2 research outputs found
Π‘ΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ° ΠΌΠΎΠ½ΠΈΡΠΎΡΠΈΠ½Π³Π° ΠΏΡΠΈΡΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠΈ Π»Π΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ° Β«ΠΠΎΡΡΠΎΠΌΡΠΊΡΡΠΊΠΈΠΉΒ»
ΠΡΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΎ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π² Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ΅ Β«ΠΠΎΡΡΠΎΠΌΡΠΊΡΡΠΊΠΈΠΉΒ» Ρ ΡΠ΅Π»ΡΡ ΡΠ°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠΈ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ΅ΠΏΡΠΈΠΈ ΡΠ°Π·Π²ΠΈΡΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠΈ Π»Π΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ½ΠΈΡΠΎΡΠΈΠ½Π³Π° Π² Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌ Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ΅. ΠΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΎ, ΡΡΠΎ Π² Π»Π΅ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΏΠΎΠΊΡΠΎΠ²Π΅ Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ° ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±Π»Π°Π΄Π°ΡΡ ΡΠΎΡΠ½ΡΠΊΠΈ (80,4 % ΠΎΡ ΠΏΠΎΠΊΡΡΡΠΎΠΉ Π»Π΅ΡΠΎΠΌ ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΠΈ), Π΄Π°Π»Π΅Π΅ ΠΏΠΎ Π΄ΠΎΠ»Π΅ ΡΡΠ°ΡΡΠΈΡ ΡΠ»Π΅Π΄ΡΡΡ Π΅Π»Ρ (19,1 %) ΠΈ Π±Π΅ΡΠ΅Π·Π° (0,5 %). ΠΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ ΡΠΏΠ΅ΠΊΡΡ Π»Π΅ΡΠΎΠ² Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ° Π²ΠΊΠ»ΡΡΠ°Π΅Ρ 7 Π³ΡΡΠΏΠΏ ΡΠΈΠΏΠΎΠ² Π»Π΅ΡΠ° Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±Π»Π°Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ΅ΡΠ½ΠΈΡΠ½ΠΎΠΉ Π³ΡΡΠΏΠΏΡ (67 %) ΠΊΠ°ΠΊ ΡΡΠ΅Π΄ΠΈ ΡΠΎΡΠ½ΡΠΊΠΎΠ², ΡΠ°ΠΊ ΠΈ ΡΡΠ΅Π΄ΠΈ Π΅Π»ΡΠ½ΠΈΠΊΠΎΠ². Π₯Π²ΠΎΠΉΠ½ΡΠ΅ Π΄ΡΠ΅Π²ΠΎΡΡΠΎΠΈ Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ° ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½Ρ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎ-ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ½ΡΠΌΠΈ, ΠΎΡΠ½ΠΎΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎ- ΠΈ Π°Π±ΡΠΎΠ»ΡΡΠ½ΠΎ- ΡΠ°Π·Π½ΠΎΠ²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΡΠΈΠΏΠ°ΠΌΠΈ Π²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ½ΡΡ
ΡΡΡΡΠΊΡΡΡ, Ρ
Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΠ·ΡΡΡΠΈΠΌΠΈ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΠ΅ ΡΡΠ°ΠΏΡ ΠΏΠΎΡΡΠΊΠ°ΡΠ°ΡΡΡΠΎΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π²ΠΎΡΡΡΠ°Π½ΠΎΠ²ΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΡΠΊΡΠ΅ΡΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΠΊΠ»Π° ΠΈ ΡΠ°Π·Ρ ΡΠΈΠΊΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠΈ ΡΡΠ±ΠΊΠ»ΠΈΠΌΠ°ΠΊΡΠΎΠ²ΡΡ
