ЛЕСОВЕДЕНИЕ, 2020, № 5, С. 399–411

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛЕСНОГО ПОКРОВА БАССЕЙНА РЕКИ ВЕНГЕРИ НА ОСТРОВЕ САХАЛИН С ПРИМЕНЕНИЕМ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
К. А. Корзников¹, Н. Г. Беляева², Р. Б. Сандлерский^3
1Ботанический сад-институт ДВО РАН, Россия, 690024, Владивосток, ул. Маковского, 142
²Институт географии РАН, Россия, 119017, Москва, Старомонетный пер., 29, стр. 4.
³Институт проблем экологии и эволюции имени А.Н. Северцова РАН, Россия, 119071, Москва, Ленинский проспект, 33.
E-mail: korzkir@mail.ru

Поступила в редакцию 02.04.2018 г.
Выполнено моделирование актуального растительного покрова бассейна р. Венгери (восточное побережье центральной части Сахалина) площадью свыше 33 тыс. га. Картографическая модель создана при помощи алгоритма пошагового дискриминантного анализа на основе оригинальных геоботанических данных, цифровой модели рельефа и спектральных характеристик снимков Landsat 5. В растительном покрове выделено 9 физиономических типов растительных сообществ. Из них 3 – нелесные (скальная растительность, горные тундры, луга), 6 – различные типы лесов: пихтово-еловые (Abies sachalinensis, Picea ajanensis), лиственничники, лиственничные редины (Larix cajanderi), стланиковые сообщества (Pinus pumila, Dushekia fruticosa), каменноберезовые леса (Betula ermanii), мелколиственные и пойменные лиственные леса (Alnus hirsuta, Betula platyphylla, Chosenia arbutifolia, Populus suaveolens, Salix udensis и др.). Указана принадлежность физиономических типов лесов к синтаксонам эколого-фитоценотической и эколого-флористической классификационных систем. Лесные сообщества развиты на 89.1% территории водосбора. Наибольшую площадь занимают лиственничные леса и редколесья – 33.32% речного бассейна. Ландшафтно-климатические условия района способны поддерживать существование зональных пихтово-еловых лесов, но на их долю приходится только 11.23% территории. Широкое распространение лиственничников обусловлено естественной пирогенной трансформацией темнохвойных лесов. В условиях сильно расчлененного горного рельефа участки растительного покрова затененных склонов северных экспозиций не поддаются корректному автоматическому дешифрированию и моделированию. Восстанавливать растительный покров предлагается по данным визуального дешифрирования снимков высокого разрешения и материалам полевых работ.
Ключевые слова: моделирование растительного покрова, карта растительности, актуальная растительность, вертикальная зональность, пирогенная сукцессия, лиственничные леса, о. Сахалин.
Работа выполнена в рамках проекта «Разнообразие экосистем заказника «Восточный», поддержанного альянсом «Экодело» (изучение биологического разнообразия особо охраняемой природной территории), темы госзадания Ботанического сада-института ДВО РАН (АААА-А17-117021310193-7) (классификация лесной растительности), темы госзадания Института географии РАН (0148-2019-0007) (картографирование лесного покрова).
DOI: 10.31857/S002411482005006X

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

• Бакалин В.А. Конспект печеночников // Бриофлора Сахалина. Владивосток: Морской гос. университет, 2012. С. 44–112.


• Зоны и типы поясности растительности России и сопредельных стран. Пояснительный текст и легенда карты / Отв. ред. Г.Н. Огуреева. М.: ЭКОР, 1999. 64 с.


• Исаев А.С., Князева С.В., Пузаченко М.Ю., Черненькова Т.В. Использование спутниковых данных для мониторинга биоразнообразия лесов // Исследование Земли из космоса. 2009. № 2. С. 55–66.


• Кабанов Н.Е. Лесная растительность Советского Сахалина. Владивосток: Горнотаежная станция АН СССР, 1940. 210 с.


• Казаков Н.А., Генсиоровский Ю.В. Влияние вертикального градиента осадков на характеристики гидрологических, лавинных и селевых процессов в низкогорье // Геоэкология, инженерная геология, гидрогеология, геокриология. 2007. № 4. С. 342–347.


• Комарова А.Ф., Куксина Н.В., Зудкин А.Г. Картографирование темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа методом нейронных сетей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 5. С. 157–166.


• Крылов А.Г. Жизненные формы лесных фитоценозов. Л.: Наука, 1984. 184 с.


• Манько Ю.И. Ель аянская. Л.: Наука, 1987. 280 с.


• Нешатаева В.Ю. Растительность полуострова Камчатка. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2009. 537 с.


• Омелько А.М., Якубов В.В., Бакалин В.А., Великанов А.В., Черданцева В.Я., Скирина И.Ф., Яковлевка А.Н., Крестов П.В. Растительный покров Ланжинских гор (Охотия) // Комаровские чтения. 2010. Т. 57. С. 103–163.


• Писаренко О.Ю., Игнатов М.С., Черданцева В.Я., Игнатова Е.А. Конспект мхов // Бриофлора Сахалина. Владивосток: Морской гос. ун-т, 2012. С. 123–268.


