title: Studying reforestation features using ERS data: a case study of the Leningrad region
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Владимирова Надежда Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Vladimirova Nadezda Alekseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Укис Андрей Айварович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ukis Andrej Ajvarovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Резников Андрей Ильич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Reznikov Andrej Ilic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:48:14Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:48:14Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 055334
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39696
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Лесовозобновление на вырубках является наиболее острой и актуальной проблемой лесного хозяйства, осложняемой тем, что молодые насаждения достаточно тяжело поддаются методам наземной таксации. Ввиду трудоемкости работы в загущенных и неоднородных насаждениях, таксационные характеристики молодняков зачастую описываются либо со стороны, либо актуализируются. Тем временем, конкуренция пород в первые несколько десятилетий напрямую определяет будущий породный состав насаждений.
  Эффективным методом анализа и мониторинга лесовозобновления в молодняках и жердняках может служить применение данных дистанционного зондирования (ДЗЗ). В работе предложен алгоритм автоматической иерархической классификации породного состава лесных массивов. Породный состав, в данном случае, служит индикатором эффективности лесовосстановления с точки зрения лесного хозяйства.
  Классификация проводится средствами программного обеспечения и содержит несколько этапов. Дешифрирование базируется на использовании бесплатных и общедоступных спутниковых снимков среднего разрешения и не требует проведения полевых работ в районе исследования. 
  Точность предложенного алгоритма классификации составила 73-77%. По результатам дешифрирования удалось подсчитать площадь, занимаемую каждой породой на вырубке и затем проследить закономерности лесовозобновления. Анализу подверглись два объекта исследования на территории Ленинградской области, оценивались вырубки проведенные в период с 1975 по 2020 гг. Была обнаружена корреляция в динамике доли хвойных пород – их площадь на вырубках устойчиво сокращается во времени, с одинаковой интенсивностью и скоростью на обоих объектах. Отмечено два резких падения доли хвойных пород, связанных с неудовлетворительным проведением лесохозяйственного ухода в 1990-е и 2010-е годы. В работе приводятся предположения об особенностях естественной и антропогенной динамики смены пород на вырубках.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Reforestaion on forest cuts is one of the most topical issue in forest management, considering that young forest stands are hard to explore by foot due to their density and spacial irregularity. Therefore, they are often described from distance or their characteristics are simply actualized. At the same time, during the first few decades, the competition between various tree species form the eventual composition of a mature stand.
  Remote sensing can be an effective method of analyzation and control over a process of reforestation in young tree stands. The method of automatic hierarchical classification of tree species is presented in course of this work. Predominant tree species can serve as an indication of reforestation success in terms of forest management.
  Classification is conducted via GIS-programs and contains several steps. It is based on the usage of cost-free and accessible satellite images with medium resolution and does not require any fieldwork.
  The total accuracy of submitted algorithm is 73-77%.  The area covered by each tree species was calculated which allowed to investigate reforestation patterns and features. The forest cuts of 1975-2020 on two study regions in Leningrad area were analyzed. The territory, covered by coniferous trees is declining throughout the time period on forest cuts. On both objects of study this dynamic is similar to each other in terms of intensity, which might be a sign of correlation. Two abrupt falls in amount of coniferous are observed, which are connected to poor forest management in 90-s and 00-s. Several assumptions are made, considering the natural and anthropogenic sides of tree species succession.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Лесовозобновление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дистанционное зондирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматическая классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: спутниковые снимки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вырубки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Reforestation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: remote sensing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automatic classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: satellite images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forest cuts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Studying reforestation features using ERS data: a case study of the Leningrad region
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование закономерностей лесовозобновления на основе данных ДЗЗ (на примере Ленинградской области)
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_v_formate_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39696/2/VKR_v_formate_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 6,26 MB
resources.filename: VKR_v_formate_.doc.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39696/3/VKR_v_formate_.doc.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 22,58 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Ukis.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39696/4/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Ukis.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 18,35 kB