ecodagЮг России: экология, развитиеSouth of Russia: ecology, development1992-10982413-0958State Institute of Applied Ecology of the Republic of Dagestan10.18470/1992-1098-2020-4-126-136ecodag-2056Research ArticleМЕТОДЫ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙENVIRONMENTAL RESEARCH METHODSИспользование индексных изображений при дешифрировании растительного покрова Внутригорного ДагестанаThe use of index images for decoding the vegetation cover of inner mountain Dagestan, Russiahttps://orcid.org/0000-0002-3729-9224РаджабоваР. Т.RadzhabovaR. T.

Раисат Т. Раджабова - кандидат биологических наук, доцент кафедры рекреационной географии и устойчивого развития.

367001 Махачкала, ул. Дахадаева, 21.

Тел. +79887846760

Raisat T. Radzhabova - Candidate of Biological Sciences, Associate Professor, Department of Recreational Geography and Sustainable Development, Institute of Ecology and Sustainable Development, Dagestan State University.21 Dakhadaeva St, Makhachkala, 367001.Tel. +79887846760

raisatr@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2568-4114АлексеенкоН. А.AlekseenkoN. A.

Наталья А. Алексеенко.Москва.

Natalia A. Alekseenko.Moscow.

https://orcid.org/0000-0002-4446-0645КурамагомедовБ. М.KuramagomedovB. M.

Башир М. Курамагомедов.Москва.

Bashir M. Kuramagomedov.Moscow.

https://orcid.org/0000-0003-1635-7488ТажудиноваЗ. Ш.TazhudinovaZ. Sh.

Загра Ш. Тажудинова.Махачкала.

Zagra Sh. Tazhudinova.Makhachkala.

https://orcid.org/0000-0003-3675-6283СултановЗ. М.SultanovZ. M.

Залимхан М. Султанов.Махачкала.

Zalimkhan M. Sultanov.Makhachkala.

Дагестанский государственный университетРоссияDagestan State UniversityRussian FederationМосковский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Институт географии Российской Академии НаукРоссияM.V. Lomonosov Moscow State University; Institute of Geography, Russian Academy of SciencesRussian FederationИнститут географии Российской Академии НаукРоссияInstitute of Geography, Russian Academy of SciencesRussian FederationДагестанский государственный педагогический университетРоссияDagestan State Pedagogical UniversityRussian Federation202017012021154126136Copyright © Раджабова Р.Т., Алексеенко Н.А., Курамагомедов Б.М., Тажудинова З.Ш., Султанов З.М., 20212021Раджабова Р.Т., Алексеенко Н.А., Курамагомедов Б.М., Тажудинова З.Ш., Султанов З.М.Radzhabova R.T., Alekseenko N.A., Kuramagomedov B.M., Tazhudinova Z.S., Sultanov Z.M.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ecodag.elpub.ru/ugro/article/view/2056

Цель. Подбор и анализ индексных изображений, пригодных для дешифрирования растительного покрова в условиях Внутригорного Дагестана.Методы. Исследование проведено на базе разновременных космических снимков высокого пространственного разрешения, полученных съемочной системой спутника серии Sentinel-2, с применением методов цифровой обработки геоизображений. Обработка осуществлена с использованием возможностей геосервиса Google Earth Engine.Результаты. Получены разновременные индексные изображения для территории Внутригорного Дагестана. Проанализированы временные ряды сезонных изменений индексов (NDVI, SAVI, EVI), что позволило выявить фенологические закономерности растительности и на основе этого картографировать растительный покров. Для данной территории созданы схемы дешифрирования растительности, по которым выделены участки: лишенные растительности, травянистая растительность разной степенью густоты, древесная (лиственная и хвойная).Заключение. При изучении растительного покрова по индексным изображениям в разных природных условиях необходимо учитывать природные особенности территории, а также использовать дополнительные источники пространственной информации, включая методы полевых исследований.

Aim. Selection and analysis of index images suitable for deciphering the vegetation cover in the conditions of inner mountain Dagestan.Methods. The study was carried out on the basis of multi-temporal satellite images of high spatial resolution, obtained by the imaging system of the Sentinel-2 series satellite, using methods of digital processing of geoimages. Processing was carried out using the capabilities of the Google Earth Engine geoservice.Results. Multi-temporal index images were obtained for the territory of inner mountain Dagestan. The time series of seasonal changes in the indices (NDVI, SAVI, EVI) were analyzed, making it possible to reveal the phenological patterns of vegetation and to map the vegetation cover on this basis. Schemes for decoding vegetation have been created by which areas are distinguished according to the following characteristics: devoid of vegetation, herbaceous vegetation of varying degrees of density or woody (deciduous and coniferous).Conclusion. When studying vegetation cover using index images in a range of natural conditions, it is necessary to take into account the natural features of the territory, as well using additional sources of spatial information including field research methods.

