АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФЕНОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ЛЕСНОГО ПОКРОВА НА ОСНОВЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ
Аннотация
Фенологические показатели лесного покрова являются ключевыми индикаторами для лучшего понимания текущего состояния лесов и их отклик на изменение климата. В работе предложен алгоритм обработки временных рядов вегетационного индекса NDVI за 2000–2018 гг., полученных по 16-дневным композитам спектрорадиометра MODIS на территорию Куярского лесничества Марийского лесного Заволжья, в программе TIMESAT. Серия данных NDVI MODIS была выравнена в этой программе с использованием метода (фильтра) Савицкого-Голея. Алгоритм позволил количественно оценить шесть фенологических показателей лесного покрова для участка (группы пикселей) исследуемого лесничества: начало сезона (SOS), конец сезона (EOS), продолжительность вегетационного периода (LOS), максимальное значение NDVI (MV), день года MV и амплитуда вегетационного сезона (SA). Результаты исследования показали, что за 18-летний период колебания в фенологических показателях не оказали существенного влияния на продуктивность и рост лесов на исследуемой площади.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Liang L., Schwartz M.D., Fei S. Validating satellite phenology through intensive ground observa-tion and landscape scaling in a mixed seasonal forest // Remote Sensing of Environment. 2011. Vol. 115. Pp. 143–157.
Brown M.E., De Beurs K.M., Marshall M. Global phenological response to climate change in crop areas using satellite remote sensing of vegetation, humidity and temperature over 26 Years // Remote Sensing of Environment. 2012. № 126. Pp. 174–183.
Horion S., Cornet Y., Erpicum M., Tychon B. Studying interactions between climate variability and vegetation dynamic using a phenology based ap-proach // International Journal of Applied Earth Ob-servation and Geoinformation. 2013. № 20. Pp. 20–32.
Швецов Е.Г., Парфенова Е.И., Чебакова Н.М. Мониторинг изменений растительности на территории Средней Сибири за период 1990-2015 гг. по данным Landsat // Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг: сбор-ник научных статей. Йошкар-Ола: ПГТУ. 2018. № 4. С. 30-39.
К вопросу об углерододепонирующих на-саждениях / Э.А. Курбанов, О.Н. Воробьёв, Л.С. Мошкина и др. // Вестник МарГТУ. Сер.: Лес. Экология. Природопользование.2008. № 3 (4). С. 5-17.
Курбанов Э.А. Углерододепонирующие насаждения Киотского протокола. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007. 184 с.
Tchebakova N.M., Parfenova E.I., Soja A.J. The effects of climate, permafrost and fire on vegetation change in Siberia in a changing climate // Envi-ronmental Research Letters. 2009. Vol. 4. Pp. 1-9.
Пахучий В.В., Пахучая Л.М. Оценка изменчивости площади участков островного местонахождения сосны кедровой сибирской в связи с их географическим положением в Республике Коми // Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг: сборник научных статей. Йош-кар-Ола: ПГТУ, 2018. C. 82-92.
Bonan G.B. Forests and climate change: forcings, feedbacks, and the climate benefits of forests // Science. 2008. № 320. P. 1444–1449.
IPCC, 2007. The effects of climate change on agriculture, land resources, water resources and biodiversity. Washington, DC: Intergovernmental Panel on Climate Change. 2007. P. 243 p.
Recent shift in Eurasian boreal forest greening response may be associated with warmer and drier summers / W. Buermann, P.R. Bikash, M. Jung et al. // Geophysical research letters. 2014. № 41. Pp. 1995–2002.
Курбанов Э.А. Два десятилетия исследований растительного покрова по МODIS / Лесные экосистемы в условиях изменения климата: биологическая продуктивность и дистанционный мониторинг: сборник научных статей. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2016. С. 123-132.
Detecting the effects of climate change on canopy phenology in coniferous forests in Semi-Arid mountain regions of China / J. Du, Z. He, J. Yang, et al. // International Journal of Remote Sensing. 2014. № 35. Pp. 6490–6507.
Relationships between MODIS phenological metrics, topographic shade, and anomalous temperature patterns in seasonal deciduous forests of south Brazil / S.T. Thiago, L.S. Galvão, F.M. Breunig et al. // International Journal of Remote Sensing. 2015. Vol. 36. № 18. Pp. 4501-4518.
