Оценка трансформации лесов Южного Урала по разновременным космическим снимкам
Исследована трансформация лесов Южного Урала за 25-летний период с применением геоинформационных систем и методов дистанционного зондирования. Определен нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI – Normalized Difference Vegetation Index), который отражает влияние таких факторов, как содер...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Northern Arctic Federal University
2025-04-01
|
| Series: | Лесной журнал |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journals.narfu.ru/index.php/fj/article/view/2180 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850187007858311168 |
|---|---|
| author | Rida R. Sultanova Regina R. Baiturina Svetlana V. Diarova |
| author_facet | Rida R. Sultanova Regina R. Baiturina Svetlana V. Diarova |
| author_sort | Rida R. Sultanova |
| collection | DOAJ |
| description | Исследована трансформация лесов Южного Урала за 25-летний период с применением геоинформационных систем и методов дистанционного зондирования. Определен нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI – Normalized Difference Vegetation Index), который отражает влияние таких факторов, как содержание хлорофилла, площадь поверхности листьев, плотность и структура растительности. Индекс вычислен на основе дешифрования разновременных космических снимков (1995, 2013 и 2020 гг.) со спутников Pleiades-1A, Landsat-5 и -8 с использованием программного пакета ArcGIS для создания карты растительности, отражающей значения NDVI, и ретроспективного анализа ее состояния. Найденные значения имеют тесную корреляционную связь с показателями жизненного состояния, полученными натурным методом (коэффициент корреляции – 0,69). Расчет индекса NDVI, генерирование карт диапазона фиксированных значений NDVI и комбинация каналов «искусственные цвета» по годам позволили выделить лесные участки с оптимальными полнотой, возрастным и санитарным состоянием (темный окрас) и участки, нуждающиеся в лесовосстановлении. Сравнение распределения территории по классам NDVI за 1995–2020 гг. говорит о существенном изменении площади отдельных классов, которые сгруппированы в 11 классов и представлены значениями от –0,14 до +0,91. К 2020 г. превосходящая часть исследуемого участка стала относиться к более высоким классам NDVI – 9 и 10 и составила 98 %, что свидетельствует о возрастной однородности насаждений и повышении продуктивности лесов с 1995 г. Насаждения, имеющие большие индексы NDVI, характеризуются увеличенным по сравнению с другими древостоями накоплением древесной биомассы. Территории классов 1–9 (NDVI 0–0,8) демонстрируют значительное сокращение площади и схожую динамику, а территории классов 10–11 (NDVI 0,8–1,0) – ощутимую положительную динамику. Результаты исследования подтверждают правильность выбора индекса NDVI из известных индексов растительности для оценки трансформации типов подстилающей поверхности изучаемого участка за 25 лет. Таким образом, этот индекс является объективным индикатором состояния лесных экосистем. Методы дешифрирования пространственных изображений могут быть использованы для определения площади лесопокрытых земель и значительно повысить эффективность управления лесными ресурсами. |
| format | Article |
| id | doaj-art-2d37a84cb0a04fb7abb7e227a2a35acd |
| institution | OA Journals |
| issn | 0536-1036 |
| language | English |
| publishDate | 2025-04-01 |
| publisher | Northern Arctic Federal University |
| record_format | Article |
| series | Лесной журнал |
| spelling | doaj-art-2d37a84cb0a04fb7abb7e227a2a35acd2025-08-20T02:16:13ZengNorthern Arctic Federal UniversityЛесной журнал0536-10362025-04-012516210.37482/0536-1036-2025-2-51-622384Оценка трансформации лесов Южного Урала по разновременным космическим снимкамRida R. Sultanova0https://orcid.org/0000-0002-0415-7342Regina R. Baiturina1https://orcid.org/0000-0002-8156-2165Svetlana V. Diarova2https://orcid.org/0009-0005-5403-1683Башкирский государственный аграрный университетБашкирский государственный аграрный университетБашкирский государственный аграрный университетИсследована трансформация лесов Южного Урала за 25-летний период с применением геоинформационных систем и методов дистанционного зондирования. Определен нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI – Normalized Difference Vegetation Index), который отражает влияние таких факторов, как содержание хлорофилла, площадь поверхности листьев, плотность и структура растительности. Индекс вычислен на основе дешифрования разновременных космических снимков (1995, 2013 и 2020 гг.) со спутников Pleiades-1A, Landsat-5 и -8 с использованием программного пакета ArcGIS для создания карты растительности, отражающей значения NDVI, и ретроспективного анализа ее состояния. Найденные значения имеют тесную корреляционную связь с показателями жизненного состояния, полученными натурным методом (коэффициент корреляции – 0,69). Расчет индекса NDVI, генерирование карт диапазона фиксированных значений NDVI и комбинация каналов «искусственные цвета» по годам позволили выделить лесные участки с оптимальными полнотой, возрастным и санитарным состоянием (темный окрас) и участки, нуждающиеся в лесовосстановлении. Сравнение распределения территории по классам NDVI за 1995–2020 гг. говорит о существенном изменении площади отдельных классов, которые сгруппированы в 11 классов и представлены значениями от –0,14 до +0,91. К 2020 г. превосходящая часть исследуемого участка стала относиться к более высоким классам NDVI – 9 и 10 и составила 98 %, что свидетельствует о возрастной однородности насаждений и повышении продуктивности лесов с 1995 г. Насаждения, имеющие большие индексы NDVI, характеризуются увеличенным по сравнению с другими древостоями накоплением древесной биомассы. Территории классов 1–9 (NDVI 0–0,8) демонстрируют значительное сокращение площади и схожую динамику, а территории классов 10–11 (NDVI 0,8–1,0) – ощутимую положительную динамику. Результаты исследования подтверждают правильность выбора индекса NDVI из известных индексов растительности для оценки трансформации типов подстилающей поверхности изучаемого участка за 25 лет. Таким образом, этот индекс является объективным индикатором состояния лесных экосистем. Методы дешифрирования пространственных изображений могут быть использованы для определения площади лесопокрытых земель и значительно повысить эффективность управления лесными ресурсами.https://journals.narfu.ru/index.php/fj/article/view/2180состояние лесаизменение состояния лесадистанционное зондированиегеографическая информационная системавегетационный индекстип подстилающей поверхностикартированиеюжный урал |
| spellingShingle | Rida R. Sultanova Regina R. Baiturina Svetlana V. Diarova Оценка трансформации лесов Южного Урала по разновременным космическим снимкам Лесной журнал состояние леса изменение состояния леса дистанционное зондирование географическая информационная система вегетационный индекс тип подстилающей поверхности картирование южный урал |
| title | Оценка трансформации лесов Южного Урала по разновременным космическим снимкам |
| title_full | Оценка трансформации лесов Южного Урала по разновременным космическим снимкам |
| title_fullStr | Оценка трансформации лесов Южного Урала по разновременным космическим снимкам |
| title_full_unstemmed | Оценка трансформации лесов Южного Урала по разновременным космическим снимкам |
| title_short | Оценка трансформации лесов Южного Урала по разновременным космическим снимкам |
| title_sort | оценка трансформации лесов южного урала по разновременным космическим снимкам |
| topic | состояние леса изменение состояния леса дистанционное зондирование географическая информационная система вегетационный индекс тип подстилающей поверхности картирование южный урал |
| url | https://journals.narfu.ru/index.php/fj/article/view/2180 |
| work_keys_str_mv | AT ridarsultanova ocenkatransformaciilesovûžnogouralaporaznovremennymkosmičeskimsnimkam AT reginarbaiturina ocenkatransformaciilesovûžnogouralaporaznovremennymkosmičeskimsnimkam AT svetlanavdiarova ocenkatransformaciilesovûžnogouralaporaznovremennymkosmičeskimsnimkam |