Assessment of the Current State of the Penza-Kamensk State Protective Forest Strip Using Remote Sensing and Field Research

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

To improve climatic conditions, preserve agricultural yields and protect against deflation, 8 state protective forest belts (SPFB), with a total length of 5320 km, were designed 76 years ago. Currently, current data on the state of forest protection areas are not publicly available, so determining the current state of protective forest belts based on remote sensing data is relevant. The purpose of the study is to determine the main changes in the spectral brightness coefficients (SBC) of the predominant rocks at the Penza-Kamensk State Forestry Plant based on remote sensing data and inventory work carried out. The object of the study is the state protective forest belt “Penza-Kamensk”, which runs through the territory of the Volgograd region. Mapping of the design boundaries of the research object was carried out using ultra-high-resolution data. The determination of the safety of the Penza-Kamensk State Forestry Landscape was carried out using high-resolution data from the Sentinel-2 satellite based on the NDVI vegetation index). When performing desk research, 6949.62 hectares of the project area of the state protective forest belt were allocated, the area inside the contours was 6317.91 hectares, and the overall safety of the studied object was 90.91%. During the inventory work, more than 59 different types of combinations were described to determine the tree-species composition, the average height of the plantings was calculated, the density in the plots was calculated, and quality classes were assigned according to the Orlov table. As a result of the inventory, it was determined that the predominant species are: English oak (Quercus robur L.), Pennsylvania ash (Fraxinus pennsylvanica Marshall) and Elm (Ulmus L.), for which the CFC was calculated. The data obtained demonstrate a significant difference between the coefficients of the predominant tree species from channel 6 to 8A; high values are observed in sections with a pure elm species composition and a mixed composition. The minimum indicators of CSI in the analysis were obtained in areas with pure ash stands.

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Защитное лесоразведение рассматривается как важный элемент государственной стратегии сохранения окружающей среды, рационального использования и приумножения природно-ресурсного потенциала страны, решения проблем ее экологической и продовольственной безопасности. Государственные защитные лесные полосы оказывают влияние на микроклимат прилегающей территории. Главным фактором, влияющий на улучшение температуры, влажности воздуха, испарения влаги, задержание и накопление снега, влажности почвы, является изменение режима ветра. По инициативе И.В. Сталина для сохранения урожая сельскохозяйственных культур, защиты от дефляции и улучшения водного режима и климатических условий было создано Постановление Совета Министров СССР и ЦП ВКП (б) от 20 октября 1948 года “О плане полезащитных лесонасаждений, внедрения травопольных севооборотов, строительства прудов и водоемов для обеспечения высоких и устойчивых урожаев в степных и лесостепных районах Европейской части СССР”. По плану было спроектировано 8 крупных лесных государственных полос общей протяженностью 5320 км и общей площадью насаждений 117,9 тыс. га (Мартынюк и др., 2023).

Через Волгоградскую область проходят пять государственных защитных лесных полос: три водораздельные и две приречные. Возраст насаждений ГЗЛП составляет 55-70 лет. Преобладающая часть государственных защитных лесных полос имеет неудовлетворительное санитарное состояние и находится на различных стадиях распада (Чеплянский и др., 2022; Манаенков, Костин, 2007; 2009). Несмотря на то, что часть государственных защитных лесных полос относится к Государственному лесному фонду, актуальные данные о современном состоянии ГЗЛП отсутствуют в открытом доступе. Поэтому необходимо проводить инвентаризационные работы для получения актуальных данных, в связи с достижением предельного возраста лесных насаждений и ухудшения их состояния.

В настоящее время большинство государственных и частных лесохозяйственных организаций, которые занимаются мониторингом, оценкой состояния лесных насаждений используют современные методы, а именно геоинформационные технологии. Например, анализ сомкнутости защитных лесных насаждений можно проводить на основе бисезонного индекса леса BSFI (Шинкаренко, Барталев, 2023а), определять запас древесины по данным дистанционного зондирования (Жарко и др., 2018), разработана методика определения высоты защитных лесных насаждений (Барталев и др., 2022; Mulverhill et al., 2022), проводить оценку изменения структуры лесных насаждений после пожаров (Барталев и др., 2016; Лупян и др., 2017; Берденгалиева, 2023; Bolton et al., 2017) и другие задачи. Современные исследования по определению состояния ЗЛН и ГЗЛП опираются на экспертное дешифрирование (Koshelev et al., 2021; Синельникова, 2023; Мелихова, 2022), на полевые исследования (Мартынюк и др., 2023; Турчин и др., 2021) или на материалы государственной инвентаризации лесов, которые отсутствуют в открытом доступе. Исследуемая государственная защитная лесная полоса “Пенза–Каменск” состоит из трех параллельных лент шириной 60–100 м, поэтому для проведения оценки их современного состояния, с помощью данных дистанционного зондирования, открывается возможность использовать спутниковые снимки высокого пространственного разрешения (10–15 метров).