космические снимкииндексные изображениявегетационный индексGoogle Earth EngineВнутригорный ДагестанSAVINDVIEVIspace imagesindex imagesvegetation indexGoogle Earth Engineinner mountain DagestanSAVINDVIEVIРабота выполнена в рамках темы ГЗ ИГ РАН № АААА-А19-119022190168-8The work was carried out within the framework of the theme of GS IG RAS No. AAAA-A19-119022190168-8ReferencesHenrich V. et al. Entwicklung einer Datenbank fur Fernerkun-dungs indizes // Bochum: AK Fernerkundung. 2012. V. 15. Disponvel em: https://www.indexdatabase.de/>.AcessoemHenrich V. et al. Entwicklung einer Datenbank fur Fernerkundungs indizes // Bochum: AK Fernerkundung. 2012, vol. 15. Disponwel em: https://www.indexdatabase.de/>.AcessoemБарталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.Bartalev S.A., Egorov V.A., Zharko V.O., Lupyan E.A., Plotnikov D.E., Khvostikov S.A., Shabanov N.V. Sputnikovoe kartografirovanie rastitel'nogo pokrova Rossii [Satellite mapping of the vegetation cover of Russia]. Moscow, IKI RAS Publ., 2016, 208 p. (In Russian)Братков В.В., Атаев З.В. Вегетационные индексы и их использование для картографирования горных ландшафтов Российского Кавказа // APRIORI. Серия: Естественные и технические науки. 2017. N 1. С. 3-23. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_28376010_77664468.pdf (дата обращения 24.04.2020)Bratkov V.V., Ataev Z.V. Vegetation Indexes and their use for mapping mountainous landscapes of the Russian Caucasus. 2017, no. 1. Available at: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_28376010_77664468.pdf (accessed 24.04.2020)Spadoni G.L., Cavalli A., Congedo L., Munafd M. Analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) multitemporal series for the production of forest cartography // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2020. V. 20. DOI: 10.1016/j.rsase.2020.100419Spadoni G.L., Cavalli A., Congedo L., Munafd M. Analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) multitemporal series for the production of forest cartography. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 2020, vol. 20. DOI: 10.1016/j.rsase.2020.100419Ren H., Zhou G., Zhang F. Using negative soil adjustment factor in soil-adjusted vegetation index (SAVI) for aboveground living biomass estimation in arid grasslands // Remote Sensing of Environment. 2018. V. 209. P. 439-445. DOI: 10.1016/j.rse.2018.02.068Ren H., Zhou G., Zhang F. Using negative soil adjustment factor in soil-adjusted vegetation index (SAVI) for aboveground living biomass estimation in arid grasslands. Remote Sensing of Environment, 2018, vol. 209, pp. 439-445. DOI: 10.1016/j.rse.2018.02.068Лепехина А.А. Флора и растительность Дагестана. Ботанические факторы ноосферы. Махачкала: Полиграф-экспресс, 2002. 350 с.Lepekhina A.A. Flora i rastitel'nost' Dagestana. Botanicheskie faktory noosfery [Flora and vegetation of Dagestan. Botanical factors of the noosphere]. Makhachkala, Poligraf-ekspress Publ., 2002, 350 p. (In Russian)Чиликина Л.Н. Карта растительности Дагестанской АССР. М.-Л.: Изд-во Академии наук СССР, 1962.Chilikina L.N. Karta rastitel'nosti Dagestanskoi ASSR [Vegetation map of the Dagestan ASSR]. Moscow, Leningrad, USSR Academy of Sciences Publ., 1962. (In Russian)Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone // Remote sensing of Environment. 2017. V. 202. P. 18-27. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment, 2017, vol. 202, pp. 18-27. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031Малышева Н.В. Дешифрирование древесной растительности на сверхдетальных изображениях: методическое пособие для подготовки специалистов высшего профессионального образования. Зарегистрировано ФГУП НТЦ Информрегистр. Регистрационное свидетельство N 35711. Москва, 2014. 40 с.Malysheva N.V. Deshifrirovanie drevesnoi rastitel'nosti na sverkhdetal'nykh izobrazheniyakh [Deciphering woody vegetation in ultra-detailed images]. Moscow, 2014, 40 p. (In Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.