Особенности пространственно-временной изменчивости фотосинтетической активности растительности долинно-речных ландшафтов

DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-588-603

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторе

А.О. Полетаев

Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Институт наук о Земле,
ул. Победы, д. 85, Белгород, Россия, 308015,
E-mail: poletaev@bsu.edu.ru

Аннотация

В данной статье описываются возможности использования вегетационного индекса Chlorophyll vegetation index (CVI) для детектирования растительности пойменных участков рек, обладающей значительным потенциалом для секвестрации и длительного связывания углерода (диоксида углерода). Растры индекса CVI рассчитаны на основе спутниковых снимков Landsat-8–9 OLI/TIRS C2 L2, полученных в течение вегетационного периода в 2020–2023 гг. (апрель–август). На основании набора растровых данных индекса CVI рассчитаны растры разности между растрами индекса CVI и выявлены ареалы увеличения и уменьшения индекса CVI на ключевой территории, расположенной в долинах рр. Северский Донец и Нежеголь (бассейн р. Дон). Совмещение ландшафтной карты и растра разности между растрами CVI позволило выявить ареалы болотнотравно-осоковых лугов, на которых с начала мая к началу июля 2022 г. снизилось содержание хлорофилла. Анализ соотношения площадей величин растров разности между растрами CVI показал (согласно данным для вегетационных периодов 2020–2023 гг.), что величина, равная 1, находится в пределах 1,6–53,6 % от площади всей ключевой территории и приходится на болотно-травно-осоковые луга, злаково-разнотравные луга, осоково-камышовые заболоченные луга и болота, пойменные леса с преобладанием ивы и черной ольхи. Величина, равная 0, находится в пределах 46,4–98,3 % от всей площади и приходится на болотнотравно-осоковые луга, злаково-разнотравные луга, сосновые насаждения, осоково-камышовые заболоченные луга и болота, пойменные леса с преобладанием ивы и черной ольхи. Величина, равная -1, находится в пределах 0–17,6 % от всей площади и приходится на болотнотравно-осоковые луга, злаково-разнотравные луга, осоково-камышовые заболоченные луга и болота. Для территорий, на которых усредненное значение индекса CVI менее или равно 1, преобладающим типом растительности являются сосновые насаждения. Для территорий, где усредненное значение индекса CVI в пределах 1,1–1,5, преобладает луговая растительность. На территориях, где усредненное значение индекса CVI составляет более 1,5, наибольшую площадь занимают пойменные леса с преобладанием ивы и черной ольхи. Совместное использование данных, полученных в ходе ландшафтных исследований, и результатов анализа изменения вегетационных индексов позволяет получить новую информацию для принятия решений по рациональной организации природопользования в пределах долинно-речных ландшафтов.

Ключ. слова

вегетационный индекс, вегетационный индекс хлорофилла, речная долина, пойменные ландшафты, бассейн р. Дон

