Черноземы тульской области: Купить чернозем в Туле недорого с доставкой — цена 800 руб./м3, чернозем в мешках — 60 руб./35 кг

Содержание

Чернозем с доставкой по Туле и области

Огород, сад и примыкающая земля к территории дачного участка… Каким бы назначением ни обладала почва, она обязана быть плодородной. Порой не достаточно качественного полива и внесения удобрений для того, чтобы собирать хороший урожай. В таком случае, следует купить чернозем с доставкой, если необходимо улучшить качество грунта.

К чернозему причисляют обогащенный гумусом грунт темного цвета. В нем содержится множество питательных компонентов, включая:

  1. фосфор;
  2. азот;
  3. железо;
  4. кальций;
  5. сера и другие.

Если грамотно заниматься поливом и ухаживать за черноземом, можно получать максимально много урожая.

Сферы использования материала

Чернозем применяется чаще всего на:

  • дачных участках;
  • палисадниках;
  • садово-огородных хозяйствах;
  • для выращивания лекарственных растений и рассады.

Прайс на чернозем — цена за 1 м3 с доставкой в Туле

НаименованиеЦена за 1 куб. м.
Черноземот 700 руб

* Цены на доставку материала могут меняться в зависимости от местонахождения Вашего объекта

Благодаря наличию полезных компонентов в составе (минералы, соли, аминокислоты), натуральный грунт применяют в качестве хорошего удобрения. Именно потому купить чернозем стремятся для того, чтобы исправить качество почвы и повысить урожайность.

При однократном внесении чернозема нельзя достичь необходимого эффекта. Эту процедуру следует повторять несколько раз.

Доставка чернозема от «Велес»

Наша команда всегда заботится об уровне оказываемых услуг, поэтому все этапы работ мы осуществляем самостоятельно. Мы делам доставку в любой район Тулы и области за короткий срок.

Выбирая «Велес», клиент получает:

  • доступную стоимость;
  • высококачественный товар;
  • профессиональную консультацию по любому вопросу;
  • скорость доставки заказа.

Квалифицированные менеджеры помогут определиться с объемом товара, его оплатой, а также оформят заявку на доставку. Перед разгрузкой клиент может лично проверить товар, выбрав любой из привезенных мешков.

Недостаточное плодородие почвы – это небольшая проблема, которую решает компания «Велес». Ассортимент смесей и качество товара позволят вам наслаждаться изумительным вкусом плодов, выращенных на собственном садовом участке! Наш почвогрунт отличается высоким содержанием полезных веществ, необходимых для выращивания культур и разбивки газонов. Мы гарантируем отменное качество чернозема и хороший сервис.

Вы заинтересованы в покупке чернозема? Обратитесь к нашим строителям – они решат вашу задачу за указанное время. Все работы производится с применением новейшего технологического оборудования.

получить бесплатную консультацию

Машины, вывозившие чернозем в Тульской области, арестованы

Происшествия

6822

Поделиться

Тульские СМИ сообщают о воровстве грунта на территории Большой Тулы. В минувшую субботу жители села Медвенка сообщили, что неизвестные лица грузят экскаваторами почву в грузовые машины и вывозят.

 На место происшествия прибыли представители правоохранительных органов и глава Пролетарского терруправления. Здесь были обнаружено разрытие, грузовые машины, погрузочная техника, и несколько человек, руководивших процессом хищения.

Сообщается, что с полей деревни всего было вывезено порядка 100 самосвалов, а именно в этот день 30. Также, по предварительным данным, земля была вывезена на расположенный неподалеку земельный участок.

Сообщается, что орудия хищения — экскаваторы и грузовики, — были изъяты. Ведется расследование. Предстоит выяснить не только лиц, ответственных за хищение, но и объемы вывезенной земли и размер причиненного вреда.

Подписаться

Тула

  • 31 мар

    Стойкие заблуждения

  • 27 мар

    Как чинить «стояк»: способы поддержки эрекции

  • 24 мар

    Еще 5 минуточек: сколько нужно времени для идеального секса?

