Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/9972
Назва: Aboveground biomass estimation in conifer and deciduous forests with the use of a combined approach
Інші назви: Оцінка надземної біомаси хвойних і листяних лісів із застосуванням комбінованого підходу
Автори: Lovynska, Victoriya
Ловинська, Вікторія Миколаївна
Sytnyk, S.
Ситник, С.
Stankevich, S.
Станкевич, С.
Holoborodko, Kateryna
Голобородько, Катерина Василівна
Tkalich, Yuriy
Ткаліч, Юрій Ігоревич
Nikovska, I.
Ніковська, І.
Bandura, Lyubov
Бандура, Любов Павлівна
Buchavuy, Y.
Бучавуй, Ю.
Ключові слова: biomass
біомаса
NDVI
NDVI
multispectral images
мультиспектральні зображення
Pinus sylvestris
Pinus sylvestris
Robinia pseudoacacia
Robinia pseudoacacia
multiple regression method
метод множинної регресії
Дата публікації: 2024
Видавництво: Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара
Бібліографічний опис: Lovynska, V., Sytnyk, S., Stankevich, S., Holoborodko, K., Tkalich, Y., Nikovska, I., Bandura, L., & Buchavuy, Y. (2024). Aboveground biomass estimation in conifer and deciduous forests with the use of a combined approach. Biosystems Diversity, 32(2), 210-216. – Режим доступу : https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/9972
Короткий огляд (реферат): The complex action of environmental factors often triggers the biomass formation in forest plantations, which is crucial for carbon balance and environmental monitoring, especially in the context of climate change. In this article, we present data on the aboveground biomass accumulation for black locust and common pine (Pinus sylvestris and Robinia pseudoacacia) as the two most common forest-forming species in the steppe zone. For this purpose, we propose a reliable approach to monitoring of aboveground forest biomass with combining Sentinel-2 multispectral imaging techniques (with Lband) and biometric processing data from coniferous and deciduous stands obtained from field surveys. We represent the results of field surveys with established indicators of aboveground biomass of forest plantations in the field experiment, which averaged 159.9 ± 9.0 t/ha in the studied region. The biometric indexes obtained from the field experiments were used to develop models for predicting biomass using the remote method. Based on the processing of satellite image data, forest vegetation indices were analysed, among which the NDVI (normalized difference vegetation index) was the best predictor to assess biomass. The multiple regression method was found to be the best for predicting and mapping the aboveground biomass in P. sylvestris and R. pseudoacacia within the studied area (RMSE – 23.46 t/ha). Based on the results obtained, we created a map of the aboveground biomass distribution in black locust and common pine stands within the studied region. We established reliable correlations between biometric parameters (mean diameter at breast height, mean height) and aboveground biomass of stands with indicators of spectral bands in satellite images. This enables us to use the constructed modelsto estimate the overall productivity of coniferous and deciduous forest stands for large areas. Комплексна дія екологічних факторів часто викликає формування біомаси в лісових насадженнях, що має вирішальне значення для вуглецевого балансу та екологічного моніторингу, особливо в умовах зміни клімату. У цій статті ми наводимо дані щодо надземного накопичення біомаси акації та сосни звичайної (Pinus sylvestris та Robinia pseudoacacia) як двох найпоширеніших лісоутворюючих видів у степовій зоні. З цією метою ми пропонуємо надійний підхід до моніторингу надземної лісової біомаси з поєднанням методів мультиспектральної візуалізації Sentinel-2 (з Lband) і даних біометричної обробки хвойних і листяних насаджень, отриманих під час польових досліджень. Наведемо результати польових обстежень із встановленими показниками надземної біомаси лісових насаджень у польовому досліді, які в середньому по досліджуваному регіону становили 159,9 ± 9,0 т/га. Отримані в польових умовах біометричні показники були використані для розробки моделей прогнозування біомаси дистанційним методом. На основі обробки даних супутникових знімків було проаналізовано індекси лісової рослинності, серед яких NDVI (індекс нормалізованої різниці рослинності) був найкращим предиктором для оцінки біомаси. Метод множинної регресії виявився найкращим для прогнозування та картування надземної біомаси P. sylvestris та R. pseudoacacia в межах досліджуваної території (RMSE – 23,46 т/га). На основі отриманих результатів створено карту розподілу надземної біомаси акації та сосни звичайної в межах досліджуваного регіону. Встановлено достовірні кореляційні зв’язки біометричних параметрів (середній діаметр на висоті грудей, середня висота) та надземної біомаси деревостанів з показниками спектральних смуг на супутникових знімках. Це дає змогу використати побудовану модель для оцінки загальної продуктивності хвойних і листяних насаджень на великих площах.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://ecology-dp-ua.translate.goog/index.php/ECO/article/view/1269?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=sc
https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/9972
ISSN: ISSN 2519-8513 (Print) ISSN 2520-2529 (Online)
Розташовується у зібраннях:Наукові публікації в наукометричній базі Scopus

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
1269-Article Text-2278-1-10-20240729.pdf1,33 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.