Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.229.142.104
    [SESS_TIME] => 1627742340
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 0c6241df18d4ab0f8bf436cdc18a9a72
    [SALE_USER_ID] => 0
    [UNIQUE_KEY] => 5527f6ee1175b779a6ead09815591697
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский лесной журнал

2019 год, номер 6

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ДЛЯ ПЕРЕВОДА ЛЕСНЫХ ЗЕМЕЛЬ В ПОКРЫТЫЕ ЛЕСОМ ЗЕМЛИ ДИСТАНЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ

А.А. Карпов1,2, Н.Р. Пирцхалава-Карпова1, А.П. Богданов1,2, Р.А. Алешко1,2, В.В. Воронин2
1Северный федеральный университет им. М. В. Ломоносова, 163002, Архангельск, наб. Северной Двины, 17
lesnoy.monitoring@gmail.com
2Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства, 163062, Архангельск, ул. Никитова, 13
aleksandr_bogd@mail.ru
Ключевые слова: дистанционные методы мониторинга, лесовосстановление, вегетационный индекс, SWVI, NBR, NDVI, Google Earth Engine, Архангельская область, remote sensing methods of monitoring, reforestation, vegetation indices, SWVI, NBR, NDVI, Google Earth Engine, Arkhangelsk Oblast
Страницы: 19-26

Аннотация

Оценка лесовосстановления по данным дистанционного зондирования Земли является приоритетной темой научных исследований на сегодняшний день во всем мире. Используя многолетние спутниковые снимки и спектральные индексы для анализа растительности, можно определить пороговые значения успешного лесовосстановления на вырубках и гарях. В российских реалиях анализ успешности лесовозобновления имеет практическую ценность для перевода лесных земель, подверженных вырубкам и лесным пожарам, в площадь, покрытую лесом, после достижения необходимых критериев для перевода. Скорость лесовозобновления напрямую зависит от климатических и почвенных условий исследуемого региона. Сбор полевых данных и исследовательская работа проведены в северо- и среднетаежном районах Архангельской области. Данная территория относится к бореальным лесам. Расчет спектральных индексов для каждого объекта исследования проводили для разновременных снимков за 20-летний период с использованием платформы Google Earth Engine. На основе полученных результатов выбирали наиболее подходящий для анализа спектральный индекс и устанавливали пороговые значения для перевода пикселя спутникового снимка в площадь, покрытую лесом. Оптимальным спектральным индексом для разработки методики перевода земель в покрытую лесом площадь по спутниковым данным был выбран индекс SWVI. Оптимальное пороговое значение для перевода определено как восстановление индекса до 80 % после произошедшего нарушения в лесном покрове. На основе анализа изменений индекса разработана методика для автоматизированного перевода земель в покрытую лесом площадь. Результатами проведенной работы стал пространственный слой переведенных в 2018 г. земель в покрытую лесом площадь на территории Северодвинского и Онежского лесничеств Архангельской области.

DOI: 10.15372/SJFS20190603
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину