Long-term dynamics of vegetation indices in dark coniferous forest after Siberian moth disturbance


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This study considers long-term dynamics of the vegetation indices derived from Landsat imagery of the period from 1989 to 2014. The mass death and damage of forests by Siberian moth occurred in dark coniferous taiga in 1994–1996. The images have covered both altered (disturbed) and background forest conditions. The case study of the forest massive is located in the model area of the Angara Taiga Region of Eastern Siberia (Krasnoyarsk krai). The values of spectral brightness of satellite images are represented by produced index images of NDVI vegetation index and shortwave vegetation index SWVI. The study employed forest-surveying materials from 1992 and data on the degrees of forest damage during the first (in 1995) and second (in 1996) year of Siberian moth outbreak. The latter was obtained by forest-pathology research using production-scale spectrozonal aerophotography. The average background values of indices have gradually decreased with the forest age or remained constant, excluding the young growth stage and 200-year-old light coniferous forests. High seasonal variability of NDVI compared to SWVI is the key to use satellite data for the timeframe of a week in June for every year to analyze long-term dynamics. We have approved the conclusion of other researchers that both the mean and the coefficient of variation of SWVI are the most informative in the evaluation of the degree of Siberian moth damage of forests. We recommend recognizing three degrees of forest damage by Siberian moth—light, moderate, and severe (continuous). Long-term dynamics of vegetation indices in disturbed forests has been marked with demutation and inhomogeneity of stand cover. Taking into account the intensity and frequency of wildfires, it is highly probable that reforestation will not occur in dark coniferous forests. Therefore, the regular satellite monitoring of the sites of Silk moth occurrence would be useful.

Об авторах

V. Zhirin

Center for Forest Ecology and Productivity of the Russian Academy of Sciences

Email: knsvetl@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

S. Knyazeva

Center for Forest Ecology and Productivity of the Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: knsvetl@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

S. Eydlina

Center for Forest Ecology and Productivity of the Russian Academy of Sciences

Email: knsvetl@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».