Публикации 2014-2023 гг.
1 Северный (Арктический) федеральный университет имени М. В. Ломоносова
Набережная Северной Двины, 17, Архангельск, 163002 Российская Федерация
2 Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства
ул. Никитова, 13, Архангельск, 163062 Российская Федерация
E-mail: lesnoy.monitoring@gmail.com, nanahoroshaya@gmail.com, aleksandr_bogd@mail.ru,
Реферат
УДК 630*2
Карпов А. А.1, 2, Пирцхалава-Карпова Н. Р.1, Богданов А. П.1, 2, Алешко Р. А.1, 2, Воронин В. В.2 Разработка методики для перевода лесных земель в покрытые лесом земли дистанционными методами // Сибирский лесной журнал. 2019. № 6. С. 19–26.
DOI: 10.15372/SJFS20190603
© Карпов А. А., Пирцхалава-Карпова Н. Р., Богданов А. П., Алешко Р. А., Воронин В. В., 2019
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 были проведены в северо-таежном и среднетаежном районах Архангельской области. Данная территория относится к бореальным лесам. Расчет спектральных индексов для каждого объекта исследования проводился для разновременных снимков за период 20 лет с использованием платформы Google Earth Engine. На основе полученных результатов выбирался наиболее подходящий для анализа спектральный индекс и устанавливались 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 было определено, как восстановление индекса до 80 % после произошедшего нарушения в лесном покрове. На основе анализа изменений индекса была разработана методика для автоматизированного перевода земель в покрытую лесом площадь. Результатами проведенной работы стал пространственный слой переведенных земель в покрытую лесом площадь 2018 г. на территорию Северодвинского и Онежского лесничеств Архангельской области.
