Пространственно-временная динамика типов наземного покрова с использованием различных баз спутниковых данных на примере Юго-Восточного Крыма
##plugins.themes.ibsscustom.article.main##
Google Scholar
##plugins.themes.ibsscustom.article.details##
Аннотация
В настоящей работе проведён анализ изменения площадей типов наземного покрова Юго-Восточного Крыма (на территории в целом и отдельно по ландшафтным контурам) в динамике. Тематические карты типов наземного покрова были взяты из открытых баз пространственных данных: Globcover, ESRI Land Cover, Copernicus Global Land Cover, Land Cover CCI; рассмотрены преимущества и недостатки их использования. Показано, что Land Cover CCI и Globcover, имея самое низкое пространственное разрешение из всех баз данных, не позволяют увидеть мелкие элементы земельного покрова, которые важны для наблюдений за локальными процессами в ландшафтах, хотя Land Cover CCI имеет широкое временное покрытие территории (1992–2020 гг.). ESRI Land Cover подходит для такой задачи в силу своего пространственного разрешения. База данных Copernicus Global Land Cover не показала никакой динамики типов наземного покрова. Для выявления изменения типов наземного покрова в Юго-Восточном Крыму в сторону роста или снижения площадей был проведён факторный анализ рассматриваемых баз данных. Для сравнения баз спутниковых данных между собой был проведён дисперсионный анализ унифицированных до единой классификации данных о типах наземного покрова.
Авторы
Библиографические ссылки
Багрова Л. А. Особенности природы и освоения естественных рекреационных ресурсов Юго-восточного горного Крыма : дис. … канд. геогр. наук : 11.00.01. – Симферополь, 1974. – 206 с.
Горбунова Т. Ю., Гапон С. В., Горбунов Р. В. Картографирование типов наземных покровов субсредиземногорских низкогорных ландшафтов средствами геоматики (на примере Юго-Восточного Крыма) // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер.: Экология и безопасность жизнедеятельности. – 2017. – Т. 25, № 1. – C. 104–115. – https://doi.org/10.22363/2313-2310-2017-25-1-104-115
Кочкин М. А. Леса Крыма. – Симферополь : Крымиздат, 1952. – 102 с.
Современные ландшафты Крыма и сопредельных акваторий / науч. ред. Е. А. Позаченюк. – Симферополь : Бизнес-Информ, 2009. – 668 с.
Табунщик В. А., Горбунов Р. В. Динамика типов наземного покрова (land cover) в пределах бассейнов рек северо-западного склона Крымских гор // Геология, география и глобальная энергия. – 2022. – № 3. – С. 78–88. – https://doi.org/10.54398/20776322_2022_3_78
Copernicus Global Land Cover Layers : CGLS-LC100 Collection 3. – URL: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_Landcover_100m_Proba-V-C3_Global (accessed: 20.09.2022).
Download CCI LC products // ESA. Climate Change Initiatiue / Europ. Space Agency. – URL: https://www.esa-landcover-cci.org/?q=node/164 (accessed: 20.11.2022).
GlobCover // DUE. Date user element / Europ. Space Agency. – URL: http://due.ESRIn.esa.int/page_globcover.php (accessed: 03.10.2022).
ESRI Land Cover // ESRI / Environmental Systems Research Inst. – URL: https://livingatlas.arcgis.com/landcover/ (accessed: 20.09.2022).
Fritz S., See L., Perger C., McCallum I., Schill C., Schepaschenko D., Duerauer M., Karner M., Dresel C., Laso-Bayas J.-C., Lesiv M., Moorthy I., Salk C. F., Danylo O., Sturn T., Albrecht F., You L., Kraxner F., Obersteiner M. A global dataset of crowdsourced land cover and land use reference data // Scientific Data. – 2017. – Vol. 4. – Art. 170075. – URL: https://www.nature.com/articles/sdata201775. – Publ.: 13.06.2017.