Главной задачей исследования является определение современного состояния древесных пород в составе государственной защитной лесополосы “Пенза–Каменск” с использованием данных дистанционного зондирования и результатов полевых работ для оценки изменения сезонной динамики коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) преобладающих пород (Шестаков, Казяк, 2022; Шинкаренко, Барталев, 2023б; Терехин, 2020).

ОБЪЕКТ, МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Объектом исследования в данной работе является лесные насаждения водораздельной ГЗЛП “Пенза–Каменск”, которая проходит по территории Волгоградской области через 8 районов: Жирновский, Руднянский, Еланский, Даниловский, Михайловский, Новоаннинский, Кумылженский и Серафимовичский. По данным литературных источников информация о породном составе выделов оценивалась в процентном соотношении на всех пяти ГЗЛП в Волгоградской области (Турчин и др., 2021; Засоба и др., 2019), проводилась оценка состояния лесных насаждений по лесохозяйственным районам преобладающих пород на выделах ГЗЛП (Чеплянский и др., 2022). В данной работе проводился статистический анализ совместной работы полевого и камерального методов. Расположение ГЗЛП “Пенза–Каменск” довольно разнообразно, в связи со своей большой протяженностью (334 км) по Волгоградской области, а также заметные характерные изменения в рельефе и почвенно-климатических условиях (Выприцкий, 2023; Выприцкий, Шинкаренко, 2022; Выприцкий, Юферев, 2023).

Картографирование контуров проектной площади выделов ГЗЛП проводилось с помощью геоинформационной системы QGIS 3.32. Выбор данного ресурса обусловлен бесплатным характером распространения, необходимых модулей для обработки информации и статистических данных. Выделение проектных границ проводилось на основе экспертного дешифрирования спутниковых снимков (10 м) Sentinel-2, которые были получены с сервиса “Вега-science”, в комбинации каналов естественных цветов: 4(Red), 3(Green), 2(Blue) (Loupian et al., 2022). Использование выбранных данных обуславливается шириной кулис, которая колеблется от 60 метров до 100 метров. Уточнение проектных границ исследуемой ГЗЛП выполнялось по данным сверхвысокого разрешения (менее 1 м), полученных с сервиса ESRI World Imaging. Для корректировки контуров проектной площади учитывались данные карты-схем лесничеств на территорию исследования (Лесной план…).

В оценке сохранности выделов государственной защитной лесной полосы “Пенза–Каменск” использовались космические снимки высокого разрешения спутника Sentinel-2, на август-сентябрь для более высокой точности по причине окончания вегетационной активности у растительности на прилегающих к ГЗЛП сельскохозяйственных угодий, что дает возможность разделять посевы от древесно-кустарниковой растительности внутри полигонов (Рулев и др., 2016). Даты и тайлы использованных снимков: T38UMB – 21.08.2018; T37UGQ, T38ULA, T38UMA – 05.09.2019 (рис. 1). Выделение лесных насаждений внутри полигонов проводилось с помощью вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) (Книжников и др., 2011). Пороговые значения для каждого тайла подбирались индивидуально в связи с разницей в датах съемки. Пороговые значения для древесно-кустарниковой растительности варьировались от 0,6 до 0,7. Сохранность полигонов рассчитывалось как отношение лесных насаждений внутри выдела на ее проектную площадь (Пат. №2437061).

 

Рис. 1. Тайлы использованных снимков и расположение ГЗЛП “Пенза–Каменск” относительно населенных пунктов на территории Волгоградской области.

 

По полученным картографическим данным в ранее опубликованных работах (Выприцкий, Шинкаренко, 2022; Выприцкий, Юферев, 2023) были заложены 67 временные пробные площади (ВПП) с различными почвенно-климатическими условиями по всей протяженности ГЗЛП на территории Волгоградской области, на которых по общепринятым в лесной таксации методам (Турчин и др., 2021; ОСТ 56-69-83, 1983) проводилось определение таксационных показателей насаждений ГЗЛП “Пенза–Каменск”. ВПП были подобраны, как центральные точки, доступные для проведения таксационного описания кулис ГЗЛП, в котором происходило, во времена закладки лесной полосы древесного материала, начало или конец участка. В подавляющем случае рассматривались одновременно 3 кулисы (рис. 2).

 

Рис. 2. Пример временных пробных площадей кулис ГЗЛП “Пенза–Каменск” на территории Волгоградской области (слева: 51°9'35" N, 44°16'5" E; справа: 49°22'52" N, 42°16'43" E).

 

На каждой ВПП проводилось определение породного состава, средней высоты (определялась с помощью эклиметр-высотомера ЭВ1У1) и сомкнутость (определялась в долях единицы от 0,1 до 1, где ноль – это отсутствие крон, а 1 – это полное смыкание). Класс бонитета определяли по бонитировочной шкале, которую разработал профессор М.М. Орлов (Орлов, 1927). Полученные данные заносили в перечетную ведомость.

