Спутниковый мониторинг состояния насаждений ели сербской (Picea omorika (Panč.) Purk.) в районе горы Великий Столац (Республика Сербская)
DOI:
https://doi.org/10.37482/0536-1036-2025-6-9-32Ключевые слова:
дистанционное зондирование, распознавание образов, спутниковые изображения, лесные пожары, ель сербская, Picea omorika (Panč.) PurkАннотация
Мультиспектральные спутниковые изображения среднего пространственного разрешения являются основным источником информации для осуществления дистанционного мониторинга древостоев, включая оценку лесотаксационных и биопродукционных параметров древостоев, а также изменений жизненного состояния видов. Цель данной работы – определение последствий пирогенного воздействия на одну из наиболее крупных популяций сербской ели (Picea omorika (Panč.) Purk.) в районе горы Великий Столац (Республика Сербская, 1675 м над ур. м.) с использованием многовременных многоспектральных изображений Sentinel-2. Сербская ель – это реликтовый, исчезающий древесный вид, общая популяция которого значительно сокращается за последние 100 лет. В настоящее время естественное местообитание данного вида ограничивается небольшой территорией на границе Сербии и Боснии и Герцеговины. Для анализа спутниковой информации мы предложили многоэтапный метод, позволяющий выделить популяцию сербской ели на обследуемых землях, определить динамику из менения жизненного состояния за последние 10 лет и оценить последствия от лесного пожара, произошедшего в данном районе в 2021 г. Выявлено, что повреждения получило около 50 % площади насаждений сербской ели, причем для 1/2 этих площадей прогнозируется гибель вида. Наибольший ущерб нанесен насаждениям в центральной части северного склона горы Великий Столац. Средние оценки площадей классов повреждений за восстановительный период: здоровые – 17,6 га, ослабленные – 8,4 га, поврежденные – 8,0 га, усыхающие – 1,2 га. Анализ вегетационных индексов показал отсутствие значимых тенденций к естественному возобновлению сербской ели. Изучение изображений за 2024 г. позволяет обоснованно предположить, что начался процесс замещения сербской ели лиственными видами, при этом улучшения жизненного состояния популяции сербской ели не ожидается. Таким образом, для сохранения данной популяции необходимо проведение работ по лесовосстановлению этой ценной реликтовой породы.
Скачивания
Библиографические ссылки
Дмитриев Е.В., Козуб В.А., Мельник П.Г., Соколов А.А., Сафонова А.Н. Классификация и оценка состояния смешанных древостоев по аэроизображениям сверхвысокого пространственного разрешения // Изв. вузов. Лесн. журн. 2019. № 5. С. 9–24. Dmitriev E.V., Kozub V.A., Melnik P.G., Sokolov A.A., Safonova A.N. Classification and Assessment of the State of Mixed Forests from Very High Spatial Resolution Airborne Images. Lesnoy Zhurnal = Russian Forestry Journal, 2019, no. 5, pp. 9–24. (In Russ.). https://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2019.5.9
Дмитриев Е.В., Мельник П.Г., Донской С.А., Кондранин Т.В. Повышение эффективности текстурной сегментации лесного полога по изображениям сверхвысокого пространственного разрешения // Лесн. вестн. / Forestry Bulletin. 2023. Т. 27, № 5. С. 25–36. Dmitriev Y.V., Melnik P.G., Donskoy S.A., Kondranin T.V. Improving Efficiency of Tree Canopy Texture Segmentation by Using Very High Spatial Resolution Satellite Images. Lesnoy vestnik = Forestry Bulletin, 2023, vol. 27, no. 5, pp. 25–36. (In Russ.). https://doi.org/10.18698/2542-1468-2023-5-25-36
Кобельков М.Е., Чуканов М.А., Хотин Д.В. Категории состояния основных лесообразующих пород Московской области. М., 2000. 40 с. Kobel’kov M.E., Chukanov M.A., Khotin D.V. Condition Categories of the Main Forest-Forming Species in the Moscow Region. Moscow, 2000. 40 p. (In Russ.).
Коломыц Э.Г., Севостьянов С.М. Ландшафтно-экологическая стратегия геосистемного мониторинга лесов в условиях современного потепления // Проблемы региональной экологии. 2022. № 4. С. 39–47. Kolomyts E.G., Sevost’yanov S.M. Landscape-Ecological Strategy for Forest Geosystem Monitoring under the Conditions of Modern Warming. Problemy regionalnoj ekologii = Regional Environmental Issues, 2022, no. 4, pp. 39–47. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/1728-323X-2022-4-39-47
Кривец С.А., Керчев И.А., Бисирова Э.М., Пашенова Н.В., Демидко Д.А., Петько В.М., Баранчиков Ю.Н. Уссурийский полиграф в лесах Сибири (распространение, биология, экология, выявление и обследование поврежденных насаждений): метод. пособие. Томск; Красноярск, 2015. 48 c. Krivets S.A., Kerchev I.A., Bisirova E.M., Pashenova N.V., Demidko D.A., Pet’ko V.M., Baranchikov Yu.N. Four-Eyed Fir Bark Beetle in Siberian Forests (Distribution, Biology, Ecology, Detection and Survey of Damaged Stands): Study Guide. Tomsk, Krasnoyarsk, 2015. 48 p. (In Russ.).
