Оцінка точності визначення надземної фітомаси дистанційними методами

Ключові слова: Pinus sylvestris L.; Sentinel-2; мультиспектральні супутникові знімки; вегетаційні індекси; Байрачний Степ України.

Анотація

 

Надано результати оцінювання надземної фітомаси соснових деревостанів, отриманої за допомогою дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). На основі мультиспектральних зображень супутника Sentinal-2 здійснено обробку спектральних характеристик із розрахунком вегетаційних індексів та біофізичних параметрів соснових деревостанів регіону Байрачного Степу України. Підґрунтям для побудови регресійних моделей залежності надземної фітомаси від отриманих спектральних характеристик використано результати польових досліджень.

Найвищі кореляційні коефіцієнти фіксуються між показниками загальної і стовбурової фітомаси з вегетаційними індексами NDVI, TVI та біофізичними параметрами FARAP і FCOVER.

Для побудови моделей залежності надземної фітомаси соснових деревостанів використовували як одно-, так і двофакторні моделі, з яких найоптимальнішими виявились ті, що містили як предиктори NDVI окремо та за поєднання з FCOVER. Фактичні показники фітомаси сосняків на ТПП знаходились у межах від 27,6 до 287,6 тˑга-1. Прогнозовані значення загальної надземної фітомаси для моделі із залученням NDVI становили від 32,5 до 236,3 тˑга-1.

Здійснено картографування надземної фітомаси соснових деревостанів Байрачного Степу за допомогою мультиспектральних знімків Sentinel-2, а саме, отриманих спектральних характеристик їх похідних (вегетаційних індексів, біофізичних параметрів). Дослідження продемонструвало обнадійливі результати для впровадження лісового картування надземної фітомаси соснових насаджень у регіоні за допомогою ресурсів вільного доступу.