При полевом исследовании выделов ГЗЛП “Пенза–Каменск” было выявлено, что средняя высота лесных насаждений составила 10,43 метров, стандартное отклонение 1,87, максимальная высота 15 метров, минимальная 5 метров. Средняя сомкнутость составляет 0,57, стандартное отклонение 0,18, максимальная сомкнутость выделов 1, минимальная 0.

Расчет сезонной динамики КСЯ проводился по мозаике спутниковых снимков Sentinel 2A/2B каналов: 2(Blue), 3(Green), 4(Red), 5-7(Vegetation Red Edge), 8(NIR), 8A (Vegetation Red Edge), 11(SWIR), 12(SWIR). Анализ КСЯ выбранных каналов обуславливается шириной кулис, которая колеблется от 60 до 100 метров. Всего в оценке использовалось два тайла – T37UGQ, T38ULA на май-сентябрь 2022 года (07.05.2022, 09.06.2022, 06.07.2022, 23.08.2022, 02.09.2022), в связи с чем отсутствовала возможность для расчета КСЯ на всю протяженность защитной лесной полосы. Выбранные даты объясняются отсутствием облачности снимков на объекте исследования в каждый рассматриваемый месяц и охватом более 63% всей площади ГЗЛП.

Статистический анализ подсчета сохранности выделов, средней высоты насаждений, сомкнутости и данных КСЯ проводился с помощью Microsoft Excel.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

По выбранной методике картографирования получены контура проектной площади и площадь лесных насаждений по данным вегетационного индекса выделов ГЗЛП “Пенза–Каменск” на территории Волгоградской области. Пример выделения проектных границ и лесной площади ГЗЛП показан на рис. 3.

 

Рис. 3. Пример выделения проектной и покрытой лесом площади ГЗЛП “Пенза–Каменск” с помощью NDVI.

 

По данным комитета природных ресурсов и экологии Волгоградской области информация предоставляется по всем ГЗЛП на лесничествах в совокупности, что затрудняет получение информации о площадях отдельных защитных лесных полос. Оценка достоверности полученных результатов дешифрирования и сохранности проводилась авторами ранее по всем ГЗЛП на исследуемой области (Выприцкий, Шинкаренко, 2022), коэффициент корреляции точности дешифрирования составил 0,99.

В результате экспертного дешифрирования спутниковых снимков было установлено, что проектная площадь государственной защитной лесной полосы “Пенза–Каменск” составляет 6949,62 га, а площадь защитных лесных насаждений, расположенных внутри контуров, равна 6317,91 га, общая сохранность исследуемого объекта равна 90,91%. Высокая сохранность выделов обуславливается наиболее благоприятными почвенно-климатическими условиями для лесных насаждений на территории исследуемой области (Выприцкий, Шинкаренко, 2022). Исследования, которые проводились ранее по выявлению состояния ГЗЛП основываются только на данных о типах почв, без учета такого климатического фактора, как количество средних многолетних осадков (Чеплянский и др., 2018; Манаенков и др., 2013). Климатические условия являются основным фактором, влияющим не только на почвообразование, но и на динамику состояния древесной растительности. Совместный анализ пространственного распределения почвенных контуров, по разработанной векторной карте и распределение средних многолетних сумм осадков на территории исследования по статистической модели, позволили провести анализ изменения состояния древесной растительности в выделах ГЗЛП, который показал, что благоприятные климатические условия для произрастания лесных насаждений соответствуют почвенной климатической зоне черноземов и темно-каштановых почв. Здесь норма осадков превышает 420 мм (Выприцкий, Юферев, 2023; Почвенная карта…, 1989). Установленная ранее связь между высотой древостоев Дуба черешчатого (Quercus robur L.) в водораздельных ГЗЛП и нормой годовых сумм осадков (Манаенков, Костин, 2007) показала значимую корреляцию. В связи с этим определение взаимосвязи сохранности лесных насаждений и почвенно-климатических условий имеет большое значение для проектирования систем защиты ландшафтов от деградации. Высокая сохранность участков ГЗЛП “Пенза–Каменск” дает возможность в одинаковой мере проводить исследования изменения сезонной динамики КСЯ на протяжении всей полосы и учитывать лишь изменения в породном составе.

Общая площадь выделов, распределенных по бонитету, полученных в ходе полевых исследований и рассчитанных на преобладающую породу выдела, представлены в таблице 1.

