Для целей мониторинга состояния лесных экосистем наиболее эффективно использование возможностей дистанционных методов. Проследить динамику процессов во времени можно с помощью временных серий космических снимков. На мультиспектральных космических снимках Landsat и DigitalGlobe территории государственного природного заповедника «Олекминский» показана взаимосвязь между показателями индекс лесистости и тематическая разность пикселов. Вначале проводилась неуправляемая классификации снимков и их фрагментов методом ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technigue). Затем проводился расчет тематической разности результатов классификации на 2, 4, 6 классов. Проведено сравнение лесных массивов с доминированием разных пород (сосняков и лиственничников) по показателям индекс лесистости и тематическая разность пикселов. При похожих значениях индекса лесистости для массивов с доминированием сосны характерен большой разброс разностей между 1,4 и 2 ,3 рядами тематической разности. Тогда как для массивов с доминированием лиственницы разброс минимальный. Отмечена перспективность использования кластерного анализа разновременных космических снимков при оценке процесса лесовосстановления после пожара. Установлены закономерности изменения тематической разности пикселов при увеличении индекса лесистости по мере лесовозобновления. Чем более интенсивно идет процесс зарастания гари, тем более резко увеличивается индекс лесистости и разность между 1 и 2 классами. Отрицательные значения разности между 1 и 2 классом соответствуют значениям индекса лесистости менее 0.5. Все положительные значения разности между 1 и 2 классами тематической разности отмечены при значениях индекса лесистости более 0.5. При оценке сезонного хода вегетации был определен индекс NDVI, который позволяет рассчитать годовую продуктивность разных типов бореальных лесов. Построены кривые вегетации для основных типов лесных экосистем.
For the purpose of monitoring the state of forest ecosystems, remote sensing methods are the most efficient. One can track the dynamics of processes in time using the time series of satellite images. The multispectral satellite images Landsat and DigitalGlobe of Olyokminsky State Nature Reserve show the relationship between the indicators of forest cover index and thematic pixel difference. Initially, an uncontrolled classification of images and their fragments was carried out using the ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technigue) method. Then, the thematic difference of the classification results for classes 2, 4, 6 was calculated. A comparison of forest areas with the dominance of different species (pine forests and larch forests) in terms of the forest cover index and thematic pixel difference was made. With similar values of forest cover index, pine-dominated massifs were characterized by a large variation of the differences between 1,4 and 2,3 rows of thematic difference, whereas the scatter was minimal for arrays with dominance of larch. The outlook for the use of cluster analysis of multi-temporal satellite imagery in assessing the process of reforestation after a fire was noted. The regularities of the change in the thematic difference of pixels with an increase in the forest index as forest regeneration were established. The more intensively the process of burning overgrowth occurs, the sharper increase in the forest cover index and the difference between classes 1 and 2. Negative values of the difference between 1 and 2 class corresponded to the values of forest index less than 0.5. All positive values of the difference between classes 1 and 2 of the thematic difference were noted with values of the forest cover index greater than 0.5. In assessing the seasonal course of the growing season, the NDVI index was determined, which allows calculating the annual productivity of different types of boreal forests. Vegetation curves were constructed for the main types of forest ecosystems.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.