ОЦЕНКА СТРУКТУРНОЙ ДИНАМИКИ СОСНОВОГО БОРА АМАНКАРАГАЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jgem.2022.v66.i3.02
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article reflects the dynamics of the structure of woodlands, using methods of remote sensing of the Earth (remote sensing). The research area is represented by the Amankaragai island pine forest, located in the Auliekolsky district of the Kostanay region of Kazakhstan. Changes in forest cover in the time interval from 1993 to 2021 were considered. Data sources are represented by multispectral channels received from Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI satellites. The research method was based on a cartographic model of Forest Canopy Density (FCD). The FCD model is relevant for assessing the state of forests and identifying changes in them. It uses 4 factors: vegetation, soil denudation, shade from the forest crown and temperature, expressed in the corresponding indices. The Advanced vegetation index (AVI), the open soil index (Bare soil index - BI), the Canopy shadow index (SI) and the thermal index (Thermal index – TI) are the initial parameters for calculating the forest crown. The calculations were carried out using the ArcGIS Desktop v10.6 software. The final results of the study showed the distribution of the density of woodlands in the study area in the following categories: dense, medium, sparse forests and treeless.