Ағаш өсімдіктерінің спектрлік ерекшеліктерін талдау үшін спутниктік мәліметтерді пайдалану мүмкіндіктері
Возможности использования спутниковых данных для анализа спектральных особенностей древесной растительности
Қаралымдар: 0 / PDF жүктеулері: 0
DOI:
https://doi.org/10.32523/3107-278X-2026-154-1-171-186Кілт сөздер:
Қашықтықтан зондтау, спутниктік суреттер, оптикалық-спектрлік талдау, арналар комбинациясы, орман ресурстары, ағаш түрлері, орман өрттеріАңдатпа
Мақалада табиғи ресурстарды тұрақты басқару контекстіндегі негізгі міндет болып табылатын орман экожүйелерінің жағдайын бағалау және мониторингілеу үшін спутниктік мәліметтерді пайдалану мүмкіндіктерін зерттеу нәтижелері берілген. Зерттеу Жерді қашықтықтан зондтаудың заманауи технологияларын (Landsat 8-9) және географиялық ақпараттық жүйе құралын (ArcGIS 10.8) пайдалана отырып, олардың маусымдық спектрлік динамикасын талдау негізінде қоңыржай белдеудегі орман құраушы түрлерін саралау әдістемесін әзірлеуге бағытталған. Мақалада қоңыржай климаттық жағдайларда электромагниттік спектрдің әртүрлі диапазонында олардың шағылысу қабілетін талдау негізінде ағаш түрлерінің спектрлік сипаттамаларын зерттеу нәтижелері берілген. Өрттен зақымданған орман алқаптарының шекарасын белгілеу және ауданын анықтау бойынша жүргізілген есептеулер қашықтықтан зондтау әдістері мен геоақпараттық технологияларды қолданудың тиімділігін растайды. Зерттеудің нәтижелері мен іс-шаралар жоспары ормандардың түрлік құрамын анықтау, оларды түгендеу және мониторингілеу, орман өрттері мен ағаш кесу сияқты ықтимал қауіптерге дер кезінде ден қою және олардың зардаптарын бағалау мақсатында орман шаруашылығы үшін практикалық маңызы бар.
Downloads
Әдебиеттер тізімі
Acharya R.P., Maraseni T., Cockfield G. (2019). Global trend of forest ecosystem services valuation – An analysis of publication. Ecosystem Services. 39. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2019.100979
Ahmed, B., Rida, K., Aafaf, J., Fatima, T., Samir, N. (2018). Monitoring of Forest Cover Dynamics in Eastern Area of Bеni-Mellal Province Using ASTER and Sentinel-2A. Multispectral Data, Geology, Ecology, and Landscapes, 2(3), 203–215. https://doi.org/10.1080/24749508.2018.1452478
Babu, K. V. S., Kabdulova, G., Kabzhanova, G. (2019). Developing the Forest Fire Danger Index for the Country Kazakhstan by Using Geospatial Techniques. J. of Environ Informatics Letters, 1(1), 48–59. https://doi.org/10.3808/jeil.201900006
Banskota, A., Kayastha, N., Falkowski, M., Wulder, M. A., Froese, R. E., White, J. C. (2014). Forest monitoring using Landsat time-series data: A review. Canadian J. of Rem. Sens. 40 (5). 362–384. DOI:10.1080/07038992.2014.987376.
