Картографирование динамики лесов севера Московской области по спутниковым снимкам серии Landsat

Геоботаническое картографирование 2023 С. 28-47.

https://doi.org/10.31111/geobotmap/2023.28

© А. Е. ГНЕДЕНКО

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЛЕСОВ СЕВЕРА МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ ПО СПУТНИКОВЫМ СНИМКАМ СЕРИИ LANDSAT

A. E. Gnedenko

Mapping the dynamics of forests in the north of the Moscow Region based on satellite images of the Landsat series

Институт географии РАН.

119017, Москва, Старомонетный переулок, д. 29, стр. 4.

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences. E-mail: gnedenko.a.e@igras.ru

В статье приведена оценка динамических изменений лесного покрова Клинского района Московской области по серии разновременных космических снимков Landsat. Обработка спутниковых снимков методом пошагового дискриминантного анализа позволила с достаточно высокой точностью установить формационный состав лесов на крайние даты исследуемого периода (1985-2021 гг.). Были получены карты формационного состава лесов, а также проведен анализ изменений площади и состава лесных формаций.

Ключевые слова: картографирование лесов, пошаговый дискриминантный анализ, разновременные снимки, данные дистанционного зондирования, Московская область.

Key words: forest mapping, stepwise discriminant analysis, multi-temporal images, remote sensing data, Moscow Region.

Введение

Выявление и оценка изменений, происходящих в лесах под воздействием как естественных, так и антропогенных факторов, — это одна из важных актуальных задач сохранения устойчивой среды обитания и рационального использования лесных ресурсов, что особенно актуально в свете глобальных климатических изменений. Картографирование динамики лесного покрова позволяет выявить изменения площадей и форм лесных массивов и их породного состава. Этому во многом способствуют постоянно растущий объем и доступность данных дистанционного зондирования, а также активное развитие методов их обработки (Coppin et al., 2004; Senf et al., 2017; Zhu, 2017).

Использование спутниковых снимков для выявления изменений лесного покрова имеет значительный потенциал с точки зрения фиксации, определения и дальнейшего наблюдения за развитием динамики. Однако данная задача сопряжена с большим количеством трудностей, возникающих не только при подборе данных дистанционного зондирования и их совмещении с данными наземных обследований, но и в связи со сложностью механизмов обработки данных и определения выявляемых характеристик.

В исследовании и картографировании динамики лесов можно выделить 2 основных направления — выявление изменений площадных характеристик лесов и их состава. В настоящее время большинство работ относятся к первому: они

посвящены определению изменений площадей, общей лесистости, разобщенности лесных массивов, их фрагментарности и других пространственных параметров (Hansen et al., 2013; Potapov et al., 2015; Hermosilla et al., 2019). Это во многом связано с высокой изученностью и проработанностью методических приемов этого направления. В то же время, исследований, направленных на изучение динамики породного состава лесов, значительно меньше, поскольку они ограничены временным рядом спутниковых снимков, наличием описательных или картографических материалов, созданных на исследуемые регионы ранее, а также методическими трудностями (Kunz, Nienartowicz, 2008; Belyaeva et al., 2018; Vasilyev et al., 2019).

Информация о динамике лесов, направлении сукцессионных процессов и факторах, оказывающих влияние на них, особенно актуальна для Московской области как региона с продолжительным антропогенным воздействием. Несмотря на длительную историю изучения растительности региона (Rysin, Savelyeva, 2007), материалов по мониторингу состава и структуры лесных сообществ на протяжении длительного временного интервала крайне мало. Соответственно, сложно найти достоверные сведения об изменениях разнообразия лесов, а также оценить пространственное распределение изменений их структуры и состава, что по-прежнему остается актуальной задачей. Данные по динамике и разнообразию лесов необходимы для организации научно обоснованной системы наблюдения за состоянием лесного покрова и повышения эффективности существующей сети особо охраняемых природных территорий. В решении этих задач может помочь картографирование лесов на формационном уровне с возможностью дальнейшей детализации, поскольку информация о динамике преобладающих пород позволяет оценить на региональном уровне скорость протекания сукцессионных процессов, а также выделить наиболее стабильные участки, слабо затронутые антропогенным воздействием. С другой стороны, имеется крайне небольшое число публикаций, посвященных методическим вопросам выявления пространственных изменений состава лесов на региональном уровне, и эта тематика остается слабо проработанной.

Таким образом, актуальность исследования заключается, с одной стороны, в рассмотрении вопроса возможности выявления формационных изменений по спутниковым снимкам, с другой — в решении практической задачи по установлению скорости и характера изменений лесного покрова региона, испытывающего значительную антропогенную нагрузку.

Настоящая работа ставит своей целью выявление пространственно-временной изменчивости лесного покрова Московской области на примере Клинского района. В рамках этой цели была решена проблема методического подхода к выявлению изменений состава лесов, рассмотрена возможность его воспроизводимости и установлены изменения формационного состава лесов исследуемого района.

Характеристика района исследования

Территория Московской области, в соответствии с зональным делением (Kur-naev, 1973; Zaugolnova, Morozova, 2006), расположена преимущественно в зоне смешанных или широколиственно-хвойных лесов; южная часть региона относится к зоне широколиственных лесов, небольшой участок на крайнем юге расположен в лесостепной зоне. Длительная история хозяйственного освоения оказала заметное влияние на пространственную структуру и состав лесов области. Общая площадь лесов в Московской области в настоящее время оценивается в пределах 42-46 % (Belyaeva, Popov, 2016; Kuznetsova, Sautkina, 2019), в начале XX в. показатель лесистости снижался почти до 20 %. В области осталось очень мало не только естественных, но и близких к ним лесов (Kobyakov et al., 2019). Разнообразие типов лесных сообществ определяет ландшафтная структура области, отличающаяся неоднородностью (Annenskaya et al., 1997), что отражается в локальных особенностях их пространственного распределения.

Исследуемая территория находится в Клинском районе, в северо-западной части Московской области, на границе с Тверской областью (рис. 1). Общая площадь

района составляет 201.9 тыс. га, она более чем на половину покрыта лесами. Его территория неоднородна, она находится на стыке двух физико-географических провинций — Верхне-Волжской и Московской (Аппе^кауа й а1., 1997). Согласно районированию Н. А. Солнцева (Бо1^8еу, 1961) регион расположен в пределах Верхне-Волжской зандровой равнины, Клинско-Загорской моренно-эрозионной возвышенности, Клинско-Можайской вторичной моренной равнины и наклонной моренной равнины бассейнов рек Лоби и Ламы (рис. 1), что определяет разнообразие условий местообитаний и дифференциацию растительного покрова.

V Ш

f „. ч

V4. :.''

-VC4. №*•'•< ,

fei

К л \

Чг

* :Ж

-V- ••• X

гд . ..... " ' 1

«Се,1 у д.; »

Vy - ...••к ,

.....л

J

Т~\ I

i г*

' ' S >

Рис. 1. Положение Клинского района на территории Московской области.

Fig. 1. The location of the Klinsky district on the territory of the Moscow Region.

Границы ландшафтных областей по Н. А. Солнцеву (Solntsev, 1961): 1 — Верхне-Волж-ская зандровая равнина, 2 — наклонная моренная равнина бассейнов рек Лоби и Ламы, 3 — Клинско-Можайская вторичная моренная равнина, 4 — Клинско-Загорская моренно-эрозионная возвышенность.

Клинский район, как и большая часть Московской области (за исключением юго-востока), относится к подтаежной подзоне хвойных, хвойно-широколиствен-ных дубравнотравных гемибореальных лесов восточноевропейского кластера, для которого характерны елово-широколиственные, сосново-широколиственные и сосновые леса (Zony..., 1999). В опубликованных работах (Alekhin, 1947; Petrov, 1968; Kurnaev, 1982) отмечается, что для северной части Клинского района, относящейся преимущественно к Верхневолжской низменности, характерно господство еловых лесов с редким включением широколиственных элементов. При переходе к Клинско-Дмитровской гряде, расположенной южнее, виды широколиственных лесов принимают уже более заметное участие в составе сообществ, что выражено в увеличении видового разнообразия травяного покрова и развитии подлеска из лещины. Участки широколиственных лесов распространены ограниченно и только в южной части исследуемого района.

