Опыт картографирования типологического разнообразия лесов Московской области

И. П. Котлов, Т. В. Черненькова, Н. Г. Беляева

DOI: https://doi.org/10.31111/geobotmap/2024.25

Полный текст статьи

Аннотация статьи

Количественная оценка площади лесов имеет решающее значение при организации мониторинга и планирования лесопользования. Несмотря на длительную историю изучения лесов Московской области, до сих пор для региона не разработана оценка фонового состояния биоразнообразия лесов. В исследовании предлагается интеграция эколого-фитоценотического подхода к классификации растительности и картографического моделирования на основе совмещения полевых данных и данных дистанционного зондирования Земли и использования классификации с обучением. Общая сходимость классификации по группам ассоциаций составила 59 %. Пространственное распределение лесов на составленной карте сходно с тем, как они показаны на мелкомасштабной карте лесорастительных зон и на крупномасштабной карте-схеме преобладающих пород лесов Московской области.

Ключевые слова: картографирование лесов, типологическое разнообразие, эколого-фитоценотический подход, алгоритм «случайный лес», Московская область

Рубрика: Статьи

Цитирование статьи

Котлов И. П., Черненькова Т. В., Беляева Н. Г. 2024. Опыт картографирования типологического разнообразия лесов Московской области // Геоботаническое картографирование. 2024. С. 25–43. https://doi.org/10.31111/geobotmap/2024.25

Получено 4 ноября 2024 г.

Литература

Abdullah H., Skidmore A. K., Darvishzadeh R., Heurich M. 2019. Sentinel‐2 accurately maps green‐attack stage of European spruce bark beetle (Ips typographus, L.) compared with Landsat‐8 // Remote sensing in ecology and conservation. Vol. 5. P. 87–106. https://doi.org/10.1002/rse2.93.

[Annenskaya et al.] Анненская Г. Н., Жучкова В. К., Калинина В. Р., Мамай И. И., Низовцев В. А., Хрусталева М. А. Цесельчук Ю. Н. 1997. Ландшафты Московской области и их современное состояние. 296 с.

[Anuchin] Анучин Н. П. 1982. Лесная таксация: Учебник для вузов. Изд. 5-е. М. 552 с.

Breiman L. 2001. Random forests // Machine learning. Vol. 45. P. 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.

Brosofske K. D., Froese R. E., Falkowski M. J., Banskota A. 2014. A review of methods for mapping and prediction of inventory attributes for operational forest management // Forest Science. Vol. 60. P. 733–756. https://doi.org/10.5849/forsci.12-134.

[Cherepanov] Черепанов С. К. 1995. Сосудистые растения России и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР). СПб. 992 с.

Chernenkova T., Kotlov I., Belyaeva N., Suslova E., Morozova O., Pesterova O., Arkhipova M. 2020. Role of Silviculture in the formation of norway spruce forests along the southern edge of their range in the Central Russian Plain // Forests. Vol. 11. № 7. P. 778. https://doi.org/10.3390/f11070778.

Chernenkova T. V., Kotlov I. P., Belyaeva N. G., Suslova E. G., Morozova O. V., Belyaeva N. G.2023. Mapping and Assessment of the Cenotic Diversity of the Forests of the Moscow Region // Russian Journal of Ecology. Vol. 54. No. 6. P. 682–692. https://doi.org/10.1134/S1067413623070044.

Cochran W. G. 1977. Sampling techniques. 3^rd ed. // Wiley series in probability and mathematical statistics. New York. 442 p.

Ellenberg H., Weber H. E., Düll R., Wirth V., Werner W., Paulißen D. 1992. Zeigerwerte von Pflanzen in Mitteleuropa // Scripta Geobotanica. Vol. 18. P. 297–401.

Endreny T., Santagata R., Perna A., Stefano C. D., Rallo R. F., Ulgiati S. 2017. Implementing and managing urban forests: A much-needed conservation strategy to increase ecosystem services and urban wellbeing // Ecological Modelling. Vol. 360. P. 328–335. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2017.07.016.

