Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 5. С. 312-323
Применение спектральных вегетационных индексов (NDVI, NDMI и CI) по данным Sentinel-2 для мониторинга разновозрастных залежей на особо охраняемых природных территориях
Е.М. Илюшкова 1 , М.В. Тихонова 1 1 Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева, Москва, Россия
Одобрена к печати: 30.07.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-5-312-323
Оценка пространственно-временной динамики растительности на пяти разновозрастных залежных участках Центрально-Лесного заповедника построена на анализе временных рядов по спутниковым снимкам системы Sentinel-2 за 2020–2024 гг. Состояние растительности оценивалось по трём показателям: NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index), NDMI (англ. Normalized Difference Moisture Index) и индексу хлорофилла CI (англ. Chlorophyll Index). Сравнение многолетних средних с помощью t-критерия Стьюдента выявляет спектральную близость ранних этапов лесовосстановления. Луговая залежь и молодые березняки 20–70 лет образуют статистически однородную группу с концентрацией хлорофилла CI 17,36–21,96 мг/г (p > 0,05). Старовозрастный ельник ожидаемо отделяется от этих сообществ достоверно меньшим содержанием пигмента (p < 0,001), что отражает специфику сомкнутого темнохвойного древостоя. Показатели NDMI приближаются к максимуму уже в мае, реагируя на обилие весенней влаги в таёжных экосистемах после снеготаяния. Накопление зелёной биомассы требует больше времени, поэтому пик NDVI смещён на июнь, после чего значения NDVI плавно уменьшаются к началу осени. Тесная связь NDMI с почвенной влажностью и хлорофиллом CI (R2 до 0,75) подтверждает чувствительность этого индикатора. Использование предложенной комбинации показателей обеспечивает надёжную дифференциацию сукцессионных стадий и возможность их количественной оценки в рамках многолетнего спутникового мониторинга сукцессионных процессов в южнотаёжной подзоне.
Ключевые слова: Sentinel-2, дистанционное зондирование Земли, вегетационные индексы, NDVI, NDMI, CI, разновозрастные залежи, лесные экосистемы, Центрально Лесной заповедник
Полный текстСписок литературы:
- Динамика явлений и процессов в природном комплексе заповедника. Летопись природы Центрально-Лесного заповедника. Кн. 64 (2024). Пос. Заповедный: ФГБУ «Центрально-Лесной государственный природный биосферный заповедник», 2025. 378 с.
- Зуев В. В., Короткова Е. М., Павлинский А. В. Климатически обусловленные изменения растительного покрова тайги и тундры Западной Сибири в 1982–2015 гг. по данным спутниковых наблюдений // Исслед. Земли из космоса. 2019. № 6. С. 66–76. DOI: 10.31857/S0205-96142019666-76.
- Лупян Е. А., Барталев С. А., Толпин В. А., Жарко В. О., Крашенинникова Ю. С., Оксюкевич А. Ю. Использование спутникового сервиса ВЕГА в региональных системах дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 215–232.
- Романов А. Н., Хвостов И. В., Трошкин Д. Н., Рябинин И. В., Романов Д. А. Некоторые аспекты дистанционного микроволнового мониторинга леса // Регион. проблемы дистанционного зондирования Земли: Материалы 10-й Международ. науч. конф. Красноярск: Сибирский федер. ун-т, 2023. С. 285–288.
- Романов А. Н., Хвостов И. В., Рябинин И. В., Романов Д. А. (2024а) К оценке влагозапаса почвы в метровом слое по данным дистанционного микроволнового зондирования // Регион. проблемы дистанционного зондирования Земли: Материалы 11-й Международ. науч. конф. Красноярск: Сибирский федер. ун-т, 2024. С. 124–127.
- Романов А. Н., Хвостов И. В., Рябинин И. В. и др. (2024б) Дистанционные микроволновые индикаторы сухости леса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 1. С. 197–209. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-1-197-209.
