Cостояние лесных массивов на насыщенных оксидами железа почвах Азербайджана

Б.Г. Алиев; В.М. Мамедалиева

doi:10.37482/0536-1036-2022-6-117-125

Авторы

Б.Г. Алиев Институт экологии Национального аэрокосмического агентства https://orcid.org/0000-0001-6129-3415
В.М. Мамедалиева Институт экологии Национального аэрокосмического агентства https://orcid.org/0000-0002-8775-8564

DOI:

https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-6-117-125

Ключевые слова:

лесорастительный покров, горные леса, космические снимки, спектральные индексы, состояние леса, минералы, оксиды железа

Аннотация

В настоящее время в Азербайджане приоритет отдается развитию ненефтяного сектора. Активно развивается горнодобывающая промышленность, призванная стать одним из его локомотивов. Это наносит ущерб экологии региона. Одной из причин деградации лесов на западе страны стала интенсивная деятельность по добыче полезных ископаемых. Исследовано взаимовлияние состояния лесных массивов и наличия в почве минералов, содержащих оксиды железа, в регионе Малого Кавказа, который охватывает два промышленно развитых района Азербайджана – Дашкесанский и Кедабекский. По материалам спутниковых съемок за значительный период времени вычислены спектральные индексы растительности. Показан процесс обработки космических снимков, включающий их предварительную обработку, спектральный, геопространственный и корреляционный анализ для нахождения количественных коэффициентов связи доли оксидов железа в почве и состояния леса. Спектральный анализ позволяет определить состояние леса путем вычисления вегетационного индекса SIPI, а также наличие в почвах региона минералов, содержащих оксиды железа, – через мультиспектральный индекс Ferric oxides. Геопространственный анализ предназначен для оценки состояния леса в местах залежей указанных минералов. Корреляционный анализ – для сравнения процессов деградации в исследованных районах. Приводятся электронные карты, составленные путем наложения карт состояния лесных массивов и карт содержания оксидов железа. Отмечается динамика, подтверждающая увеличение доли разрушенных лесов в районах исследований.
Для цитирования: Алиев Б.Г., Мамедалиева В.М. Cостояние лесных массивов на насыщенных оксидами железа почвах Азербайджана // Изв. вузов. Лесн. журн. 2022. № 6. С. 117–125. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-6-117-125

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биографии авторов

Б.Г. Алиев, Институт экологии Национального аэрокосмического агентства

иностр. чл. РАН, акад., д-р техн. наук, проф.; ResearcherID: CAJ-5455-2022

В.М. Мамедалиева, Институт экологии Национального аэрокосмического агентства

канд. геогр. наук, доц.; ResearcherID: AAC-5454-2021

Библиографические ссылки

Алиев Б.Г., Алиев И.Н. Проблемы эрозии в Азербайджане и пути ее решения. Баку: Нурлан, 2000. 122 с. Aliyev B.G., Aliyev I.N. Erosion Problems in Azerbaijan and Ways to Solve Them. Baku, Nurlan Publ., 2000. 122 p. (In Russ.).

Бузмаков С.А., Санников П.Ю., Андреев Д.Н. Подготовка и применение материалов аэрофотосъемки для изучения лесов // Изв. Самар. НЦ РАН. 2016. Т. 18, № 2. C. 313–316. Buzmakov S.A., Sannikov P.Yu., Andreev D.N. Preparation and Applying of Aerial Photography for the Forest Studying. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, 2016, vol. 18, no. 2, pp. 313–316. (In Russ.).

Все о геологии. Месторождение Дашкесан. Режим доступа: https://wiki.web.ru/wiki/Месторождение_Дашкесан (дата обращения: 31.10.22). All about Geoplogy. Dashkesan Deposit. (In Russ.).

Горные леса – основа нашего будущего/Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций, ФАО. Отдел по оценке, рациональному использованию и сохранению лесов. Режим доступа: http://caresd.net/img/docs/8517.pdf (дата обращения: 31.10.22). Mountain Forests are the Basis of Our Future. Division for Assessment, Rational Use and Conservation of Forests, Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO. (In Russ.).