Из-за активных рубок на месте коренных и условно-коренных лесов формировались их производные варианты с преобладанием мелколиственных пород. Согласно карте растительности Московской области (Rastitelnost..., 1996), они занимают около половины площади лесов всего района; наибольшее распространение имеют смешанные сообщества с преобладанием березы и осины. Леса, отнесенные к коренным и условно-коренным, согласно той же карте, занимают лишь 10 % от общей лесопокрытой площади, что также свидетельствует о значительной антропогенной преобразованности лесов исследуемого района и обусловливает смешанный характер древостоя.

Отдельно стоит рассмотреть формации сосновых и сосново-еловых лесов, имеющие распространение в северной и северо-западной частях района, относящихся к области Верхневолжской низменности, и довольно характерные для этой физико-географической провинции (Suslova, 2019). В целом считается, что на территории Московской области большая часть сосновых и, в свою очередь, со-сново-еловых лесов являются старыми посадками; к коренным относятся только кустарничково-травяно-сфагновые сосняки, в остальных группах лесов с преобладанием сосны в первом ярусе идет активное возобновление ели (Chernenkova et al., 2020). Существует точка зрения (Rysin, 2012; Morozova et al., 2022), согласно которой к коренным также относятся сосняки с участием широколиственных пород, однако на территории рассматриваемого района они не встречаются. Подавляющее большинство участков сосновых и сосново-еловых лесов этого района на карте «Растительность Московской области» (Rastitelnost., 1996) отнесены к категории условно-коренных. Эти леса широко распространены в центральной и более низменной северо-восточной части района, в то время как коренные еловые и широколиственно-еловые леса, характерные для этой части области, занимают очень небольшую площадь и приурочены к склонам Клинско-Дмитровской гряды. Поскольку сосновые леса отмечаются как естественные для Верхневолжской провинции, а исследуемая территория находится на ее стыке с Московской провинцией, то происхождение сосновых лесов района, отмеченных на карте как условно-коренные, остается неясным. На данный момент существуют приблизительные оценки скорости восстановления ели в устойчивых сосновых посадках (Chernenkova et al., 2021), однако этот вопрос все еще остается мало проработанным и нуждается в более детальном рассмотрении.

Материалы и методы исследований

При выявлении динамики лесов исследователи основываются в первую очередь на данных дистанционного зондирования, которые, благодаря разнообразию по охвату, пространственному и временному разрешению, возможности съемки в различных спектральных диапазонах и получения детальных морфометрических характеристик, являются одним из основных источников информации об изменениях растительного покрова (Labutina, Baldina, 2011). Также важным компонентом при проведении исследований динамики являются данные наземных наблюдений, так как именно по ним можно установить взаимосвязь между показателями излучения, регистрируемого съемочными системами, и характеристиками растительного покрова. Помимо перечисленных данных при выявлении динамики растительного покрова зачастую привлекаются картографические материалы, в том числе и исторические, которые позволяют проследить изменения, происходящие иногда на протяжении сотен лет (Liknes et al., 2013).

Снимки серии спутников Landsat наиболее широко используются для пространственного анализа и динамики растительного покрова (Hansen et al., 2013; Puzachenko et al., 2014; Chen, Luo, 2015; Nikitina et al., 2019), поскольку обладают широким временным охватом съемки и пространственным разрешением, достаточным для проведения исследований как на глобальном, так и региональном уровне. Методы обработки этих снимков включают разнообразные подходы, прежде всего автоматизированную классификацию с обучением, а также часто используемые

алгоритмы максимального правдоподобия и опорных векторов (Nguyen et al., 2017; Koroleva at al., 2018). При сравнительной простоте использования они позволяют получить качественную классификацию снимка, но ограничены в отношении количества входных переменных и заданных классов, а также чувствительны к размеру выборки и случайным шумам в значениях спектральных яркостей. Группы методов машинного обучения и попиксельного анализа позволяют преодолеть эти ограничения, но, в свою очередь, имеют недостатки в виде сложности в предварительной обработке данных и меньшей унифицированности алгоритмов, из-за чего требуется их более глубокая настройка под конкретную задачу (Sandlerskij, 2017; Hua et al., 2021).

Для выявления изменчивости лесного покрова исследуемого региона было решено использовать сопоставление разновременных карт, составленных на основе спутниковых снимков Landsat, цифровой модели рельефа и данных наземных обследований. Предварительно было решено использовать в работе 2 временных среза: на начальный период съемки спутника Landsat-5 и на последние доступные снимки Landsat-8, а в случае необходимости — дополнить их промежуточными временными срезами. В качестве основного подхода к составлению карт был выбран метод автоматизированной классификации снимков с использованием пошагового дискриминантного анализа (ПДА) как наиболее соответствующий задачам работы.

Общая схема исследования включает 5 этапов (рис. 2):

• сбор данных в ГИС;

• классификация сообществ, разработка легенды карт формационного состава лесов;

• обработка спутниковых снимков;

• проведение автоматизированной классификации разновременных композитов с формированием обучающей выборки;

• анализ изменений.

Сбор данных в ГИС и обработка пространственных данных проводились в программе ArcGIS 10.8, для обработки растровых разновременных композитов привлекался программный пакет ERDAS Imagine 2017. Ординация сообществ осуществлена в программе PC-ORD 5, статистический анализ и классификация растровых данных проводилась в пакетах Statistica 10 и IBM SPSS Statistics.

1. Поиски привязка картографических материалов

2. Подготовка цифровой модели рельефа

3. Создание карт морфометрических характеристик и инсоляции

111 1. Подбор и предварительная обработка снимков

2. Подготовка маски лесов

3. Создание разновременных композитов

4. Подготовка обучающей выборки

Карты растительности и планы лесной таксации у

г Карты высот, экспозиции, крутизны ^и кривизны склонов^

Карта инсоляции

е

Разновременные 1 композиты J

Обучающая выборка

Контуры лесов

1. Сбор наземных данных

2. Классификация сообществ

3. Подготовка легенды

IV

1. Классификация композитов методом ПДА

2. Определение значимых переменных

3. Перевод табличного представления в картографический

4. Проверка точности карт

С

Материалы геоботанических описаний

[ Результаты | I классификации I

Выделенные

значимые переменные у

Карты формаций на конечные даты

/ Предсказанные

вероятности отнесения к классам.

V 1. Выявление нарушений

2. Оценка формационных изменений

3. Выделение наиболее стабильных областей

f Количественные данные об изменениях

j

С

Карты изменений

(ZD-

Рис. 2. Общая схема исследования: этапы работ и промежуточные результаты. Fig. 2. The general scheme of the study: stages of work and intermediate results.

Первый этап включал сбор имеющихся картографических материалов, включающих карту растительности Московской области (Яа81;ке1по8^.., 1996), планы лесонасаждений на отдельные участки района и топографические карты. Карта растительности и планы лесонасаждений использовались как для проверки промежуточных результатов автоматизированной классификации снимков, так и для подготовки эталонов обучающей выборки, поскольку количество точек описаний для отдельных формаций было недостаточно для их корректного выделения на спутниковом снимке. Топографические карты использовались для подготовки цифровой модели рельефа методом оцифровки горизонталей. Данный метод требует больших затрат времени, однако при составлении крупномасштабных карт в настоящее время остается лучшим, поскольку открытые глобальные цифровые модели рельефа (например, БЯТМ) поставляются без коррекции, учитывающей высоту наземных объектов, в первую очередь лесов, что приводит к заметным погрешностям в отображении как абсолютных высот, так и рассчитанных на их основе характеристик. В дальнейшем на основе подготовленной цифровой модели рельефа были созданы карты крутизны склонов, экспозиции, выпуклости и вогнутости, а также уровня инсоляции на протяжении вегетационного периода. Использование этих карт позволяет улучшить результаты автоматизированной классификации, поскольку характеристики рельефа имеют заметное влияние на характер распределения выделов растительности (Оио е; а1., 2014; КЬа;апсЬагоеп е; а1., 2021).

На втором этапе работ проводилась классификация описаний, подготовка предварительной легенды карты и выделение будущих эталонов для автоматизированной классификации снимков. Геоботанические описания выполнялись по общепринятым методикам (БикасЬеу, 2опп, 1961; Ме1^у..., 2002), всего в работе использовалось 153 описания, выполненных в период с 2013 по 2021 гг. Также в качестве дополнительных точек эталонов при проведении автоматизированного дешифрирования и верификации полученных карт были использованы маршрутные геоботанические описания.

