vestnik
Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)"
2411-1759
ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)"
RU
https://vestnik.sgugit.ru
10.33764/2411-1759-2024-29-2-51-61
Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Определение состояния темнохвойных лесов, поврежденных энтомовредителями, по спутниковым данным
О. А. Слинкина
Слинкина
О. А.
Научная лаборатория «Защита леса», Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М. Ф. Решетнева, г. Красноярск, Российская Федерация
Институт фундаментальной биологии и биотехнологии, г. Красноярск, Российская Федерация
2024
29
2
51
61
© О. А. Слинкина, 2024
2024
О. А. Слинкина
Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Объектом исследования данной работы являлась вспышка размножения сибирского шелкопряда – опасного энтомовредителя, поражающего хвойные леса Урала, Сибири и Дальнего Востока. Вспышка наблюдалась в 2018–2020 гг. на территории Ирбейского района Красноярского края и охватила 42 тыс. га темнохвойной тайги. Целью работы являлось изучение возможностей использования спутниковой съемки среднего пространственного разрешения для количественной оценки поврежденных сибирским шелкопрядом деревьев. Для решения поставленной задачи мы рассчитали на основе съемки Sentinel-2 спектральные индексы поврежденных древостоев, такие как NDVI, dNDVI, NBR, dNBR, NDMI, EVI, TCG и сопоставили их с данными наземных измерений. Для связи наземных и спутниковых данных применялись линейные регрессионные модели. В результате работы определен ряд спектральных индексов, позволяющих с высокой точностью определить долю погибших при вспышке размножения сибирского шелкопряда деревьев. Обозначены критерии выбора спутниковых снимков, наилучшим образом подходящих для решения поставленных задач.
спутниковая съемка
Sentinel-2
спектральные индексы
энтомовредители
сибирский шелкопряд
темнохвойные леса
погибшие лесные насаждения
satellite data
Sentinel-2
spectral indices
insect pests
Siberian silkmoth
dark coniferous forests
dead forest stands
[
Коломиец Н. Г. Сибирский шелкопряд – вредитель равнинной тайги // Тр. по лесному хозяйству Западной Сибири. Вып. 3 : Экономика лесного хозяйства, лесоведение, лесоводство и агролесомелиорация. – Новосибирск, 1957. – С. 61–76.
]
[
Кондаков Ю. П. Закономерности массовых размножений сибирского шелкопряда // Экология популяций лесных животных Сибири. – Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние, 1974. – С. 206–265.
]
[
Гродницкий Д. Л. Сибирский шелкопряд и судьба пихтовой тайги // Природа. – 2004. – № 11. – С. 49–56.
]
[
Павлов И. Н., Литовка Ю. А., Голубев Д. В., Астапенко С. А., Хромогин П. В. Новая вспышка массового размножения Dendrolimus sibiricus Tschetv. в Сибири (2012–2017 гг.): закономерности развития и перспективы биологического контроля // Сибирский экологический журнал. – 2018. – Т. 25, № 4. – С. 462–478.
]
[
Харук В. И., Антамошкина О. А. Воздействие сибирского шелкопряда на горимость лесных территорий // Сибирский экологический журнал. – 2017. – Т. 24, № 5. – С. 647–654.
]
[
Фуряев В. В. Шелкопрядники тайги и их выжигание. – М. : Наука, 1966. – 92 с.
]
[
Исаев А. С., Пальникова Е. Н., Суховольский В. Г., Тарасова О. В. Динамика численности лесных насекомых филлофагов: модели и прогнозы. – М. : Тов-во науч. изд. КМК, 2015. – 262 с.
]
[
Isaev A. S., Soukhovolsky V. G., Tarasova O. V., Palnikova E. N., Kovalev A. V. Forest insect population dynamics, outbreaks and global warming effects. – New York : Wiley, 2017. – 304 p.
]
[
Суховольский В. Г., Ковалев А. В., Пальникова Е. Н., Тарасова О. В. Моделирование рисков воздействия насекомых на лесные насаждения при возможных климатических изменениях // Компьютерные исследования и моделирование. – 2016. – Т. 8, № 2. – С. 241–253.
]
[
Demidko D. A., Goroshko A. A., Slinkina O. A., Mikhaylov P. V., Sultson S. M. The Role of Forest Stands Characteristics on Formation of Exterior Migratory Outbreak Spots by the Siberian Silk Moth Dendrolimus sibiricus (Tschetv.) during Population Collapse // Forests. – 2023. – Vol. 14(6). – P. 1078. – DOI 10.3390/f14061078.
]
[
Кондаков Ю. П. Массовые размножения сибирского шелкопряда в лесах Красноярского края // Энтомологические исследования в Сибири. Вып. 2. – Красноярск : РЭО, 2002. – С. 25–74.
]
[
Эпова В. И., Плешанов А. С. Зоны вредоносности насекомых-филлофагов Азиатской России. – Новосибирск : Наука. Сиб. изд. фирма РАН, 1995. – 147 с.
