Remote Sensing Data Using for Mesorelief Depressions Monitoring in the Desolate Steppe Zone

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In the arid conditions of the southern European part of Russia, located in the dry steppe and semi-desert zones, there has been a tendency to reduce arable land and use it as pastures in recent decades. Intensification of semi-nomad animal husbandry leads to excessive stress on natural communities, degradation of vegetation cover and desertification. Creation of forest plantations may be effective for preventing a negative impact on landscapes. In areas of dry steppes and semi-deserts, it is advisable to carry out forest reclamation measures in terrain lowering areas, which are characterized by the best soil and hydrological characteristics and are favorable for tree growth. The purpose of the work is to identify the sites in the study area that are most suitable for forest reclamation. The region of the Alexandrovo-Gaisky district of the Saratov Region was chosen as the research object as the most representative site. The determination of forest-suitable areas was carried out by negative landforms (depressions filled with water in the spring) mapping based on Sentinel-2 and Landsat-5,7,8 satellite images and MNDWI index calculating. In the semi-desert zone, mesorelief depressions are classified into large (estuaries), medium (padinas) and microrelief (for example, zapadinas). Weather data from the AISORI system, as well as official statistics, were also used to identify characteristics affecting the hydrological regime of depressions. 7.1 thousand hectares of arable land and 254.6 thousand hectares of non-arable land, which are mainly used as pastures, were mapped. The assessment of forest-suitable sites, the area of which is 18.8 thousand hectares, has been carried out. As a result of the data obtained on the flooding areas and meteorological data analysis, it was found that the hydrological conditions of relief depressions depend on the surface runoff of meltwater, the depth of soil freezing in winter and the thickness of snow cover. An increase in the average annual air temperature in the study area leads to a decrease in the water content of depressions, which must be taken into account during forest reclamation.

About the authors

I. A. Bolgov

Federal Scientific Centre of Agroecology, Complex Melioration and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences

Email: bolgov-ia@vfanc.ru
ORCID iD: 0009-0003-3174-6382
Russian Federation, Universitetskiy Prospekt 97, Volgograd

A. N Berdengalieva

Federal Scientific Centre of Agroecology, Complex Melioration and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: bolgov-ia@vfanc.ru
ORCID iD: 0000-0002-5252-7133
Russian Federation, Universitetskiy Prospekt 97, Volgograd