 

Таблица 1. Распределение в ходе инвентаризационных работ по бонитету выделов ГЗЛП “Пенза–Каменск” на территории Волгоградской области

Бонитет

Проектная площадь, га

Площадь, покрытая лесными насаждениями, га

Сохранность, %

II

85.56

82.55

96.48

III

2067.05

1919.17

92.85

IV

2388.49

2122.75

88.87

V

2280.71

2073.77

90.93

Vа

127.82

119.68

93.63

Всего

6949.63

6317.91

90.91

 

В ходе анализа полученных данных было выявлено, что чем южнее находится выдел ГЗЛП, тем хуже условия роста для лесных насаждений. Такая закономерность подтверждается в ранее проведенных исследованиях: с севера на юг состояние водораздельных ГЗЛП ухудшается. В работах Манаенкова А.С. и Костина М.В. было выявлено, что на черноземах бонитет дубрав снижается с I–II до III–IV, а на каштановых — с III–IV до V (Манаенков, Костин, 2007; 2009).

В ходе полевых исследований и при анализе литературных источников было выявлено, что на исследуемых участках ГЗЛП преобладающими породами являются дуб, ясень и вяз (Чеплянский и др., 2022). При полевом исследовании описано более 59 различных видов комбинаций по породному составу 1 яруса, который был переведен в общую базу данных векторного слоя, полученного в ходе картографирования. Общая площадь выдела разделялась в соответствии с каким процентным соотношением породного состава является выдел. В статистическом анализе рассматривалось процентное распределение на площади лесных насаждений по породному составу первого яруса (табл. 2).

 

Таблица 2. Процентное распределение лесных насаждений ГЗЛП “Пенза–Каменск” на территории Волгоградской области по данным полевого исследования

U1

Fr2

Q3

Ap4

An5

P6

T7

M8

B9

Py10

Pi11

14.93

37.60

45.15

1.61

0.13

0.002

0.09

0.06

0.16

0.23

0.02

Примечание: 1Ulmus L.; 2Fraxinus pennsylvanica Marshall; 3Quercus robur L.; 4Acer platanoides L.; 5Acer negundo L.; 6Populus L.; 7Tilia L.; 8Malus P. Mill.; 9Betula L.; 10Pyrus L.; 11Pinus L.

 

В ходе полевой инвентаризации было проведено описание второго и третьего яруса выделов ГЗЛП, так наиболее встречающимися породами являлись акация желтая от 2 метров до 4,5 метров, крушина от 1,8 метров до 6 метров, терн от 0,5 метра до 2 метров, скумпия от 4 метров до 7 метров, клен татарский от 2 метров до 4,5 метров, шиповник от 0,5 метров до 2 метров, ясень пенсильванский и вяз в подростах от 1,5 метров до 4,5 метров, а также груша, лох, береза, боярышник на опушках.

Расчет КСЯ проводился на всей протяженности ГЗЛП (Quercus robur L., Fraxinus pennsylvanica Marshall, Ulmus L.), в чистом древостое, а также в 50% отношении между друг другом (5Q5Fr, 5Q5U, 5Fr5U) 1 яруса, которые были получены при проведении инвентаризационных работ. В результате расчета было выявлено, что значительная разница между КСЯ преобладающих древесных пород наблюдается с 6 канала (Vegetation Red Edge) по 8A (Vegetation Red Edge). Наиболее высокие значения КСЯ на протяжении исследуемого сезона наблюдаются на выделах с лесообразующей породой Ulmus L., как и в полном видовом составе, так и в 50% с Quercus robur L., Fraxinus pennsylvanica Marsh., кроме значений в первый месяц исследований. Данные результаты могут подтверждаться более поздним началом распускания листьев на Ulmus L. Минимальные значения спектральной яркости наблюдается на Fraxinus pennsylvanica Marsh. на протяжении всего периода исследований, полученные результаты подтверждаются инвентаризационными работами, а также публикациями других авторов (Сергеева, 2023) об ухудшении состояния Fraxinus pennsylvanica Marsh. в Волгоградской области в результате повреждения от ясеневой златки. Стандартные отклонения за исследуемый период по каналам представлены в таблице 3.

 

Таблица 3. Поканальные стандартные отклонения КСЯ преобладающих древесных насаждений на ГЗЛП “Пенза–Каменск”

 

2

3

4

5

6

7

8

8A

11

12

10U

0.0045

0.0094

0.0065

0.158

0.0311

0.045

0.043

0.458

0.0113

0.0117

10Q

0.0038

0.0089

0.0045

0.0155

0.0341

0.0428

0.43

0.433

0.0116

0.0091

10Fr

0.0044

0.0073

0.006

0.0118

0.033

0.046

0.0441

0.0475

0.0133

0.0128

5Q5Fr

0.0045

0.0083

0.0059

0.0139

0.0353

0.0459

0.0452

0.0467

0.0126

0.011

5Q5U

0.0052

0.0109

0.0049

0.0188

0.0325

0.04

0.0396

0.0401

0.0135

0.0121

5Fr5U

0.005

0.0092

0.0064

0.0153

0.0374

0.0512

0.0481

0.053

0.0141

0.0117

 

За весь период исследования средние показатели указывают на характерную разницу только лишь с 6 по 8A каналы, а каналы 2-5, 11 и 12 не открывают возможности дистанционно выявить разницу КСЯ исследуемого породного состава (рис. 4). Выявленные закономерности могут быть использованы в дальнейшем выявлении породного состава на широкорядных полосах Волгоградской области, но только лишь Ulmus L. и Fraxinus pennsylvanica Marsh. в 100% отношении.