Bissenbayeva, S. Melysbek, Sh. Baimukan Е. (2024). An overview of forest monitoring in Kazakhstan based on Earth observation. [Obzor monitoringa lesov v Kazakhstane na osnove nablyudeniya za Zemley] Bulletin of the L.N. Gumilyov Eurasian national University. Chemistry. Geography. Ecology series [Vestnik Yevraziyskogo natsional'nogo universiteta im. L.N. Gumileva. Seriya Khimiya. Geografiya. Ekologiya] 147(2), 135–149. https://doi.org/10.32523/2616-6771-2024-147-2-135-149
Chernikhovskii, D.M., Alekseev, A.S. (2019). The Method for Determining Forest Characteristics Based on Earth Remote Sensing Materials, Forest Management Data and the k-NN Algorithm (Case Study of Lodeynopol’skoe Forest District of Leningrad. [Metod opredeleniya kharakteristik lesov naosnove materialov distantsionnogo zondirovaniya zemli, dannykh lesoustroystva i algoritma k-nn (na primere Lodeynopol'skogo lesnichestva Leningradskoy oblasti)]. Forestry J [Lesnoy Zhurnal] 4, 45–65. DOI: 10.17238/issn0536-1036.2019.4.45
Dostalova, A., Hollaus, M., Milenkovic, M., Wagner, W. (2016). Forest area derivation from Sentinel-1 Data. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. III–7, 227–233. https://doi.org/10.5194/isprsannals-III-7-227-2016
Drüke M, Sakschewski B, Von Bloh W, Billing M, Lucht W, Thonicke K. (2023). Fire may prevent future Amazon forest recovery after large-scale deforestation. Communications Earth & Envir 4: 248. https://doi.org/10.1038/s43247-023-00911-5
Faruque, Md. J., Vekerdy, Z., Hasan, Md. Y., Islam, K. Z., Young, B., Ahmed, M. T., Monir, M. U., Shovon, S. M., Kakon, J. F., Kundu, P. (2022). Monitoring of land use and land cover changes by using remote sensing and GIS techniques at human-induced mangrove forests areas in Bangladesh. Remote Sensing Applications: Society and Environ, 25, 100699. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100699
Gauthier, S., Bernier, P., Burton, PJ., Edwards, J., Isaac K., Isabel, N., Jayen, K., Le Goff, H., Nelson, EA. (2014). Climate change vulnerability and adaptation in the managed Canadian boreal forest. Environ Rev 30:256–285. https://doi.org/10.1139/er-2013- 0064
Gonets, G., Komissarova, E., Kolesnikov, A. (2025). Metodika utochneniya i obnovleniya informatsii o lesnykh resursakh posredstvom ispol'zovaniya dannykh distantsionnogo zondirovaniya i mobil'nykh ustroystv. [Methodology for clarifying and updating information on forest resources through the use of remote sensing data and mobile devices]. Bulletin of SSUGiT [Vestnik SSUGT] 30. 96–105. doi:10.33764/2411-1759-2025-30-1-96-105
Holzwarth, S., Thonfeld, F., Abdullahi, S., Asam, S., Da Ponte Canova, E., Gessner, U., Huth, J., Kraus, T., Leutner, B., Kuenzer, C. (2020). Earth Observation Based Monitoring of Forests in Germany: A Review. Remote Sensing, 12(21), 3570. https://doi.org/10.3390/rs12213570
Ju J., Masek J. G. (2016). The vegetation greenness trend in Canada and US Alaska from 1984–2012 Landsat data. Remote Sens. Environ. 176. 1–16 https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.01.001
Kabdulova, G., Kabzhanova, G., Baktybekov, K., Aimbetov, A., Aligazhiyeva, L. (2019). Satellite remote sensing for monitoring of the forest resources of Kazakhstan. SPIE-Intl Soc Optical Eng. 37. https://doi.org/10.1117/12.2533563
Komarova, A. F., Zhuravleva, I. V. Yablokov, V. M. (2016). Open multispectral data and basic remote sensing methods in the study of vegetation cover. [Otkrytyye mul'tispektral'nyye dannyye i osnovnyye metody distantsionnogo zondirovaniya v izuchenii rastitel'nogo pokrova]. Principles of Ecology [Printsipy ekologii] 1, 40–74. DOI: 10.15393/j1.art.2016.4922
Kurbanov, E.A., Vorobiev, O.N., Menshikov, S.A., Smirnova, L.N. (2018). Identification of forest stands and ominant tree species in Penza Region using Sentinel-2 imagery. [Raspoznavaniye lesnykh nasazhdeniy i dominiruyushchikh drevesnykh porod Penzenskoy oblasti po dannym sputnika Sentinel-2]. Modern Problems of Remote Sensing of the Earth from Space [Sovremennyye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa] 15 (5), 154–166. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-154-166
Mancino, G., Nolе, A., Ripullone, F., Ferrara, A. (2014). Landsat TM Imagery and NDVI Differencing to Detect Vegetation Change: Assessing Natural Forest Expansion in Basilicata, Southern Italy. Forest-Biogeoscien and Forestry, 7, 75. https://doi.org/10.3832/ifor0909-007
McRoberts, R. E., Cohen, W. B., Næsset, E., Stehman, S. V., Tomppo, E.O. (2010). Using remotely sensed data to construct and assess forest attribute maps and related spatial products. Scandinavian J. of Forest Research. 25:4, 340–367. DOI: 10.1080/02827581.2010.497496
Munzer N. (2021). Development of a methodology for using satellite imagery data for forest monitoring [Razrabotka metodiki primeneniya dannykh kosmicheskikh s"yemok dlya monitoringa lesov]: dissertation ... Candidate of Technical Sciences: 25.00.34 [Place of protection: Moscow State University of Geodesy and Cartography]. – Moscow, 2021. – 150 p.