Gardner T. 2010. Monitoring forest biodiversity: Improving conservation through ecologically-responsible management. London. 388 p. https://doi.org/10.4324/9781849775106.

Girardet H. 2014. Creating regenerative cities. London. 216 p. https://doi.org/10.4324/9781315764375.

Gislason P. O., Benediktsson J. A., Sveinsson J. R. 2004. Random forest classification of multisource remote sensing and geographic data // 2004 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Anchorage, AK, USA. P. 1049–1052. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2004.1368591.

Gong J., Liu C., Huang X. 2020. Advances in urban information extraction from high-resolution remote sensing imagery // Science China. Earth Sciences. Vol. 63. P. 463–475. https://doi.org/10.1007/s11430-019-9547-x.

Grabska E., Frantz D., Ostapowicz K. 2020. Evaluation of machine learning algorithms for forest stand species mapping using Sentinel-2 imagery and environmental data in the Polish Carpathians // Remote Sensing of Environment. Vol. 251. Art. no. 112103. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112103.

Graham M. H. 2003. Confronting multicollinearity in ecological multiple regression // Ecology. Vol. 84. P. 2809–2815. https://doi.org/10.1890/02-3114.

Haase D., Clemens J., Thilo W. 2019. Front and back yard green analysis with subpixel vegetation fractions from earth observation data in a city // Landscape and Urban Planning. Vol. 182. P. 44–54. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2018.10.010.

Haklay M., Weber P. 2008. Openstreetmap: User-generated street maps // IEEE Pervasive Computing. Vol. 7. P. 12–18. https://doi.org/10.1109/MPRV.2008.80.

Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S. V., Goetz S. J., Loveland T. R.,KommareddyA., EgorovA., Chini L., JusticeC. O., TownshendJ. R. G. 2013. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change // Science. Vol. 342. P. 850–853. https://doi.org/10.1126/science.1244693.

Ignatov M. S., Afonina O. M., Ignatova E. A., Abolina A., Akatova T. V., Baisheva E. Z., Bardunov L. V., Baryakina E. A., Belkina O. A., Bezgodov A. G., Boychuk M. A., Cherdantseva V. Ya.,Czernyadjeva I. V., Doroshina G. Ya., Dyachenko A. P., Fedosov V. E., Goldberg I. L., Ivanova E. I., Jukoniene I., Kannukene L., Kazanovsky S. G., Kharzinov Z. Kh., Kurbatova L. E., Maksimov А. I., Mamatkulov U. K., Manakyan V. A., Maslovsky O. M., Napreenko M. G., Otnyukova T. N., Partyka L. Ya., Pisarenko O. Yu., Popova N. N., Rykovsky G. F., Tubanova D. Ya., Zheleznova G. V., Zolotov V. I.2006. Check-list of mosses of East Europe and North Asia // Arctoa. Vol. 15. P. 1–130. https://doi.org/10.15298/arctoa.15.01.

Inglada J., Christophe E. 2009. The Orfeo Toolbox remote sensing image processing software // 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Cape Town. P. IV-733–736. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2009.5417481.

Kotlov I., Chernenkova T.2020. Modeling of forest communities’ spatial structure at the regional level through remote sensing and field sampling: constraints and solutions // Forests. Vol. 11. P. 1088. https://doi.org/10.3390/f11101088.

[Kotlov, Puzachenko] Котлов И. П., Пузаченко Ю. Г. 2006. Структура рельефа Русской равнины как ландшафтообразующего фактора // Международная школа-конференция «Ландшафтное планирование: общие основания, методология, технология». М. С. 166–171.

[Kurnaev] Курнаев С. Ф. 1968. Основные типы леса средней части Русской равнины. М. 356 с.

[Kurnaev] Курнаев С. Ф. 1973. Лесорастительное районирование СССР. М. 203 с.

[Lavrinenko] Лавриненко И. А. 2020. Подходы европейских экологов к типологии и картографированию местообитаний // Геоботаническое картографирование. 2020. С. 51–77. https://doi.org/10.31111/geobotmap/2020.51.

[Lesnoy…] Лесной план Московской области на 2019–2028 гг. 2023. М. Кн. 1. 222 c.

Lutz W., Sanderson W., Scherbov S. 2001. The end of world population growth // Nature. Vol. 412. P. 543–545. https://doi.org/10.1038/35087589.

[Nizovtsev et al.] Низовцев В. А., Кочуров Б. И., Эрман Н. М., Мироненко И. В., Логунова Ю. В., Костовска С. К., Ивашкина И. В., Алексеева В. О. 2020. Ландшафтно-экологические исследования Москвы для обоснования территориального планирования города. М. 342 c.

Noss R. F. 1999. Assessing and monitoring forest biodiversity: a suggested framework and indicators // Forest ecology and management. Vol. 115. P. 135–146. https://doi.org/10.1016/S0378-1127(98)00394-6.

[Ogureeva et al.] Огуреева Г. Н., Микляева И. М., Суслова Е. Г., Швергунова Л. В. 1996. Растительность Московской области. Пояснительный текст и легенда к карте м. 1: 200 000. М. 45 с.

Pan T., Kuang W., Hamdi R., Zhang C., Zhang S., Li Z., Chen X. 2019. City-level comparison of urban land-cover configurations from 2000–2015 across 65 countries within the global belt and road // Remote Sensing. Vol. 11. No. 13. P. 1515. https://doi.org/10.3390/rs11131515.

Pedersen Zari M. 2019. Devising urban biodiversity habitat provision goals: Ecosystem services analysis // Forests. Vol. 10. No. 5. P. 391. https://doi.org/10.3390/f10050391.

R Core Team. 2019. R: A language and environment for statistical computing. http://www.R-project.org/ (датаобращения: 25.11.2024).

Rivas-Martínez S. 2004. Global bioclimatics. Clasificación bioclimática de la Tierra. Madrid. 29 p.

[Rysin] Рысин Л. П. 1982. Леса Западного Подмосковья. М. 234 с.

SAS GIS software. https://www.sasgis.org/ (date of access: 26.11.2024).

Seto K. C., Guneralp B., Hutyra L. R. 2012. Global forecasts of urban expansion to 2030 and direct impacts on biodiversity and carbon pools // Proceedings of the National academy of sciences. Vol. 109. No. 40. P. 16083–16088. https://doi.org/10.1073/pnas.1211658109.

Shimada M., Itoh T., Motooka T., Watanabe M., Shiraishi T., Thapa R., Lucas R. 2014. New global forest/non-forest maps from ALOS PALSAR data (2007–2010) // Remote Sensing of environment. Vol. 155. P. 13–31. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.04.014.

[Spiridonov] Спиридонов А. И. 1972. Краевые образования московского оледенения в центральных областях Русской равнины // Краевые образования материковых оледенений. М. С. 94–99.

[Suslova] Суслова Е. Г. 2019. Леса Московской области // Экосистемы: экология и динамика. Т. 3. № 1. C. 119–190.

Thomson G., Newman P. 2018. Urban fabrics and urban metabolism – from sustainable to regenerative cities // Resources, Conservation and Recycling. Vol. 132. P. 218–229. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2017.01.010.

Velasquez-Camacho L., Cardil A., Mohan M., Etxegarai M., Anzaldi G., de-Miguel S. 2021. Remotely sensed tree characterization in urban areas: A review // Remote Sensing. Vol. 13. No. 23. P. 4889. https://doi.org/10.3390/rs13234889.

Wang K., Wang T., Liu X. 2019. A review: Individual tree species classification using integrated airborne LiDAR and optical imagery with a focus on the urban environment // Forests. Vol. 10. No. 1. P. 1. https://doi.org/10.3390/f10010001.

Winer B. J. 1962. Statistical principles in experimental design. New York. 672 p. https://doi.org/10.1037/11774-000.