 

Рис. 4. Кривые спектральной яркости основных лесообразующих пород ГЗЛП “Пенза–Каменск” по данным Sentinel-2.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного экспертного дешифрирования спутниковых снимков высокого (Sentinel-2) и сверхвысокого разрешения (ESRI World Imaging) были созданы векторные слои проектных границ ГЗЛП. С помощью вегетационного индекса NDVI получены фактические площади лесных насаждений на исследуемой ГЗЛП. Общая сохранность выделов исследуемой государственной защитной лесной полосы “Пенза–Каменск” на территории Волгоградской области составила 90,91%, что коррелируется с данными комитета природных ресурсов области. Данный результат обуславливается наиболее высокими среднемноголетними осадками для ГЗЛП на территории области (Выприцкий, Шинкаренко, 2022) и расположение 86,77% выделов на благоприятных типах почв для растительности (черноземы, темно-каштановые).

Установлено, что наибольшая площадь, покрытая лесными насаждениями, относится к IV классу бонитета (по таблице Орлова) и занимает 2122,75 га.

Преобладающими породами на ГЗЛП в первом ярусе являются дуб, ясень и вяз, что составляет 2852,72 га, 2375,43 га и 943,54 га площади покрытой лесной растительностью соответственно. Рассчитаны КСЯ на лесообразующие породы и выявлены закономерности. Наиболее высокие значения на май-сентябрь наблюдаются на выделах с лесообразующими породами Вяза (Ulmus L.), как в полном видовом составе, так и в комбинации с Дубом черешчатым (Quercus robur L.) и Ясенем пенсильванским (Fraxinus pennsylvanica Marshall). Наименьшие показатели КСЯ на протяжении вегетационного периода относятся к выделам с лесообразующей породой Ясеня пенсильванского (Fraxinus pennsylvanica Marshall).

Изменение в породном составе первого яруса выделов по почвенно-климатической зональности с севера на юг не наблюдается, в связи с идентичными характеристиками условий для лесных насаждений.

В комбинациях 5Q5Fr, 5Q5U, 5Fr5U и 10Q, разница КСЯ идентична и не выявляет общих закономерностей, которые могут быть использованы в дальнейших исследованиях. Полученные результаты коэффициентов спектральной яркости открывают возможность дистанционно проводить анализ выявления породного состава на выделах ГЗЛП Вяза (Ulmus L.) и Ясеня пенсильванского (Fraxinus pennsylvanica Marshall).

ИСТОЧНИК ФИНАНСИРОВАНИЯ

Работа выполнена в рамках Госзадания ФНЦ агроэкологии РАН № FNFE-2024-0008 “Математическое моделирование и прогнозирование процессов дефляции земель сельскохозяйственного назначения при техногенных и природных воздействиях на современном уровне лесомелиоративной защищенности”.

×

About the authors

A. A. Vypritsky

Federal Scientific Center for Agroecology, Integrated Land Reclamation and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: vyprickiy-a@vfanc.ru
Russian Federation, Volgograd

K. P. Sinelnikova

Federal Scientific Center for Agroecology, Integrated Land Reclamation and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences

Email: vyprickiy-a@vfanc.ru
Russian Federation, Volgograd

References

  1. Bartalev S.A., Bogodukhov M.A., Zharko V.O., Sidorenkov V.M. Issledovanie vozmozhnostey ispol’zovaniya dannykh ICESat-2 dlya otsenki vysoty lesov Rossii [Investigation of the possibility of using ICESat-2 data for the altitude ecumene in Russia] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2022. Vol. 19. No. 4. pp. 195-206. doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-195-206 (In Russian).
  2. Bartalev S.A., Egorov V.A., Zharko V.O., Lupyan E.A., Plotnikov D.E., Khvostikov S.A., Shabanov N.V. Sputnikovoe kartografirovanie rastitel’nogo pokrova Rossii [Satellite mapping of the vegetation cover of Russia]. Moscow: IKI RAS, 2016. (In Russian).
  3. Berdengalieva A.N. Distantsionnyy monitoring povrezhdennykh pozharami sosnovykh nasazhdeniy na severe Volgogradskogo Zavolzh’ya [Remote monitoring of pine plantations damaged by fires in the north of the Volgograd Volga region] // Voprosy stepevedeniya. 2023. No. 3. pp. 104–115. doi: 10.24412/2712-8628-2023-3-104-115 (In Russian).
  4. Bolton D.K., Kups N.S., Hermosilla T., Woolder M.A., White J.S. Assessment of forest structure variability after fires by productivity gradients in the boreal zone of Canada using remote sensing from several sources // Journal of Biogeography. 2017. Vol. 44. No. 6. pp. 1294-1305.
  5. Cheplyansky I.Ya., Turchin T.Ya., Ermolova A.S. Distancionnyy monitoring gosudarstvennykh zaschitnykh lesnykh polos stepnoy zony evropeyskoy chasti Rossii [Remote monitoring of state protective forest strips of the steppe zone of the European part of Russia] // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Lesnoy zhurnal. 2022. No. 3(387). pp. 44-59. doi: 10.37482/0536-1036-2022-3-44-59 (In Russian).
  6. Cheplyansky I.Ya., Zasoba V.V., Popovichev V.V. Lesnye i nelesnye zemli v gosudarstvennykh zaschitnykh lesnykh polosakh v Rossii [Forest and non-forest lands in state protective forest belts in Russia] // Aktual’nye problemy lesnogo kompleksa. 2018. No. 51. Pp. 91-95. (In Russian).
  7. Knizhnikov Yu.F., Kravtsova Yu.F., Tutubalina O.V. Aerokosmicheskie metody geograficheskikh issledovaniy: uchebnik dlya studentov vysshikh uchebnykh zavedeniy, obuchayuschikhsya po napravleniyu “Geografiya” i spetsial’nostyam “Geografiya” i “Kartografiya” [Aerospace methods of geographical research: a textbook for students of higher educational institutions studying in the field of “Geography” and specialties “Geography” and “Cartography”] // 2-e izd., pererab. i dop. M.: Akademiya, 2011. (Vysshee professional’noe obrazovanie. Estestvennye nauki). (In Russian).
  8. Koshelev A.V., Tkachenko N.A., Shatrovskaya M.O. Decoding of forest strips from satellite images // IOP Conf. Ser.: Earth and Environmental Science. 2021. V. 875. Art. No. 012065. 9 p. doi: 10.1088/1755-1315/875/1/012065/
  9. Lesnoy plan Volgogradskoy oblasti na 2009-2018 gg., utverzhden postanovleniem Glavy Administratsii Volgogradskoy oblasti №144 ot 11.02.2009 g. [The forest plan of the Volgograd region for 2009-2018, approved by the decree of the Government of the Volgograd region No. 144 dated 11.02.2009.] URL: https://oblkompriroda.volgograd.ru/upload/iblock/8c4/Lesnoy-plan-Volgogradskoy-oblasti.pdf (In Russian).
  10. Lupyan E.A., Bartalev S.A., аnd Balashov. V., V Egorov. A., D Ershov. V., D Kobets. A., K Senko. S., Stytsenko F.B., Sychugov I.G. Sputnikovyy monitoring lesnykh pozharov v 21 veke na territorii Rossiyskoy Federatsii (tsifry i fakty po dannym detektirovaniya aktivnogo goreniya) [Satellite monitoring of forest fires in the 21st century in the territory of the Russian Federation (figures and facts based on active gorenje detection data)] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2017. Vol. 14, No. 6. Pp. 158–175. doi: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-158-175 (In Russian).
  11. Lupyan E.A., Burtsev M.A., Proshin A.A., Kashnitsky A.V., Balashov I.V., Bartalev S.A., Konstantinova A.M., Kobets D.A., Radchenko M.V., Tolpin V.A., Uvarov I.A. Experience in using and capabilities of the VEGA-Science system // Remote sensing. 2022. Volume. 14. No. 1. P. 77. DOI: doi.org/10.3390/rs14010077.
  12. Malverhill Ch., Kups N., Tksomin Hermosilla, White J.S., Woolder M. ICESat-2 assessment for monitoring, modeling and updating data on the height of forest cover over large areas // Remote sensing of the environment. 2022. 271. 112919. 10.1016/j.rse.2022.112919.
  13. Manaenkov A.S., Kostin M.V. Sostoyanie i perspektiva vozobnovleniya zaschitnykh lesonasazhdeniy na yuzhnom chernozeme [The state and prospects of renewal of protective plantations on southern chernozem] // Lesnoe khozyaystvo. 2009. No. 3. Pp. 18–20. (In Russian).