Kaptue Tchuente A. T., Roujean J.-L., Faroux S. ECOCLIMAP-II: An ecosystem classification and land surface parameters database of Western Africa at 1 km resolution for the African Monsoon Multidisciplinary Analysis (AMMA) project // Remote Sensing of Environment. – 2010. – Vol. 114, iss. 5. – Р. 961–976. – https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.12.008
Manakos I., Tomaszewska M., Gkinis I., Brovkina O., Filchev L., Gitas L. G. I. Z., Halabuk A., Inalpulat M., Irimescu A., Jelev G., Karantzalos K., Katagis T., Kupková L., Lavreniuk M., Mesaroš M., Mihailescu D., Nita M., Rusnak T., Stych P., Zemek F., Albrechtová J., Campbell P. Comparison of global and continental land cover products for selected study areas in South Central and Eastern European region // Remote Sensing. – 2018. – Vol. 10, iss. 12. – Art. 1967. – https://doi.org/10.3390/rs10121967. – Publ.: 06.12.2018.
Potapov P., Hansen M. C., Pickens A., Hernandez-Serna A., Tyukavina A., Turubanova S., Zalles V., Li X., Khan A., Stolle F., Harris N., Song X.P., Baggett A., Kommareddy I., Kommareddy A. The global 2000–2020 land cover and land use change dataset derived from the landsat archive: first results // Frontiers in Remote Sensing. – 2022. – Vol. 3. – Art. 856903. – URL: https://www.frontiersin.org/journals/remote-sensing/articles/10.3389/frsen.2022.856903/full. – Publ.: 13.04.2022.
Saah D., Tenneson K., Matin M., Uddin K., Cutter P., Poortinga A., Nguyen Q. H., Patterson M., Johnson G., Markert K., Flores A., Anderson E., Weigel A., Ellenberg W. L., Bhargava R., Aekakkararungroj A., Bhandari B., Khanal N., Housman I. W., Potapov P., Tyukavina A., Maus P., Ganz D., Clinton N., Chishtie F. Land cover mapping in data scarce environments: challenges and opportunities // Frontiers in Environmental Science. – 2019. – Vol. 7. – Art. 150. – URL: https://www.frontiersin.org/journals/environmental-science/articles/10.3389/fenvs.2019.00150/full. – Publ.: 05.11.2019.
Singh S. K., Mustak S. K., Srivastava P. K., Szabó S., Islam T. Predicting spatial and decadal LULC changes through cellular automata Markov chain models using Earth observation datasets and geo-information // Environmental Processes. – 2015. – Vol. 2, iss. 1. – Р. 61–78. – https://doi.org/10.1007/s40710-015-0062-x
Singh S., Singh C., Mukherjee S. Impact of land-use and land-cover change on groundwater quality in the Lower Shiwalik hills: A remote sensing and GIS based approach // Open Geosciences. – 2010. – Vol. 2, iss. 2. – P. 124-131. – URL: https://www.degruyter.com/document/doi/10.2478/v10085-010-0003-x/html. – Publ.: 01.06.2010.
Twisa S., Mwabumba M., Kurian M., Buchroithner M. F. Impact of land-use/land-cover change on drinking water ecosystem services in Wami River basin, Tanzania // Resources. – 2020. – Vol. 9, iss. 4. – Art. 37. – https://doi.org/10.3390/resources9040037. – Publ.: 02.04.2020.
Yang J., Huang X. The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019 // Earth System Science Data. – 2021. – Vol. 13, iss. 8. – P. 3907–3925. – https://doi.org/10.5194/essd-13-3907-2021
Venter Z. S., Barton D. N., Chakraborty T., Simensen T., Singh G. Global 10 m land use land cover datasets: A comparison of dynamic world, world cover and ESRI land cover // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14, iss. 16. – Art. 4101. – URL: https://www.mdpi.com/2072-4292/14/16. – Publ.: 21.08.2022.
Wang J., Wei H., Cheng K., Ochir A., Shao Ya., Yao J., Wu Yu., Han X., Davaasuren D., Chonokhuu S., Zhou Ye., Zhang M., Cao X., Gao M., Zhu J., Li Yi., Li Q., Liang X., Li K. Updatable dataset revealing decade changes in land cover types in Mongolia // Geoscience Data Journal. – 2022. – Vol. 9, iss. 2. – P. 341–354. – https://doi.org/10.1002/gdj3.149