О связи фенологического развития расти-тельности таежной зоны с величиной NDVI, опре-деленной по спутниковым данным / М.А. Медведева, В.В. Елсаков, И.Ю. Савин и др.// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 1. С. 319–329.
Leinenkugel P., Kuenzer C., Oppelt N., Dech S. Characterisation of land surface phenology and land cover based on moderate resolution satellite data in cloud prone areas: a novel product for the Mekong basin // Remote Sensing of Environment. 2013. № 136. Pp. 180–198.
Мишулина О.А. Статистический анализ и обработка временных рядов. М.: МИФИ, 2004. 180 c.
Madsen H. Time series analysis. – 1st Edition Chapman and Hall/CRC. 2007. 392 p.
Chandler R.E., Scott E.M. Exploratory analysis: statistical methods for trend detection and analysis in the environmental sciences. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2011. P. 25-59.
Спутниковое картографирование растительного покрова России / С.А. Барталев, В.А. Егоров, В.О. Жарко и др. // М.: ИКИ РАН. 2016. 208 c.
Improved forest-cover mapping based on MODIS time series and landscape stratification / E. Cano, J.F. Denux, M. Bisquert et al. // International Journal of Remote Sensing. 2017. № 38(7). Pp. 1865-1888.
A method for mapping Australian woody vegetation cover by linking continental-scale field data and long-term Landsat time series / T. Gill, K. Johansen, S. Phinn et al. // International Journal of Remote Sensing. 2017. № 38(3). Pp. 679-705.
Analyzing spatial and temporal variability in short-term rates of post-fire vegetation return from Landsat time series / R.J. Fraziera, N.C. Coopsa, M.A. Wulderb et al. // Remote Sensing of Environ-ment. 2018. № 205. Pp. 32–45.
Оценка точности и сопоставимости тематических карт лесного покрова разного пространственного разрешения на примере Среднего Поволжья / Э.А. Курбанов, О.Н. Воробьев, А.В. Губаев и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 36-48.
Оценка динамики и нарушенности лесного покрова в Среднем Поволжье по снимкам Landsat / О.Н. Воробьев, Э.А. Курбанов, Ю.А. Полевщикова и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Том. 13. № 4 . С. 124-134.
Френкель М.О. Межрегиональный экомониторинг Волжского бассейна. Киров: АО «Кирово-Чепецкий химкомбинат», 1997. 178 с.
Jönsson P., Eklundh L. TIMESAT – a program for analyzing time-series of satellite sensor data // Computers and Geosciences. 2004. Vol. 30. Pp. 833- 845.
Eklundh L., Jönsson P. Timesat 3.1 Software Manual. Lund University, 2011. Sweden http://www.nateko.lu.se/personal/Lars.Eklundh/TIMESAT/timesat.html
de Beurs K.M., Henebry G.M. Spatio-temporal statistical methods for modelling land surface phenology // Chapter 9. In (I.L. Hudson, M.R. Keatley, eds) Phenological Research. Methods for environmental and climate change analysis. Springer: New York, 2010. P. 117-208.
Kuenzer C., Dech S., Wagner W. Remote sensing time series: Revealing land surface dynamics. Springer, 2015. 441 p.
Миклашевич Т.С., Барталев С.А. Метод определения фенологических характеристик рас-тительного покрова на основе временных рядов спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 9–24.
Assessing phenological change and climatic control of Alpine grasslands in the Tibetan Plateau with MODIS time series / C. Wang, H. Guo, L. Zhang et al. // International Journal of Biometeorology. 2015. № 59. P. 11–23.
Savitzky A., Golay M.J.E. Smoothing and dif-ferentiation of data by simplified least squares proce-dures // Analytical Chemistry. 1964. № 36. P. 1627–1639.
Фильтрация методом Савицкого-Голея спектральных характеристик чувствительности матричных фотоприемных устройств / А.В. Никонов, Р.В. Давлетшин, Н.И. Яковлева и др. // Успехи прикладной физики. 2016. Т. 4. № 2. С. 198 – 205.
Алгоритм оценки долговременных вариаций MODIS NDVI / Б.В. Содномов, А.А. Аюржана-ев, Б.З. Цыдыпов и др. // Журнал Сибирского федерального университета. 2018. Т. 11. № 1. С. 61-68.
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.