Посилання

Лакида, П. І. (2002). Фітомаса лісів України. Тернопіль: Збруч [Lakyda, P. I. (2002). Live biomass of Ukrainian forests. Ternopil: Zbruch (in Ukrainian)]
Лакида, П. I., Василишин, Р. Д., Лащенко, A. Г., Терентьєв, A. Ю. (2011). Нормативи оцінки компонентів надземної фітомаси дерев головних лісотвірних порід України: довідник (нормативно-виробниче видання). Київ: Екоінформ [Lakyda, P. I., Vasylyshyn R. D., Lashchenko A. H., & Terentiev A. Yu. (2011). Normative assessment of the components of the aboveground phytomass of trees of the main forest species of Ukraine. Kyiv: Ekoinform (in Ukrainian)]
Усольцев, В. А. (2010). Фитомасса и первичная продукция лесов Евразии. Екатеринбург: УрО РАН [Usoltsev, V. A. (2010). Phytomass and primary production of forests of Eurasia. Yekaterinburg: Ural Branch of the Russian Academy of Sciences (in Russian)]
Янцев, A. В. (2012). Выбор статистического критерия. Симферополь: Таврийский национальный университет [Yantsev, A. V. (2012). Selection of statistical criteria. Symferopol: Tavria National University (in Russian)]
Bonan, G. B. (2008). Forests and climate change: forcings, feedbacks, and the climate benefits of forests. Science, 320, 1444-1449. https://doi.org/10.1126/science.1155121
Canadell, J. G., & Schulze, E. D. (2014). Global potential of biospheric carbon management for climate mitigation. Nat Commun, 5, 5282-5294. https://doi.org/10.1038/ncomms6282
Chave, J., Andalo, C., Brown, S., & Cairns, М. А. (2005). Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia, 145, 87-99. https://doi.org/10.1007/s00442-005-0100-x
Chen, L., Ren, C., Zhang, B., Wang, Z., & Xi, Y. (2018). Estimation of forest above-ground biomass by geographically weighted regression and machine learning with sentinel imagery. Forests, 9, 582-602. https://doi.org/10.3390/f9100582
Dai, L., Jia, J., Yu, D., Lewis, B.J., Zhou, L., Zhou, W., Zhao, W., & Jiang, L. (2013). Effects of climate change on biomass carbon sequestration in old-growth forest ecosystems on Changbai Mountain in Northeast China. Forest Ecology and Management, 300, 106-116. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.06.046.
Domingo, D., Lamelas-Gracia, M.T., Montealegre-Gracia, A.L., & de la Riva-Fernández, J. (2017). Comparison of regression models to estimate biomass losses and CO2 emissions using low-density airborne laser scanning data in a burnt Aleppo pine forest. European Journal of Remote Sensing, 50, 384-396. https://doi.org/10.1080/22797254.2017.1336067
Drusch, M., Bello, U.D., Carlier, S., Colin, O., Fernandez, V., Gascon, F.,… Bargellini, P. (2012). Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services. Remote Sensing of Environment, 120, 25-36. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.11.026
Field, C. B., Randerson, J. T., & Malmstrom, C. M. (1995). Global net primary production: Combining ecology and remote sensing. Remote Sensing of Environment, 51, 74-88. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)00066-V
Foody, G. M., Cutler, M. E., McMorrow, J., Pelz, D., Tangki, H., Boyd, D. S., & Douglas, I. (2001). Mapping the biomass of Bornean tropical rain forest from remotely sensed data. Global Ecology and Biogeography, 10 (4), 379-387. https://doi.org/10.1046/j.1466-822X.2001.00248.x
Forkuor, G., Benewinde Zoungrana, J.-B., Dimobe, K., Ouattara, B., Vadrevu, K. P., & Tondoh, J. E. (2020). Above-ground biomass mapping in West African dryland forest using Sentinel-1 and 2 datasets – A case study. Remote Sensing of Environment, 236, 111496. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142737.
Forrester, D. I., Tachauer, I. H., Annighoefer, P., Barbeito, I., Pretzsch, H., Peinado, R…. Sileshi, G. W. (2017). Generalized biomass and leaf area allometric equations for European tree species incorporating stand structure, tree age and climate. Forest Ecological Management, 396, 160-175. http://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2017.04.011
Hazarika, M. K., Yasuoka, Y., Ito, A., & Dye, D. (2005). Estimation of net primary productivity by integrating remote sensing data with an ecosystem model. Remote Sensing of Environment, 94 (3), 298-310. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.10.004
Jakubauskas, M. E., & Price, K. P. (1997). Empirical relationships between structural and spectral factors of Yellowstone lodgepole pine forests. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 63, 1375-1381.
Krakau, U. K., Liesebach, M., Aronen T., Lelu-Walter M. A., & Schneck V. (2013). Scots Pine (Pinus sylvestris L.). In: Pâques L. (eds) Forest Tree Breeding in Europe. Managing Forest Ecosystems, 25. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-007-6146-9_6
Labrecque, S., Fournier, R. A., Luther, J. E., & Piercey, D. (2006). A comparison of four methods to map biomass from Landsat-TM and inventory data in western Newfoundland. Forest Ecology and Management, 226, 129-144. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2006.01.030
Li, P., Peng, Ch., Wang, M., Li, W., Zhao, P., Wang, P., Yang, Y., & Zhu, Q. (2017). Quantification of the response of global terrestrial net primary production to multifactor global change. Ecological Indicators, 76, 245-255. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.01.02
Lovynska, V. M. (2019). Evaluation standards of phytomass trunk components in pine stands of the Northern Steppe of Ukraine. Bulletin of Poltava State Agrarian Academy, 1, 11-17. https://doi.org/10.31210/visnyk2019.01.01
Mganga, N. D., & Lyaruu, H. V. M. (2015). Applicability of satellite remote sensing in accounting aboveground carbon in Miombo Woodlands. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 4 (1). 1334-1343. https://doi.org/10.23953/cloud.ijarsg.121
Niemelä, P., Kalliola, R., Kellomäki, S., Krug, J., Lehikoinen, E., Roenkae, M.,… Tolvanen, H. (2015). Impacts of current and future climate change on terrestrial ecosystems. In book: Assessment of Climate Change for the Baltic Sea Basin (рр. 399-409). Berlin, Heidelberg: Springer.
Pohjola, J., Laturi, J., Lintunen, J., & Uusivuori, J. (2018). Immediate and long-run impacts of a forest carbon policy – A market-level assessment with heterogeneous forest owners. Journal of Forest Economics, 32, 94-105. https://doi.org/10.1016/j.jfe.2018.03.001.
Tanaka, S., Takahashi, T., Nishizono, T., Kitahara, F., Saito, H., Iehara, T.,… Awaya, Y. (2015). Stand volume estimation using the k-NN technique combined with forest inventory data, satellite image data and additional feature variables. Remote Sensing, 7 (12), 378-394.
Wittke, S., Yu, X., Karjalainen, M., Hyyppä, J., & Puttonen, E. (2019). Comparison of two-dimensional multitemporal Sentinel-2 data with three-dimensional remote sensing data sources for forest inventory parameter estimation over a boreal forest. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 76, 167-178.
Опубліковано
2020-12-28
Розділ
ЛІСОВА ТАКСАЦІЯ ТА ЛІСОВПОРЯДКУВАННЯ