Совместный анализ наземных и дистанционных данных при оценке структуры и состава лесов на примере западной части Подмосковья
DOI:
https://doi.org/10.21638/spbu07.2020.205Аннотация
Для тестовой территории в Центре Русской равнины (западный сектор Московской области) представлены результаты совместного анализа данных наземных исследований, мультиспектральных данных дистанционного зондирования Земли (МДДЗ) и цифровой модели рельефа (ЦМР). Выполнена оценка организации и ценотического разнообразия лесного покрова территории. На основе геоботанических описаний с помощью эколого-фитоценотического подхода выделены 38 синтаксона в ранге групп ассоциаций. Общее качество дискриминации выделенных единиц по описаниям растительности от проективного покрытия видов составило 84.5 %. Характеристики рельефа рассматривались в качестве одного из основных факторов природной дифференциации лесного покрова. Источником информации о высотах территории послужили данные SRTМ v.3, для которых были рассчитаны характеристики рельефа (уклоны, кривизны, освещенности) различных уровней иерархической организации. Качество дискриминации синтаксонов растительности на основе характеристик рельефа составило 49.6 %. В качестве МДДЗ использованы снимки Landsat 5 и 8, а также спектральные индексы, рассчитанные на основе каналов съемки. Качество дискриминантного анализа в этом случае составило 49.8 %. Качество дискриминации, проведенной при совместном анализе характеристик рельефа и ДДЗ, составило 64.6 % от исходно определенных синтаксонов. Таким образом, совместное использование информации о рельефе и МДДЗ улучшило на 15 % разделение выделенных классов. Построена карта типологического разнообразия растительного покрова исследуемой территории, характеризующая пространственную структуру и состав лесного покрова региона. Выделены основные характеристики рельефа, которые в совокупности определяют условия местообитания и, в значительной степени, дифференцируют рассматриваемые группы ассоциаций в пространстве.
Ключевые слова:
ДДЗ, ЦМР, дискриминантный анализ, наземные исследования, классификация, типология лесов, картографирование, лесной покров, Московская область
Скачивания
Библиографические ссылки
Капралов, Е. Г., Кошкарев, А. В., Тикунов, В. С., Глазырин, В. В., Заварзин, А. В., Замай, С. С., Лурье, И. К., Охонин, В. А., Пырьев, В. И., Рыльский, И. А., Семин, В. Н., Серапинас, Б. Б., Симонов, А. В., Трофимов, А. М., Флейс, М. Э., Якубайлик, О. Э., Яровых, В. Б. (2010). Геоинформатика. Москва: Академия.
Книжников, Ю. Ф., Кравцова, В. И., Тутубалина, О. В. (2004). Аэрокосмические методы географических исследований. Москва: Академия.
Козлов, Д. Н., Пузаченко, М. Ю., Федяева, М. В., Пузаченко, Ю. Г. (2008). Отображение пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа. Известия РАН. Серия географическая, (4), 112-124.
Корец, М. А., Черкашин, В. П., Рыжкова, В. А. (2000). Методы индикации экологических характеристик лесных территорий по данным со спутника «Ресурс-01» с использованием ГИС. Исследование Земли из космоса, (5), 74-81.
Лесной план Московской области. Кн. 1. (2010). Москва: Федеральное агентство лесного хозяйства.
Малышева, Н. В. (2002). Дистанционное зондирование для изучения лесных экосистем, учета, контроля и управления лесными ресурсами. Лесохозяйственная информация, (1), 31-61.
Общесоюзные нормативы для таксации лесов. (1992). Москва: Космос.
Померанцев, А. (2011). Классификация. [online] Российское Хемометрическое Общество. Доступно на: https://rcs.chemometrics.ru/old/Tutorials/classification.htm [Дата доступа 14.06.2020].
Пузаченко, Ю. Г. (2004). Математические методы в экологических и географических исследованиях. Москва: Академия.
Пузаченко, Ю. Г. (2006). Наука и концепция устойчивого развития. В: Труды международной школы-конференции «Ландшафтное планирование. Общие основания. Методология. Технология». Москва: МГУ имени М. В. Ломоносова, 4-80.
Пузаченко, М. Ю., Черненькова, Т. В. (2016). Определение факторов пространственного варьирования растительного покрова с использованием ДДЗ, ЦМР и полевых данных на примере центральной части Мурманской области. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 13 (5), 167-191. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2016-13-5-167-191
Тюрин, Ю. Н., Макаров, А. А. (1998). Статистический анализ данных на компьютере. Москва: ИНФРА-М.
Turcotte, D. L. (1997). Fractals and Chaos in Geology and Geophysics. Cambridge: Cambridge University Press.
Wu, J. and Qi, P. Y. (2000). Dealing with scale in landscape analysis: an overview. Geographic Information Sciences, 6 (1), 1-5.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
