Оценка изменения растительного покрова территории Большой Москвы за двадцать лет с использованием космических снимков

DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-650-667

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

О.И. Маркова

Московский государственный университет, географический факультет,
Ленинские горы, 1, Москва, Россия, 119234,
E-mail: solntsevaolga1401@gmail.com

А.Н. Гуня

Институт географии Российской академии наук (ИГ РАН),
Старомонетный пер., д. 29, стр. 4, Москва, Россия, 119017,
E-mail: a.n.gunya@igras.ru

А.Ж. Пуреховский

Институт географии Российской академии наук (ИГ РАН),
Старомонетный пер., д. 29, стр. 4, Москва, Россия, 119017,
E-mail: purekhovskii@igras.ru

Аннотация

В статье изложены результаты изучения динамики древесной растительности на территории Большой Москвы за двадцать лет (2000–2020 гг.). С помощью материалов дистанционного зондирования Landsat ARD и геоинформационных технологий на основе значений отражательной способности, яркостной температуры, вегетационных индексов построена серия карт приростов и потерь древесной растительности. При подсчете площадей лесов и полей установлено, что за 20 лет их площадь в целом немного увеличилась. Установлено, что прирост древесной растительности в Старой Москве характерен в основном для жилых районов, близких к МКАД. В ТиНАО максимальные приросты древесной растительности разбросаны равномерно по районам. На ООПТ, как правило, большого прироста не наблюдается. Потери древесной растительности на ООПТ связаны с их ландшафтным преобразованием и строительством различных сооружений. Наибольшие потери леса наблюдаются в спальных районах Старой Москвы, не примыкающих непосредственно к МКАД. В Новой Москве выделяются линии транспортных магистралей и районы, ориентированные на застройку. Из особо охраняемых природных территорий наибольшие потери леса характерны для национального парка «Лосиный остров». Из природно-исторических парков наиболее пострадали Измайлово, Кузьминки-Люблино, Царицыно, Москворецкий парк. Территории ООПТ в основном характеризуются стабильностью своих древесных насаждений, не отличаясь ни сильным приростом, ни большой убылью. Была произведена оценка изменений площадей прироста и убыли лесов в целом в городе по категориям высот деревьев, в результате которой установлено, что наибольший прирост характерен для категорий 5, 7, 9–13 м, а наибольшие потери — для категорий 12, 18, 19 и 21 м. Территории, где высота деревьев не изменялась, также имеют свою небольшую долю в площади города (около 1,5 %). Полученные данные можно рекомендовать для изучения истории города, развития городского планирования и природоохранных мероприятий.

Ключ. слова

растительный покров, космические снимки, геоинформационные технологии, вегетационные индексы, динамика городских ландшафтов