ΠΈ ΠΊΠ»ΠΈΠΌΠ°ΠΊΡΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠΎΠΎΠ±ΡΠ΅ΡΡΠ². ΠΡΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΎ, ΡΡΠΎ Π°Π½ΡΡΠΎΠΏΠΎΠ³Π΅Π½Π½ΠΎ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½Π½ΡΠ΅ Π»Π΅ΡΠ° ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ»Π°Π³Π°ΡΡΡΡ ΠΏΡΠ΅ΠΈΠΌΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎ Π² Π·Π°ΠΏΠ°Π΄Π½ΠΎΠΌ, Π³ΡΠ°Π½ΠΈΡΠ°ΡΠ΅ΠΌ Ρ Π€ΠΈΠ½Π»ΡΠ½Π΄ΠΈΠ΅ΠΉ ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΡΠ΅ Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ°. Π Π²ΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΎΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΡΠ΅ ΡΠΊΠΎΠ½ΡΠ΅Π½ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½Ρ ΠΌΠ°Π»ΠΎΠ½Π°ΡΡΡΠ΅Π½Π½ΡΠ΅ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Ρ ΡΠ΅Π²Π΅ΡΠΎΡΠ°Π΅ΠΆΠ½ΡΡ
Π»Π΅ΡΠΎΠ² Ρ Ρ
ΠΎΡΠΎΡΠΎ Π²ΡΡΠ°ΠΆΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ·Π°ΠΈΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΊΠ°ΡΡΠΈΠ½ΠΎΠΉ ΡΠ°Π· Π΅ΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΠΉ Π²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠΈ. ΠΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΎ ΡΠ°Π·Π²ΠΈΠ²Π°ΡΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ Π»Π΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ½ΠΈΡΠΎΡΠΈΠ½Π³Π° Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ Π»Π°Π½ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎ-ΡΠΈΠΏΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎ-Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Ρ
ΠΎΠ΄ΠΎΠ² Ρ ΡΡΠ΅ΡΠΎΠΌ ΡΡΠ±Π»Π°Π½Π΄ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ ΠΏΡΠΈΡΠΎΠ΄Π½ΠΎ-ΡΠ΅ΡΡΠΈΡΠΎΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠ° Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ°. ΠΠ»Π°Π½ΠΈΡΡΠ΅ΡΡΡ Π·Π°ΠΊΠ»Π°Π΄ΡΠ²Π°ΡΡ ΠΏΠΎΡΡΠΎΡΠ½Π½ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ±Π½ΡΠ΅ ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΠΈ Π² Π³ΡΠ°Π½ΠΈΡΠ°Ρ
3 ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΡΠ½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΡΠΈΡΠΎΡΠΈΠΉ (ΡΡΠ°ΡΡΠΊΠΎΠ²), Π° ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ Π² ΡΠ°Π·ΡΠ΅Π·Π΅ 5 ΡΠΈΠΏΠΎΠ² Π»Π΅ΡΠ° Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΠ½Ρ ΠΈ 2 β Π΄Π»Ρ Π΅Π»ΠΈ. Π‘ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΈ Π΅Π»ΠΎΠ²ΡΠ΅ ΡΠΎΠΎΠ±ΡΠ΅ΡΡΠ²Π° Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ½Ρ Π±ΡΡΡ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½Ρ Π²ΡΠ΅ΠΌΠΈ Π²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ½ΡΠΌΠΈ Π³ΡΡΠΏΠΏΠ°ΠΌΠΈ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎ-ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ½ΡΡ
Π΄ΡΠ΅Π²ΠΎΡΡΠΎΠ΅Π² (ΠΌΠ°ΠΊΡΠΈΠΌΡΠΌ 4 ΠΏΡΠΎΠ±Π½ΡΠ΅ ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΠΈ), Π° ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ Π½Π΅ ΠΌΠ΅Π½Π΅Π΅ ΡΠ΅ΠΌ 1 ΠΏΡΠΎΠ±Π½ΠΎΠΉ ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΡΡ Π² ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΌ ΡΠΈΠΏΠ΅ (ΠΏΠΎΠ΄ΡΠΈΠΏΠ΅) ΡΠ°Π·Π½ΠΎΠ²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ. Π‘ΠΎΠ³Π»Π°ΡΠ½ΠΎ ΠΏΡΠ΅Π΄Π²Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΊΠ°ΠΌ, ΠΎΠ±ΡΠ°Ρ ΡΠΈΡΠ»Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΡ ΠΏΠΎΡΡΠΎΡΠ½Π½ΡΡ