Поскольку в данной работе ставилась задача оценки динамических изменений лесного покрова по серии разновременных космических снимков, это накладывало определенные требования к выбору классификационного подхода. Так, при проведении классификации снимков главным оцениваемым параметром являются спектральные яркости растительных сообществ; выделение синтаксонов производилось по признакам состава и структуры растительности в рамках эколого-фитоценотической классификации, относящейся к доминантному направлению. Использование данного подхода обосновано наиболее высокой точностью результатов автоматизированного дешифрирования по сравнению с другими вариантами классификации растительности (Бе1уаеуа е; а1., 2018). Всего было выделено 8 формаций: еловая, мелколиственно-еловая, сосновая, березовая, широколиственная, осиновая, сероольховая и черноольховая, которые, в свою очередь, подразделяются на 17 групп ассоциаций. Из-за небольшого количества имеющихся описаний и малой представленности на территории района некоторые группы ассоциаций были объединены с другими. Так, например, все описания с преобладанием широколиственных пород были объединены в одну группу, поскольку они были представлены единичными точками, а описания, классифицированные как принадлежащие к сосново-еловой формации, были отнесены к сосновой, поскольку при одновременном небольшом количестве точек все они включали описания с доминированием сосны в первом ярусе, а ели — во втором.

На третьем этапе работ проводился подбор и обработка спутниковых снимков. Всего использовали 4 снимка спутника Landsat-8 и 4 снимка спутника Landsat-5 (табл. 1), подобранных на периоды 1985-1986 и 2014-2021 гг. с охватом полного вегетационного сезона. Схожая методика подбора спутниковых снимков использовалась ранее для картографирования лесов Московской области, для выявления их современного состояния (СЬегпепкоуа е; а1., 2019; КоЙоу, СЬегпепкоуа, 2020). Для проведения автоматизированного дешифрирования отбирали снимки,

Таблица 1 Спутниковые снимки, использованные в работе Satellite images used in the work

Спутник Дата съемки

Landsat-8 28.06.2021

Landsat-8 18.05.2021

Landsat-8 09.03.2019

Landsat-8 19.09.2014

Landsat-5 01.05.1986

Landsat-5 24.04.1986

Landsat-5 18.08.1985

Landsat-5 23.03.1986

прошедшие атмосферную коррекцию и приведенные к абсолютным единицам спектральной яркости, что обеспечивает стандартизированное сравнение данных, полученных как в разные даты, так и разными съемочными системами (Chander et al., 2009; Jody et al., 2018).

После отбора подходящих сцен и загрузки снимков проводилась их обработка — обрезка по маске лесов и объединение каналов за разные сезоны в композитное изображение. Для маски лесов проводилась классификация с обучением (разделение на лесные и нелесные земли). Были сформированы выборки эталонов класса леса на основе описаний, остальные классы (сельскохозяйственные угодья, водные объекты, городская застройка, участки открытого грунта) были отнесены к одному классу площадей, не занятых лесом. Для подбора эталонов при разделении территорий на лесопокрытые и иные использовались материалы проекта Global Forest Change (Hansen et al., 2013). Полученный классифицированный на лесные и нелесные земли растр был конвертирован в векторный полигон, по которому производилось маскирование лесов на спутниковых снимках, при этом для каждого временного периода подготавливалась своя маска. Обрезанные по маске лесов спектральные каналы и показатели рельефа объединялись в одно составное изображение, в результате было получено 2 разновременных композита на 1985-1986 и 2014-2021 гг. В дальнейшем в программной среде ERDAS IMAGINE они конвертировались в табличный формат для обработки и проведения пошагового дискриминантного анализа (ПДА) в программной среде STATISTICA 12 и SPSS 26.0.

На четвертом этапе работ осуществлялась классификация подготовленных композитных изображений методом ПДА с использованием обучающей выборки. Автоматизированное дешифрирование на основе дискриминантного подхода достаточно активно используется при обработке спутниковых данных в целях дешифрирования растительного покрова (Popov, 2016; Terekhin, 2017; Belyaeva et al., 2018; Belyaeva, Chernenkova, 2018), хотя и менее распространено, чем использующее методы k-средних, максимального правдоподобия, максимального соседства. Использование ПДА позволяет разделить совокупность заданных объектов и предсказать их принадлежность к двум или более непересекающимся группам. В представленной работе использовался вариант проведения анализа с включением переменных, когда на каждом этапе анализа алгоритм находит из совокупности переменных ту, которая вносит наибольший вклад в разделение групп, и затем переходит к следующему этапу до достижения порога включения. В качестве входных переменных использовались спектральные каналы (синий, зеленый, красный, ближний инфракрасный коротковолновый и длинноволновый для каждой сцены композитов) и индексы разносезонных снимков на выбранные временные срезы (NDVI, EVI, NDWI), характеристики рельефа (крутизна, экспозиция, кривизна поверхности) и освещенности (уровень инсоляции), что позволило оценить вклад каждой из них для выделения лесных формаций.

Алгоритм производит разделение пикселей входных композитов на основе обучающей выборки. При дешифрировании снимков, полученных значительно ранее, чем проводились геоботанические описания, существует критическая проблема, связанная с возможными изменениями за промежуток между датой съемки и датой подготовки описания. Поскольку в представленной работе использовался композит разновременных снимков на 1985-1986 гг., а геоботанические описания были получены в 2016-2021 гг., то некоторые из них могли не подходить в качестве эталонов для обучающей выборки этого композита. Чтобы решить эту проблему, про-

водилась фильтрация имеющихся описаний по результатам классификации снимка без обучающей выборки. Для этого был подготовлен композит в стандартных псевдоцветах (зеленый, красный и ближний инфракрасный каналы), обрезанный по маске лесов. Полученные типы лесов были интерпретированы с использованием данных лесной таксации на несколько категорий: лиственные леса, смешанные, еловые и сосновые. После этого точки геоботанических описаний были проверены на предмет соответствия выделенным формациям, не соответствующие им были исключены, а итоговый набор описаний использовался в качестве обучающей выборки. Для дешифрирования композита 2014-2021 гг. использовался весь массив имеющихся описаний.

Результаты

В результате проведенного автоматизированного дешифрирования разновременных композитов методом ПДА было получено две карты формационного состава лесов на 1985-1986 (рис. 3) и на 2014-2021 гг. (рис. 4). Точность классификации оценивалась по результатам выполнения дискриминантного анализа; для композита 1985-1986 гг. она составляет 79.3 %, а для 2014-2021 гг. 78.8 % (табл. 2). Такой результат считается достаточно хорошим для автоматизированного дешифрирования.

Для обоих временных периодов в качестве значимых переменных алгоритмом отобраны значения яркостей в области красного и ближнего инфракрасного каналов для летнего и весеннего композитов, что объясняется тем, что в этой области спектра наиболее сильно проявляются различия между разными лесообразую-щими породами. Также алгоритмом в качестве значимых были отобраны вегетационные индексы EVI и NDMI для весеннего и осеннего композитов, так как эти индексы хорошо характеризуют состояние растительности (EVI) и влажность местообитаний (NDMI). Из переменных рельефа выделяются крутизна склонов и их кривизна, обусловливающие перераспределение поверхностного стока.

Таблица 2

Точность классификации разновременных композитов методом пошагового дискриминантного анализа

Accuracy of classification of multi-temporal composites by stepwise discriminant analysis

Еловая

Мелколиственно-

еловая «

Сосновая

Березовая

(«I

Широкол иственяая

(Я

Осиновая

Сероольдовая 17)

Черноольховая

композит 1985-198S гг.

59,6 21,1 15,8 1,8 0,6 ,0 ,0 1,8

7,1 87,6 2,7 ,9 ,0 ,0 1,8 ,0

2,9 1,0 92,2 ,0 ,0 1,0 2,9 ,0

,0 ,0 ,0 51,4 16,8 22,9 2,9 17,1

,0 ,0 ,0 .0 90,0 1,0 ,0 ,0

,0 ,0 ,0 20,0 ,0 80,0 ,0 0,0

,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 60,0 40,0

,0 а,7 20,0 ,0 1,6 0,6 8,7 70,0

79-3% исходных сгруппированных значений классифицированны правильно

композит 2014-2021 гг.

