Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 3. С. 195-209
Особенности изменений параметров лесопокрытых земель на юге Среднерусской возвышенности в последние десятилетия
1 Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород, Россия
Одобрена к печати: 10.03.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-3-195-209
Исследовано изменение комплекса показателей лесопокрытых земель на юге Среднерусской возвышенности с середины 1980-х гг. по начало третьего десятилетия XXI в. Проанализированы изменения в возрасте наиболее крупных широколиственных лесов региона. В период исследования лесистость выросла с 17,3 до 21,3%. За это же время в два раза сократилось среднее расстояние между ближайшими лесными массивами и на 62% увеличилось число отдельных лесопокрытых участков. Наибольший рост лесистости относительно исходного уровня происходил на территориях с наименьшей начальной лесистостью. В пределах региона значительный рост лесистости наблюдался как в физико-географической подзоне типичной, так и южной лесостепи. Установлена тенденция масштабного появления молодых лесов на участках, ранее не покрытых лесной растительностью, при сокращении их доли в существующих лесных массивах. Одновременное протекание этих процессов при преобладании первого обусловило рост общей площади лесов моложе 30–40 лет. Доля молодых лесов в общей лесопокрытой площади на тестовых участках выросла с 19,8 до 20,6%. При этом общая площадь таких лесов увеличилась более чем на 29%. В крупнейших лесных массивах региона произошло сокращение площади лесов моложе 20 лет. С середины 1980-х по начало 2020-х гг. их доля в наиболее крупных широколиственных лесах юга Среднерусской возвышенности сократилась с 14 до 5%.
Ключевые слова: лесистость, возраст леса, многолетние изменения, данные дистанционного зондирования, Белгородская область
Полный текстСписок литературы:
- Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А. Состояние и перспективы развития методов спутникового картографирования растительного покрова России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 203–221.
- Данилова И. В., Корец М. А., Рыжкова В. А. Картографирование возрастных стадий лесной растительности на основе анализа разносезонных спутниковых изображений Landsat // Исслед. Земли из космоса. 2017. № 4. С. 12–24. DOI: 10.7868/S0205961417040029.
- Дегтярь А. В., Григорьева О. И., Татаринцев Р. Ю. Экология Белогорья в цифрах Белгород: Константа, 2016. 122 с.
- Дроздов К. А. Элементарные ландшафты среднерусской лесостепи. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991. 176 с.
- Землянухин И. П., Романцов Р. Е. Опыт изучения влияния лесных насаждений на сток и эрозию почв в условиях Воронежской области // Модели и технологии природообустройства (региональный аспект). 2017. № 2(5). С. 43–49.
- Кашницкий А. В., Ховратович Т. С., Балашов И. В. Организация обработки данных ДЗЗ при решении задачи детектирования изменений лесного покрова на больших территориях // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 6. С. 103–111. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-103-111.
- Кузнецова Л. Н., Котлярова Е. Г., Морозова Т. С., Палий А. О., Линков С. А. Сравнительный анализ абсорбции углекислого газа деревьями в защитных насаждениях // Инновации в АПК: проблемы и перспективы. 2024. № 3 (43). С. 52–59.
- Кузьменко Я. В., Лисецкий Ф. Н., Кириленко Ж. А., Григорьева О. И. Обеспечение оптимальной водоохранной лесистости при бассейновой организации природопользования // Изв. Самарского науч. центра РАН. 2013. Т. 15. № 3–2. С. 652–657.
- Лобанов Г. В., Протасова А. П., Авраменко М. В., Тришкин Б. В. Изменения лесистости среднего Подесенья в период сельскохозяйственного освоения: историко-географические закономерности, влияние на ландшафты и природопользование // Бюл. Брянского отд-ния Русского ботанического общества. 2017. № 3(11). С. 49–56. DOI: 10.22281/2307-4353-2017-3-49-56.
- Лукина Н. В., Барталев С. А., Гераськина А. П. и др. Роль старовозрастных лесов в аккумуляции и хранении углерода // Изв. РАН. Сер. геогр. 2023. Т. 87. № 4. С. 536–557. DOI: 10.31857/S2587556623040064.
- Молчанов А. А. Оптимальная лесистость (на примере ЦЧР). М.: Наука, 1966. 126 с.
- Ольчев А. В., Розинкина И. А., Кузьмина Е. В. и др. Оценка влияния изменения лесистости центрального региона Восточно-Европейской равнины на летние погодные условия // Фундам. и приклад. климатология. 2017. Т. 4. С. 83–105. DOI: 10.21513/2410-8758-2017-4-83-105.
