Архив
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
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. 2010. Т. 7. №3. С. 215-225

Исследование возможностей оценки состояния поврежденных пожарами лесов по данным многоспектральных спутниковых измерений

С.А. Барталев 1, В.А. Егоров 1, А.М. Крылов 2, Ф.В. Стыценко 1, Т.С. Ховратович 1
1 Учреждение Российской академии наук Институт космических исследований РАН, 117997 Москва, Профсоюзная 84/32
2 ФГУ «Российский центр защиты леса», 141207, Московская область, г. Пушкино, Надсоновская 13
Представленные в работе результаты экспериментальных исследований характеризуют возможности коли-
чественной оценки состояния поврежденных пожарами лесов на основе различных спектральных вегетаци-
онных индексов, определяемых дистанционно на основе спутниковых измерений отраженного излучения в
видимом диапазоне, а также ближнем и среднем ИК диапазонах длин волн. Включенные в исследования
спектральные вегетационные индексы основывались на использовании как одномоментных спутниковых
изображениях, полученных после пожара, так и разновременных данных, дополнительно отражающих со-
стояние лесов до воздействия огня. Необходимые для исследований независимые опорные данные о повре-
ждениях лесов были собраны в ходе наземных обследований тестовых участков в Читинской области, Крас-
ноярском крае и Республике Бурятия. Наибольший уровень информативности при оценке состояния повре-
жденных пожарами лесов продемонстрировали спектральные вегетационные индексы, полученные на осно-
ве разновременных спутниковых измерений в ближнем и среднем ИК диапазонах.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, многоспектральные спутниковые изображения, спектраль- ные вегетационные индексы, лесные пожары, повреждения лесов, состояние насаждений
Полный текст

Список литературы:

  1. Jakubauskas, M. E., Lulla, K. P., Mausel, P. W. Assessment of vegetation change in a fire‐altered forest landscape.// Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 56, 1990, pp.371−377.
  2. White, J.D., K.C. Ryan, C.C. Key, S.W. Running. Remote sensing of forest fire severity and vegetation recovery.// International Journal of Wil land Fire. 6, 1996, pp. 125-136.
  3. Егоров, В.А. Мониторинг повреждения растительного покрова Северной Евразии пожарами по данным спутниковых наблюдений: автореф. дис. канд. техн. наук : 25.00.34: / В.А. Егоров; ИКИ РАН, Москва, 2006 - 24с.
  4. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS // Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I, 1973, P. 309-317.
  5. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли: Основы и методы дистанционных исследований в геологии: Пер. с нем.// - М.: Мир, 1988. - 343 с., ил.
  6. Gao B., NDWI - A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment, 58, 1996, pp. 257-266.
  7. Díaz‐Delgado, R., Lloret, F., Pons, X. Influence of fire severity on plant regeneration by means of remote sensing imagery.// International Journal of Remote Sensing, 24, 2003, pp. 1751−1763.
  8. Hammill, K. A., Bradstock, R. A. Remote sensing of fire severity in the Blue Mountains: Influence of vegetation type and inferring fire intensity.// International Journal of Wildland Fire, 15, 2006, pp. 213−226.
  9. Ceccato, P., Flasse, S., Tarantola, S., Jacquemond, S., Gregoire, J. Detecting vegetation water content using reflectance in the optical domain // Remote Sensing of Environment, 77, 2001, pp. 22-33.
  10. Miller J.D., Thode A.E. Quantifying burn severity in a heterogeneous landscape with a relative version of the delta Normalized Burn Ratio (dNBR) // Remote Sensing of Environment 109, 2007, pp 66-80.
  11. Spot Image Quality Perfomances [Электронный ресурс]. Режим_доступа:_http://www.spotimage.com/automne_modules_files/standard/public/p148_14f5098 3b6319ae4d5ec6becb005a0c5C443-NT-0-296-CN SPOT_IMAGE_QUALITY_PERFORM_20080415.pdf, свободный доступ.
  12. Landsat7 Science Data Users Handbook [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/handbook/handbook_toc.html, свободный доступ
  13. Chander G., Markham B. Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, vol 41, number 11, November 2003, pp. 2674-2677
  14. Schroeder T., Cohen W., Song C., Canty M., Yang Z. Radiometric correction of multi-temporal Landsat data for characterization of early successional forest patterns in western Oregon // Remote Sensing of Enviroment, 103, 2006, pp. 16-26
  15. van Wagtendonk, J. W., Root, R. R., & Key, C. C. Comparison of AVIRIS and Landsat ETM+ detection capabilities for burn severity.// Remote Sensing of Environment, 92, 2004, pp. 397- 408
  16. Руководство по проведению санитарно-оздоровительных мероприятий, утвержденные приказом Рослесхоза №523 от 29.12.07.
  17. Pereira, M. C. A comparative evaluation of NOAA/AVHRR vegetation indices for burned surface detection and mapping. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37, 1999, pp. 217- 226.