МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ ВЫСОКОГО И СВЕРХВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ

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.

классификация Isodata, тематическая разность пикселов, индекс лесистости, индекс вегетации

1. под ред. А.С. Исаева. Мониторинг биологического разнообразия лесов России: методология и методы. - М.: Наука, 2008. - 453 с.

2. Исаев А.С. Использование спутниковых данных для мониторинга биоразнообразия лесов / А.С. Исаев, С.В. Князева, М.Ю. Пузаченко, Т.В. Черненькова // Исследование Земли из космоса. - 2009. - № 2. - С. 1-12.

3. Толкач И.В. Методы основных таксационно-дешифровочных показателей на цифровых снимках / И.В. Толкач // Труды БГТУ. - 2012. - №1. - С-63-65.

4. Исаев А.С. Моделирование лесоообразовательного процесса: Феноменологический подход / А.С. Исаев, В.Г. Суховольский, Р.Г. Хлеборос, А.И. Бузыкин, Т.М. Овчинникова // Лесоведение. - 2005. - №1. - С 3-11.

5. Николаев В.А. Космическое ландшафтоведение. - М: Изд-во Моск. ун-та, 1993. - 81 с.

6. Козодеров В.В., Кондранин Т.В. Методы оценки состояния почвенно-растительного покрова по данным оптических систем дистанционного аэрокосмического зондирования. - М.: МФТИ, 2008. - 222 с.

7. Жирин В.М. Эколого-динамическое исследование лесообразовательного процесса по космическим снимкам / В.М. Жирин, С.В. Князева, С.П. Эйдлина // Лесоведение. - 2013. - № 5. - С. 76-85.

8. Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. - М.: Техносфера, 2010. - 560 с.

9. Бабурин А.А. Лесорастительные показатели оценки трансформации геосистем южных районов Дальнего Востока / А.А. Бабурин, Е.М. Климина, В.А. Глаголев // Региональные проблемы. - 2016. - Т. 19, № 4. - С. 67-74.

10. Терехин Э.А. Оценка изменения лесистости в современный период на юге Среднерусской возвышенности с использованием материалов разновременных космических съёмок / Э.А. Терехин, Ю.Г. Чендев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15, № 3. - С. 114-126.

11. Рожков Ю.Ф. Мониторинг состояния лесов с использованием кластерного анализа при дешифрировании космических снимков среднего и высокого разрешения / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова // Наука и образование. - 2016. - №3. - С 95-101.

12. Рожков Ю.Ф. Опыт использования дешифрирования космических снимков в мониторинге лесных экосистем Олекминского заповедника // Труды Государственного природного заповедника «Олекминский». вып.1. - Якуткс: изд-во СВФУ, 2015. - С. 42-55.

13. Рожков Ю.Ф., Кондакова М.Ю. Оценка структурных характеристик лесных экосистем с использованием дешифрирования космических снимков высокого и сверхвысокого разрешений / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова // Вестник СВФУ. - 2018. - № 1(63). - С. 38-51.