В работе представлен метод оценки продуктивности лесного покрова, восстанавливающегося после деструктивного воздействия, которое привело к его исчезновению, при условии известной датировки воздействия.
В рамках предлагаемого метода используются данные проекта Global Forest Change (Hansen et al., 2013), характеризующие пространственное распределение участков исчезновения лесного покрова, включая информацию о его дате, по данным Landsat с разрешением 30 м. Совместный анализ указанных данных, приведённых к пространственному разрешению 100 м, и карты растительности России, созданной на основе данных PROBA-V (Егоров и др., 2018) с тем же разрешением, позволяет определять участки восстанавливающегося лесного покрова и его тип. На основе полученной информации выбирается соответствующая модель хода роста лесных насаждений (Швиденко и др., 2008), которая используется для моделирования динамики характеристик лесов различных классов продуктивности (бонитета). Заключительный этап работы метода включает оценку класса бонитета восстанавливающегося лесного покрова на основе сопоставления данных существующих геоинформационных продуктов, отражающих характеристики лесов, и результатов моделирования соответствующих характеристик лесных насаждений для значений возраста, рассчитываемых как интервал между годом исчезновения лесного покрова и годом, для которого актуален используемый продукт. Рассматриваемому участку лесного покрова ставится в соответствие тот класс бонитета, результаты моделирования для которого наилучшим образом согласуются с данными существующих продуктов.
Возможность использования описанного метода для оценки продуктивности восстанавливающегося лесного покрова на территории Европейской части РФ была исследована с использованием данных глобальной карты запасов стволовой древесины, полученной в рамках проекта Globbiomass (Santoro et al., 2018; пространственное разрешение 100 м, данные на 2010 год), и данных продукта измерений высоты растительности ATL08 (Neuenschwander et al., 2019; размер футпринта 13 м, 2018-2019 год) прибором ATLAS, установленным на спутнике ICESat-2. Показано, что в рамках предлагаемого метода целесообразнее использовать продукт данных ATL08, т.к. данные Globbiomass демонстрируют завышение запаса в области его низких значений.
Дальнейшие направления исследований включают в себя валидацию получаемых оценок и реализацию представленного метода в масштабах всей территории РФ с использованием данных ATL08 и данных Global Forest Change исходного пространственного разрешения.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №19-77-30015). Обработка и анализ данных выполнялись с использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2019).