ΠΏΡΠΎΠ±Π½ΡΡ
ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄Π΅ΠΉ Π² ΡΠΎΡΡΠ°Π²Π΅ ΡΠ΅ΡΠΈ Π»Π΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ½ΠΈΡΠΎΡΠΈΠ½Π³Π° Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ° Β«ΠΠΎΡΡΠΎΠΌΡΠΊΡΡΠΊΠΈΠΉΒ» Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ½Π° Π±ΡΡΡ Π½Π΅ ΠΌΠ΅Π½Π΅Π΅ 98 ΡΡ. Π’Π°ΠΊΠΎΠ΅ Π·Π½Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΠ΅ ΡΠΈΡΠ»ΠΎ ΠΎΠΏΡΡΠ½ΡΡ
ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² Π½Π΅ΠΎΠ±Ρ
ΠΎΠ΄ΠΈΠΌΠΎ Π΄Π»Ρ ΡΠ°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ° ΠΊΠΎΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²ΡΡΡΠΈΡ
ΠΏΠΎΠ²ΡΠ΄Π΅Π»ΡΠ½ΡΡ
Ρ
Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΡΡΠΈΠΊ Π² Π°ΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠ΅ ΡΡΠΎΡΠ½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΠΏΠ° Π²ΠΎΠ·ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ Π΄ΡΠ΅Π²ΠΎΡΡΠΎΡ ΠΈ ΡΠ°Π·Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΎΠ±Π½ΠΎΠ²ΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠΈ.
ΠΠ»Ρ ΡΠΈΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ: Π Π°Π΅Π²ΡΠΊΠΈΠΉ Π.Π., ΠΠ»ΡΠΈΠ½ΠΎΠ² Π.Π., ΠΠ΅Π΄Π²Π΅Π΄Π΅Π²Π° Π.Π., Π ΡΠ΄ΠΊΠΎΠ²ΡΠΊΠ°Ρ Π.Π. Π‘ΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ° ΠΌΠΎΠ½ΠΈΡΠΎΡΠΈΠ½Π³Π° ΠΏΡΠΈΡΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠΈ Π»Π΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π° Π·Π°ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π½ΠΈΠΊΠ° Β«ΠΠΎΡΡΠΎΠΌΡΠΊΡΡΠΊΠΈΠΉΒ» // ΠΠ·Π². Π²ΡΠ·ΠΎΠ². ΠΠ΅ΡΠ½. ΠΆΡΡΠ½. 2023. β 6. Π‘. 81β101. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2023-6-81-10
Digital Mapping of East Fennoscandian Vegetation Based on Remote Sensing Data
Digital mapping of boreal zone vegetation based on remote sensing data is of the utmost significance for monitoring the natural and anthropogenic dynamics of North Russian forest ecosystems. Revealing the actual state and qualitative changes of the forest cover at the regional and local levels can help achieve a wide range of sustainable development targets. Interpretation of alternative Landsat multispectral images has enabled spatial models to be developed for a number of East Fennoscandian regions. Over the last 30 years, four zones with active logging operations and substantial reduction in mature conifer forest areas have been revealed along with a substantial increase in clear cutting and the area occupied by deciduous stands. During this period, the natural landscapes of the Onezhskoe Pomorye National Park and Kostomukshsky Strict Nature Reserve managed to avoid large scale catastrophic events. So, most appear stable at the moment.
Keywords: multispectral space images, supervised classification, Landsat program, vegetation spatial dynamics, forests, remote sensing data, interpretatio