Дашкесан. Режим доступа: https://portal.azertag.az/ru/node/2598 (дата обращения: 31.10.22). Dashkesan. (In Russ.).

Колесникова О.Н., Черепанов А.С. Возможности ПК ENVI для обработки мультиспектральных и гиперспектральных данных // Геоматика. 2009. № 3. С. 24–27. Kolesnikova O.N., Cherepanov A.S. New ENVI Software Opportunities for Processing Multispectral and Hiperspectral Data. Geomatica, 2009, no. 3, pp. 24–27. (In Russ.).

Химическая классификация минералов. Режим доступа: https://bsu.by/faculties/ekspozitsii-muzeya/khimicheskaya-klassifikatsiya-mineralov.php (дата обращения: 29.11.22). Chemical Classification of Minerals. Belarusian State University. (In Russ.).

Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. № 2. C. 98–102. Cherepanov A.S. Vegetation Indices. Geomatica, 2011, no. 2, pp. 98–102. (In Russ.).

Черепанов А.С., Дружинина Е.Г. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы // Геоматика. 2009. № 3. С. 28–32. Cherepanov A.S., Druzhinina E.G. Spectral Properties of Vegetation and Vegetation Indices. Geomatica, 2009, no. 3, pp. 28–32. (In Russ.).

Чухланцев А.А., Саворский В.П. Задачи дистанционного зондирования лесов при изучении глобальных климатических изменений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8, № 2. С. 246–256. Chukhlantsev A.A., Savorskij V.P. Remote Sensing of Forests in Context of Global Change. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa = Current problems in remote sensing of the Earth from space, 2011, vol. 8, no. 2, pp. 246–256. (In Russ.).

Altamirano A., Aplin P., Miranda A., Cayuela L., Algar A.C., Field R. High Rates of Forest Loss and Turnover Obscured by Classical Landscape Measures. Applied Geography, 2013, vol. 40, pp. 199–211. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2013.03.003

Dashkesan Co-Fe Deposit, Dashkesan, Dashkesan District, Azerbaijan. Mindat. Available at: https://www.mindat.org/loc-2780.html (accessed 22.04.21).

Ducart D., Silva A., Toledo C. et al. Mapping Iron Oxides with Landsat-8/OLI and EO-1/Hyperion Imagery from the Serra Norte Iron Deposits in the Carajás Mineral Province, Brazil. Brazilian Journal of Geology, 2016, vol. 46, no. 3, pp. 331–349. https://doi.org/10.1590/2317-4889201620160023

Geology Indices Background. L3Harris. Available at: https://www.l3harrisgeospatial.com/docs/backgroundgeologyindices.html (accessed 22.04.21).

Lausch A., Erasmi S., King D.J., Magdon P., Heurich M. Understanding Forest Health with Remote Sensing – Part I – A Review of Spectral Traits, Processes and Remote-Sensing Characteristics. Remote Sensing, 2016, vol. 8, iss. 12, art. 1029. https://doi.org/10.3390/rs8121029

Lewis S.L., Edwards D.P., Galbraith D. Increasing Human Dominance of Tropical Forests. Science, 2015, vol. 349, iss. 6250, pp. 827–832. https://doi.org/10.1126/science.aaa9932

Mate A.R., Deshmukh R.R. Analysis of Effects of Air Pollution on Chlorophyll, Water, Carotenoid and Anthocyanin Content of Tree Leaves Using Spectral Indices. International Journal of Engineering Science and Computing, 2016, vol. 6, no. 8, pp. 5465–5474.

Nemani R.R., Keeling C.D., Hashimoto H., Jolly W.M., Piper S.C., Tucker C.J., Myneni R.B., Running S.W. Climate-Driven Increases in Global Terrestrial Net Primary Production from 1982 to 1999. Science, 2003, vol. 300, iss. 5625, pp. 1560–1563. https://doi.org/10.1126/science.1082750

Parashar S., Bhatia K., Bhadola S. Image Processing: A Methodology to Detect Plant Diseases. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 2019, vol. 8, iss. 4, pp. 209–216.

Sergieieva K. Spectral Indices to Drive Digital Agri Solutions. EOS Data Analytics. Available at: https://eos.com/blog/vegetation-indices/ (accessed 10.01.22).