Прогноз состояния растительного покрова лесных угодий заповедника Донг Най Вьетнама
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Прогноз состояния растительного покрова лесных угодий заповедника Донг Най Вьетнама

Прогноз состояния растительного покрова лесных угодий заповедника Донг Най Вьетнама

Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
УДК: 630(597)
DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-3-214-228
В. Ф. Ковязин 1, Данг Тхи Лан Ань 1, Данг Вьет Хунг 2
Год: 2020
Том: 25
№: 3
Страницы: 214 - 228
1 Санкт-Петербургский горный университет, 199106, Россия, г. Санкт-Петербург
2 Вьетнамский государственный лесохозяйственный университет – Донг Най кампус, 810000, Вьетнам

Финансирование: -

Аннотация:

Исследование проводилось на лесных угодьях заповедника Донг Най, который является особо охраняемой природной территорией (ООПТ) Вьетнама. Работа направлена на анализ изменений и прогноза состояния покрова лесных угодий в заповеднике. Для этих целей исследованы снимки Landsat-5, Landsat-7 и Landsat-8, полученные в 2003, 2011 и 2019 гг. Для выделения растительного покрова на лесных угодьях использован метод нормализованного индекса растений (NDVI). Выделенные по снимкам угодья классифицированы по категориям методом максимального правдоподобия. Для прогноза состояния выделенных угодий в районе исследований использовалась модель цепей Маркова и клеточных автоматов. Результаты исследования свидетельствуют, что в заповеднике Донг Най происходит трансформация угодий. По нашей оценке, с 2003 по 2019 г. площадь покрытых древесной растительностью угодий увеличилась на 7,0 %. К 2035 г. площадь широколиственных лесов увеличится на 1,6 %, за счет уменьшения площади лугов и кустарников. Динамика увеличения лесных угодий ООПТ объясняется принятыми Правительством Вьетнама мерами по расширению площади лесов.

Ключевые слова (RU):

заповедник Донг Най, лесные угодья, растительный покров, космоснимки, цепи Маркова

Ключевые слова (EN):

Dong Nai nature reserve, forest land, vegetation cover, satellite images, Markov chains

