INFLUENCE OF DISTURBANCE TYPES IN FORESTS ON THE SENTINEL-2 SPECTRAL REFLECTANCE
Authors: Терехин Э.А. 
Published: July 2024

В статье представлены результаты анализа спектрально-отражательных характеристик для наиболее распространенных типов нарушений в хвойных лесах юга Среднерусской возвышенности на основе спутниковых данных Sentinel-2. Изучены возможности применения отражательной способности для распознавания участков с различными типами нарушенности древостоя и участков без его нарушений. Установлено, что различия в типах нарушений хвойных лесов оказывают наибольшее влияние на спектрально-отражательные характеристики в коротковолновых инфракрасных диапазонах и наименьшее влияние на характеристики ближнего инфракрасного диапазона и крайнего красного участка спектра, наиболее близкого к нему. Снижение влияния нарушающих факторов в ряду изученных типов нарушений от участков воздействия пожаров до ненарушенных лесов обуславливает уменьшение отражательной способности в диапазонах видимого и коротковолнового инфракрасного спектра. По результатам пошагового дискриминантного анализа установлено, что наибольший вклад в разделение типов нарушений вносят спектрально-отражательные характеристики коротковолновых инфракрасных каналов Sentinel-2. Далее следуют коэффициенты спектральной яркости видимого диапазона. Вклад спектрально-отражательных характеристик в разделение типов нарушений снижается по мере уменьшения длины волны. Суммарная точность распознавания типов нарушенности в хвойных лесах на тестовой выборке составила 63,5 %. Наиболее высока точность распознавания участков, пройденных пожарами, и участков, нарушенных болезнями деревьев. Для участков, нарушенных энтомовредителями или болезнями и энтомовредителями одновременно, эффективность распознавания очень низкая. Участки, нарушенные энтомовредителями, при распознавании вследствие наименее значительных изменений в древостое наиболее часто попадают в класс участков лесов без нарушений.

The article analyzes the Sentinel-2-derived reflectance of disturbance types in forest coniferous of the Central Russian Upland. The possibilities of using reflectance to recognize areas with different types of forest stand disturbance were studied. Differences in the forest disturbance types have the greatest impact on reflectance in the short-wave infrared ranges. Differences in forest disturbance type have the least impact on reflectance in the near-infrared and red edge ranges adjacent to it. Reducing the impact of disturbance factors in the series of disturbance types studied, from areas disturbed by fires to undisturbed forests, causes a decrease in visible and short-wave reflectance. Based on the results of a stepwise discriminant analysis, it was found that the greatest contribution to the separation of forest disturbance types is made by reflectance of short-wave infrared bands of Sentinel-2. The next most effective ones are reflectance in the visible range. The contribution of reflectance to the separation of forest disturbance types decreases as the wavelength decreases. The total accuracy of recognizing types of disturbances in coniferous forests on the test sample was 63.5%. The highest accuracy in recognizing areas affected by fires and areas damaged by tree diseases. Forest areas disturbed by insect pests or diseases and pests are simultaneously characterized by low recognition accuracy. Forest areas disturbed by insect pests, when recognized due to the least significant changes in the forest stand, most often fall into the class of undisturbed forests.