Лазарева А.А., Слаута А.А., Афонина Т.Е. Мониторинг геосистем особо охраняемых природных территорий в условиях антропогенной нагрузки // Наука. Инновации. Технологии. 2019. № 1. С. 35–46. Lazareva A.A., Slauta A.A., Afonina T.E. Monitoring Geosystems of Specially Protected Natural Territories in the Conditions of Anthropogenous Load. Nauka. Innovatsii. Tekhnologii = Science. Innovations. Technologies, 2019, no. 1, pp. 35–46. (In Russ.). https://doi.org/10.37495/2308-4758-2019-1-35-46
Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с пол. И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2004. 343 с. Osovskij S. Neural Networks for Information Processing. Trans. from Pol. By I.D. Rudinskij. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2004. 343 p. (In Russ.).
Adamović L. Die Vegetationsverhältnisse der Balkanländer (Mösische Länder): umfassend Serbien, Altserbien, Bulgarien, Ostrumelien, Nordthrakien und Nordmazedonien. Leipzig, Engelmann Verlag, 1909. 567 p. (In Germ.).
Adjognon G.S., Rivera-Ballesteros A., van Soest D. Satellite-Based Tree Cover Mapping for Forest Сonservation in the Drylands of Sub Saharan Africa (SSA): Application to Burkina Faso Gazetted Forests. Development Engineering, 2019, vol. 4, art. no. 100039. https://doi.org/10.1016/j.deveng.2018.100039
Aleksić J.M., Ballian D., Isajev D., Mataruga M., Christian T., Gardner M. Picea omorika. The IUCN Red List of Threatened Species, 2017. https://doi.org/10.2305/IUCN.UK.2017-2.RLTS.T30313A84039544.en
Ballian D. Kontrola podrijetla Pančićeve omorike (Picea omorika Panč./ Purk.) iz plantaže kod Kaknja pomoću izoenzimskih biljega. Šumarski list, 2006, vol. 130, no. 7–8, pp. 295–304. (In Serb.).
Barnes E.M., Clarke T.R., Richards S.E., Colaizzi P.D., Haberland J., Kostrzewski M., Waller P., Choi C., Riley E., Thompson T., Lascano R.J., Li H., Moran M.S. Coincident Detection of Crop Water Stress, Nitrogen Status and Canopy Density Using GroundBased Multispectral Data. Proceedings of the Fifth International Conference on Precision Agriculture. USA, Minnesota, Bloomington, 2000. 15 p.
Boiarskii B., Hasegawa H. Comparison of NDVI and NDRE Indices to Detect Differences in Vegetation and Chlorophyll Content. Journal of Mechanics of Continua and Mathematical Sciences, 2019, spec. iss. no. 4, pp. 20–29. https://doi.org/10.26782/jmcms.spl.4/2019.11.00003
Burschel P. Die Omorikafichte. Forstarchiv, 1965, vol. 36, pp. 113–131. (In Germ.).
Čolić D. Porijeklo i sukcesija šumskih zajednica sa Pančićevom omorikom (Picea omorika Panč.) na planini Tari. Zaštita prirode, 1965, vol. 29–30, pp. 65–90. (In Serb.).
Čolić D. Požar kao ekološki faktor u sukcesiji zajednica Pančićeve omorike i redukovanju njenog areala. Zaštita prirode, 1966, vol. 33, pp. 1–167. (In Serb.).
Čolić D. Spontana obnova Pančićeve omorike (Picea omorika Panč.) posle požara. Zaštita prirode, 1987, vol. 40, pp. 37–56. (In Serb.).
Dietterich T.G., Bakiri G. Solving Multiclass Learning Problems via Error-Correcting Output Codes. Journal of Artificial Intelligence Research, 1995, vol. 2, pp. 263–286. https://doi.org/10.1613/jair.105
Dizdarević M., Lakušić R., Grgić P., Kutleša L., Pavlović B., Jonlija R. Ekološke osnove poimanja reliktnosti vrste Picea omorica Pančić. Bilten Društva ekologa BiH, Serija A, 1984, vol. 2, pp. 7–56. (In Serb.).
