Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Будущая конференция
Архив конференций
2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003
Личный кабинет
Зарегистрироваться на сайте Войти на сайт Забыли пароль?
Электронный сборник статей
«Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли - RORSE 2018»
Журнал
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Дополнительная информация
Контакты Полезная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Девятнадцатая международная конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XIX.F.274

Исследование восстановления соснового леса после пожара на основе поляриметрических и оптических данных на тестовом участке Байкальского региона

Кирбижекова И.И. (1), Чимитдоржиев Т.Н. (1), Дмитриев А. В. (1), Балтухаев А. К. (1), Дагуров П. Н. (1)
(1) Институт физического материаловедения СО РАН, Улан-Удэ, Россия
В докладе представлены результаты исследований оценки степени лесовосстановления на основе спутниковых данных оптического и радиодиапазона. Тестовый участок расположен в отрогах хребта Улан_Бургасы Байкалского региона (107.64 с.ш., 51.90 в.д.). После лесного пожара весной 2003 г. в низинах и на пологих склонах были произведены лесовосстановительные работы и посадка саженцев сосны обыкновенной. На остальной территории происходит естественное восстановление леса. По зимнему снимку Ресурс-П с разрешением 1,795 м от 04 марта 2018 г. установлено, что через 15 лет после пожара молодняк сосны занял 38 % территории. В качестве критерия принято условие - превышение зимнего порогового значения NDVI=0.2 для эталонного соснового леса. На участке лесовосстановления и контрольных участков без растительности, соснового и смешанного леса исследованы сезонные и многолетние изменения индекса NDVI_32d, усредненного по 32-дневным интервалам 1995-2021 гг.. и его производных - индекса восстановления древостоя SRI, относительного индекса лесовозобновления RRI, фракции растительного покрова FVC. После пожара наблюдается скачкообразное падение индексов на 60-100% в 2003-2004 гг. с последующим медленным ростом. Скорость восстановления индексов зависит от сезона и фазы цикла солнечной активности. Период восстановления летних показателей 2-3 года, зимних – не менее 15 лет.
Восстановление среднегодовых радарных вегетационных индексов RVI по данным ALOS PALSAR-1/2 за период 2006-2020 гг. займет не менее 41 года. По данным трех съемок ALOS-2 PALSAR-2 в L-диапазоне с полной поляризацией (hh, hv, vh, vv) в 2017-2019 гг. исследовано распределение трех основных типов механизма рассеяния. По результатам классификации Клауда-Поттье кластеры с доминированием поверхностного типа рассеяния (открытые участки без растительности) составляют 68.64-87.43 % территории; объемного рассеяния (общая биомасса растительности) – 12.44-31.10 %; двукратного рассеяния (древесина, стволы) – 0,11-0,26 %. Сравнение статистики результатов классификации и усредненных показателей H-A-alpha-параметров поляриметрической декомпозиции для тестового и контрольных участков соснового леса и поля показало, что участок лесовосстановления через 14-16 лет после пожара остается более близок по показателям H-alpha к полю, чем к лесу. Аналог индекса FVC принимает значения в диапазоне от 8 до 53% (тождественность полю - 0%, лесу – 100 %).

Ключевые слова: сосновый лес, лесной пожар, лесовосстановление, поляриметрическая декомпозиция, классификация Клауда-Поттье, вегетационные индексы, временные ряды
Литература:
  1. Сайт нацпроекта Экология - https://ecologyofrussia.ru/proekt/sohranenie-lesov/
  2. Чернов М.В., Ханов С.М. Методические подходы к использованию данных дистанционного зондирования Земли при осуществлении государственного мониторинга воспроизводства лесов
  3. // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. 2018. № 3-4. С. 66-76.
  4. Об утверждении порядка осуществления государственного мониторинга воспроизводства лесов: Приказ Минприроды России от 19.02.2015 № 59, Москва: зарегистрировано в Минюсте России 12.10.2015 № 39300 // КонсультантПлюс: Официальный сайт компании «КонсультантПлюс» / Компания «КонсультантПлюс». – Электрон. справ. правовая система. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_185523/, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус. – Дата обращения: 03.08.2018.
  5. Карпов А.А., Богданов А.П., Пирцхалава-Карпова Н.Р., Демина Н.А. Использование ДЗЗ для мониторинга лесовосстановления в бореальных лесах // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2019. № 229. С. 23-43.
  6. Государственный доклад о состоянии и охране окружающей среды Республики Бурятия за 2003–2016 гг.
  7. Лесной план Республики Бурятия. Улан-Удэ, 2018.
  8. Доржиев Ц. З., Бао Юухай, Бадмаева Е. Н., Батсайхан В., Урбазаев Ч. Б., Юшань. Лесные пожары в Республике Бурятия за 2002–2016 гг.// Природа внутренней Азии. 2017. № 3(4). С. 23-35.
  9. Евдокименко М. Д. География и причины пожаров в байкальских лесах // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2013.
  10. Борисова Т.А. Причины лесных пожаров в Бурятии: причины и следствия // Вестник ВГУ. Серия: география, геоэкология. 2017. №2. С.78-84.
  11. Рыморев М.В., Алтаев А.А., Лесовосстановление в Республике Бурятия // Современные технологии в агрономии, лесном хозяйстве и приемы регулирования плодородия почв. Материалы международной научно-практической конференции, приуроченной к 65-летию агрономического факультета БГСХА. 2017. Изд.: БГСХА им. В.Р. Филиппова.
  12. https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/LANDSAT_LC08_C01_T1_32DAY_NDVI
  13. Manual of remote sensing. V. 2. Principles and applications of imaging radar. Editor-in-chief R.A. Ryerson. – USA: Wiley, 1998. – 865 p.
  14. Cloude S.R., Pottier E. An entropy-based classification scheme for land applications of polarimetric SAR // IEEE Trans GRS. – 1997. – V. 35 (1). – P. 68–78.
  15. Cloude S.R., Pottier E. A review of target decomposition theorems in radar polarimetry // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 1996. – V. 34. – № 2. – P. 498–518.
  16. Chu T., Guo X., Takeda K. Remote sensing approach to detect post-fire vegetation regrowth in Siberian boreal larch forest // Ecological Indicators. 2016. No. 62. P. 32–46.
  17. Yi K., Tani H., Zhang J., Guo M., Wang X., Zhong G. Long-Term Satellite Detection of Post-Fire Vegetation Trends in Boreal Forests of China // Remote Sensing. 2013. No. 5(12). P. 6938–6957

Видео доклада

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

352