82,3 9,7 6,5 ,0 ,0 1.6 ,0 ,0

7,7 69,2 3,8 11,5 3,8 3.8 .0 ,0

12,2 4,1 81,6 2,0 ,0 ,0 .0 ,0

,0 17,6 .0 64,7 11,8 5,9 ,0 ,0

,0 ,0 ,0 ,0 100,0 ,0 ,0 ,0

6,7 ,0 ,0 13,3 6,7 73,3 ,0 ,0

,0 ,0 ,0 3,1 3,1 3,1 87,5 3,1

5,3 ,0 5,3 5,3 ,0 ,0 ,0 84,2

78.3% исходных сгруппированных значений классифицированны правильно

Формация

Еловая | Мелколиственно-еловая | Сосновая Берёзовая | Широколиственная |~| Осиновая

| Сероольховая I Черноольховая

Рис. 3. Карта формационного состава лесов Клинского района (композит 1985-1986 гг.).

Fig. 3. Map of the forest's formation composition of the Klinskiy district (composite 1985-1986).

Рис. 4. Карта формационного состава лесов Клинского района (композит 2014-2021 гг.). Fig. 4. Map of the forest's formation composition of the Klinskiy district (composite 2014-2021).

При сопоставлении результатов дешифрирования проводился анализ изменения площадей, занимаемых лесным покровом в 2014-2021 и 1985-1986 гг. Было установлено, что за исследуемый период лесопокрытая площадь уменьшилась на 61.8 км2 (5 % от общей площади). В основном потери лесов связаны с промышленными рубками, небольшая их часть — со строительством инфраструктуры (8 % от общей площади потерь леса). Лесистость региона за исследуемый период снизилась с 55.1 % до 52.1 %, что все еще немного выше средних оценок лесистости для Московской области, однако из-за продолжающихся промышленных рубок и строительства возможно дальнейшее уменьшение площади лесов.

Помимо анализа площадных изменений, были рассмотрены формационные изменения в 1985-1986 и 2014-2021 гг. (табл. 3). На момент начала анализируемого периода наибольшую территорию занимали сосновая и еловая формации, а к концу значительную площадь приобрела мелколиственно-еловая формация. Такое изменение может объясняться тем, что часть сосновых лесов в результате естественной смены перешла в категорию сосново-еловых лесов с примесью мелколиственных пород, определенных алгоритмом как мелколиственно-еловые. Также из-за сукцессионных процессов часть мелколиственных березовых и осиновых лесов трансформировалась в мелколиственно-еловые.

Таблица 3

Изменение площадей формаций за исследуемый период Change in formation areas over the study period

Формации Общая площадь в 1986 г.

Еловая 166.0 103.1 22.1

Мелколиственно- 106.4 350.4 66.2

еловая

Сосновая 179.3 129.2 106.7

Березовая 40.6 70.2 4.4

Широколиственная 41.0 40.1 3.5

Осиновая 56.2 150.6 11.3

Сероольховая 88.5 42.7 4.1

Черноольховая 122.0 123.5 44.2

Из общей лесопокрытой площади только 26 % лесов относятся к той же формации, к которой относились по состоянию на 1985-1986 гг. Большая часть стабильных участков расположена в северной и северо-западной частях района, там же расположены и самые крупные массивы, не перешедшие в другую формацию (рис. 5). Согласно карте растительности Московской области (Яа8^е1по8^., 1996), в этой же части района располагается основная площадь массивов условно-коренных лесов, преимущественно относящихся к сосновым и сосново-еловым. Такое распределение стабильных участков можно объяснить двумя основными причинами: 1) в северо-западной части района расположен национальный парк «Завидово», относящийся к ООПТ федерального значения; охранный статус территория получила в 1972 г., и хозяйственная деятельность на ней ведется ограниченно; 2) в центральной и южной частях района больше случаев промышленных вырубок леса, которые отмечены на снимках с начала исследуемого периода, в связи с чем происходит постоянная смена состава.

В результате сопоставления разновременных карт формационного состава (рис. 3, 4) было получено распределение площадей лесов с измененной фор-мационной принадлежностью, а также оставшихся стабильными. Заметно, что наиболее стабильной осталась сосновая формация, а наиболее динамичной

-1-1—-

Рис. 5. Карта стабильных и изменившихся участков формаций.

Fig. 5. Map of stable and changed areas of formations.

Таблица 4

Процентное соотношение площадей лесов, изменивших формационную принадлежность Percentage of forest areas that have changed their formation affiliation

Год 1986

Формация 1 2 3 4 5 6 7 8

1 21.4 17.1 33.5 1.3 2.8 1.9 12.4 9.6

2 20.3 18.9 22.0 3.3 4.1 3.8 17.5 10.0

3 3.2 1.6 82.6 0.9 0.5 0.5 6.5 4.2

2021 4 39.7 12.3 7.1 6.3 10.7 8.5 5.3 10.1

5 10.4 10.2 7.6 11.0 7.5 6.0 20.3 27.1

6 22.7 27.4 9.5 3.2 14.0 8.7 5.2 9.2

7 30.4 13.8 8.4 5.2 7.7 8.9 9.6 15.9

8 17.8 5.1 8.7 9.5 8.9 2.5 11.7 35.8

Примечание. По вертикали: формации, определенные по состоянию на 1986 г.; по горизонтали: формации, определенные по состоянию на 2021 г.

Формации: 1 — еловая, 2 — мелколиственно-еловая, 3 — сосновая, 4 — березовая, 5 — осиновая, 6 — широколиственная, 7 — сероольховая, 8 — черноольховая.

Vertically: formations defined as of 1986; horizontally: formations defined as of 2021. Formations: 1 — spruce, 2 — small-leaved-spruce, 3 — pine, 4 — birch, 5 — aspen, 6 — broad-leaved, 7 — gray alder, 8 — black alder.

Рис. 6. Карта распределения стабильных участков сосновой и еловой формаций.

Fig. 6. Map of the distribution of stable areas of pine and spruce formations.

является березовая (табл. 4). Только 6.3 % от общей площади березовых лесов, занимаемой ими в 2014-2021 гг., было определено как березняки и в 1985-1986 гг. При этом 39.7 % от их современной площади ранее занимала еловая формация, что продемонстрировано в таблице 4: в ее левой части перечислены формации, дешифрированные на композите 2014-2021 г., березовая отмечена под номером «4». По горизонтали указано, какой процент площади, определенный на современном композите как березовая формация, относился к другим формациям по композиту 1985-1986 гг. Соответственно, 39.7 % березняков, выявленных на современном композите, относились к еловой формации на композите 1985-1986 гг., что может свидетельствовать об интенсивном сведении еловых лесов на территории района. Сосновая формация заметно более стабильна: на композите 2014-2021 гг. 82.6 % площади совпадают с областью сосновой формации, выделенной на композите 1985-1986 гг.

Среди наиболее динамичных формаций выделяются осиновая и сероольховая, что можно объяснить тем, что мелколиственные породы появляются на ранних стадиях зарастания вырубок и при этом достаточно быстро сменяются коренными породами, хотя отмечается, что осинники в некоторых случаях могут образовывать достаточно устойчивые сообщества (Kiseleva, 1965). В сочетании с общим увеличением площади березовой и осиновой формаций по сравнению с 1985-1986 гг. (табл. 3), можно предположить, что несмотря на незначительное изменение общей лесопокрытой площади района, растет территория, занятая нарушенными лесами.

Сосновые леса занимают достаточно большую часть общей лесопокрытой площади района, при этом среди них наибольший процент участков, не изменивших свою формационную принадлежность по результатам анализа спутниковых снимков (рис. 6). По распределению участков еловой и сосновой формаций, не изменившихся за анализируемый период, можно заметить, что их распределение согласуется с физико-географическими провинциями: массивы сосновых лесов приурочены к Верхневолжской низменности, участки ельников — к Клинско-Дмитровской

гряде. Условия среды обитания в северной части района достаточно благоприятны для существования устойчивых сосновых сообществ, поэтому с 1985-1986 гг. по 2014-2021 гг. значительная часть сосновых лесов не испытывала качественной трансформации. Этот результат согласуется с существующими оценками скорости смен сукцессионных стадий лесов зонального типа: для елово-сосновых лесов — 50-70 лет, для сосновых — 60-80 лет, в зависимости от соответствия лесных насаждений оптимальным условиям обитания (СЬегпепкоуа е! а1., 2021).

Выводы

Современные изменения лесного покрова, происходящие вследствие растущей антропогенной активности и климатических изменений, требуют оценки пространственной динамики структуры и состава лесов, что может быть решено дешифрированием разновременных спутниковых снимков. При этом выявление формацион-ных изменений по спутниковым снимкам является сложной методической задачей. Одним из способов ее решения, предложенным в данной работе, является сопоставление разновременных карт формационного состава лесов. Было установлено, что данный метод хорошо применим при наличии вспомогательных картографических материалов, которые задействуются на стадии подготовки эталонов для автоматизированного дешифрирования. Пошаговый дискриминантный анализ позволяет оценить точность определения имеющихся формаций, что особенно важно для минимизации ложной изменчивости из-за ошибки дешифрирования.