Dmitriev E.V. Classification of the Forest Cover of Tver Oblast Using Hyperspectral Airborne Imagery. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2014, vol. 50, pp. 929–942. https://doi.org/10.1134/s0001433814090072
Dmitriev E.V., Kondranin T.V., Zotov S.A. Segmentation of Natural and Anthropogenic Objects by Panchromatic Satellite Images Using Statistical Textural Features. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2022, vol. 58, pp. 167–179. https://doi.org/10.3103/s8756699022020029
Fukarek P. Staništa Pančićeve omorike nakon šumskih požara u 1946/47 godini. Šumarski list, 1951, vol. 75, pp. 61–75. (In Serb.).
Fukarek P., Fukarek Đ. Sukcesivni niz subasocijacija unutar zajednica omorike (Piceetum omorikae Tregubov, emend. P. Fukarek) u njenim sastojinama u istočnoj Bosni. Šumarski list, 1989, vol. 113, no. 11–12, pp. 567–580. (In Serb.).
Gao B.-с. NDWI – A Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water from Space. Remote Sensing of Environment, 1996, vol. 58, iss. 3, pp. 257–266. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3,1996.A
Gitelson A.A., Viña A., Ciganda V., Rundquist D.C., Arkebauer T.J. Remote Estimation of Canopy Chlorophyll Content in Crops. Geophysical Research Letters, 2005, vol. 32, iss. 8. art. no. L08403. https://doi.org/10.1029/2005GL022688
Govedar Z., Krstić M., Stanivuković Z. Categorisation of Trees in Serbian Spruce Natural Stands in the Region of Govza in the Republic of Srpska. 50 Godini Lesotehničeski Universitet. Bulgaria, Sofia, 2003, pp. 96–101.
Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction: 2nd ed. New York, Springer, 2009. 745 p. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7
Hou W., Li D., Xu C., Zhang H., Li T. An Advanced k Nearest Neighbor Classification Algorithm Based on KD-tree. 2018 IEEE International Conference of Safety Produce Informatization (IICSPI). China, Chongqing, 2018, pp. 902–905. https://doi.org/10.1109/IICSPI.2018.8690508
IUCN, 2021. The IUCN Red List of Threatened Species. Version 2020-3. Available at: https://www.iucnredlist.org/ (accessed 15.08.24).
Ivetić V., Aleksić J.M. Response of Rare and Endangered Species Picea omorika to Climate Change – The Need for Speed. Reforesta, 2016, vol. 2, pp. 81–99. https://doi.org/10.21750/REFOR.2.09.24
Keeley J.E. Fire Intensity, Fire Severity and Burn Severity: a Brief Review and Suggested Usage. International Journal of Wildland Fire, 2009, vol. 18, iss. 1, pp. 116–126. https://doi.org/10.1071/WF07049
Knipling E.B. Physical and Physiological Basis for the Reflectance of Visible and Near-Infrared Radiation from Vegetation. Remote Sensing of Environment, 1970, vol. 1, iss. 3, pp. 155–159. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(70)80021-9
Mataruga M., Milanović Đ., Ćurić A. Smjernice za očuvanje Pančićeve omorike – in situ. Republic Institute for the Protection of Cultural, Historical and Natural Heritage, 2024. 83 p. (In Serb.).
Mataruga M., Piotti A., Daničić V., Cvjetković B., Fussi B., Konnert M., Vendramin G.G., Aleksić J.M. Towards the Dynamic Conservation of Serbian Spruce (Picea omorika) Western Populations. Annals of Forest Science, 2020, vol. 77, art. no. 1. https://doi.org/10.1007/s13595-019-0892-1
Maly M. Beiträge zur Kenntnis der Picea omorika. Glasnik Zemallj, Muzeja BiH, 1934, vol. 46, pp. 37–64. (In Germ.).
Pančić J. Omorika nova fela četinara u Srbiji. Beograd, Težak, 1887, vol. XVIII, no. 1, pp. 1–8. (In Serb.).
Rasmussen C.E., Williams C.K.I. Gaussian Processes for Machine Learning. Massachusetts, Cambridge, MIT Press, 2006. 247 p. https://doi.org/10.7551/mitpress/3206.001.0001
Rouse J.W.Jr., Haas R.H., Scheel J.A., Deering D.W. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS. Proceedings of the 3rd Earth Resource Technology Satellite-1 (ERTS-1) Symposium, 1974, vol. 1, pp. 48–62.