- Онучин А. А., Гапаров К. К., Михеева Н. А. Влияние лесистости и климатических факторов на годовой сток рек Прииссыккулья // Лесоведение. 2008. № 6. С. 45–52.
- Терехин Э. А. (2020а) Влияние параметров лесных насаждений на их спектральный отклик (на примере лесов юга Среднерусской возвышенности) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 142–154. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-142-154.
- Терехин Э. А. (2020б) Изменение нарушенности лесных экосистем лесостепной зоны Центрального Черноземья в конце XX – начале XXI века // Исслед. Земли из космоса. 2020. № 3. С. 26–37. DOI: 10.31857/S0205961420030069.
- Терехин Э. А. (2022а) Выявление зависимостей между параметрами лесов Среднерусской лесостепи и спектральными отражательными свойствами на основе данных Sentinel-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 6. С. 124–137. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-124-137.
- Терехин Э. А. (2022б) Особенности лесовозобновления на залежных землях Среднерусской лесостепи // Изв. РАН. Сер. геогр. 2022. Т. 86. № 4. С. 594–604. DOI: 10.31857/S2587556622040112.
- Усольцев В. А., Ковязин В. Ф., Цепордей И. С. Текущее накопление углерода в лесах двух экорегионов России // Изв. Санкт-Петербургской лесотехн. акад. 2021. № 237. С. 75–96. DOI: 10.21266/2079-4304.2021.237.75-96.
- Чендев Ю. Г., Петин А. Н., Серикова Е. В., Крамчанинов Н. Н. Деградация геосистем Белгородской области в результате хозяйственной деятельности // География и природ. ресурсы. 2008. № 4. С. 69–75.
- Ahmed O. S., Franklin S. E., Wulder M. A., White J. C. Characterizing stand-level forest canopy cover and height using Landsat time series, samples of airborne LiDAR, and the Random Forest algorithm // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2015. V. 101. P. 89–101. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2014.11.007.
- Buryak Z., Lisetskii F., Gusarov A. et al. Basin-scale approach to integration of agro- and hydroecological monitoring for sustainable environmental management: A case study of Belgorod Oblast, European Russia // Sustainability. 2022. V. 14. No. 2. Article 927. DOI: 10.3390/su14020927.
- Chendev Yu. G., Lupo A. R., Terekhin E. A. et al. Spatiotemporal dynamics of forest vegetation and their impacts on soil properties in the forest-steppe zone of Central Russian Upland: A remote sensing, GIS analysis, and field studies approach // Forests. 2023. V. 14. No. 10. Article 2079. DOI: 10.3390/f14102079.
- Duden A. S., Verweij P. A., Martensen A. C., Verburg R. W. Drivers of reforestation across land-use sectors in the state of São Paulo, Brazil // Land Use Policy. 2025. V. 150. Article 107477. DOI: 10.1016/j.landusepol.2025.107477.
- Garbarino M., Morresi D., Urbinati C. et al. Contrasting land use legacy effects on forest landscape dynamics in the Italian Alps and the Apennines // Landscape Ecology. 2020. V. 35. No. 12. P. 2679–2694. DOI: 10.1007/s10980-020-01013-9.
- Liu W., Wei X., Liu S. et al. How do climate and forest changes affect long-term streamflow dynamics? A case study in the upper reach of Poyang River basin // Ecohydrology. 2015. V. 8. No. 1. P. 46–57. DOI: 10.1002/eco.1486.
- Potapov P., Hansen M. C., Pickens A. et al. The global 2000–2020 land cover and land use change dataset derived from the Landsat archive: First results // Frontiers in Remote Sensing. 2022. V. 3. Article 856903. DOI: 10.3389/frsen.2022.856903.
- Terekhin E. A., Ukrainskiy P. A. Changes in climatic parameters and moistening conditions on the south of the East European Plain // Geosciences. 2026. V. 16. No. 1. Article 23. DOI: 10.3390/geosciences16010023.
- Wittke S., Yu X., Karjalainen M. et al. Comparison of two-dimensional multitemporal Sentinel-2 data with three-dimensional remote sensing data sources for forest inventory parameter estimation over a boreal forest // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2019. V. 76. P. 167–178. DOI: 10.1016/j.jag.2018.11.009.
- 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.
- 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.