  14. Manaenkov A.S., Kostin M.V. Sovremennoe sostoyanie i vozobnovitel’nyy potentsial lesoobrazuyuschikh porod na obyknovennom chernozeme [The current state and renewable potential of forest-forming rocks on ordinary chernozem] // Lesnoe khozyaystvo. 2007. No. 5. Pp. 26–28. (In Russian).
  15. Manaenkov A.S., Kostin M.V., Shkurinsky V.A., Surkhaev G.A., Lepesco V.V., Kladiev A.K., Uzolin A.I., Zelenyak A.K., Panov V.I., Petelko A.I. Metodicheskoe rukovodstvo po povysheniyu dolgovechnosti shirokopolosnych zaschitnykh lesnykh nasazhdeniy na yuge evropeyskoy territorii Rossii [Methodological guidelines for improving the durability of broadband protective forest plantations in the south of the European territory of Russia]. Volgograd: VNIALMI, 2013. (In Russian).
  16. Martynyuk A.A., Turchin T.Ya., Cheplyansky I.Ya., Kulik A.K. Sovremennoe sostoyanie gosudarstvennykh zaschitnykh lesnykh polos stepnoy i polupustynnoy zon, osnovnye napravleniya ikh sokhraneniya i reabilitatsii [The current state of state protective forest strips of steppe and semi-desert zones, the main directions of their conservation and rehabilitation] // Izvestiya NV AUK. 2023.1(69). Pp. 78–91. doi: 10.32786/2071-9485-2023-01-07 (In Russian).
  17. Melikhova A.V. Prostranstvennyy analiz zaschitnykh lesnykh nasazhdeniy severnoy chasti Ergeninskoy vozvyshennosti [Spatial analysis of protective forest plantations in the northern part of the Ergeninsky upland] // Nauchno-agronomicheskiy zhurnal. 2022. No. 3(118). Pp. 43–48. doi: 10.34736/FNC.2022.118.3.006.43-48 (In Russian).
  18. Orlov M.M. Lesoustroystvo [Forest Management]. Leningrad, 1927. (In Russian).
  19. OST 56-69-83 Ploschadi probnye lesoustroite’nye. Metod zakladki. M.: TSBNTI Gosleskhoza SSSR, 1983. 90 s. Ob utverzhdenii Lesoustroitel’noy instruktsii: prikaz Ministerstva prirodnykh resursov i ekologii Rossiyskoy Federatsii ot 29.03.2018 № 122 [OST 56-69-83 Trial forest management areas. The method of laying. M.: Central Research Institute of the State Forestry of the USSR, 1983. 90 p. On approval of the Forest Management instruction: Order of the Ministry of Natural Resources and Ecology of the Russian Federation dated 03/29/2018 No. 122.] Address: http://docs.cntd.ru/document/542621790 (date of application: 06.10.2023) (In Russian).
  20. Patent No. 2437061 C1 Russian Federation, IPC G01C 11/04, A01G 23/00. Method for determining the safety of forest plantations: No. 2010115216/28 : application. 04/19/2010: publ. 12/20/2011 / A. S. Rulev, V. G. Yuferev, V. Yu. Mikhalev, A. N. Maenko ; applicant Limited Liability Company “BioEcoLes” (LLC “BioEcoLes”). (In Russian).
  21. Pochvennaya karta Volgogradskoy oblasti [Soil map of the Volgograd region], Kiev: PKO “Kartografiya”. GUGK SSSR, 1989, Scale 1:400 000 (In Russian).
  22. Rulev A.S., Kosheleva O.Yu., Shinkarenko S.S. Otsenka lesistosti agrolandshaftov yuga privolzhskoy vozvyshennosti po dannym NDVI [Assessment of the forest cover of agricultural landscapes of the south of the Volga upland according to the NDVI index] // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee obrazovanie. 2016. No. 4 (44). Pp. 24–32. (In Russian).
  23. Sergeeva E.S. Ekologicheskie posledstviya invazii yasenevoy izumrudnoy uzkoteloy zlatki, Agrilusplanipennis (Coleoptera: Buprestidae), na territoriyu Nizhnego Povolzh'ya // Kurazhskovskie chteniya: Materialy II Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii, Astrakhan', 18–21 maya 2023 goda. Astrakhan': Federal'noe gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazovatel'noe uchrezhdenie vysshego obrazovaniya “Astrahanskiy gosudarstvennyyuniversitet imeni V.N. Tatishcheva”. 2023. S. 18–21. (In Russian).
  24. Shestakov N.A., Kazyak E.V. Analiz spektral`noy otrazhatel`noy sposobnosti lesnoy rastitel`nosti po mul`tispektral`nym sputnikovym dannym Landsat-8, Sentinel-2 (na primere landshaftnogo zakaznika “Ozery”) [Analysis of the spectral reflectivity of forest vegetation using multispectral satellite data from Landsat-8, Sentinel-2 (using the example of the landscape reserve “Lakes”)] // GIS-texnologii v naukakh o Zemle : Materialy respublikanskogo nauchno-prakticheskogo seminara studentov i molodykh uchenykh, Minsk, 16 noyabrya 2022 goda / Redkollegiya: A.A. Sazonov (gl. red.) [i dr.]. – Minsk: Belorusskiy gosudarstvennyy universitet, 2022. Pp. 292–299. (In Russian).
  25. Shinkarenko S.S., Bartalev S.A. Analiz vliyaniya vidovogo sostava, proektivnogo pokrytiya i fitomassy rastitel`nosti aridnykh pastbischnykh landshaftov na ikh spektral`no-otrazhatel`nye svoystva po dannym nazemnykh izmereniy [Analysis of the effect of species composition, projective coverage and phytomass of vegetation of arid pasture landscapes on their spectral-reflective properties according to ground measurements] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2023b. T. 20, № 3. Pp. 176–192. doi: 10.21046/2070-7401-2023-20-3-176-192 (In Russian).
