Comparative Analysis of Reforestation Indicators on Abandoned Agricultural Lands in the Central Russian Forest-Steppe Based on Remote Sensing Data

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Natural afforestation of abandoned agricultural lands due to postagrogenic successions leads to changes in the vegetation cover of landscapes in the Central Russian forest-steppe. The article presents a comparative analysis of natural afforestation indicators on abandoned lands, calculated using Landsat OLI, Sentinel-2 MSI and MODIS satellite data. The Sentinel-2-derived indicators are the most informative for assessing the forest cover of abandoned lands. For indicators extracted from Sentinel-2 data, the statistical significance of differences between gradations of forest cover of abandoned lands is highest. The indicators of long-term dynamics of the vegetation index, calculated based on MODIS data, are the most informative for comparing intra-zonal differences in the intensity of abandoned lands afforestation. At the same time, the distribution of abandoned lands by forest cover in the physical-geographical subzones is most pronounced in the histograms of SWIR-reflectance derived from Sentinel-2. Differences in the species composition of forests on abandoned agricultural lands most strongly affect the values of Landsat OLI vegetation index. Its values are more sensitive to differences in the species composition of forests on abandoned lands in comparison with the spectral reflectance.

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. A. Terekhin

Belgorod State University

Author for correspondence.
Email: terekhin@bsu.edu.ru
Russian Federation, Belgorod

