сотрудник
Воронеж, Воронежская область, Россия
сотрудник
Воронеж, Воронежская область, Россия
Воронеж, Воронежская область, Россия
Воронеж, Россия
УДК 630 Лесное хозяйство. Лесоводство
ГРНТИ 68.47 Лесное хозяйство
Современные исследования в лесохозяйственной отрасли все больше и больше ориентированы на цифровизацию и дистанционное зондирование Земли. Одним из перспективных направлений является формирование цифровой модели рельефа местности и его последующее изучение. В связи с этим целью работы является выявление взаимосвязей и установление зависимостей между параметрами рельефа и лесорастительными условиями для ускоренного определения ключевых лесоводственных и ландшафтных характеристик, в том числе с применением дистанционных методов. Объектами исследования являлись лесные насаждения, расположенные в Пригородном лесничестве Воронежской области. Формирование цифровой модели рельефа местности осуществлено с применением специализированного программного обеспечения. В ходе работы выявлены особенности рельефа местности, потенциально влияющие на формирование условий произрастания, составлены табличные аналитические материалы, позволяющие учитывать ландшафтные факторы на повыдельной основе. Получены данные о средней крутизне склонов, азимуте экспозиции склонов и высоте над уровнем моря каждого выдела в градусах и проанализированы их статистические параметры. Установлена корреляционная связь между лесотипологической составляющей, характеризующей влажность почвы и высотой участка над уровнем моря (0,23-0,29), а также крутизной склонов (0,30-0,32). Результаты исследований свидетельствуют о том, что подобная тенденция прослеживается даже при несущественных перепадах высот и крутизне склонов, характерных для Пригородного лесничества. Более влажные почвенные условия на территории исследуемого региона (А3, В3, С3) расположены на микропонижениях или имеют близкое к поверхности залегание грунтовых вод. Выявленная закономерность позволит осуществить ускоренное определение условий произрастания дистанционным способом на основе показателей рельефа и рассматривать предложенные методы в числе потенциальных инструментов лесоучетных работ.
цифровая модель рельефа, высота местности, крутизна склонов, лесорастительные условия
1. Сахабиев И. А., Рязанов С. С., Кольцова Т. Г., Григорьян Б. Р. Выбор метода геостатистической интерполяции свойств почв государственных сортоиспытательных участков при использовании параметров цифровой модели рельефа. Почвоведение, 2018. № 3, с. 259-273. DOI: https://doi.org/10.7868/S0032180X18030012.
2. Socha J., Pierzchalski M., Bałazy R., Ciesielski M., Modelling top height growth and site index using repeated laser scanning data. ForestEcologyandManagement, 2017, Vol. 406, pp. 307-317. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.09.039.
3. Верозуб Н.В., Проскурин В.С., Махмудов Р.К. Методика определения ландшафтного потенциала для развития рекреационного природопользования (на примере городского округа города-курорта Кисловодска) Геоинформационное и картографическое обеспечение экологических, экономических и социальных аспектов устойчивого развития территорий, 2020. С. 126-140. DOI:https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-1-27-126-140.
4. Slavskiy V., Litovchenko D., Matveev S., Sheshnitsan S., Larionov M. Assessment of Biologicaal and Environmental Factors Influence on Fire Hazard in Pine Forests: A Case Study in Central Forest-Steppe of the East European Plain. Land. 2023, 12, 103. DOI: https://doi.org/10.3390/land12010103.
5. Мигунова Е.С. Лесная типология Г.Ф. Морозова - А.А. Крюденера - П.С. Погребняка - теоретическая основа лесоводства // Лесной вестник. -2017. - Т. 21. - № 5. - С. 52-63.DOI: https://doi.org/10.18698/2542-1468-2017-5-52-63.
6. Мигунова, Е. С. Лесная типология и ботаника. Экологическая оценка факторов природной среды / Е.С. Мигунова // Лесной вестник. Forestry Bulletin. - 2020. - Т. 24, № 4. - С. 65-81. - DOI: https://doi.org/10.18698/2542-1468-2020-4-65-81.
7. MagruderL., NeuenschwanderA., KlotzB. Digital terrain model elevation corrections using space-based im-agery and ICESat-2 laser altimetry. Remote Sensing of Environment. 2021; 264: 112621. DOI:https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112621.