Точность классификации композита 1985-1986 гг. составила 79.3 %, композита 2014-2021 гг. — 78.8 %, однако точность выделения отдельных формаций различается. Наиболее сложно дешифрируется березовая формация, что связано с частой смешанностью состава древесного яруса, из-за чего дешифрирующий алгоритм может относить участки смешанных березняков к иным формациям.

Сложившийся режим лесопользования, выражающийся в высоких темпах жилищной застройки, инфраструктурного строительства, промышленных вырубок и растущей рекреационной нагрузке, оказывает негативное воздействие на леса региона. Несмотря на незначительное сокращение общей лесистости (с 55.1 % до 52.1 %), состав лесов претерпевает заметные изменения, связанные с сукцессион-ными трансформациями. Они затрагивают преимущественно мелколиственные леса, для которых характерна высокая динамичность, и участки зональных еловых лесов, площадь которых сокращается, при этом за исследуемый период всего лишь четверть общей площади ельников не претерпела формационные изменения.

Не изменило свою формационную принадлежность только 26 % лесов, большая часть которых расположена в северной и северо-западной частях исследуемой области. С этим связано то, что в качестве наиболее стабильной выделяется сосновая формация, имеющая широкое распространение на территории Клинского района, охватывающей участок Верхневолжской низменности. Поскольку условия среды этой части района оптимальны для произрастания сосны, рассматриваемый временной диапазон с 1985-1986 гг. по 2014-2021 гг. недостаточен для выявления качественных изменений сосновых лесопосадок.

Представленная методика имеет перспективы для апробации не только в более

широком масштабе на территории Московской области, но и в других регионах.

* * *

Статья подготовлена в рамках Госзадания ИГ РАН FMWS-2024-0007 (1021051703468-8) «Биотические, географогидрологические и ландшафтные оценки окружающей среды для создания основ рационального природопользования». Автор выражает благодарность участникам полевых работ М. В. Архиповой, Н. Г. Беляевой, О. В. Морозовой, Т. В. Черненьковой, Е. Г. Сусловой, предоставившим материалы геоботанических описаний и содействовавшим в обработке материалов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[Alekhin] Алёхин В. В. 1947. Растительность и геоботанические районы Московской и сопредельных областей. М. 71 с.

[Annenskaya et al.] Анненская Г. Н., Жучкова В. К., Калинина В. Р., Мамай И. И., Низов-цев В. А., Хрусталёва М. А., Цесельчук Ю. Н. 1997. Ландшафты Московской области и их современное состояние. М. 296 с.

[Belyaeva et al.] БеляеваН. Г., Черненькова Т. В., Морозова О. В., Сандлерский Р. Б., Архипо-ва М. В. 2018. Сравнение эколого-фитоценотического и эколого-флористического методов классификации для оценки ценотического разнообразия и картографирования лесной растительности // Лесоведение. № 3. С. 178-193. https://doi.org/10.7868/S0024114818030026.

[Belyaeva, Chernenkova] Беляева Н. Г., Черненькова Т. В. 2018. Связь свойств местообитаний и состава сообществ хвойно-широколиственных лесов // Экология. № 2. С. 101-109. https://doi.org/10.7868/S0367059718020038.

[Belyaeva, Popov] Беляева Н. Г., Попов С. Ю. 2016. Изменение лесистости западной части Наро-Фоминского района Московской области за последние 200 лет // Лесоведение. № 1. С. 44-54.

Chander G., Markham B. L., Helder D. L. 2009. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors // Remote Sensing of Environment. Vol. 113. Is. 5. P. 893-903. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.01.007.

Chen Y. H., Luo Y. 2015. Net aboveground biomass declines of four major forest types with forest ageing and climate change in western Canada's boreal forests // Global change biology. Vol. 21. P. 3675-3684. https://doi.org/10.1111/gcb.12994.

[Chernenkova et al.] Черненькова Т. В., Пузаченко М. Ю., Беляева Н. Г., Морозова О. В. 2019. Оценка состава и структуры лесного покрова Московской области по наземным и дистанционным данным // Изв. РАН. Сер. географ. № 4. С. 112-124. https://doi.org/10.31857/ S2587-556620194112-124.

[Chernenkova et al.] Черненькова Т. В., Суслова Е. Г., Морозова О. В., Беляева Н. Г., Котлов И. П. 2020. Биоразнообразие лесов Московского региона // Экосистемы: экология и динамика. № 3. С. 61-144.

Chernenkova T. V., Kotlov I. P., Belyaeva N. G., Suslova E. G. 2021. Spatiotemporal modeling of coniferous forests dynamics along the southern edge of their range in the Central Russian plain // Remote Sensing. Vol. 13. N 10, 1886. P. 1-28. https://doi.org/10.3390/rs13101886.

Coppin P., Jonckheere I., Nackaerts K., Muys B., Lambin E. 2004. Digital Change Detection Methods in Ecosystem Monitoring: A Review / / International Journal of Remote Sensing. Vol. 25. Is. 9. P. 1565-1596. https://doi.org/10.1080/0143116031000101675.

Guo X., Zhang H., Wang Y., Clark J. 2014. Mapping and assessing typhoon-induced forest disturbance in Changbai Mountain National Nature Reserve using time series Landsat imagery // Journal of Mountain Science. Vol. 12. P. 404-416. https://doi.org/10.1007/s11629-014-3206-y.

Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S. V., Goetz S. J., Loveland T. R., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C. O., Townshend J. R. G. 2013. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change // Science. Vol. 342. Is. 6160. P. 850-853. https://doi.org/10.1126/science.1244693.

Hermosilla T., Wuldera M. A., WhiteaJ. C, Coops N. C, PickellP. D., BoltondD. K. 2019. Impact of time on interpretations of forest fragmentation: Three-decades of fragmentation dynamics over Canada // Remote Sensing of Environment. Vol. 222. P. 65-77. https://doi.org/10.1016/j. rse.2018.12.027.

Hua J., Chen G., Yu L., Ye Q., Jiao H., Luo X. 2021. Improved Mapping of Long-Term Forest Disturbance and Recovery Dynamics in the Subtropical China Using All Available Landsat Time-Series Imagery on Google Earth Engine Platform // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. Vol. 14. P. 2754-2768. https://doi.org/10.1109/ JSTARS.2021.3058421.

Jody C. V., Justin D. B., Robert A. S., MichaelJ. F. 2018. Extracting the full value of the Landsat archive: Inter-sensor harmonization for the mapping of Minnesota forest canopy cover (19732015) // Remote Sensing of Environment. Vol. 209. P. 363-374. https://doi.org/10.1016/j. rse.2018.02.046.

Khatancharoen C., Tsuyuki S., Bryanin S., Sugiura K., Seino T., Lisovsky V., Borisova I., Wada N. 2021. Long-Time Interval Satellite Image Analysis on Forest-Cover Changes and Disturbances around Protected Area, Zeya State Nature Reserve, in the Russian Far East // Remote Sensing. Vol. 13. N 7, 1285. P. 1-23. https://doi.org/10.3390/rs13071285.

[Kiseleva] Киселёва К. В. 1965. Осинники Клинско-Дмитровской гряды и их динамика // Бот. журн. Т. 50. № 4. С. 567-571.

[Kobyakov et al.] Кобяков К. Н., Титова С. В., Шматков Н. М., Короткое В. Н., Казаков Р. А. 2019. Оценка возможностей для увеличения поглощения парниковых газов лесами на территории центра Европейской России // Устойчивое лесопользование. № 1(57). С. 4-20.

[Koroleva et al.] Королева Н. В., Тихонова Е. В., Ершов Д. В., Салтыков А. Н., Гаврилюк Е. А., Пугачевский А. В. 2018. Оценка масштабов зарастания нелесных земель в национальном парке «Смоленское Поозерье» за 25 лет по спутниковым данным Landsat // Лесоведение. № 2. С. 83-96. https://doi.org/10.7868/S0024114818020018.

Kotlov I. P., Chernenkova T. V. 2020. Modeling of Forest Communities' Spatial Structure at the Regional Level through Remote Sensing and Field Sampling: Constraints and Solutions // Forests. Vol. 11. N 10, 1088. P. 1-20. https://doi.org/10.3390/f11101088.

