постагрогенных землях Среднерусской лесостепи. В статье описаны возможности оценки восстановления древесной растительности на залежах на основе параметров многолетней динамики вегетационного индекса. Объектами исследования выступали постагрогенные земли с одинаковым периодом восстановительных сукцессий и типичные для территории Центрального Черноземья. Параметры многолетнего ряда вегетационного индекса, к которым относятся tau Манна – Кендалла и угловой коэффициент линейного тренда, показали разную силу связи со скоростью естественного облесения залежей с лиственными и хвойными породами. Одновременно различия в скорости формирования древесной растительности на залежах с лиственными, хвойными породами и смешанным составом могут быть выражены через первую производную функции вегетационного индекса от времени. Её же параметры характеризуют отличия постагрогенных земель с развитием процессов облесения от залежных земель, на которых восстановление древесной растительности отсутствует или представлено незначительно. Оцениваемые параметры многолетней динамики вегетационного индекса отразили фактические пространственные, относительные различия в скорости облесения постагрогенных земель в регионе. Они показали ключевые территориальные тренды в интенсивности восстановления древесной растительности на залежах.
Ключевые слова: залежные земли, многолетние ряды, MODIS, NDVI, восстановление древесной растительности
Полный текст

Список литературы:

  1. Баишева Э. З., Широких П. С. К биофлоре зарастающих лесом сельхозугодий республики Башкортостан // Изв. Уфимского науч. центра РАН. 2017. № 3–1. С. 17–21.
  2. Беспалова Е. С., Саблина О. М. Оценка состояния лесополос и эрозионного рельефа в бассейне реки Везелка (Белгородская область) // Науч. вед. Белгородского гос. ун-та. Сер.: Естественные науки. 2019. Т. 43. № 3. С. 223–231. DOI: 10.18413/2075-4671-2019-43-3-223-231.
  3. Бугаев В. А., Мусиевский А. Л., Царалунга В. В. Дубравы лесостепи. Воронеж: Воронежская гос. лесотехн. акад., 2013. 247 с.
  4. Домнина Е. А., Адамович Т. А., Тимонов А. С., Ашихмина Т. Я. Мониторинг зарастания заброшенных земель сельскохозяйственного назначения по спутниковым снимкам высокого разрешения // Теорет. и приклад. экология. 2022. № 3. С. 82–89. DOI: 10.25750/1995-4301-2022-3-082-089.
  5. Дроздов К. А. Элементарные ландшафты среднерусской лесостепи. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991. 176 с.
  6. Камышев Н. С., Хмелев К. Ф. Растительный покров Воронежской области и его охрана. Воронеж: Изд-во Воронежского ун-та, 1976. 181 с.
  7. Карелин Д. В., Люри Д. И., Горячкин С. В. и др. Изменение почвенной эмиссии диоксида углерода в ходе постагрогенной сукцессии в черноземной лесостепи // Почвоведение. 2015. № 11. С. 1354–1366. DOI: 10.7868/S0032180X1511009X.
  8. Карпин В. А., Петров Н. В., Туюнен А. В. Восстановление лесных фитоценозов после различных видов сельскохозяйственного использования земель в условиях среднетаежной подзоны // Сибирский лесной журн. 2017. № 6. С. 120–129.
  9. Лисецкий Ф. Н. Воспроизводство почв в степных экосистемах разного возраста // Сибирский эколог. журн. 2012. Т. 19. № 6. С. 819–829.
  10. Медведев А. А., Тельнова Н. О., Кудиков А. В. Дистанционный высокодетальный мониторинг динамики зарастания заброшенных сельскохозяйственных земель лесной растительностью // Вопросы лесной науки. 2019. Т. 2. № 3. С. 1–12. DOI: 10.31509/2658-607X-2019-2-3-1-12.
  11. Растительность европейской части СССР. Л.: Наука, 1980. 429 с.
