Анализ зарастания сельскохозяйственных угодий на территории Пермского края по спутниковым снимкам Landsat

DOI: 10.35595/2414-9179-2021-4-27-150-161

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.П. Белоусова

Пермский государственный национальный исследовательский университет, Географический факультет,
Букирева, д. 15, 614068, Пермь, Россия;
E-mail: uran399@mail.ru

И.В. Брыжко

Пермский государственный национальный исследовательский университет, Географический факультет,
Букирева, д. 15, 614068, Пермь, Россия;
E-mail: zemproekt@yandex.ru

Аннотация

В статье рассматривается проблема зарастания древесно-кустарниковой растительностью неиспользуемых сельскохозяйственных угодий на территории Пермского края. Широкое распространение процессов зарастания в нечерноземной зоне связано с близким соседством сельскохозяйственных угодий и залесенных территорий. Также, весомой причиной повсеместного распространения данного процесса выступает неиспользование угодий аграрными товаропроизводителями региона, в силу финансовых трудностей и отсутствия средств на проведение работ по возвращению в оборот сельскохозяйственных угодий. Продемонстрированы результаты методики, основанной на использовании разновременных снимков со спутников программы Landsat. Анализ проведен за 30-летний период, с момента максимальной вовлеченности сельскохозяйственных угодий в оборот по сегодняшний день. Выводы представлены в разрезе муниципальных районов Пермского края. Общая площадь зарастания сельскохозяйственных угодий на 2020 г. составляет 1386,1 тыс.га (58,8 % от общей площади сельскохозяйственных угодий Пермского края по состоянию на 1985 год). Стоит учитывать, что ранние стадии зарастания не фиксируются с помощью данной методики в силу ограничений, связанных с пространственным разрешением исходных данных. В результате исследования авторами выявлено порядка 689,5 тыс.га сельскохозяйственных угодий, покрытых густым лесным покровом, возвращение которых в сельскохозяйственный оборот имеет крайне низкую экономическую целесообразность для аграрных товаропроизводителей края. Молодой, несомкнутой лесной растительностью покрыты 696,6 тыс.га. Оценка точности проводилась авторами на основе опорных участков, на которых было произведено наземное обследование, а также на основе открытых данных сверхвысокого пространственного разрешения (Google Earth and ESRI Imagery).

Ключ. слова

сельскохозяйственные угодья, зарастание древесно-кустарнико- вой растительностью, данные космической съемки Landsat, землеустройство, Пермский край

Список литературы

  1. Белорусцева Е.В. Мониторинг состояния сельскохозяйственных угодий нечерноземной зоны российской федерации. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2012. Т. 9. № 1. С. 57–64.
  2. Белоусова А.П. Анализ использования пахотных земель по спутниковым снимкам landsat на примере Кунгурской лесостепи. Географический вестник = Geographical bulletin. 2018. № 4 (47). С. 133–143. DOI: 10.17072/2079-7877-2018-4-133-143.
  3. Брыжко В.Г., Брыжко И.В. Совершенствование социальной инфраструктуры сельских территорий на основе рационального землепользования. Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Экспертно-консалтинговый центр „Профессор“», 2019. 200 с.
  4. Коротаев Н.Я. Почвы Пермской области. Пермь, 1962. 278 с.
  5. Прищепов А.В., Мейфруа П., Шиерхорн Ф., Мюллер Д., Кюммерле Т. Движущие факторы, ограничения и компромиссы, связанные с возвращением в оборот заброшенных пахотных земель в России, Украине и Казахстане. Пространственная экономика, 2016. № 2. С. 55–103.
  6. Стыценко Е.А. Возможности распознавания сельскохозяйственных угодий с использованием методики совместной автоматизированной обработки разносезонных многозональных космических изображений. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2017. Т. 14. № 5. С. 172–183.
  7. Стыценко Е.А. Картографирование территории муниципального образования с использованием методики автоматизированного дешифрирования разносезонных зональных космических изображений. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка, 2017. № 3. С. 94–99.
  8. Терехин Э.А. Сукцессии на залежных землях юго-запада Cреднерусской возвышенности и их изучение с применением спутниковых данных. Географический вестник = Geographical bulletin, 2017. № 2 (41). С. 118–126. DOI: 10.17072/2079-7877-2017-2-118-126.
  9. Терехин Э.А., Постернак Т.С. Процессы лесовозобновления на залежных землях юга Западной Сибири и их анализ с применением данных дистанционного зондирования. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2019. Т. 16. № 4. С. 161–172.
  10. Peterson U., Pussa K., Liira J. Issues related to delineation of forest bound aries on Landsat Thematic Mapper winter images. International Journal of Remote Sensing, 2004. V. 25. No. 24. P. 5617–5628.
  11. Prishchepov A.V., Volker C. Radeloff, Dubinin M., Alcantara C. The effect of Landsat ETM/ETM+ image acquisition dates on the detection of agricultural land abandonment in Eastern Europe. Remote Sensing of Environment, 2012. No. 126. P. 195–209.
  12. Prishchepov A.V., Müller D., Baumann M., Kuemmerle T., Alcantara C., Volker C. Radeloff. Underlying Drivers and Spatial Determinants of post-Soviet Agricultural Land Abandonment in Temperate Eastern Europe. Land-Cover and Land-Use Changes in Eastern Europe after the Collapse of the Soviet Union in 1991, 2017. P. 91–117. DOI: 10.1007/978-3-319-42638-9_5.

Для цитирования: Белоусова А.П., Брыжко И.В. Анализ зарастания сельскохозяйственных угодий на территории Пермского края по спутниковым снимкам Landsat. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 4. С. 150–161 DOI: 10.35595/2414-9179-2021-4-27-150-161

For citation: Belousova A.P., Bryzhko I.V. Analysis of overgrowing of agricultural lands on the Perm region based on Landsat satellite images. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 4. P. 150–161. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-4-27-150-161 (in Russian)