• Пузаченко М.Ю., Черненькова Т.В. Определение факторов пространственного варьирования растительного покрова с использованием ДДЗ, ЦМР и полевых данных на примере центральной части Мурманской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 5. С. 167–191.


• Пузаченко Ю.Г., Сандлерский Р.Б., Кренке А.Н., Пузаченко М.Ю. Мультиспектральная дистанционная информация в исследовании лесов // Лесоведение. 2014. № 5. С. 13-29.


• Тихомиров Б.А. К происхождению ассоциаций кедрового стланика (Pinus pumila Rgl.) // Материалы по истории флоры и растительности СССР. Вып. 2. М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1946. С. 491–537.


• Харук В.И., Щербинина И.С., Якубайлик О.Э., Касишке Э. Анализ пространственного распределения гарей на острове Сахалин // Лесоведение. 2004. № 5. С. 66–80.


• Черепанов С.К. Сосудистые растения России и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР). СПб.: Мир и семья, 1995. 992 с.


• Черненькова Т.В., Морозова О.В. Классификация и картографирование ценотического разнообразия лесов // Лесоведение. 2017. № 4. С. 243–255.


• Bartalev S.A., Belward A.S., Erchov D.V., Isaev A.S. A new SPOT4-VEGETATION derived land cover map of Northern Eurasia // International Journal of Remote Sensing. 2003. V. 24. N 9. P. 1977–1982.


• Belyaeva N.G., Chernen`kova T.V. Relationship between habitat properties and composition of communities in conifer-broadleaf Forest // Russian Journal of Ecology. 2018 V. 49. N. 2. P. 111–118.


• Chernen`kova T.V., Basova E.V., Puzachenko M.Y., Koroleva N.E. Assessment of forest spatial differentiation in Murmansk Province using field surveys and remote sensing data // Contemporary Problems of Ecology. 2013. V. 6. N 7. P. 746–754.


• Chernen`kova T.V., Puzachenko M.Yu., Morozova O.V., Ogureeva G.N., Kuperman R.G. // An approach for mapping Northern Fennoscandian forests at different scales // Botanica Pacifica. 2015. V. 4. N 1. P. 37–46.


• Giles P. Remote sensing and cast shadows in mountainous terrain // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2001. V. 67. N 7. P. 833–839.


• Gomes C., White J.C., Wulder M.A. Optical remotely sensed time series data for land cover classification: A review // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2016. V. 116. P. 55–72.


• Hansen M.C., Townshend J.R.G., DeFries R.S., Carroll M. Estimation of tree cover using MODIS data at global, continental and regional/local scales // International Journal of Remote Sensing. 2005. V. 26. N 19. P. 4359–4380.


• Krestov P.V., Nakamura Yu. Phytosociological study of the Picea jezoensis forests of the Far East // Folia Geobotanica. 2002. V. 37. N 4. P. 441–473.


• Krestov P.V., Ermakov N.B., Osipov S.V., Nakamura Yu. Classification and phytogeography of larch forests of Northeast Asia // Folia Geobotanica. 2009. V. 44. N 4. P. 323–363.


• McRoberts R.E., Cohen W.B., Naesset E., Stehman S.V., Tomppo E.O. Using remotely sensed data to construct and assess forest attribute maps and related spatial products // Scandinavian Journal of Forest Research. 2010. V. 25. N 4. P. 340–367.


• Omelko A.M., Krestov P.V., Yakovleva A.N. A topography-based model of the vegetation cover of the Lanzhinskie mountains // Botanica Pacifica. 2012. V. 1. N 1. P.109-119.


• Reese H., Nilsso M., Sandströ P., Olsso H. Applications using estimates of forest parameters derived from satellite and forest inventory data // Computers & Electronics in Agriculture. 2002. V. 37. N 1–3. Р. 37–56.


• Riano D., Chuvieco E., Salas J., Aduado I. Assessment of different topographic corrections on Landsat-TM data for mapping vegetation types // IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing. 2003. V. 41. N 5. P. 1056–1061.


• Richter R., Kellenberger T., Kaufmann H. Comparison of topographic correction methods // Remote Sensing. 2009. V. 7. N 1. P. 184–196.


• Shahtahmassebi A., Yang N., Wang K., Moore N., Zhangquan Sh. Review of shadow detection and de-shadowing methods in remote sensing // Chinese Geographical Science. 2013. V. 23. N 4. P. 403–420.


• Tucker C.J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. 1979. V. 8. N 2. P. 127–150.


• Tucker C.J. Remote sensing of leaf water content in the near-infared // Remote Sensing of Environments. 1980. V. 10. N 1. P. 23–32.


• Vegetation of Japan. Vol. 9 Hokkaido Ed. A. Miyawaki. Tokyo, Shibundo, 1988. 563 p.


• Zhu Z., Fu Y., Woodcock C.E., Olofsson P., Vogelmann J.E., Holden C., Wang M., Dai S., Yu Y. Including land cover change in analysis of greenness trends using all available Landsat 5, 7, and 8 images: A case study from Guangzhou, China (2000–2014) // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 185. P. 243–257.


• Yakovleva A.N. A model of vegetation pattern at the Verkhneussuriysky Biogeocenotic Station // Russian Journal of Ecology. 2010. V. 41. N 4. P. 307–315.