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Нгуен Ван Тхинь. Биоразнообразие и свойства почв биосферного заповедника Донгнай : дис. … канд. биол. наук. – Ростов-н/Д. : РГУ, 2015. – 170 с.
  2. Dang Viet Hung, Potokin A. F. Diversity of plant species composition and forest vegetation cover of Dong Nai Culture and Nature Reseve, Vietnam // Earth and Environmental Science. – 2019. – I. 316. – P. 1–9.
  3. Hunting and Collecting Practices in the Central Truong Son Landscape / Le Trong Trai, Dang Thang Long, Phan Thanh Ha, Le Ngoc Tuan // Central Truong Son Initiative Report. – 2003. – No. 7. – 32 p.
  4. Groombridge B., Jenkins M. D. Global biodiversity: earth's living resources in the 21st century. – Cambridge, World Conservation Press, 2000. – 254 p.
  5. Отчет по земельной статистике за 2013 год в заповеднике Донгнай. – Департамент природных ресурсов и окружающей среды провинции Донгнай, 2013. – 12 с.
  6. Хлебникова Е. П., Арбузов С. А. Использованиe геопространственных данных для решения задач мониторинга особо охраняемых природных территорий // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 1. – С. 96–105.
  7. Ковязин В. Ф., Данг Т. Л. А. Мониторинг лесных земель заповедника «Ким Хи» Вьетнама с использованием ГИС-технологий // Астраханский вестник экологического образования. – 2019. – № 3. – C. 95–102.
  8. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS / J. W. Rouse, R. H. Haas, J. A. Schell, D. W. Deering // Third Earth Resources Technology Satellite-1 Syposium, NASA SP-351, NASA. – 1974. – Vol. 1 – P. 309–317.
  9. Жолобов Д. А., Баев А. В. Уточнение значений нормализованного вегетативного индекса (NDVI) методом наложения транспирационной маски // Инновации в науке : сб. статей по матер. XLV междунар. науч.-практ. конф. – Новосибирск : СибАК, 2015. – № 5 (42). – С. 164–185.
  10. Congalton R. G., Oderwald R. G., Mead R. A. Assessing landsat classification accuracy using descrete multivariate analysis statistical techniques // Photogrammetry Engineering and Remote Sensing. – 1983. – Vol. 49, No. 12. – P. 1671–1678.
  11. Ковязин В. Ф., Нгуен Т. С. Разработка прогнозной модели трансформации земельных угодий Вьетнама // Изв. Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2019. – Т. 330, № 9. – C. 221–229.
  12. Simulation of land use spatial pattern of towns and villages based on CA-Markov model / L. Sang, C. Zhang, J. Yang, D. Zhu, W. Yun // Mathematical and Computer Modelling. – 2011.– Vol. 54. – P. 938–943.
  13. Liping C., Yujun S., Saeed S. Monitoring and predicting land use and land cover changes using remote sensing and GIS techniques – A case study of a hilly area, Jiangle, China // PLOS ONE. – 2018. – Vol. 13 (7). – P. 1–23.
  14. Toward a sustainable city of tomorrow: a hybrid Markov–Cellular Automata modeling for urban landscape evolution in the Hanoi city (Vietnam) during 1990–2030 / T. A. Nguyen, P. M. T. Le, T. M. Pham et. al. // Environ Dev Sustain – 2019. – Vol. 21. – P. 429–446.
  15. Praveen Subedi, Kabiraj Subedi, Bina Thapa. Application of a Hybrid Cellular Automaton – Markov (CA-Markov) Model in Land-Use Change Prediction: A Case Study of Saddle Creek Drainage Basin, Florida // Applied Ecology and Environmental Sciences. – 2013. – Vol. 1(6). – P. 126–132.
  16. GIS based land suitability assessment for tobacco production using AHP and fuzzy set in Shandong province of China / J. Zhang, Y. Su, J. Wu, H. Liang // Comput. Electron. Agric. – 2015. – Vol. 114. – P. 202–211.
  17. Marcel Török–Oance, Dorel Micle. Digital terrain analysis as a tool for the identification of possible areas with rural post – Roman archaeological sites in the S-W Dacia // Annales d'Universite 'Valahia' Targoviste, Section d'Archeologie et d'Histoire. – 2010. – Vol. 2. – P. 139–147.
  18. Modelling of Land Use Land Cover Change using Earth Observation Datasets of Tons River Basin, Madhya Pradesh, India / Sudhir Kumar Singh, Prosper Basommi Laari, Sk. Mustak, Prashant K. Srivastavad, Szilárd Szabó // Geocarto International – 2017. – P. 1–21.
  19. Wang S., Zhang Z., Wang X. Land use change and prediction in the Baimahe Basin using GIS and CA-Markov model // IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. – 2014. – 17 p.
  20. Ozturk D. Urban Growth Simulation of Atakum (Samsun, Turkey) Using Cellular AutomataMarkov Chain and Multi-Layer Perceptron-Markov Chain Models // RemoteSens. – 2015. – Vol. 7 (5). – P. 5918–5950.
  21. Dynamic simulation of land use change in Jihe watershed based on CA-Markov model / W. Yousheng, Y. Xinxiao, H. Kangning, L. Qingyun, Z. Yousong, S. Siming // Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering. – 2011. – Vol. 27 (12). – P. 330–336.
  22. Фон Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. – М. : Мир, 1971. – 326 с.
  23. Наумов Л., Шалыто А. Клеточные автоматы. Реализация и эксперименты. – 2003. – 15 с.
  24. Hou X. Y., Chang B., Yu. X. F. Land use change in Hexi corridor based on CA–Markov methods // Transactions of the CSAE. – 2004. – Vol. 20 (5). – P. 286–291.
  25. Pontius R. G. Jr. Statistical methods to partition effects of quantity and location during comparison of categorical maps at multiple resolutions // Photogramm Eng Remote Sens. – 2002. – Vol. 68(10). – P. 1041–1050.
  26. Feinstein A. R., Cicchetti D. V. High agreement but low kappa: I. The problems of two paradoxes // J Clin Epidemiol. – 1990. – Vol. 43 (6). – P. 543–549.
  27. Azizi A., Malakmohamadi B., Jafari H. R. Land use and land cover spatiotemporal dynamic pattern and predicting changes using integrated CA-Markov model // Global J. Environ. Sci. Manage. – 2016. – Vol. 2 (3). – P. 223–234.