Nizamutdinov, D., Pestereva, N., Kornilova, O., Kirillova, I., Udodov, M. (2022). Regional modeling of forest cover changes in relation to climate and anthropogenic factors: A case study of the Far Eastern Federal District of Russia. Ecolog. Indicators, 144, 108629. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.108629
Ozgeldinova, Z., Zhanguzhina А., Mukaev, Z., Ulykpanova М., Berdenov, Z. (2024). Determining the species composition of forest vegetation in the Kostanay region using remote sensing data. Hydrometeorology and Ecology, (1), 133–143. https://doi.org/10.54668/2789-6323-2024-112-1-133-143
Savin, M., Plotnikova, A., Narykova, A. (2022). Application of GIS technologies to build spatial predictors for mapping forest ecosystem functions at the local level. Forest science issues. 5. 1–15. https://doi.org/10.31509/2658-607x-202252-105
Sagynbaeva, A., Mambetov, B., Dancheva, A. (2023). Application of the approach of remote sensing of the earth and GIS in the study of the process of restoration of the vegetation cover of a pine forest (on the example of the state forest natural reserve «Semey ormany»). [Primeneniye distantsionnogo zondirovaniya zemli i GIS tekhnologii pri izuchenii vosstanovleniya sosnovogo lesa (na primere gosudarstvennogo lesnogo prirodnogo rezervata «Semey ormany»)]. Research, results [Izdenister Natigeler] 1 (97), 127–138. https://doi.org/10.37884/1-2023/15
Volokitina, A., Kalachev, A., Korets, M., Sofronova, T. (2021). Fire behavior prediction in larch forests of the Kazakhstan Altai. Symmetry, 13(4). https://doi.org/10.3390/sym13040578
Wulder, M., Masek J., Cohen W., Loveland, T., Woodcock C. (2012). Opening the archive: how free data has enabled the science and monitoring promise of Landsat. Remote Sens Environ 122:2–10 https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.01.010
Zhanguzhina, A., Ozgeldinova, Z., Mukayev, Z., Ulykpanova, M., Zhanuzakova, P. (2025). Natural restoration of forests after a fire in the Amankaragay Forest Massif of the Kostanay Region, Republic of Kazakhstan. J. of the Bulgar.Geo.Soc. 52: 93–114. https://doi.org/10.3897/jbgs.e144897
Zharko, V.O., Bartalev S.A. (2014). Forest tree species recognizability assessment based on satellite data on their spectral reflectance seasonal changes. [Otsenka raspoznavayemosti drevesnykh porod lesa na osnove sputnikovykh dannykh o sezonnykh izmeneniyakh ikh spektral'nootrazhatel'nykh kharakteristik]. Modern problems of remote sensing of the Earth from space [Sovremennyye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa] 11(3). 159–170. http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=1884
Zhumadina, S., Chlachula, J., Zhaglovskaya-Faurat, A., Czerniawska, J., Satybaldieva, G., Nurbayeva, N., Mapitov, N., Myrzagaliyeva, A., Boribay, E. (2022). Environmental Dynamics of the Ribbon-Like Pine Forests in the Parklands of North Kazakhstan. Forests, 13(1), 2. https://doi.org/10.3390/f13010002
Жүктеулер
Жарияланды
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 I. Sedelnikov, S. Ismagulova, P. Dmitriev (Author)
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-Коммерциялық емес 4.0 халықаралық лицензиясы.