Список литературы

  1. Высоцкая А.А., Медведков А.А. Климатогенное «позеленение» курумовых ландшафтов в долине нижнего течения реки Подкаменная Тунгуска. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Международной конференции. М.: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 1. С. 305–313. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-305-313.
  2. Домнина Е.А., Тимонов А.С., Кантор Г.Я., Кислицына А.П., Савиных В.П. Опыт составления детальной карты растительности пойменного луга. Теоретическая и прикладная экология, 2017. № 1. С. 42–49.
  3. Курганович К.А., Голятина М.А. Пространственно-временной отклик NDVI на изменение климатических характеристик в Забайкальском крае за период 2000–2014 гг. Вестник Забайкальского государственного университета, 2015. № 9. С. 10–20.
  4. Кутузов А.В. Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга систем «вода-суша» на равнинных водохранилищах (на примере Цимлянского водохранилища). Исследование Земли из космоса, 2011. № 6. С. 64–72.
  5. Полетаев А.О. Прогностические возможности ГИС-технологий для определения границ зон затопления в пойменных ландшафтах (на примере рек Северский Донец и Нежеголь). Материалы XIV Международной ландшафтной конференции «Теоретические и прикладные проблемы ландшафтной географии. VII Мильковские чтения». Воронеж, 2023. Т. 2. С. 277–280. DOI: 10.17308/978-5-9273-3693-7-2023-277-280.
  6. Рыгалова Н.В., Плуталова Т.Г. Оценка связи NDVI степной растительности и радиального прироста сосны ленточных боров в засушливых условиях юга Западной Сибири. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Международной конференции. М.: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 2. С. 355–367. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-355-367.
  7. Терехин Э.А. Особенности многолетней динамики вегетационного индекса залежных земель на территории Центрального Черноземья. Региональные геосистемы, 2021. Т. 45. № 4. С. 505–515. DOI: 10.52575/2712-7443-2021-45-4-505-515.
  8. Юдина Ю.В. Картографирование геосистем Белгородской области: региональные особенности. Современные проблемы науки и образования, 2013. № 6. С. 933.
  9. Avetisyan D., Stankova N., Dimitrov Z. Assessment of spectral vegetation indices performance for post-fire monitoring of different forest environments. Fire, 2023. V. 6. No. 8. P. 290. DOI: 10.3390/fire6080290.
  10. Chandrasekar K., Sesha Sai M.V.R., Roy P.S., Dwevedi R.S. Land Surface Water Index (LSWI) response to rainfall and NDVI using the MODIS Vegetation Index product. International Journal of Remote Sensing, 2010. V. 31. No. 15. P. 3987–4005. DOI: 10.1080/01431160802575653.
  11. Geerling G.W., Labrador-Garcia M., Clevers J.G.P.W., Ragas A.M.J., Smits A.J.M. Classification of floodplain vegetation by data fusion of spectral (CASI) and LiDAR data. International Journal of Remote Sensing, 2007. V. 28. No. 19. P. 4263–4284. DOI: 10.1080/01431160701241720.
  12. Hunt E.R., Daughtry C.S.T., Eitel J.U.H., Long D.S. Remote sensing leaf chlorophyll content using a visible band index. Agronomy Journal, 2011. V. 103. No. 4. P. 1090–1099. DOI: 10.2134/agronj2010.0395.
  13. Kooistra L., Salas E.A.L., Clevers J.G.P.W., Wehrens R., Leuven R.S.E.W., Nienhuis P.H., Buydens L.M.C. Exploring field vegetation reflectance as an indicator of soil contamination in river floodplains. Environmental Pollution, 2004. V. 127. No. 2. P. 281–290. DOI: 10.1016/S0269-7491(03)00266-5.
  14. Lisetskii F.N., Poletaev A.O., Buryak Z.A. Geoinformation support for studies of the boundaries of flood zones in urban areas. Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2022. V. 2388. No. 1. P. 012134. DOI: 10.1088/1742-6596/2388/1/012134.
  15. Marinina O.A., Yermolaev O.P., Maltsev K.A., Lisetskii F.N., Pavlyuk Y.V. Evaluation of siltation of rivers with intensive economic development of watersheds. Journal of Engineering and Applied Sciences, 2016. V. 11. No. 14. P. 3004–3013. DOI: 10.3923/jeasci.2016.3004.3013.
  16. Poletaev A., Lisetskii F. Using vegetation indices to identify high chlorophyll tree cover in floodplains for carbon sequestration. E3S Web of Conferences, 2024. V. 486. 07013. DOI: 10.1051/e3sconf/202448607013.
  17. Sims N.C., Colloff M.J. Remote sensing of vegetation responses to flooding of a semi-arid floodplain: Implications for monitoring ecological effects of environmental flows. Ecological Indicators, 2012. V. 18. P. 387–391. DOI: 10.1016/j.ecolind.2011.12.007.
  18. Van Iersel W., Straatsma M., Middelkoop H., Addink E. Multitemporal classification of river floodplain vegetation using time series of UAV images. Remote Sensing, 2018. V. 10. No. 7. P. 1144. DOI: 10.3390/rs10071144.
  19. Vincini M., Calegari F., Casa R. Sensitivity of leaf chlorophyll empirical estimators obtained at Sentinel-2 spectral resolution for different canopy structures. Precision Agriculture, 2016. V. 17. No. 3. P. 313–331. DOI: 10.1007/s11119-015-9424-7.
  20. Zhu X., Li Q., Guo C. Evaluation of the monitoring capability of various vegetation indices and mainstream satellite band settings for grassland drought. Ecological Informatics, 2024. 102717. DOI: 10.1016/j.ecoinf.2024.102717.

Для цитирования: Полетаев А.О. Особенности пространственно-временной изменчивости фотосинтетической активности растительности долинно-речных ландшафтов. ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2024. Т. 30. Ч. 1. С. 588–603. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-588-603

For citation: Poletaev A.O. Features of spatio-temporal variability of photosynthetic activity of vegetation in valley-river landscapes. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2024. V. 30. Part 1. P. 588–603. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-588-603 (in Russian)