Kunz M., Nienartowicz A. 2008. Variation of NDVI in seminatural and secondary forest: a case study of Zaborski Landscape Park // Geoinformation in Europe. P. 227-234.

[Kurnaev] Курнаев С. Ф. 1982. Дробное растительное районирование нечерноземного центра. М. 118 с.

[Kurnaev] Курнаев С. Ф. 1973. Лесорастительное районирование СССР. 202 с.

[Kuznetsova, Sautkina] Кузнецова Н. Ф., Сауткина М. Ю. 2019. Состояние лесов и динамика их породного состава в Центральном федеральном округе // Лесоведение и лесоводство. № 2. С. 25-45.

[Labutina, Baldina] Лабутина И. А., Балдина Е. А. 2011. Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга экосистем ООПТ. Методическое пособие. WWF России. М. 88 с.

Liknes G. C, Nelson M. D., Kaisershot D. J. 2013. Net change in forest density, 1873-2001: using historical maps to monitor long-term forest trends. 12 p. https://doi.org/10.2737/NRS-RMAP-4.

[Metody...] Методы изучения лесных сообществ / Под ред. Ярмишко В. Т., Лянгузо-вой И. В. 2002. СПб. 240 с.

[Morozova et al.] Морозова О. В., Семенищенков Ю. А., Беляева Н. Г., Суслова Е. Г., Чер-ненькова Т. В. 2022. Сложные боры: ботанико-географические различия, происхождение, распространение // Разнообразие растительного мира. № 3(14). С. 19-40. https://doi. org/10.22281/2686-9713-2022-3-19-40.

Nguyen H. T., Soto-Berelov M., Jones S. D., Haywood A., Hislop S. 2017. Mapping forest disturbance and recovery for forest dynamics over large areas using Landsat time-series remote sensing // Conference: remote sensing for agriculture, ecosystems, and hydrology. https://doi. org/10.1117/12.2276913.

[Nikitina et al.] Никитина А. Д., Князева С. В., Гаврилюк Е. А., Тихонова Е. В., Эйд-лина С. П., Королева Н. В. 2019. Картографирование динамики растительного покрова территории национального парка «Куршская коса» по материалам космической съемки Alos и Sentinel-2 // Вопросы лесной науки. № 3. С. 1-22. https://doi.org/10.31509/2658-607x-2019-2-3-1-21.

[Petrov] Петров В. В. 1968. Новая схема геоботанического районирования Московской области // Вестник МГУ. Сер. биол. № 5. С. 44-50.

[Popov] Попов С. Ю. 2016. Актуализация ландшафтной карты Пинежского заповедника методами многомерного анализа // Nature Conservation Research. Заповедная наука. Т. 1(1). С. 11-21. https://doi.org/10.24189/ncr.2016.002.

Potapov P. V., Turubanova S. A., Tyukavina A., Krylov A. M., McCarty J. L., Radeloff V. C., Hansen M. C. 2015. Eastern Europe's forest cover dynamics from 1985 to 2012 quantified from the full Landsat archive // Remote Sensing of Environment. Vol. 159. P. 28-43. https://doi. org/10.1016/j.rse.2014.11.027.

[Puzachenko et al.] Пузаченко Ю. Г., Котлов И. П., Сандлерский Р. Б. 2014. Анализ изменений ландшафтного покрова по данным мультиспектральной дистанционной информации в Центрально-Лесном заповеднике // Изв. РАН. Сер. геогр. № 3. С. 5-18. https://doi. org/10.15356/0373-2444-2014-3-5-18.

[Rastitelnost...] Растительность Московской области (1 : 200 000). 1996. Карта и пояснительный текст / Гл. ред. Г. Н. Огуреева. М. 4 л.

[Rysin] Рысин Л. П. 2012. Хвойные леса России // Изв. Самарского НЦ РАН. №1-4. С. 1106-1109.

[Rysin, Savelyeva] Рысин Л. П., Савельева Л. Н. 2007. Кадастры типов леса и типов лесных биогеоценозов. М. 143 с.

[Sandlerskij] Сандлерский Р. Б. 2017. Картографирование динамики ландшафтного покрова на юге Валдайской возвышенности по данным дистанционного зондирования // Ландшафтоведение: теория, методы, ландшафтно-экологическое обеспечение природо-

пользования и устойчивого развития. Материалы XII Международной ландшафтной конференции, Тюмень-Тобольск, 22-25 августа 2017 г. Т. 1. С. 163-167.

Senf C., Pflugmacher D., Hostert P., Seidl R. 2017. Using Landsat time series for characterizing forest disturbance dynamics in the coupled human and natural systems of Central Europe // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. 130. P. 453-463. https://doi. org/10.1016/j.isprsjprs.2017.07.004.

[Solntsev] Солнцев H. A. 1961. Природно-географические районы Московской области // Вопросы географии. Сб. 51. М. С. 5-19.

[Sukachev, Zonn] Сукачёв В. Н., Зонн С. В. 1961. Методические указания к изучению типов леса. М. 144 с

[Suslova] Суслова Е. Г. 2019. Леса Московской области // Экосистемы: экология и динамика. № 1. С. 119-190. https://doi.org/10.24411/2542-2006-2019-10029.

[Terekhin] Терёхин Э. А. 2017. Сукцессии на залежных землях юго-запада Cреднерусской возвышенности и их изучение с применением спутниковых данных // Географический вестник. № 2(41). С. 118-126. https://doi.org/10.17072/2079-7877-2017-2-118-126.

[Vasilyev et al.] Васильев О. Д., Огуреева Г. Н., Чистов С. В. 2019. Оценка ценотического разнообразия лесного покрова и его динамики в эталонных ландшафтах Московского региона по данным дистанционного зондирования // Вестник СПбГУ. Науки о Земле. Т. 64. Вып. 2. С. 185-205. https://doi.org/10.21638/spbu07.2019.202.

[Zaugolnova, Morozova] Заугольнова Л. Б., Морозова О. В. 2006. Типология и классификация лесов Европейской России: методические подходы и возможности их реализации // Лесоведение. № 1. С. 1-15.

Zhu Z. 2017. Change detection using Landsat time series: A review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. 130. P. 370-384. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.06.013.

[Zony...] Зоны и типы поясности растительности России и сопредельных территорий. 1999. Карта и пояснительный текст / Ред. Г. Н. Огуреева. М. 2 л.

Получено 24 августа 2023 г. Подписано к печати 28 декабря 2023 г.

SUMMARY

Solving the problem of identifying areal and formational changes in forests is an urgent problem in studying the dynamics of forest cover [Coppin, 2004; Senf et al., 2017]. The presented study is devoted to identifying the spatiotemporal variability of forest cover in the Moscow Region using the example of the Klinskiy district (Fig. 1). As part of this work, the problem of a methodological approach to identifying changes in the composition of forests was solved and changes in the formational composition of forests in the study area were established.

The work used 153 geobotanical relevés made between 2013 and 2021, satellite images of Landsat-8 (2014-2021) and Landsat-5 (1985-1986), a digital elevation model and forest plans. The work scheme includes 5 stages (Fig. 2): 1) data collection in GIS; 2) classification of communities, development of legends for maps of the forest's forma-tional composition; 3) processing of satellite images; 4) automated classification of multi-temporal composites with the formation of a training sample; 5) analysis of changes.

For the analyzed periods 1985-1986 and 2014-2021 cloudless satellite images were selected for the beginning, middle and end of the growing season, as well as the end of winter and beginning of spring (Table 1). For them, the vegetation indices NDVI, EVI and NDMI were calculated, pruning was carried out according to the forest mask, and subsequently the materials were combined into composites. Classification of prepared composite images for 1985-1986 and 2014-2021 was carried out using discriminant analysis method with a training sample prepared according to available relevés and forest plans. This made it possible to establish with sufficiently high accuracy the formation composition of forests at the dates of the period under study: 1985-1986 and 2014-2021, the accuracy of the determination was 79.3 % and 78.8 % (Table 2). A similar technique for selecting satellite images was used previously for mapping the current state of forests in the Moscow region [Chernenkova et al., 2019; Kotlov, Chernenkova, 2020].

As a result, maps of the formational composition of forests for the indicated periods were obtained, and an analysis of changes was carried out. The identified changes show a relatively small decrease in the total forested area from 55.1 % to 52.1 %. The composition of forests has changed significantly; only 26 % of forests have not changed their formational affiliation, of which the pine formation is the most stable (82.6 % have not changed their formational affiliation).

