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 10.33764/2411-1759-2020-25-3-214-228 Землеустройство, кадастр и мониторинг земель Прогноз состояния растительного покрова лесных угодий заповедника Донг Най Вьетнама В. Ф. Ковязин Ковязин В. Ф. Данг Тхи Лан Ань Ань Данг Тхи Лан Данг Вьет Хунг Хунг Данг Вьет Санкт-Петербургский горный университет, 199106, Россия, г. Санкт-Петербург Вьетнамский государственный лесохозяйственный университет – Донг Най кампус, 810000, Вьетнам 2020 25 3 214 228 © В. Ф. Ковязин, Данг Тхи Лан Ань, Данг Вьет Хунг, 2020 2020 В. Ф. Ковязин, Данг Тхи Лан Ань, Данг Вьет Хунг Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. 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. заповедник Донг Най лесные угодья растительный покров космоснимки цепи Маркова Dong Nai nature reserve forest land vegetation cover satellite images Markov chains 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.