  26. Shinkarenko S.S., Bartalev S.A. Vozmozhnosti otsenki somknutosti zasschitnykh lesnykh nasazhdeniy na osnove bisezonnogo indeksa lesa i materialov s’emki BPLA [The possibilities of assessing the closeness of protective forest plantations based on the bi-seasonal forest index and UAV survey materials] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2023a. Vol. 20, No. 1. Pp. 189–202. doi: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-189-202 (In Russian).
  27. Sinelnikova K. P. Analiz zaschitnykh lesnykh nasazhdeniy na territorii Donskoy gryady s ispol’zovaniem GIS-tekhnologiy i aerokosmicheskikh dannykh [Analysis of protective forest plantations on the territory of the Don ridge using GIS technologies and aerospace data] // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee obrazovanie. 2023. No. 2(70). Pp. 299–305. doi: 10.32786/2071-9485-2023-02-34 (In Russian).
  28. Terekhin E.A. Otsenka narushennosti lesov lesostepnoy zony v nachale XXI v. po sputnikovym dannym [Assessment of forest disturbance in the forest-steppe zone at the beginning of the XXI century using satellite data] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2020. T. 17, № 2. Pp. 134–146. doi: 10.21046/2070-7401-2020-17-2-134-146 (In Russian).
  29. Turchin T.Ya., Cheplyansky I.Ya., Ermolova A.S., Bakanov I.A. Sovremennoe sostoyanie nasazhdeniy gosudarstvennoy zaschitnoy lesnoy polosy “Voronezh–Rostov-na-Donu” v svyazi s tipom kultur i pochvennymi usloviyami [The current state of plantings of the Voronezh–Rostov-on-Don State protective forest strip in connection with the type of crops and soil conditions] // Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo univepsiteta. Ser.: Les. Ekologiya. Prirodopol’zovanie. 2021. No. 3 (51). Pр. 41–58. doi: 10.25686/2306-2827.2021.3.41 (In Russian).
  30. Vypritskiy A. A. Analiz vliyaniya geomorfologicheskikh kharakteristik territoriy na sokhrannost’ gosudarstvennykh zaschitnykh lesnykh polos [Analysis of the influence of geomorphological characteristics of territories on the preservation of state protective forest strips] // Izvestiya NV AUK. 2023. No. 1(69). Pp. 261-271. doi: 10.32786/2071-9485-2023-01-28 (In Russian).
  31. Vypritskiy A.A., Shinkarenko S.S. Analiz vliyaniya pochvenno-klimaticheskikh usloviy na sokhrannost’ gosudarstvennykh zaschitnykh lesnykh polos na osnove dannykh Sentinel-2 [Analysis of the influence of soil and climatic conditions on the safety of state protective forest strips based on Sentinel-2 data] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2022. Vol. 19. No. 5. Pp. 147–163. doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-147-163 (In Russian).
  32. Vypritskiy A.A., Yuferev V.G. Geoinformatsionnyy analiz vliyaniya gosudarstvennykh zaschitnykh lesnykh polos na produktivnost’ sel’skokhozyaystvennykh ugodiy [Geoinformation analysis of the influence of state protective forest belts on the productivity of agricultural lands] // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2023. No. 4. Pp. 60–71. doi: 10.31857/S0205961423040073 (In Russian).
  33. Zasoba V.V., Cheplyansky I.Ya., Popovichev V.V. Semidesyatiletniy opyt sozdaniya gosudarstvennykh zaschitnykh lesnykh polos v stepnoy zone Rossii [Seventy years of experience in creating state protective forest strips in the steppe zone of Russia] // Zhivye i biokosnye sistemy, 2019. No. 27. P. 3. (In Russian).
  34. Zharko V.O., Bartalev S.A., Egorov V.A. Issledovanie vozmozhnostey otsenki zapasov drevesiny v lesakh Primorskogo kraya po dannym sputnikovoy sistemy Proba-V [Investigation of the possibility of a drevesina reserve in the forest of Primorsky Krai according to the data of the Proba-V satellite system] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2018. Vol. 15. No. 1. Pp. 157–168. doi: 10.21046/2070-7401-2018-15-1-157-168 (In Russian).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Tiles of the used images and the location of the Penza–Kamensk GZLP relative to settlements in the Volgograd region.

Download (437KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. An example of temporary test areas of the Penza–Kamensk gas pipeline in the Volgograd region (left: 51°9'35" N, 44°16'5" E; right: 49°22'52" N, 42°16'43"E).

Download (504KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. An example of the allocation of the design and forested area of the Penza–Kamensk gas pipeline using NDVI.

Download (629KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Spectral brightness curves of the main forest–forming rocks of the Penza-Kamensk GZLP according to Sentinel-2 data.

Download (449KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences