Динаміка лісових пожеж на території Ізюмського району, викликаних бойовими діями
Анотація
Метою даної статті є представлення результатів розрахунку кількісних показників (спектральних індексів за різночасовими супутниковими знімками та їх порівняння) з метою оцінки деградації лісів Ізюмського району Харківської області внаслідок пожеж 2022-2023 років.
Основний матеріал. У статті розкривається проблематика використання методів спектральних індексів для детектування лісових загорянь. Одним із специфічних спектральних індексів, що найбільш спеціалізований до поставленої мети, – нормалізований індекс загорянь NBR, що використовує ближній інфрачервоний та короткохвильовий інфрачервоний зони супутникових знімків. Автори в статті представляють результати розрахунку NBR за літні місяці періоду 2021-2023 рр. та їх різницю за методикою dNBR (що є різницею між NBR знімків до пожежі та після неї). Для оцінки ступеня пошкоджень та відновлення насаджень використано класифікацію dNBR USGS. Також висвітлено методику і результати векторизації і підрахунку площ за отриманими таким чином різницевими зображеннями; кількісні результати оцінки представлено в статті.
Висновки. Проведене дослідження надає кількісну інформацію щодо характеру і ступеня пошкоджень лісів на обраній ділянці за період інтенсивних бойових дій 2022 року. Загальна площа вигорянь складає близько 72% від загальної. Індексні різницеві зображення вказують також на часткове відновлення рослинності на території в період 2022-2023 рр. Використана методика хоча й має певні переваги, проте потребує перевірки польовими дослідженнями.
Завантаження
Посилання
Shevchuk, S., Vyshnevskyi, V., Bilous, O. (2022). The use of remote sensing data for investigation of environmental consequences of Russia-Ukraine war. Journal of Landscape Ecology, 15(3), 36–53. DOI: https://doi.org/10.2478/jlecol-2022-0017 [in English].
Giglio, L., Boschetti, L., Roy, D.P., Humber, M.L., Justice, C.O. (2018). The Collection 6 MODIS burned area mapping algorithm and product. In Remote Sensing of Environment, 217, 72–85. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.005 [in English].
García, M. J. L., Caselles, V. (1991). Mapping burns and natural reforestation using thematic Mapper data. In Geocarto International, 6, 1, 31–37. Informa UK Limited. DOI: https://doi.org/10.1080/10106049109354290 [in English].
Key, C. H., Benson, N., Ohlen, D., Howard, S., McKinley, R., Zhu, Z. (2002). The normalized burn ratio and relationships to burn severity: ecology, remote sensing and implementation. In: Proceedings of the Ninth Forest Service remote sensing applications conference (ed. J. D. Greer; American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, April 8–12, 2002, San Diego, USA [CD-ROM]). Bethesda, MD, Rapid delivery of remote sensing products (1 CD-ROM: 4 ¾) [in English].
Llorens, R., Sobrino, J.A., Fernández, C., Fernández-Alonso, J.M., Vega, J.A. (2021). A methodology to estimate forest fires burned areas and burn severity degrees using Sentinel-2 data. Application to the October 2017 fires in the Iberian Peninsula. In International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 95, 102243. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102243 [in English].
Цю роботу ліцензовано за Міжнародня ліцензія Creative Commons Attribution 4.0.