References

  1. Bazilevich N. I. Biologicheskaya produktivnost' ekosistem Severnoi Evrazii (Biological productivity of ecosystems in Northern Eurasia), Moscow: Nauka, 1993, 293 p. (In Russian).
  2. Burlutskiy V. A., Mazurov V. N., Semeshkina P. S., Kosolapov V. P.Produktsionnyy potentsial i osvoenie rastitel'nykh soobshchestv zalezhnykh zemel' Meshchovskogo opol'ya v Kaluzhskoy oblasti [Production capabilities and expoliation of fallow lands plant communities of meshchovsky opolye in the kaluga region] // Vestnik rossiyskoy sel'skokhozyaystvennoy nauki. 2021. № 1. P. 45–52. (In Russian).
  3. Danilov D. A., Yakovlev A. A., Krylov I. A. Formirovanie estestvennykh rastitel'nykh assotsiatsiy na postagrogennykh zemlyakh [Formation of natural plant associations on post-agrogenic lands] // Izvestiya Sankt-Peterburgskoy lesotekhnicheskoy akademii. 2023. № 242. P. 60–82. (In Russian).
  4. Danilova I. V., Korets M. A., Ryzhkova V. A. Kartografirovanie vozrastnykh stadiy lesnoy rastitel'nosti na osnove analiza raznosezonnykh sputnikovykh izobrazheniy landsat [Regenerating vegetation age stages mapping based on multi-seasonal landsat satellite imagery] // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2017. № 4. P. 12–24. (In Russian).
  5. Karelin D. V., Goryachkin S. V., Kudikov A. V., Lunin V. N., Dolgikh A. V., Lyuri D. I., Lopes de Gerenu V. O. Changes in carbon pool and CO2 emission in the course of postagrogenic succession on gray soils (luvic phaeozems) in European Russia // Eurasian Soil Science. 2017. V. 50. № 5. P. 559–572. doi: 10.1134/S1064229317050076.
  6. Lyuri D. I., Goryachkin S. V., Karavaeva N. A., Denisenko E. A., Nefedova T. G. Dinamika sel'skokhozyaystvennykh zemel' Rossii v XX veke i postagrogennoe vosstanovlenie rastitel'nosti i pochv (Dynamics of agricultural lands of Russia in XX century and postagrogenic restoration of vegetation and soils), Moscow: GEOS, 2010, 416 p. (In Russian).
  7. Parakhnevich V. M., Kirik A. I. Struktura i dinamika rastitel'nogo pokrova na raznovozrastnykh zalezhakh [The structure and dynamics of vegetation on the different age abandoned fields] // Vestnik agrarnoy nauki. 2017. № 4(67). P. 43–50. (In Russian).
  8. Terekhin E. A. Indikatsiya mnogoletnikh izmeneniy v rastitel'nom pokrove zalezhnykh zemel' lesostepi na osnove ryadov vegetatsionnogo indeksa NDVI [Indication of long-term changes in the vegetation of abandoned agricultural lands for the forest-steppe zone using NDVI time series]// Komp'yuternaya optika. 2021. V. 45. № 2. P. 245–252. (In Russian). doi: 10.18287/2412-6179-CO-797.
  9. Terekhin E. A. Vliyanie lesistosti zalezhnykh zemel' lesostepi na spektral'no-otrazhatel'nye kharakteristiki po dannym Sentinel-2 [Effect of abandoned agricultural lands forest cover on Sentinel-2 spectral response in forest-steppe natural zone] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2022. V. 19. № 4. P. 223–235. (In Russian). doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-223-235.
  10. Trofimov I. A., Trofimova L. S., Yakovleva E. P. Sokhranenie i optimizatsiya agrolandshaftov Tsentral'nogo Chernozem'ya [Preservation and optimization of agrolandscapes of the Central Chernozem Zone] // Izvestiya Rossiyskoy akademii nauk. Seriya geograficheskaya. 2017. № 1. P. 103–109. (In Russian). doi: 10.15356/0373-2444-2017-1-103-109.
  11. Fiziko-geograficheskoe rayonirovanie tsentral'nykh chernozemnykh oblastey [Physico-geographical zoning of the central chernozem regions]. Voronezh: Izd-vo Voronezhskogo universiteta, 1961. 263 p. (In Russian).
  12. Khodyachikh I. N. Smena aspektov fitotsenozov na raznovozrastnykh zalezhakh stepnoy zony Yuzhnogo Urala [Change of phytocenosis aspects on mixed in terms of age deposits of the Southern Urals steppe zone] // Estestvennye i tekhnicheskie nauki. 2021. № 5(156). P. 77–80. (In Russian).
  13. Cherkasov G. N., Masyutenko N. P., Kuznetsov A. V. Evolyutsiya zalezhnykh zemel' i perspektivy ikh ispol'zovaniya v Tsentral'nom Chernozem'e [Evolution of fallow lands and perspectives of it use in Central chernozem region] // Zemledelie. 2009. № 7. P. 9–11. (In Russian).
  14. Shirokikh P. S., Fedorov N. I., Tuktamyshev I. R., Bikbaev I. G., Martynenko V. G. Zakonomernosti lesovosstanovitel'nykh suktsessiy na zabroshennykh sel'skokhozyaystvennykh zemlyakh Bashkirskogo Predural'ya // Ekologiya. 2023. № 3. P. 179–187. (In Russian). doi: 10.31857/S036705972303006X.
  15. Ershov D. V., Gavrilyuk E. A., Koroleva N. V., Belova E. I., Tikhonova E. V., Shopina O. V., Titovets A. V., Tikhonov G. N. Natural Afforestation on Abandoned Agricultural Lands during Post-Soviet Period: A Comparative Landsat Data Analysis of Bordering Regions in Russia and Belarus // Remote Sensing. 2022. V. 14. № 2. doi: 10.3390/rs14020322.
  16. Gerlein-Safdi C., Keppel-Aleks G., Wang F., Frolking S., Mauzerall D. L. Satellite Monitoring of Natural Reforestation Efforts in China’s Drylands // One Earth. 2020. V. 2. № 1. P. 98–108. doi: 10.1016/j.oneear.2019.12.015.
  17. He S., Shao H., Xian W., Yin Z., You M., Zhong J., Qi J. Monitoring Cropland Abandonment in Hilly Areas with Sentinel-1 and Sentinel-2 Timeseries // Remote Sensing. 2022. V. 14. № 15. doi: 10.3390/rs14153806.
  18. Lappalainen H., Petaja T., Kujansuu J., Kerminen V., Skorokhod A., Kasimov N., Bondur V. et al. Pan Eurasian Experiment (PEEX) – a research initiative meeting the grand challenges of the changing environment of the northern pan-eurasian arctic-boreal areas // Geography. Environment. Sustainability. 2014. № 2(7). P. 13–48.
  19. Liu C.-C., Chen Y.-H., Wu M.-H.M., Wei C., Ko M.-H. Assessment of forest restoration with multitemporal remote sensing imagery // Scientific Reports. 2019. V. 9. № 1. P. 7279. doi: 10.1038/s41598-019-43544-5.
  20. Shang R., Zhu Z., Zhang J., Qiu S., Yang Z., Li T., Yang X. Near-real-time monitoring of land disturbance with harmonized Landsats 7–8 and Sentinel-2 data // Remote Sensing of Environment. 2022. V. 278. P. 113073. doi: 10.1016/j.rse.2022.113073.
  21. Velázquez E., Martínez-Jaraíz C., Wheeler C., Mitchard E. T.A., Bravo F. Forest expansion in abandoned agricultural lands has limited effect to offset carbon emissions from Central-North Spain // Regional Environmental Change. 2022. V. 22. № 4. P. 132. doi: 10.1007/s10113-022-01978-0.
  22. Wei Z., Gu X., Sun Q., Hu X., Gao Y. Analysis of the Spatial and Temporal Pattern of Changes in Abandoned Farmland Based on Long Time Series of Remote Sensing Data // Remote Sensing. 2021. V. 13. № 13. doi: 10.3390/rs13132549.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Location of the research area. 1 – the boundaries of the analyzed territory.

Download (236KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Display of dynamics of forest cover of fallow lands in the Central Russian forest steppe on Landsat TM/ OLI images. Synthesis of SWIR2 – SWIR1 – RED channels (2nd, 1st shortwave infrared – red).

Download (373KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Comparison of spectral-reflective characteristics for gradations of forest cover of deposits calculated from different types of satellite data. Gradations of forest cover: 1 – 0-0.2; 2 – 0.2–0.4; 3 – 0.4–0.6; 4 – 0.6–0.8; 5 – 0.8–1.0. L – Landsat OLI. M – MODIS. S – Sentinel-2.

Download (331KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Distribution of single-age deposits by the amount of forest cover in the spectral-reflective characteristics of the SWIR range (according to Sentinel‑2) in the forest-steppe subzones at the end of the second decade of the XXI century.

Download (360KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Examples of fallow lands of the Central Russian forest-steppe with deciduous (a), coniferous (b) and (c) mixed plantations in Sentinel images‑2 dated 08/25/2018. Synthesis of channels 12-11-34 (SWIR2 – SWIR1 – RED).

Download (354KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».