Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 3. С. 263-275
Картографирование усыхания хвойных лесов по данным дистанционного зондирования Земли на примере лесов хребта Хамар-Дабан
1 Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Россия
Одобрена к печати: 14.04.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-3-263-275
Представлена методика картографирования усыхания хвойных лесов, основанная на интеграции методов автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли, вегетационных индексов, дистанционных данных о надземной биомассе Biomass CCI (англ. Climate Change Initiative) и материалов наземных лесопатологических обследований на примере лесов хребта Хамар-Дабан (Республика Бурятия). Актуальность исследования обусловлена распространением усыхания темнохвойных лесов на территории исследования и необходимостью эффективного мониторинга их состояния и динамики деградационных процессов. В качестве исходных данных применялись мультиспектральные спутниковые снимки Sentinel-2. Для автоматизированного выделения очагов усыхания использован метод классификации с обучением на основе эталонных участков, определённых по наземным данным. Проведена оценка площадей усыхания хвойных лесов в период с 2017 по 2024 г. на участке исследования. На основе глобальных данных Biomass CCI за 2015–2022 гг. выполнен анализ пространственно-временных трендов, выявивший соответствие области снижения биомассы очагам усыхания лесов на тестовом участке. Представленный комплексный подход позволяет повысить точность и информативность мониторинга усыхания хвойных лесов и может быть интегрирован в лесопатологические системы контроля.
Ключевые слова: усыхание хвойных лесов, дистанционное зондирование, методы автоматизированной классификации, данные Biomass CCI о надземной биомассе
Полный текстСписок литературы:
- Алексеев В. С., Черниховский Д. М. Выявление повреждений хвойных насаждений на основе комплексного анализа результатов дистанционного зондирования Земли и наземных обследований // Изв. вузов. Лесной журн. 2024. № 2. С. 11–28. DOI: 10.37482/0536-1036-2024-2-11-28
- Белова Н. А., Морозова Т. И. Динамика состояния кедровых древостоев Байкальского заповедника и сопредельных территорий // Материалы конф. «Мониторинг и биологические методы контроля вредителей и патогенов древесных растений: от теории к практике». Красноярск: ИЛ СО РАН, 2016. С. 27–28.
- Белова Н. А., Морозова Т. И. Динамика лесопатологического состояния пихтовых древостоев Байкальского заповедника (1983–2015) // Лесной вестн. 2018. Т. 22. № 2. С. 5–15. DOI: 10.18698/2542-1468-2018-2-5-15
- Воронин В. И., Карбаинов Ю. М., Моложников В. М., Соков М. К. Влияние техногенеза на деструкцию высокогорных пихтовников Хамар-Дабана // Экологическая роль горных лесов. Улан-Удэ, 1986. С. 82–84.
- Воронин В. И., Софронов А. П., Морозова Т. И. и др. Ландшафтная приуроченность бактериальных болезней темнохвойных лесов хребта Хамар-Дабан (Южное Прибайкалье) // География и природные ресурсы. 2019. № 4(158). С. 56–65. DOI: 10.21782/GIPR0206-1619-2019-4(56–65).
- Воронин В. И., Софронов А. П., Морозова Т. И., Осколков В. А., Суховольский В. Г., Ковалев А. В. Природные риски уязвимости темнохвойной тайги Южного Прибайкалья (хребет Хамар-Дабан) // Современные проблемы лесозащиты и пути их решения: материалы 2-й Международ. научно-практич. конф. Минск: БГТУ, 2020. С. 73–78.
- Девятова Н. В., Ершов Д. В., Лямцев Н. И., Денисов Б. С. Определение масштабов усыхания хвойных лесов Европейского Севера России по данным спутниковых наблюдений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Вып. 4. Т. 2. С. 204–211.
- Зиганшин Р. А., Карбаинов Ю. М., Киселев В. В., Моложников В. Н., Овчинникова Т. М., Воронин В И. Пространственное распределение усыхающих темнохвойных насаждений Хамар-Дабана // Экологическая роль горных лесов: тез. докл. Всесоюзной конф. Бабушкин, 1986. С. 107–108.
