Health of Vegetation in the Area of Mass Outbreaks of Siberian Moth Based on Satellite Data


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

This paper presents the results of analyzing the state and dynamics of damaged vegetation from satellite images of high and ultrahigh spatial resolution. This study was conducted based on the example of the site of coniferous forests in the Lower Angara region (Krasnoyarsk krai), where a large outbreak of the Siberian moth took place in 1944–1995. The remote assessment of the state of dark coniferous forests revealed the trends of the SWVI (or NDMI) and NDVI indices that characterize long-term changes in the vegetation cover over the period 2000–2018. The SWVI index is the most informative indicator: a sharp decrease in average values and increase in the coefficient of variation of the index are noted for dead and severely damaged wood stands (crown defoliation of more than 75%). The area of dead forests was calculated according to the difference images of the indices (ΔSWVI) with the threshold criterion lσ (the standard deviation). In 2000, the area of forests that died under the impact of the Siberian moth was approximately 19 200 ha. Alter two major fires in 2004 and 2011 and as a result of destructive factors combination, the area of dead forests increased up to 20 400 ha by 2017–2018. Reforestation within the boundaries of dead stands was estimated from the classification of Landsat images (June 20, 2017; June 23, 2018) by the Random Forest algorithm using the selection of templates from detailed Resurs-P images with a spatial resolution of 1 m (Geoton-LI—July 22, 2015 and December 3, 2018), which were taken during different seasons. The classification proved to be highly reliable (Kappa index is more than 0.9). The areas of classified deciduous and coniferous stands, deciduous and mixed stands with mainly coniferous regrowth, grass–shrub vegetation, and barren soil were calculated. Natural regeneration of mainly coniferous undergrowth occurred in 17% of the damaged area, and deciduous regrowth occurred in approximately 10% of the area 23 years after damage by pests. The area damaged by the moth affected reforestation: the larger the area of the outbreak, the higher the share of open lands with grass and shrub vegetation (it accounts for more than half of the area for the large outbreak and approximately 45% for smaller outbreaks). Regrowth was found in proximity of patches of stands and deadwood in the sites unaffected by large fires. Frequent fires in the territory of moth infestation limit the process of reforestation; therefore, most of the vegetation was at the initial stage of the succession cycle.

Об авторах

S. Knyazeva

Center for Forest Ecology and Productivity, Russian Academy of Sciences

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

N. Koroleva

Center for Forest Ecology and Productivity, Russian Academy of Sciences

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

S. Eidlina

Center for Forest Ecology and Productivity, Russian Academy of Sciences

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

E. Sochilova

Center for Forest Ecology and Productivity, Russian Academy of Sciences

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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».