- Тарасенко В. В., Раевский Б. В. Использование псевдоповерхностей для мониторинга наземного покрова на примере Западной Карелии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 2. С. 97–112. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-97-112.
- Терехин Э. А. Сукцессии на залежных землях юго-запада Среднерусской возвышенности и их изучение с применением спутниковых данных // Геогр. вестн. 2017. № 2 (41). С. 118–126. DOI: 10.17072/2079-7877-2017-2-118-126.
- Чернышенко В. С., Рукосуев Д. В. Применение спутниковых данных и вегетационных индексов для анализа динамики лесных территорий на примере национального парка «Угра» // Международ. научно-исслед. журн. 2024. № 6 (144). 5 с. DOI: 10.60797/IRJ.2024.144.94.
- Шуйская Е. А. Кадастровые сведения о Центрально-Лесном государственном природном биосферном заповеднике за 2021–2024 гг. Пос. Заповедный: ФГБУ «Центрально-Лесной государственный природный биосферный заповедник», 2025. 213 с.
- Clevers J. G. P. W., Gitelson A. A. Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using red-edge bands on Sentinel-2 and -3 // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2013. V. 23. P. 344–351. DOI: 10.1016/j.jag.2012.10.008.
- Duan P., Wang Y., Yin P. Remote sensing applications in monitoring of protected areas: A bibliometric analysis // Remote Sensing. 2020. V. 12. No. 5. Article 772. DOI: 10.3390/rs12050772.
- Gao B. NDWI — A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. 1996. V. 58. No. 3. P. 257–266. DOI: 10.1016/S0034-4257(96)00067-3.
- Gitelson A. A., Gritz Y., Merzlyak M. N. Relationships between leaf chlorophyll content and spectral reflectance and algorithms for non-destructive chlorophyll assessment in higher plant leaves // J. Plant Physiology. 2003. V. 160. No. 3. P. 271–282. DOI: 10.1078/0176-1617-00887.
- Global Forest Resources Assessment 2020: Main report. Rome: FAO, 2020. 184 p. DOI: 10.4060/ca9825en.
- Huang S., Tang L., Hupy J. P. et al. A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing // J. Forestry Research. 2021. V. 32. No. 1. P. 1–6. DOI: 10.1007/s11676-020-01155-1.
- Khunrattanasiri W. Application of remote sensing vegetation indices for forest cover assessments // Concepts and applications of remote sensing in forestry. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. P. 153–166. DOI: 10.1007/978-981-19-4200-6_8.
- Mishra S., Mishra D. R. Normalized difference chlorophyll index: A novel model for remote estimation of chlorophyll-a concentration in turbid productive waters // Remote Sensing of Environment. 2012. V. 117. P. 394–406. DOI: 10.1016/j.rse.2011.10.016.
- Pettorelli N., Laurance W. F., O’Brien T. G. et al. Satellite remote sensing for applied ecologists: opportunities and challenges // J. Applied Ecology. 2014. V. 51. No. 4. P. 839–848. DOI: 10.1111/1365-2664.12261.
- Prăvălie R., Sîrodoev I., Nita I.-A. et al. NDVI-based ecological dynamics of forest vegetation and its relationship to climate change in Romania during 1987–2018 // Ecological Indicators. 2022. V. 136. Article 108629. DOI: 10.1016/j.ecolind.2022.108629.
- Spadoni G. L., Cavalli A., Congedo L., Munafò M. Analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) multi-temporal series for the production of forest cartography // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2020. V. 20. Article 100419. DOI: 10.1016/j.rsase.2020.100419.
- Sun H., Hu Z., Liu H. An evaluation of the response of vegetation greenness, moisture, fluorescence, and temperature-based remote sensing indicators to drought stress // J. Hydrology. 2023. V. 625. Pt. B. Article 130125. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2023.130125.
- Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. 1979. V. 8. No. 2. P. 127–150. DOI: 10.1016/0034-4257(79)90013-0.