Картографирование сенокосов в пойменных ландшафтах юга России по разновременным данным Sentinel-2

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

В работе предложен новый метод картографирования сенокосов в пойменных ландшафтах, основанный на использовании разновременных спектрозональных данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) высокого пространственного разрешения (Sentinel-2) с использованием экспертного порога КСЯ (коэффициент спектральной яркости) в красном канале (максимальный композит значений за вегетационный период) для свежескошенной растительности с корректировкой по значениям максимального композита за вегетационный сезон индекса NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index – нормализованный разностный вегетационный индекс). Выявлены закономерности изменения значений КСЯ на скошенных и не скошенных территориях в каналах RGB, NIR, а также значений индексов NDVI и NDWI. Проведено картографирование годовых скошенных площадей в пределах Волго-Ахтубинской поймы на территории Волгоградской области. Здесь ежегодно скашивается в среднем 12 тыс. га (8%) территории, при этом большая часть площадей скашивается в августе–сентябре (более 65% площадей). Большинство скошенных территорий имеют площадь от 1 до 10 га. При этом, за последние 6 лет наблюдается тенденция увеличения как общих годовых скошенных площадей, так и площадей сенокосов. Выявлено, что основные ежегодно скашиваемые площади концентрируются вокруг объектов инфраструктуры: ближе к потребителям и транспортным путям.

Об авторах

А. А. Васильченко

Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: vasilchenko-a@vfanc.ru
Россия, Волгоград

Список литературы

  1. Балдина Е.А., Трошко К.А. Картографирование современного состояния и многолетних изменений в использовании сельскохозяйственных земель в дельте Волги // Геодезия и картография. 2016. № 11. С. 39–46. https://doi.org/10.22389/0016-7126-2016-917-11-39-46
  2. Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России // М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
  3. Брылев В.А., Овчарова А.Ю. Эколого-экономическая оптимизация обводнения Волго-Ахтубинской поймы // Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. 2013. № 5(177). С. 67–70.
  4. Кривошей В.А. Река Волга (проблемы и решения). 2015. М.: ООО Журнал “РТ”. 92 с.
  5. Кулик К.Н., Манаенков А.С., Есмагулова Б.Ж. Лесная мелиорация пастбищ засушливой зоны РФ и пути повышения ее эффективности // Изв. Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2021. № 3(63). С. 30–40. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2021-03-02
  6. Лазарева В.Г., Бананова В.А., Нгуен В. Картирование растительности Сарпинской низменности в пределах Республики Калмыкия методами дистанционного зондирования и ГИС // Успехи современного естествознания. 2017. № 12. С. 178–183.
  7. Лобойко В.Ф., Овчарова А.Ю., Никитина Н.С. Особенности водного режима Нижней Волги и его влияние на состояние северо-западной части Волго-Ахтубинской поймы // Изв. Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее образование. 2018. № 4(52). С. 89–96. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2018-04-11
  8. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Балашов И.В., Барталев С.А., Ефремов В.Ю., Кашницкий А.В., Мазуров А.А., Матвеев А.М., Суднева О.А., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263–284.
  9. Онаев М.К., Туктаров Р.Б., Тарбаев В.А., Гафуров В.А. Использование спутниковых методов исследований в изучении режима затопления и современного состояния растительного покрова лиманов // Успехи современного естествознания. 2018. № 7. С. 183–188.
  10. Павлова В. Обводнение Волго-Ахтубинской поймы – важнейший проект по оздоровлению Волги // Гидротехника. 2020. № 2(59). С. 36–37.
  11. Хлебникова Т.А., Опритова О.А. Экспериментальные исследования современных программных продуктов для моделирования геопространства // Вестник СГУГиТ. Т. 22. № 1. 2017. С. 119–132.
  12. Шинкаренко С.С., Барталев С.А. Последствия пыльных бурь 2020 г. на юге европейской части России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 270–275. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-7-270-275
  13. Шинкаренко С.С., Барталев С.А. 2020б Сезонная динамика NDVI пастбищных ландшафтов Северного Прикаспия по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 4. С. 179–194. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-4-179-194
  14. Шинкаренко С.С., Барталев С.А. Оценка площади опустынивания на юге европейской части России в 2021 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 291–297. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-4-291-297
  15. Шинкаренко С.С., Барталев С.А., Берденгалиева А.Н., Иванов Н.М. Пространственно-временной анализ горимости пойменных ландшафтов Нижней Волги // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 143–157. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-1-143-157
  16. Экологический энциклопедический словарь. Кишинев: Главная редакция Молдавской советской энциклопедии. И.И. Дедю: 1989. 406 с.
  17. Электронный ресурс https://ozvap.nextgis.com/.
  18. Chen J., Ban Y., Li S. China: Open access to Earth land-cover map // Nature. 2014. V. 514(7523). P. 434. https://doi.org/10.1038/514434c
  19. Karra K., Kontgis C., Statman-Weil Z., Mazzariello J.C., Mathis M., Brumby S.P. Global land use/land cover with Sentinel-2 and deep learning // 2021 IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS). 2021. P. 4704–4707. https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553499.
  20. Kuzmina Zh.V., Treshkin S.E., Shinkarenko S.S. Effects of River Control and Climate Changes on the Dynamics of the Terrestrial Ecosystems of the Lower Volga Region // Arid Ecosystems. 2018. V. 8. № 4. P. 231–244. https://doi.org/10.1134/S2079096118040066
  21. 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. V. 14. № 1. P. 77. https://doi.org/10.3390/rs14010077
  22. Solodovnikov D.A., Shinkarenko S.S. Present-Day Hydrological and Hydrogeological Regularities in the Formation of River Floodplains in the Middle Don Basin // Water Resources. 2020. V. 47. № 6. P. 719–728. https://doi.org/10.1134/S0097807820060135

Дополнительные файлы


© А.А. Васильченко, 2023

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».