References

  1. Агролесомелиорация. 5-е изд., переработ. и доп. / под ред. А.Л. Иванова, К.Н. Кулика. Волгоград: ВНИАЛМИ, 2006. 746 с. Режим доступа: https://vfanc.ru/wp-content/uploads/2022/12/agrolesomelioracziya-1.pdf
  2. Барабанов А.Т. Эрозионно-гидрологическая оценка взаимодействия природных и антропогенных факторов формирования поверхностного стока талых вод и адаптивно-ландшафтное земледелие. – Волгоград: Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук, 2017. 188 с. Режим доступа: https://vfanc.ru/wp-content/uploads/2023/04/barab_.pdf
  3. Беляев А.И., Кулик К.Н., Манаенков А.С. [и др.] Методические рекомендации по фитомелиоративной реконструкции деградированных и опустыненных пастбищ Российской Федерации инновационными экологически безопасными ресурсосберегающими технологиями. – Волгоград: ФНЦ агроэкологии РАН, 2021. 68 с. Режим доступа: https://vfanc.ru/wp-content/uploads/2021/12/rekomendaczii-okonchat.pdf
  4. Болгов И.А., Берденгалиева А.Н. Анализ пространственной структуры сельскохозяйственных угодий юга Саратовского Заволжья // Научно-агрономический журнал. 2023. 4(123). С. 60-67. doi: 10.34736/FNC.2023.123.4.009.60-67
  5. Васильченко А.А. Анализ основных методов выделения водного зеркала с помощью спектрозональных данных ДЗЗ // Грани познания. 2021. № 2(73). С. 4-8. Режим доступа: https://elibrary.ru/download/elibrary_45688572_61445901.pdf EDN: HKATBP
  6. Воротников И.Л., Панфилов А.В., Колотырин К.П. Влияние эколого-экономических рисков на состояние агроландшафтов Саратовского Заволжья // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2012. № 1(25). С. 21-25. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-ekologo-ekonomicheskih-riskov-na-sostoyanie-agrolandshaftov-saratovskogo-zavolzhya
  7. Гусев В.А., Пичугина Н.В. Проблемы современного землепользования на примере полупустынной зоны Саратовского Заволжья // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Науки о Земле. 2009. Т.9. № 1. С. 20-23. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-sovremennogo-zemlepolzovaniya-na-primere-polupustynnoy-zony-saratovskogo-zavolzhya
  8. Конюшкова М.В. Цифровое картографирование почв солонцовых комплексов Северного Прикаспия. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2014. 316 с. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovoe-kartografirovanie-pochv-solontsovyh-kompleksov-severnogo-prikaspiya1
  9. Кулик К.Н., Н.А. Ткаченко Адаптивно-ландшафтная трансформация малопродуктивных и деградированных земель Волгоградского Заволжья // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2013. № 2(30). С. 3-8. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivno-landshaftnaya-transformatsiya-maloproduktivnyh-i-degradirovannyh-zemel-volgogradskogo-zavolzhya
  10. Мамин В.Ф., Вронская Л.В. Состояние лиманов как пример антропогенной регрессии локальных луговых экосистем // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2021. № 3(63). С. 88-95. doi: 10.32786/2071-9485-2021-03-08.
  11. Национальный доклад «Глобальный климат и почвенный покров России: проявление засухи, меры предупреждения, борьбы, ликвидация последствий и адаптационные мероприятия (сельское и лесное хозяйство)» (под редакцией Р.С.-Х. Эдельгериева). 2021. Том 3. М.: ООО «Издательство МБА», 700 с.
  12. Павлейчик В.М. Широтно-зональная неоднородность развития травяных пожаров в Заволжско-Уральском регионе // Бюллетень Оренбургского научного центра УрО РАН. 2019. № 2. С. 1-14. doi: 10.24411/2304-9081-2019-12013
  13. Рулев А.С., Канищев С.Н., Шинкаренко С.С. Анализ сезонной динамики NDVI естественной растительности Заволжья Волгоградской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13, № 4. С. 113-123. doi: 10.21046/2070-7401-2016-13-20-113-123
  14. Рулев А.С., Юферев В.Г., Рулев Г.А. Почвенно-геоморфологическая катена «Малый сырт – Прикаспий» // Геоморфология. 2020. № 1. С. 22-33. doi: 10.31857/S0435428120010125
  15. Тарасенко П.В., Туктаров Р.Б. Современное эколого-мелиоративное состояние инженерных систем лиманного орошения полупустынной зоны Саратовского Заволжья // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 1. С. 421. Режим доступа: https://science-education.ru/ru/article/view?id=8309
  16. Туктаров Р.Б., Онаев М.К., Жумаева К.Р. Использование ГИС-технологий для мониторинга лиманов // Наука и образование. 2022. № 1-2(66). С. 84-92. doi: 10.52578/2305-9397-2022-1-2-84-92
  17. Шинкаренко С.С., Барталев С.А., Берденгалиева А.Н., Выприцкий А.А. Динамика площадей водоёмов Западного ильменно-бугрового района дельты Волги // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 285-290. doi: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-285-290
  18. Шинкаренко С.С., Дорошенко В.В., Берденгалиева А.Н. Динамика площади гарей в зональных ландшафтах юго-востока европейской части России // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2022. Т. 86. № 1. С. 122-133. doi: 10.31857/S2587556622010113
  19. Юферев В.Г., Кулик К.Н., Рулев А.С., Мушаева К.Б., Кошелев А.В., Дорохина З.П. Геоинформационные технологии в агролесомелиорации. – Волгоград. ВНИАЛМИ. 2010. 102 с.
  20. Loupian E., Burtsev M., Proshin A., Kashnitskii A., Balashov I., Bartalev S., Konstantinova A., Kobets D., Radchenko M., Tolpin V., Uvarov I. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System. Remote Sensing. 2022;14(1):77. doi: 10.3390/rs14010077
  21. Pugacheva A.M., Belyaev A.I., Trubakova K.Yu., Romadina O.D. Regional Climate Changes in Arid Steppes and their Connection with Droughts. Arid Ecosystems. 2022; 12(4):353-360. doi: 10.1134/s2079096122040187
  22. Rulev A.S., Pugacheva A.M. Formation of a New Agroforestry Paradigm. Herald of the Russian Academy of Sciences. 2019;89(5):495-501. doi: 10.1134/S1019331619050071
  23. Xu H. Modification of Normalized Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery. International Journal of Remote Sensing. 2006;27:3025-3033. doi: 10.1080/01431160600589179

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».