  12. Соловиченко В. Д., Тютюнов С. И., Уваров Г. И. Воспроизводство плодородия почв и рост продуктивности сельскохозяйственных культур Центрально-Чернозёмного региона. Белгород: Отчий край, 2012. 256 с.
  13. Телеснина В. М. Постагрогенная динамика растительности и свойств почвы в ходе демутационной сукцессии в южной тайге // Лесоведение. 2015. № 4. С. 293–306.
  14. Терехин Э. А. (2022а) Особенности лесовозобновления на залежных землях Среднерусской лесостепи // Изв. РАН. Сер. геогр. 2022. Т. 86. № 4. С. 594–604. DOI: 10.31857/S2587556622040112.
  15. Терехин Э. А. (2022б) Изменение внутризональных различий в естественном растительном покрове ландшафтов лесостепи в конце XX – начале XXI века // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 179–192. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-179-192.
  16. Трофимов И. А., Трофимова Л. С., Яковлева Е. П. Сохранение и оптимизация агроландшафтов Центрального Черноземья // Изв. РАН. Сер. геогр. 2017. № 1. С. 103–109. DOI: 10.15356/0373-2444-2017-1-103-109.
  17. Anees S. A., Mehmood K., Rehman A. et al. Unveiling fractional vegetation cover dynamics: A spatiotemporal analysis using MODIS NDVI and machine learning // Environmental and Sustainability Indicators. 2024. V. 24. Article 100485. DOI: 10.1016/j.indic.2024.100485.
  18. Bera D., Das Chatterjee N., Bera S. et al. Comparative performance of Sentinel-2 MSI and Landsat-8 OLI data in canopy cover prediction using Random Forest model: Comparing model performance and tuning parameters // Advances in Space Research. 2023. V. 71. No. 11. P. 4691–4709. DOI: 10.1016/j.asr.2023.01.027.
  19. Gyawali A., Adhikari H., Aalto M., Ranta T. From simple linear regression to machine learning methods: Canopy cover modelling of a young forest using planet data // Ecological Informatics. 2024. V. 82. Article 102706. DOI: 10.1016/j.ecoinf.2024.102706.
  20. Heck E., de Beurs K. M., Owsley B. C., Henebry G. M. Evaluation of the MODIS collections 5 and 6 for change analysis of vegetation and land surface temperature dynamics in North and South America // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2019. V. 156. P. 121–134. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2019.07.011.
  21. Justice C. O., Townshend J. R. G., Vermote E. F. et al. An overview of MODIS Land data processing and product status // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 83. No. 1–2. P. 3–15. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00084-6.
  22. Khorchani M., Gaspar L., Nadal-Romero E. et al. Effects of cropland abandonment and afforestation on soil redistribution in a small Mediterranean mountain catchment // Intern. Soil and Water Conservation Research. 2023. V. 11. No. 2. P. 339–352. DOI: 10.1016/j.iswcr.2022.10.001.
  23. Nadal-Romero E., Llena M., Cortijos-López M., Lasanta T. Afforestation after land abandonment as a nature-based solution in Mediterranean mid-mountain areas: Implications and research gaps // Current Opinion in Environmental Science and Health. 2023. V. 34. Article 100481. DOI: 10.1016/j.coesh.2023.100481.
  24. Seguini L., Vrieling A., Meroni M., Nelson A. Annual winter crop distribution from MODIS NDVI timeseries to improve yield forecasts for Europe // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2024. V. 130. Article 103898. DOI: 10.1016/j.jag.2024.103898.
  25. Zhang J., Pham T.-T.-H., Kalacska M., Turner S. Using Landsat Thematic Mapper records to map land cover change and the impacts of reforestation programmes in the borderlands of southeast Yunnan, China: 1990–2010 // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2014. V. 31. P. 25–36. DOI: 10.1016/j.jag.2014.01.006.
  26. Zurqani H. A. High-resolution forest canopy cover estimation in ecodiverse landscape using machine learning and Google Earth Engine: Validity and reliability assessment // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2024. V. 33. Article 101095. DOI: 10.1016/j.rsase.2023.101095.