A general increase in the share of birch and aspen formations was revealed at the present stage compared to 1985-1986, and it can be assumed that, despite a slight change in the total forested area of the region (from 55.1 % to 52.1 %), the composition of forests is becoming more disturbed (Table 4).

As a result of the work, a methodology was tested for identifying formational changes in the forests based on the use of multi-temporal satellite images of the Landsat series. The territorial and qualitative changes in the forest cover of the study area have been established. The presented methodology has prospects for testing not only in the Moscow Region, but also in other regions.

References

Alekhin V. V. 1947. Rastitelnost igeobotanicheskie rayony Moskovskoy i sopredelnykh oblastey [Vegetation and geobotanical regions of Moscow and adjacent regions]. Moscow. 71 p. (In Russian).

Annenskaya G. N., Zhuchkova V. K., Kalinina V. R., Mamaj I. I., Nizovcev V. A., Hrustaleva M. A. Ceselchuk Yu. N. 1997. Landshafty Moskovskoy oblasti i ikh sovremennoe sostoyanie [Landscapes of the Moscow region and their current state]. Moscow. 296 p. (In Russian).

Belyaeva N. G., Chernenkova T. V., Morozova O. V., Sandlerskiy R. B., Arkhipova M. V. 2018. Sravnenie ekologo-fitotsenoticheskogo i ekologo-floristicheskogo metodov klassifikatsii dlya otsenki tsenoticheskogo raznoobraziya i kartografirovaniya lesnoy rastitelnosti [Comparison of ecological-phytocenotic and ecological-floristic classification methods for assessing coe-notic diversity and mapping forest vegetation]. Lesovedenie [Forestry]. 3: 178-193. (In Russian). https://doi.org/10.7868/S0024114818030026.

Belyaeva N. G., Chernenkova T. V. 2018. Svyaz svoystv mestoobitaniy i sostava soobshchestv khvoyno-shirokolistvennykh lesov [Connection between habitat features and plant communities' composition in mixed forests]. Ekologiya [Ecology]. 2: 101-109. (In Russian). https://doi. org/10.7868/S0367059718020038.

Belyaeva N. G., Popov S. Yu. 2016. Izmenenie lesistosti byvshego Vereyskogo uezda Moskovskoy oblasti za poslednie 200 let [Changes in forest cover in the former Vereisky district of the Moscow region over the past 200 years]. Lesovedenie [Forestry]. 1: 44-54. (In Russian).

Chander G., Markham B. L., Helder D. L. 2009. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment. 113(5): 893-903. https://doi.org/10.1016Xj.rse.2009.01.007.

Chen Y. H., Luo Y. 2015. Net aboveground biomass declines of four major forest types with forest ageing and climate change in western Canada's boreal forests. Global change biology. 21: 3675-3684. https://doi.org/10.1111/gcb.12994.

Chernenkova T. V., Puzachenko M. Yu., Belyaeva N. G., Morozova O. V. 2019. Otsenka sostava i struktury lesnogo pokrova Moskovskoy oblasti po nazemnym i distantsionnym dan-nym [Assessment of the composition and structure of forest cover in the Moscow region using ground-based and remote data]. Izvestiya RAN. Seriya geograficheskaya [News of the Russian Academy of Sciences. Geographical series]. 4: 112-124. (In Russian). https://doi.org/10.31857/ S2587-556620194112-124.

Chernenkova T. V., Suslova E. G., Morozova O. V., Belyaeva N. G., Kotlov I. P. 2020. Bioraz-noobrazie lesov Moskovskogo regiona [Biodiversity of forests in the Moscow region]. Ekosistemy: ekologiya i dinamika [Ecosystems: ecology and dynamics]. 3: 61-144. (In Russian).

Chernenkova T. V., Kotlov I, Belyaeva N. G., Suslova E.G. 2021. Spatiotemporal modeling of coniferous forests dynamics along the southern edge of their range in the Central Russian plain. Remote Sensing. 13(10), 1886: 1-28. https://doi.org/10.3390/rs13101886.

Coppin P., Jonckheere I., Nackaerts K., Muys B., Lambin E. 2004. Digital Change Detection Methods in Ecosystem Monitoring: A Review. International Journal of Remote Sensing. 25(9): 1565-1596. https://doi.org/10.1080/0143116031000101675.

Guo X., Zhang H., Wang Y., Clark J. 2014. Mapping and assessing typhoon-induced forest disturbance in Changbai Mountain National Nature Reserve using time series Landsat imagery. Journal of Mountain Science. 12: 404-416. https://doi.org/10.1007/s11629-014-3206-y.

Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S. V., Goetz S. J., Loveland T. R., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C. O., Townshend J. R. G. 2013. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science. 342(6160): 850-853. https://doi.org/10.1126/science.1244693.

Hermosilla T., Wuldera M. A., Whitea J. C., Coops N. C., Pickell P. D., Boltond D. K. 2019. Impact of time on interpretations of forest fragmentation: Three-decades of fragmentation dynamics over Canada. Remote Sensing of Environment. 222: 65-77. https://doi.org/10.1016/j. rse.2018.12.027.

Hua J., Chen G., Yu L., Ye Q., Jiao H., Luo X. 2021. Improved Mapping of Long-Term Forest Disturbance and Recovery Dynamics in the Subtropical China Using All Available Landsat Time-Series Imagery on Google Earth Engine Platform. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 14: 2754-2768. https://doi.org/10.1109/ JSTARS.2021.3058421.

Jody C. V., Justin D. B., Robert A. S., Michael J. F. 2018. Extracting the full value of the Landsat archive: Inter-sensor harmonization for the mapping of Minnesota forest canopy cover (1973-2015). Remote Sensing of Environment. 209: 363-374. https://doi.org/10.1016/j. rse.2018.02.046.

Khatancharoen C., Tsuyuki S., Bryanin S., Sugiura K., Seino T., Lisovsky V., Borisova I., Wada N. 2021. Long-Time Interval Satellite Image Analysis on Forest-Cover Changes and Disturbances around Protected Area, Zeya State Nature Reserve, in the Russian Far East. Remote Sensing. 13(7), 1285: 1-23. https://doi.org/10.3390/rs13071285.

Kiseleva K. V. 1965. Osinniki Klinsko-Dmitrovskoy gryady i ikh dinamika [Aspen forests of the Klin-Dmitrov ridge and their dynamics[. Botanicheskii zhurnal [Botanical journal]. 50(4): 567-571. (In Russian).

Kobyakov K. N., Titova S. V., Shmatkov N. M., Korotkov V. N., Kazakov R. A. 2019. Otsenka vozmozhnostey dlya uvelicheniya pogloshcheniya parnikovykh gazov lesami na territorii tsentra Evropeyskoy Rossii [Assessment of opportunities for increasing the absorption of greenhouse gases by forests in the center of European Russia]. Ustoychivoe lesopolzovanie [Sustainable forest management]. 1(57): 4-20. (In Russian).

Koroleva N. V., Tikhonova E. V., Ershov D. V., Saltykov A. N., Gavrilyuk E. A., Puga-chevskiy A. V. 2018. Otsenka masshtabov zarastaniya nelesnykh zemel v natsionalnom parke «Smolenskoe Poozerie» za 25 let po sputnikovym dannym Landsat [Assessment of the scale of overgrowth of non-forest lands in the Smolensk Poozerie National Park over 25 years using Landsat satellite data]. Lesovedenie [Forestry]. 2: 83-96. (In Russian). https://doi.org/10.7868/ S0024114818020018.

Kotlov I. P., Chernenkova T. V. 2020. Modeling of Forest Communities' Spatial Structure at the Regional Level through Remote Sensing and Field Sampling: Constraints and Solutions. Forests. 11(10), 1088: 1-20. https://doi.org/10.3390/f11101088.

Kunz M., Nienartowicz A. 2008. Variation of NDVI in seminatural and secondary forest: a case study of Zaborski Landscape Park. Geoinformation in Europe. P. 227-234.

Kurnaev S. F. 1982. Drobnoe rastitelnoe rayonirovanie nechernozemnogo tsentra [Fractional plant zoning of the non-chernozem center]. Moscow. 118 p. (In Russian).

Kurnaev S. F. 1973. Lesorastitelnoe rayonirovanie SSSR [Forest zoning of the USSR]. Moscow. 202 p. (In Russian).