Shaw R.G., Etterson J.R. Rapid Climate Change and the Rate of Adaptation: Insight from Experimental Quantitative Genetics. New Phytologist, 2012, vol. 195, iss. 4, pp. 752–765. https://doi.org/10.1111/j.1469-8137.2012.04230.x
Scogings P.F. Perspective: Monitoring Global Forests Using Only Structural Metrics – Problems and Solutions from a Savanna Viewpoint. Forest Ecology and Management, 2023, vol. 546, art. no. 121381. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2023.121381
Sims D.A., Gamon J.A. Relationships between Leaf Pigment Content and Spectral Reflectance across a Wide Range of Species, Leaf Structures and Developmental Stages. Remote Sensing of Environment, 2002, vol. 81, iss. 2–3, pp. 337–354. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00010-X
Stojanović O. Prirast i oblik stabla Pančićeve omorike na njenom prirodnom staništu. Radovi Šumarskog fakulteta i Instituta za šumarstvo i drvnu industriju u Sarajevu, 1959, vol. 7(4), pp. 163–188. (In Serb.). https://doi.org/10.54652/rsf.1959.v7.i4.403
Taloor A.K., Manhas D.S., Kothyari G.C. Retrieval of Land Surface Temperature, Normalized Difference Moisture Index, Normalized Difference Water Index of the Ravi Basin using Landsat Data. Applied Computing and Geosciences, 2021, vol. 9, art. no. 100051. https://doi.org/10.1016/j.acags.2020.100051
Talukdar N.R., Ahmad F., Goparaju L., Choudhury P., Arya R., Qayum A., Rizvi J. Forest Fire Estimation and Risk Prediction Using Multispectral Satellite Images: Case Study. Natural Hazards Research, 2024, vol. 4, iss. 2, pp. 304–319. https://doi.org/10.1016/j.nhres.2024.01.007
Tomppo E., Olsson H., Ståhl G., Nilsson M., Hagner O., Katila M. Combining National Forest Inventory Field Plots and Remote Sensing Data for Forest Databases. Remote Sensing of Environment, 2008, vol. 112, iss. 5, pp. 1982–1999. https://doi.org/10.1016/j.rse.2007.03.032
Tošić M. O jednom novom nalazištu pančićeve omorike (Picea omorika Pančić) u Srbiji. Radovi ANUBiH. Odjeljenje prirodnih i tehničkih nauka, 1983, vol. 72(21), pp. 267– 274. (In Serb.).
Vapnik V.N. The Nature of Statistical Learning Theory: 2nd ed. New York, Springer, 1999. 314 p. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3264-1
Wang S., Li H., Niu S. Empirical Research on Climate Warming Risks for Forest Fires: A Case Study of Grade I Forest Fire Danger Zone, Sichuan Province, China. Sustainability, 2021, vol. 13, no. 14, art. no. 7773. https://doi.org/10.3390/su13147773
Wang X.-Q., Ran J.-H. Evolution and Biogeography of Gymnosperms. Molecular Phylogenetics and Evolution, 2014, vol. 75, pp. 24–40. https://doi.org/10.1016/j.ympev.2014.02.005
Wang H., Shao X.-m., Jiang Y., Fang X.-q., Wu S.-h. The Impacts of Climate Change on the Radial Growth of Pinus koraiensis along Elevations of Changbai Mountain in Northeastern China. Forest Ecology and Management, 2013, vol. 289, pp. 333–340. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.10.023
Wettstein R. Das Vorkommen der Picea Omorica (Panč.) Willk. in Bosnien. Oesterreichische botanische Zeitschrift, 1890a, vol. 40, no. 10, pp. 357–361. (In Germ.).
Wettstein R. Die Omorika-Fichte, Picea omorika (Panč.). Eine monographische Studie. Sitzungsberichte der Kaiserlichen Akademie der Wissenschaften, 1890b, vol. 99, no. 10, pp. 502–565. (In Germ.).
Woinarski J.C.Z., Legge S., Lindenmayer D.B., Robinson N.M., Scheele B.C., Southwell D.M., Wintle B.A. A Framework for Evaluating the Adequacy of Monitoring Programs for Threatened Species. Monitoring Threatened Species and Ecological Communities. Clayton, CSIRO Publ., 2018, pp. 13–20.
Woodmansee R.G., Wallach L.S. Effects of Fire Regimes on Biogeochemical Cycles. Fire Regimes and Ecosystem Properties: Proceedings of the Conference. Washington, D.C., USDA Forest Service, General Technical Report WO-GTR-26, 1981, pp. 379–400.
Xie D., Du H., Xu W.-H., Ran J.-H., Wang X.-Q. Effects of Climate Change on Richness Distribution Patterns of Threatened Conifers Endemic to China. Ecological Indicators, 2022, vol. 136, art. no. 108594. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.108594
Xu Y., Zang R. Conservation of Rare and Endangered Plant Species in China. iScience, 2023, vol. 26, iss. 2, art. no. 106008. https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106008
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