8. MeixnerJ., GrimmerJ.C., BeckerA., SchillE., KohlT. Comparison of different digital elevation models and satellite imagery for lineament analysis: Implications for identification and spatial arrangement of fault zones in crystalline basement rocks of the southern Black Forest (Germany). Journal of Structural Geology. 2018; 108: 256-268. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jsg.2017.11.006.
9. Черниховский Д.М. Оценка связей морфометрических характеристик рельефа с количественными и качественными характеристиками лесов на основе цифровых моделей рельефа ASTER и SRTM // Сибирский лесной журнал, 2017. - № 3. - С. 28-39.DOI: https://doi.org/10.15372/SJFS20170303.
10. Алексеев А.С., Черниховский Д.М. Анализ связей структуры и продуктивности лесов с морфометрическими характеристиками рельефа на примере ландшафтов Ленинградской области // Лесоведение. 2020. - № 2. -С. 99-114. DOI: https://doi.org/10.31857/S0024114820020035.
11. Jucker T., Bongalov B., Burslem D., Nilus R., Dalponte M., Lewis S., Phillips O., Qie L., Coomes D. Topography shapes the structure, composition and function of tropical forest landscapes // Ecology Letters. 2018. V. 21. P. 989-1000. DOI:https://doi.org/10.1111/ele.12964
12. Сочилова Е. Н., Сурков Н. В., Ершов Д. В., Егоров В. А., Барталев С.С., Барталев С. А. Картографирование классов бонитета лесов Приморского края наоснове спутниковых изображений и данных о характеристиках рельефа // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. №5. С. 96-109. DOI: https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-5-96-109.
13. Черниховский Д.М. Использование автоматической классификации рельефа Ивахаши и Пайка для оценки количественных и качественных характеристик лесов на основе моделей высот рельефа и поверхности // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2018. Вып. 223. С. 100-126. DOI: https://doi.org/10.21266/2079-4304.2018.223.100-126.
14. Славский В.А., Матвеев С.М.Некоторые аспекты закладки пробных площадей при проведении Государственной инвентаризации лесов //Лесотехнический журнал. 2021. Т. 11. - № 1 (41). - С. 56-63. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2021.1/5.
15. Hojo, A. Synthesis of L-Band SAR and forest heights derived from TanDEM-X DEM and 3 digital terrain models for biomass mapping / A. Hojo, K. Takagi, R. Avtar et al. Remote Sensing. 2020; 12 (3): 349. DOI: https://doi.org/10.3390/rs12030349.
16. Maltamo M., Räty J., Korhonen L., Kotivuori E., Kukkonen M., Peltola H., Kangas J., Packalen P. Prediction of forest canopy fuel parameters in managed boreal forests using multispectral and unispectral airborne laser scanning data and aerial images // Eur. J. Remote Sens - 2020. - Р.25-28. https://doi.org/10.1080/22797254.2020.1816142
17. Hernández, O. and Peralta, T. Functional Relationships of a Geospatial System for Reforestation of a Territory Using Geographic Information Systems. OpenAccessLibraryJournal. 2019; 6: 1-5. DOI: https://doi.org/10.4236/oalib.1105193.
18. Мироненко А. В., Матвеев С. М., Славский В. А., Водолажский А. Н. Программа для актуализации характеристик лесного фонда лесничеств на основе обработки сведений о проведенных лесохозяйственных мероприятиях // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2022681571, 15.11.2022. Заявка № 2022681568 от 15.11.2022. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=49780884.
19. Шевелина И. В., НуриевД. Н. Статистическая обработка лесоводственно-таксационной информации в среде STATISTICA.Екатеринбург: УГЛТУ, 2022. - 112 с. ISBN 978-5-94984-840-1.Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=49911777.
20. Besschetnova N.N., Besschetnov V.P., Kentbayeva B.A., Kentbayev Y.Zh., Mamonov E.I., Zapolnov V.E. Growth of seedlings of Schrenk spruce (Picea schrenkiana) in the conditions of introduction to the Nizhny Novgorod region. Izvestia SPbLTA. 2022; 238: 67-87. DOI:https://doi.org/10.21266/2079-4304.2022.238.67-87.