Kuznetsova N. F., Sautkina M. Yu. 2019. Sostoyanie lesov i dinamika ikh porodnogo sostava v Tsentralnom federalnom okruge [State of forests and dynamics of their species composition in the Central Federal District]. Lesovedenie i lesovodstvo [Forestry and silviculture]. 2: 25-45. (In Russian).

Labutina I. A., Baldina E. A. 2011. Ispolzovanie dannykh distantsionnogo zondirovaniya dlya monitoringa ekosistem OOPT. Metodicheskoe posobie. WWF Rossii [Using remote sensing data to monitor PA ecosystems. Toolkit WWF Russia]. Moscow. 88 p. (In Russian).

Liknes G. C., Nelson M. D., Kaisershot D. J. 2013. Net change in forest density, 1873-2001: using historical maps to monitor long-term forest trends. 12 p. https://doi.org/10.2737/NRS-RMAP-4.

Metody izucheniya lesnykh soobshchestv [Methods for studying forest communities] / Eds. Yarmishko V. T. and Lyanguzova I. V. St. Petersburg. 2002. 240 p.

Morozova O. V., Semenishchenkov Yu. A., Belyaeva N. G., Suslova E. G., Chernenkova T. V. 2022. Slozhnye bory: botaniko-geograficheskie razlichiya, proiskhozhdenie, rasprostranenie

[Complex pine forests: botanical and geographical differences, origin, distribution]. Raznoobrazie rastitelnogo mira [Diversity of flora]. 3(14): 19-40. (In Russian). https://doi.org/10.22281/2686-9713-2022-3-19-40.

Nguyen H. T., Soto-Berelov M., Jones S. D., Haywood A., Hislop S. 2017. Mapping forest disturbance and recovery for forest dynamics over large areas using Landsat time-series remote sensing. Conference: remote sensing for agriculture, ecosystems, and hydrology. https://doi. org/10.1117/12.2276913.

Nikitina A. D., Knyazeva S. V., Gavrilyuk E. A., Tikhonova E. V., Eidlina S. P., Korole-va N. V. 2019. Kartografirovanie dinamiki rastitelnogo pokrova territorii natsionalnogo parka «Kurshskaya kosa» po materialam kosmicheskoy semki Alos i Sentinel-2 [Mapping the dynamics of vegetation cover in the territory of the Curonian Spit National Park based on materials from Alos and Sentinel-2 space surveys]. Voprosy lesnoj nauki [Forest Science Issues]. 3: 1-22. (In Russian). https://doi.org/10.31509/2658-607x-2019-2-3-1-21.

Petrov V. V. 1968. Novaya skhema geobotanicheskogo rayonirovaniya Moskovskoy oblasti [New scheme of geobotanical zoning of the Moscow Region]. Vestnik MGU, seriya biologiches-kaya [Bulletin of Moscow State University, biological series]. 5: 44-50. (In Russian).

Popov S. Yu. 2016. Updated landscape map of the Pinega state reserve. Nature Conservation Research. Zapovednaya nauka. 1(1): 11-21. (In Russian). https://doi.org/10.24189/ ncr.2016.002.

Potapov P. V., Turubanova S. A., Tyukavina A., Krylov A. M., McCarty J. L., Radeloff V. C., Hansen M. C. 2015. Eastern Europe's forest cover dynamics from 1985 to 2012 quantified from the full Landsat archive. Remote Sensing of Environment. 159: 28-43. https://doi.org/10.1016/j. rse.2014.11.027.

Puzachenko Yu. G., Kotlov I. P., Sandlerskiy R. B. 2014. Analiz izmeneniy landshaftnogo pok-rova po dannym multispektralnoy distantscionnoy informatsii v Tsentralno-Lesnom zapoved-nike [Analysis of changes in landscape cover based on multispectral remote sensing data in the Central Forest Reserve]. Izvestiya RAN. Seriya geograficheskaya [News of the Russian Academy of Sciences. Geographical series]. 3: 5-18. (In Russian). https://doi.org/10.15356/0373-2444-2014-3-5-18.

Rastitelnost Moskovskoy oblasti [Vegetation of the Moscow Region] (1 : 200 000). 1996. Karta i poyasnitelnyy tekst [Map and explanatory] / Ed. G. N. Ogureeva. Moscow. 4 p. (In Russian).

Rysin L. P. 2012. Khvoynye lesa Rossii [Coniferous forests of Russia]. Izvestiya Samarsko-go nauchnogo centra RAN [News of the Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences]. Moscow. 1-4: 1106-1109. (In Russian).

Rysin L. P., Savelyeva L. N. 2007. Kadastry tipov lesa i tipov lesnykh biogeotsenozov [Inventories of forest types and types of forest biogeocenoses]. Moscow. 143 p. (In Russian).

Sandlerskiy R. B. 2017. Kartografirovanie dinamiki landshaftnogo pokrova na yuge Valday-skoy vozvyshennosti po dannym distantsionnogo zondirovaniya [Mapping the dynamics of landscape cover in the south of the Valdai Upland using remote sensing data]. Landshaftovedenie: teoriya, metody, landshaftno-ekologicheskoe obespechenie prirodopolzovaniya i ustojchivogo raz-vitiya. Materialy XII Mezhdunarodnoj landshaftnoj konferencii, Tyumen-Tobolsk, 22-25 avgusta 2017 [Landscape science: theory, methods, landscape-ecological support for environmental management and sustainable development. Materials of the XII International Landscape Conference, Tyumen-Tobolsk, August 22-25, 2017]. 1: 163-167. (In Russian).

Senf C., Pflugmacher D., Hostert P., Seidl R. 2017. Using Landsat time series for characterizing forest disturbance dynamics in the coupled human and natural systems of Central Europe. ISPRSJournal of Photogrammetry and Remote Sensing. 130: 453-463. https://doi.org/10.1016/j. isprsjprs.2017.07.004.

Solntsev N. A. 1961. Prirodno-geograficheskie rayony Moskovskoy oblasti [Natural-geographical areas of the Moscow Region]. Voprosygeografii [Questions of geography]. Moscow. 51: 5-19. (In Russian).

Sukachev V. N., Zonn S. V. 1961. Metodicheskie ukazaniya k izucheniyu tipov lesa [Guidelines for the study of forest types]. Moscow. 144 p. (In Russian).

Suslova E. G. 2019. Lesa Moskovskoy oblasti [Forests of the Moscow Region]. Ekosistemy: ekologiya i dinamika [Ecosystems: ecology and dynamics]. 1: 119-190. (In Russian). https://doi. org/10.24411/2542-2006-2019-10029.

Terekhin E. A. 2017. Suktsessii na zalezhnykh zemlyakh yugo-zapada Srednerusskoy vozvyshennosti i ikh izuchenie s primeneniem sputnikovykh dannykh [Succession on fallow lands in the southwest of the Central Russian Upland and their study using satellite data]. Geograficheskij vestnik [Geographical Bulletin]. 2(41): 118-126. https://doi.org/10.17072/2079-7877-2017-2-118-126 (In Russian).

Vasilyev O. D., Ogureeva G. N., Chistov S. V. 2019. Otsenka tsenoticheskogo raznoobraziya lesnogo pokrova i ego dinamiki v etalonnyh landshaftakh Moskovskogo regiona po dannym dis-tantsionnogo zondirovaniya [Assessment of coenotic diversity of forest cover and its dynamics in reference landscapes of the Moscow region according to remote sensing data]. Vestnik SPbGU. Nauki o Zemle [Bulletin of St. Petersburg State University. Geosciences]. 64(2): 185-205. (In Russian). https://doi.org/10.21638/spbu07.2019.202

Zaugolnova L. B., Morozova O. V. 2006. Tipologiya i klassifikatsiya lesov Evropeyskoy Rossii: metodicheskie podkhody i vozmozhnosti ikh realizatsii [Typology and classification of forests in European Russia: methodological approaches and possibilities for their implementation]. Lesovedenie [Forest Science]. 1: 1-15. (In Russian).

Zhu Z. 2017. Change detection using Landsat time series: A review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications. ISPRSJournal of Photogrammetry and Remote Sensing. 130: 370-384. https://doi.org/10.1016Zj.isprsjprs.2017.06.013.

Zony i tipy poyasnosti rastitelnosti Rossii i sopredelnykh territory [Zones and types of vegetation zonation in Russia and adjacent territories]. 1999. Karta i poyasnitelnyy tekst [Map and explanatory] / Ed. G. N. Ogureeva. M. 2 sheets.