Перевод заглавия: The Role of an Altitudinal Zonal Basis and Remote Sensing Datain Sustainable Management of the Mountain Forests
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
горные леса -- классификация лесного покрова -- дистанционные методы -- высотно-поясные комплексы типов леса -- тепловые каналы Terra/MODIS -- сезонное функционирование -- mountain forests -- Forest cover classification -- remote sensing -- complexes of forest types by altitudinal zones -- thermal channels of Terra/MODIS -- seasonal functioning
Аннотация: В работе обосновывается необходимость совершенствования принципов использования природной основы, предназначенной для экосистемного управления лесами в горных условиях, используя для этого все накопленные знания, региональные базы данных и новые возможности дистанционных методов. На примере гор Алтае-Саянского экорегиона приводятся результаты использования спектральных признаков растительности с привлечением теплового диапазона при анализе высотно-поясной дифференциации лесного покрова. Так, в приенисейской части Саян отчетливо проявляются лесостепной, подтаежный светлохвойно-мелколиственный, горно-черневой темнохвойный, горно-таежный (с вариантами по составу лесообразователей) и подгольцово-субальпийский классы высотно-поясных комплексов (ВПК). Для каждого из них должны применяться свои системы ведения лесного хозяйства, связанные с природными особенностями лесов и их целевым назначением. Актуальной задачей для горного лесоводства и в целом многоцелевого лесопользования является совершенствование эколого-географической основы и ее картографическое воплощение в виде среднемасштабных карт с отражением не только формационного состава лесного покрова, но и высотно-поясных классов экосистем. Современные спутниковые системы дистанционного зондирования в сочетании с ГИС-технологиями открывают возможности для совершенствования методов инвентаризации, мониторинга, изучения географии лесного покрова, меняющейся под воздействием внешних факторов. Это позволяет перейти к внедрению в практику лесоуправления качественной природной основы, востребованной на всех уровнях лесного планирования – от планов освоения лесных участков до лесных планов субъектов Российской Федерации.
This study was performed to prove the necessity for the enhancement of principles of natural basis utilization for the ecosystem-focused forest management in mountainous conditions, using all the collected knowledge, regional data bases and the new remote sensing facilities. The results of using of the spectral features of the vegetation for studying the altitudinal differenciation of forest cover while also employing the thermal sensing, were shown on the example of the Altai-Sayan mountain region. Thus, in the Yenisei part of the Sayans forest-steppe, subtaiga, light coniferous-small-leaved-deciduous forest, mountain dark coniferous, mountain taiga and subalpine classes of altitudinal zones can be defined. For each of those separate systems of forest management should be employed, with taking into account natural features of those forests and their management purpose. A relevant task for the mountain forestry and the multipurpose forest use in general is the enhancement of the ecological and geographical basis and its cartographic realization in middle-scale maps, reflecting not only the formational composition of forest cover, but also the altitudinal ecosystems classes. Modern satellite systems, in coupled with GIS-technologies open new possibilities for the forest cover inventory, monitoring and study methods. It allows us to start implementing a qualitative natural basis into forest management practices, that is currently highly relevant on all levels of forest planning from single forest plot exploitation projects to the forest plans of the Russian Federation subjects.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, ФИЦ КНЦ СО РАН
Сибирский федеральный университет
Доп.точки доступа:
Назимова, Дина Ивановна; Nazimova, Dina Ivanovna; Пономарев, Евгений Иванович; Ponomaryev, Evgeny Ivanovich; Коновалова, Мария Евгеньевна; Konovalova, Mariya Yevgen'yevna