2012 год. Согласно гистограмме (см. рис. 3), количество пикселей, соответствующих значению 0,4 индекса NDVI, составляет 77. Для данного года был введен поправочный коэффициент в связи с осенним сезоном [6], который составил 0,09 единиц индекса NDVI. Таким образом, в августе 2012 г. на значение 0,4 индекса NDVI приходилось порядка 7106 пикселей, следовательно:
Ф2012 = 7106 * 0,0036 км2 * 1500 т = 38372 т., (3)
т.е. в 2012 г. общая масса растительности на исследуемой территории составляла 38 372 т.
2013 год. Согласно гистограмме (см. рис. 3), количество пикселей, соответствующих значению 0,4 индекса NDVI, составляет 8 335, соответственно:
Ф2013 = 8 3 3 5 * 0,0036 км2 * 1500 т = 45900 т., (4)
т.е. в 2013 г. общая масса растительности на исследуемой территории составляла 45 900 т.
Обобщая расчеты (табл. 4) можно сделать вывод о том, что увеличение фитомассы с 2011 по 2012 гг. составило 4612 т, а с 2012 по 2013 гг. -- 7528 т, т.е. общее количество фитомассы за 2 года увеличилось приблизительно на 36%.
Таблица 4 Объем фитомассы исследуемого объекта по годам
[Table 4. The volume of phytomass of the object by years]
|
Год [Year] |
Объем фитомассы, т [Phytomass volume, t] |
Прирост фитомассы по сранению с прошлым годом [Growth of phytomass compared to last year] |
|
|
2011 |
33 760 |
-- |
|
|
2012 |
38 372 |
14% |
|
|
2013 |
45 900 |
19% |
Рис. 5. График изменения количества фитомассы с 2011 по 2013 гг.
[Fig. 5. Schedule of changes in the amount of phytomass from 2011 to 2013]
зондирование спутниковый пожар биомасса
Таким образом, на основе анализа полученных результатов (рис. 5) можно выявить увеличение биомассы лесной растительности на исследуемой территории за 3 года, прошедших после катастрофически крупных пожаров 2010 г., что свидетельствует о положительной динамике восстановления эколого-ресурсного потенциала лесных хозяйств на территории Нижегородской области. Предлагаемая методика позволяет оценить состояние и эколого-ресурсный потенциал, биомассу (в частности фитомассу) территории и ее продуктивность с использованием российских данных дистанционного зондирования.
Список литературы
[1] Григорец Е.А. Сравнительный анализ видов и методов мониторинга лесных пожаров на территории России // Молодой ученый. 2015. № 8. С. 379--381.
[2] Brown James K., Smith Jane Kapler, eds. 2000. Wildland fire in ecosystems: effects of fire on flora. Gen. Tech. Rep. RMRS-GTR-42-vol. 2. Ogden, UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station. 257 p.
[3] Украинский П.А. Динамика спектральных свойств зарастающих травяных гарей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 4. С. 229--238.
[4] Рожков Ю.Ф., Кондакова М.Ю. Оценка динамики процесса восстановления лесов после пожара с использованием дешифрирования космических снимков // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 5. (дата обращения: 14.12.2016).
[5] Лесные ресурсы. Министерство экологии и природных ресурсов Нижегородской области [Электронный ресурс]. (дата обращения: 02.12.2016).
[6] Черепанов А.С., Дружинина Е.Г. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы // Геоматика. 2009. № 3(4). С. 28--32.
[7] Дубинин М. Теоретические основы использования индекса NDVI [Электронный ресурс]. (дата обращения: 14.12.2016).
[8] Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. № 2(3). С. 98--102.
[9] Леса Нижегородской области [Электронный ресурс]. (дата обращения: 14.12.2016).
[10] IIASA's Global Forest Database (GFD) [Электронный ресурс]. (дата обращения: 14.12.2016).
References
[1] Grigorets E.A. Comparative analysis of species and methods for monitoring forest fires in Russia. Molodoi uchenyi. 2015. № 8. S. 379--381.
[2] Brown James K., Smith Jane Kapler, eds. 2000. Wildland fire in ecosystems: effects of fire on flora. Gen. Tech. Rep. RMRS-GTR-42-vol. 2. Ogden, UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station. 257 p.
[3] Ukrainskiy P.A. Dynamics of spectral properties of overgrown grassy fires Modern problems of remote sensing of the Earth from space. 2013. P. 10. № 4. P 229--238.
[4] Rozhkov Yu.F, Kondakova M.Yu. Evaluation of the forest restoration process dynamics after a fire, using the interpretation of space images. Modern problems of science and education. 2013. No. 5 [digital resource]. (date of access: 14.12.2016).
[5] Forest resources. Ministry of ecology and natural resources of Nizhny Novgorod region [digital resource]. (date of access: 02.12.2016).
[6] Cherepanov A.S., Druzhinina E.G. The spectral properties ofvegetation and vegetation indices. Geomatika. 2009. № 3(4). S. 28--32.
[7] Dubinin М. Teoretical base ofusing NDVI [digital resource]. (date of access: 02.12.2016).
[8] Cherepanov A.S. Vegetation indices. Geomatika. 2011. № 2(3). S. 98--102.
[9] Forests of Nizhny Novgorod region [digital resource]. (date of access: 14.12.2016).
[10] IIASA's Global Forest Database (GFD) [digital resource]. (date of access: 14.12.2016).
Сведения об авторах
Григорец Елизавета Андреевна -- аспирант кафедры экологического мониторинга и прогнозирования Российского университета дружбы народов
Капралова Дарья Олеговна -- старший преподаватель кафедры экологического мониторинга и прогнозирования Российского университета дружбы народов
Пермитина Лариса Ивановна -- ведущий научный сотрудник НЦ ОМЗ АО «Российские космические системы».