Список литературы

  1. Алексеева Н.Н., Климанова О.А., Хазиева Е.С. Глобальные базы данных земельного покрова и перспективы их использования для картографирования современных ландшафтов. Известия РАН. Серия географическая, 2017. № 1. С. 110–123. DOI: 10.15356/0373-2444-2017-1-110-123.
  2. Антонов С.А. Анализ пространственного положения защитных лесных насаждений на основе геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования Земли. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. М.: Издательство Московского университета, 2020. Т. 26. Ч. 2. С. 408–420. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-408-420.
  3. Васильченко А.А., Выприцкий А.А. Картографирование лесных насаждений Волгоградской области по данным ДЗЗ с использованием индексов BSFI и NDWI. Геодезия и картография, 2023. № 10. С. 39–49. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-1000-10-39-49.
  4. Гниненко Ю.И. Инвазии чуждых видов в лесные сообщества. Чужеродные виды на территории России, 11.02.2012. Электронный ресурс: http://www.sevin.ru/invasive/publications/gninenko_02.html (дата обращения 02.02.2024).
  5. Голубева Е.И., Каширина Е.С., Новиков А.А., Глухова А.В. Использование индекса NDVI для геоэкологической оценки особо охраняемых природных территорий на примере города Севастополя. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. М.: Издательство Московского университета, 2019. Т. 25. Ч. 1. С. DOI: 10.35595/2414-9179-2019-1-25-320-331.
  6. Грищенко М.Ю., Лучер Д.А., Бочарников М.В. Оценка возможности дешифрирования растительности по тепловым космическим снимкам на примере Южного Урала и Кузнецкого Алатау. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. М.: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 1. С. 496–507. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-496-507.
  7. Гусев А.П., Соколов А.С. Информационно-аналитическая система для оценки антропогенной нарушенности лесных ландшафтов. Вестник Томского государственного университета. Биология, 2008. № 309 (4). С. 176–179.
  8. Гусев А.П., Шпилевская Н.С. Фитоиндикаторы техногенного химического воздействия на лесной ландшафт. Геополитика и экогеодинамика регионов, 2020. Том 6 (16). Вып. 1. С. 192–198.
  9. Захаров К.В., Медведков А.А., Иванова Е.Ю. Технология геоэкологической оценки урбанизированных территорий (на примере Ближнего Подмосковья). ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. М.: Издательство Московского университета, 2019. Т. 25. Ч. 1. С. 352–361. DOI: 10.35595/2414-9179-2019-1-25-352-361.
  10. Кочуров Б.И. Геоэкология: экодиагностика и эколого-хозяйственный баланс территорий. Смоленск: Маджента, 2003. 500 с.
  11. Литинский П.Ю. Анализ динамики антропогенных изменений экосистем водосбора р. Кемь (бассейн Белого моря) с использованием данных Global Forest Change. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. М.: Издательство Московского университета, 2020. Т. 26. Ч. 2. С. 396–407. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-396-407.
  12. Маркова О.И. Особо охраняемые территории Москвы как основа экологического каркаса мегаполиса. Географическая среда и живые системы, 2020. № 4. С. 28–47. DOI: 10.18384/2712-7621-2020-4-28-47.
  13. Мелкий В.А., Верхотуров А.А. Анализ динамики состояния лесных растительных сообществ в заказнике «Mакаровский» (Сахалин) по данным дистанционного зондирования земли. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. М.: Географический факультет МГУ, 2023. Т. 29. Ч. 1. С. 393–405. DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-393-405.
  14. Петров К.М., Терехина Н.В. Растительность России и сопредельных территорий. СПб.: Химиздат, 2013. 328 с.
  15. Радченко Т.А., Морозова Л.М., Веселкин Д.В., Федоров Ю.С. Оценка состояния растительности: луга и тундры [учеб.-метод. пособие]. Екатеринбург: Изд-во Уральского ун-та, 2016. 86 с.
  16. Халин П.С. Анализ замутненности воды р. Волга в районе Волжской ГЭС на основе данных дистанционного зондирования. Прогрессивные технологии в мировом научном пространстве: Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 14 марта 2022 г.). Стерлитамак: АМИ, 2022. С. 5–10.
  17. Шахбазян Т.З. Мониторинг особо охраняемых природных территорий лесостепных ландшафтов Ставропольской возвышенности средствами ДДЗ. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. М.: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 1. С. 364–376 DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-364-376.
  18. Potapov P., Hansen M.C., Kommareddy I., Kommareddy A., Turubanova S., Pickens A., Adusei B., Tyukavina A., Ying Q. Landsat Analysis Ready Data for Global Land Cover and Land Cover Change Mapping. Remote Sensing, 2020. No. 12, 426. 22 p. DOI: 10.3390/rs12030426.
  19. Potapov P., Li X., Hernandez-Serna A., Tyukavina A., Hansen M. C., Kommareddy A., Pickens A., Turubanova S., Tang H., Silva C.E., Armston J., Dubayah R., Blair J.B., Hofton M. Mapping Global Forest Canopy Height through Integration of GEDI and Landsat Data. Remote Sensing of Environment, 2021. V. 253. Art. 112165. 11 p. DOI: 10.1016/j.rse.2020.112165.
  20. Potapov P., Hansen M.C., Pickens A., Hernandez-Serna A., Tyukavina A., Turubanova S., Zalles V., Li X., Khan A., Stolle F., Harris N., Song X.-P., Baggett A., Kommareddy I., Kommareddy A. The Global 2000–2020 Land Cover and Land Use Change Dataset Derived from the Landsat Archive: First Results. Frontiers in Remote Sensing, 2022. V. 3. Art. 856903. 22 p. DOI: 10.3389/frsen.2022.856903.
  21. Wulder M.A., Masek J.G., Cohen W.B., Loveland T.R., Woodcock C.E. Opening the Archive: How Free Data Has Enabled the Science and Monitoring Promise of Landsat. Remote Sensing of Environment, 2012. V. 122. P. 2–10. DOI: 10.1016/j.rse.2012.01.010.

Для цитирования: Маркова О.И., Гуня А.Н., Пуреховский А.Ж. Оценка изменения растительного покрова территории Большой Москвы за двадцать лет с использованием космических снимков. ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2024. Т. 30. Ч. 1. С. 650–667. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-650-667

For citation: Markova O.I., Gunya A.N., Purekhovskii A.G. Assessment of change in vegetation cover of the territory of Greater Moscow over twenty years using satellite images. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2024. V. 30. Part 1. P. 650–667. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-650-667 (in Russian)