- Карбаинов Ю. М. Лесотипологические особенности усыхающих пихтовых лесов центрального Хамар-Дабана: тез. докл. // Вклад молодых биологов Сибири в решении вопроса продовольственной программы и охраны окружающей среды. Улан-Удэ, 1984. С. 34.
- Карбаинов Ю. М., Моложников В. Н. Усыхание темнохвойных лесов южного Прибайкалья // Усыхание горных темнохвойных лесов южного и юго-восточного побережий озера Байкал. Иркутск, 1983. С. 11–20.
- 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.
- 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. DOI: 10.1134/S0024114819050036.
- Морозова Т. И., Осколкова Т. А., Плешанов А. С. Состояние пихтовых лесов Хамар-Дабана в зоне влияния атмосферных выбросов Байкальского целлюлозно-бумажного комбината // Сибирский эколог. журн. 2005. № 4. С. 701–706.
- Обзор санитарного и лесопатологического состояния лесов Республики Бурятия за 2024 год. Улан-Удэ, 2025. 406 с.
- Рожков А. А., Козак В. Т. Устойчивость лесов. М.: Агропромиздат, 1989. 239 с.
- Ставников Д. Ю. Факторы деструкции темнохвойной тайги Хамар-Дабана (Южное Прибайкалье): дис. … канд. биол. наук. Иркутск, 2013. 115 с.
- Харук В. И., Им С. Т., Рэнсон К. Дж., Сан Г. Космоснимки высокого разрешения в анализе временной динамики экотона лесотундры // Исслед. Земли из космоса. 2005. № 6. С. 46–55.
- Харук В. И., Им С. Т., Петров И. А., Ягунов М. Н. Усыхание темнохвойных древостоев Прибайкалья // Сибирский эколог. журн. 2016. № 5. С. 750–760. DOI: 10.15372/SEJ20160512.
- Чандра А. М., Гош С. К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Техносфера, 2008. 312 с.
- Черпаков В. В. Бактериальная водянка в темнохвойных лесах Хамар-Дабана (Южное Прибайкалье) // Актуальные проблемы лесного комплекса. 2019. № 55. С. 110–116.
- Adugna T., Xu W., Fan J. Comparison of random forest and support vector machine classifiers for regional land cover mapping using coarse resolution FY-3C images // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 3. Article 574. DOI: 10.3390/rs14030574.
- Congalton R. G., Green K. Assessing the accuracy of remotely sensed data: Principles and practices. 2nd ed. Boca Raton: CRC Press, 2008. 200 p. DOI: 10.1201/9781420055139.
- Gao Y., Skutsch М., Paneque-Gálvez J., Ghilardi A. Remote sensing of forest degradation: a review // Environmental Research Letters. 2020. V. 15. Article 103001. DOI: 10.1088/1748-9326/abaad7.
- Hart S. J., Veblen T. T. Detection of spruce beetle-induced tree mortality using high- and medium-resolution remotely sensed imagery // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 168. P. 134–145. DOI: 10.1016/j.rse.2015.06.015.
- Huang C., Davis L. S., Townshend J. R. G. An assessment of support vector machines for land cover classification // Intern. J. Remote Sensing. 2002. V. 23. No. 4. P. 725–749. DOI: 10.1080/01431160110040323.
- Kennedy R. E., Yang Z., Cohen W. B. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. LandTrendr — Temporal segmentation algorithms // Remote Sensing of Environment. 2010. V. 114. Iss. 12. P. 2897–2910. DOI: 10.1016/j.rse.2010.07.008.
- Potočnik Buhvald A., Oštir K., Skudnik M. Detecting bark beetle-induced changes in coniferous alpine forests using Sentinel-2 time series and in-situ felling data // The Intern. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2025. V. XLVIII-M-7-2025. P. 283–289. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-M-7-2025-283-2025.