]
[
Харук В. И., Им С. Т., Ягунов М. Н. Миграция северной границы распространения сибирского шелкопряда // Сибирский экологический журнал. – 2018. – Т. 25, № 1. – С. 32–44.
]
[
Franklin J. F., Lindenmayer D. B., MacMahon J. A., McKee A., Magnusson J., Perry D. A., et al. Threads of continuity: Ecosystems disturbances, biological legacies, and ecosystem recovery // Conservation Biology in Practice. – 2000. –Vol. 1. – P. 8–17.
]
[
Валендик Э. Н., Верховец С. В., Кисиляхов Е. К., Лантух А. Ю. Роль шелкопрядников в горимости лесов Нижнего Приангарья // Лесное хозяйство. – 2004. – № 6. – С. 27–29.
]
[
Jonasova, M., Prach, K. The influence of bark beetles outbreak vs. salvage logging on ground layer vegetation in Central European mountain spruce forests // Biological Conservation. – 2008. – Vol. 14. – P. 1525–1535.
]
[
Niemela, J. Management in relation to disturbance in the boreal forest // Forest Ecology and Management. – 1999. – Vol. 115. – P. 127–134.
]
[
Senf C., Seidl R., Hostert P. Remote sensing of forest insect disturbances: Current state and future directions // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2017. – Vol. 60. – P. 49–60.
]
[
Meng R., Gao R., Zhao F., Huang C., Sun R., Lv Z., Huang Z. Landsat-based monitoring of southern pine beetle infestation severity and severity change in a temperate mixed forest // Remote Sensing of Environment. – 2022. – Vol. 269. – P. 112847.
]
[
Pasquarella V., Bradley B., Woodcock C. Near-real-time monitoring of insect defoliation using Landsat time series // Forests. – 2017. – Vol. 8. – P. 275.
]
[
Havasova M., Bucha T., Ferencik J., Jakus R. Applicability of a vegetation indices-based method to map bark beetle outbreaks in the High Tatra Mountains // Annals of Forest Research. – 2015. – Vol. 58. – P. 295–310.
]
[
Meddens A. J. H., Hicke J. A., Vierling L. A., Hudak A. T. Evaluating methods to detect bark beetle-caused tree mortality using single-date and multi-date Landsat imagery // Remote Sensing of Environment. – 2013. – Vol. 132. – P. 49–58.
]
[
Meigs G. W., Kennedy R. E., Cohen W. B. A Landsat time series approach to characterize bark beetle and defoliator impacts on tree mortality and surface fuels in conifer forests // Remote Sensing of Environment. – 2011. – Vol. 115. – P. 3707–3718.
]
[
Hart S. J., Veblen T. T. Detection of spruce beetle-induced tree mortality using high- and medium-resolution remotely sensed imagery // Remote Sensing of Environment. – 2015. – Vol. 168. – P. 134–145.
]
[
Смагин В. Н., Ильинская С. А., Назимова Д. И., Новосельцева И. Ф., Чередникова Ю. С. Типы лесов гор Южной Сибири. – Новосибирск : Наука, 1980. – 336 с.
]
[
Поликарпов Н. П., Чебакова Н. М., Назимова Д. И. Климат и горные леса Южной Сибири. – Новосибирск : Наука, 1986. – 227 с.
]
[
Schulze E.-D., Heimann M., Harrison S., Holland E., Lloyd J. Global Biogeochemical Cycles in the Climate System. – Jena : Academic Press, 2010. – P. 345.
]
[
Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S. V., Goetz S. J., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C. O., Townshend J. R. G. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change // Science. – 2013. – Vol. 342 (6160). – P. 850–853.
]
[
Дейвис Ш., Ландгребе Д. А., Филипс Т. Л. Дистанционное зондирование: количественный под ход / под ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвис ; пер. с англ. – М. : Недра, 1983. – 415 c.
]
[
Выгодская И. Н., Горшкова И. И. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности. – М. : Гидрометеоиздат, 1987. – 246 с.
]
[
Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. – М. : Мир, 1988. – 350 с.
]
[
Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. – 1979. – Vol. 8. – P. 127−150.
]
[
Zhu Z., Key C., Ohlen D., Benson N. Evaluate sensitivities of burn severity mapping algorithms for different ecosystems and fire histories in the United States // Final Report to the Joint Fire Science Program, Project JFSP 01-1-4-12. – 2006. – P. 35.
]
[
Key C. H., Benson N., Ohlen D., Howard S., McKinley R., Zhu Z. The normalized burn ratio and relationships to burn severity: ecology, remote sensing and implementation // Proceedings of the Ninth Forest Service Remote Sensing Applications Conference. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Bethesda, MD, 2002.
]
[
Key C. H. Ecological and sampling constraints on defining landscape fire severity // Fire Ecology. – 2006. – No. 2 (2). – P. 34–59.
]
[
Gao B.-C. NDWI – A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. – 1996. – Vol. 58. – P. 257–266.
]
[
Jiang Z., Huete A. R., Didan K., Miura T. Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band // Remote Sensing of Environment. – 2008. – Vol. 112 (10). – P. 3833–3845.
]