Восемнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»
XVIII.F.380
Пирогенная структура и динамика растительности Баргузинского заповедника
Железный О.М. (1), Егоров А.В. (2)
(1) МГУ имени М.В. Ломоносова, географический факультет, Москва, Россия
(2) Центр Охраны Дикой Природы, Москва, Россия
Лесные пожары приносят существенный ущерб лесам России, в том числе находящимся на территории Прибайкалья (Краснощеков, 2018; Sofronov, 2008). Оценка послепожарного восстановления экосистем в Баргузинском заповеднике поволяет сделать выводы о пожарном режиме лесов Восточного Прибайкалья, а также перспективах исполнения охраняемой территорией своих основных функций: поддержания биоразнообразия, сохранения естественных ландшафтов.
Оценка восстановления проводилась по материалам дистанционного зондирования и полевых исследований в рамках двух блоков: классификации наземного покрова и анализа спектральных индексов. Было проведено несколько классификаций Random Forest (Breiman, 2001) на 2009-10 и 2018-19 гг. с использованием снимков Landsat 5-8 разной степени коррекции, а также спектральных метрик (Hansen, 2011). В качестве обучающей выборки использовались предварительно обработанные материалы лесоустройства и результаты визуального дешифрирования снимков сверхвысокого разрешения, все точки выборки находились вне участков гарей. Была проведена оценка точности по независимой выборке, выбрана оптимальная классификация; обнаружено, что наилучший результат даёт классификация по необработанным данным (DN). Оценена доля различных типов растительности в структуре наземного покрова гарей разных лет.
Для расчёта спектральных индексов NDVI (на одну дату в июле и марте каждого года) и NDMI (только на июль) использовались снимки Landsat 5-8 за 1988-2019, подвергнутые радиометрической и атмосферной коррекции. Для каждой гари было рассчитано среднее значение индекса, построены диаграммы рассеяния, позволяющие проследить изменения значений индексов после пожара и сроки достижения ими допожарных значений. В связи с небольшим сроком, на который доступны спутниковые снимки, использовалось временное наложение данных по разным гарям (Cuevas-González, 2009).
Достигнутые результаты свидетельствуют о высотной дифференциации послепожарного восстановления леса, преобладании мелколиственных и светлохвойных пород в структуре молодых древостоев на гарях. Отмечено более длительное восстановление индексов к допожарным значениям по сравнению с описанным для территорий южнее (Shvetsov, 2019) или по данным более низкого разрешения (Goetz, 2006). Снижение весенних значений индексов продолжается на протяжении нескольких лет после пожара, что свидетельствует о постепенной гибели хвойных деревьев. Полученные результаты позволяют заключить, что современные пожарные нарушения не восполняется восстановлением коренных темнохвойных лесов на старых гарях и ведут к смене породного состава большой части лесов заповедника.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, лесные пожары, восстановление, бореальные леса, Random Forest, Landsat, Прибайкалье
Литература:
- Краснощеков Ю.Н., Евдокименко М.Д., Онучин А.А. Постпирогенная дигрессия лесных экосистем в горном Прибайкалье // Сибирский лесной журнал. 2018. № 6. С. 46–57.
- Breiman L. Random forests // Machine learning. 2001. № 45(1). P. 5–32.
- Cuevas-González M., Gerard F., Balzter H., Riaño D. Analysing forest recovery after wildfire disturbance in Boreal Siberia using remotely sensed vegetation indices // Global Change Biology. 2009. Vol. 15. P. 561–577.
- Goetz S., Fiske G., Bunn A. Using satellite time-series data sets to analyze fire disturbance and forest recovery across Canada // Remote Sensing of Environment. 2006. Vol. 101. P. 352–365.
- Hansen M.C., Egorov A., Roy D.P., Potapov P., Ju J., Turubanova S., et al. Con- tinuous fields of land cover for the conterminous United States using Landsat data: First results from the Web-Enabled Landsat Data (WELD) project // Remote Sensing Letters. 2011. Vol. 2. P. 279–288.
- Shvetsov E.G., Kukavskaya E.A., Buryak L.V., Barrett K. Assessment of post-fire vegetation recovery in Southern Siberia using remote sensing observations // Environmental Research Letters. 2019. Vol. 14. P. 055001.
- Sofronov M.A., Volokitina A.V., Sofronova T.M. Fires and pyrogenic successions in the forests of the south Baikal region // Contemporary Problems of Ecology 2008. Vol. 1. P. 304–309.
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов
321