Что еще почитать

  • С 1 мая пенсионеров ожидают важные новшества: индексации, выплаты, доставка

    9335

    Дмитрий Докучаев

  • Алексей Рогозин оценил переданные Киеву австралийские картонные дроны

    6973

    Сергей Вальченко

  • Шурыгин оценил готовность ВСУ добиться реванша в Бахмуте

    13702

    Дарья Федотова

  • Объяснены планы глобальной перестройки НАТО из-за конфликта на Украине

    5655

    Андрей Яшлавский

  • РИА «Новости»: стало известно, почему США принуждают Зеленского к невозможному

    25059

    Эмма Грибова

Что почитать:Ещё материалы

В регионах

  • Севастополь снова атаковали дроны утром 24 апреля

    29263

    Крым

    фото: МК в Крыму

  • В США представили снаряд, который поможет Украине бить по Крыму

    23069

    Крым

    фото: МК в Крыму

  • Подоляк заявил, что Украина может уничтожить Крым и Донбасс

    21015

    Крым

    crimea. mk.ru

  • Благоприятны лишь 7 городов: кому в Псковской области жить хорошо, рассказал Минстрой

    Фото

    15352

    Псков

    Светлана Пикалёва

  • В мае в Крым приедут народные дипломаты из Германии

    10919

    Крым

    фото: МК в Крыму

  • Депутат Думы Ивдельского городского округа Сергей Быков рассказал на заседании о коррупции в полиции

    Фото

    5178

    Екатеринбург

    Денис Стрельцов

В регионах:Ещё материалы

[Эпизоотология геморрагической лихорадки с почечным синдромом в ЦЧР]

Сохранить цитату в файл

Формат:

Резюме (текст)PubMedPMIDAbstract (текст)CSV

Добавить в коллекции

  • Создать новую коллекцию
  • Добавить в существующую коллекцию

Назовите свою коллекцию:

Имя должно содержать менее 100 символов

Выберите коллекцию:

Не удалось загрузить вашу коллекцию из-за ошибки
Повторите попытку

Добавить в мою библиографию

  • Моя библиография

Не удалось загрузить делегатов из-за ошибки
Повторите попытку

Ваш сохраненный поиск

Название сохраненного поиска:

Условия поиска:

Тестовые условия поиска

Электронная почта:

(изменить)

Который день?

Первое воскресеньеПервый понедельникПервый вторникПервая средаПервый четвергПервая пятницаПервая субботаПервый деньПервый рабочий день

Который день?

ВоскресеньеПонедельникВторникСредаЧетвергПятницаСуббота

Формат отчета:

РезюмеРезюме (текст)АбстрактАбстракт (текст)PubMed

Отправить максимум:

1 шт. 5 шт. 10 шт. 20 шт. 50 шт. 100 шт. 200 шт.

Отправить, даже если нет новых результатов

Необязательный текст в электронном письме:

Создайте файл для внешнего программного обеспечения для управления цитированием

Сравнительное исследование

. 2006 сен-октябрь;51(5):28-32.

[Статья в

Русский]

Балакирев А.Е., Башкирцев В.Н., Седова Н.С., Окулова Н.М., Транквилевский Д.В., Сикора И.В., Фролова С.М., Лузьянов Е.Н., Шинкоренко Н.Н., Сапельников А.Ф., Ткаченко Е.А.

  • PMID:

    17087062

Сравнительное исследование

[Статья в

русский]

А.Е. Балакирев и соавт.

Вопр Вирусол.

2006 сентябрь-октябрь.

. 2006 сен-октябрь;51(5):28-32.

Авторы

Балакирев А.Е., Башкирцев В.Н., Седова Н.С., Окулова Н.М., Транквилевский Д.В., Сикора И.В., Фролова С.М., Лузьянов Е.Н., Шинкоренко Н.Н., Сапельников А.Ф., Ткаченко Е.А.

  • PMID:

    17087062

Абстрактный

Всего в Липецкой, Воронежской и Белгородской областях (40 административных районов) в 2003-2004 гг. было собрано 5149 мелких млекопитающих, относящихся к 16 видам, и исследованы методами ИФА и ИФА на выявление хантавирусного антигена и антител в тканях легких. Циркуляция хантавирусов выявлена ​​у 13 видов, при этом наибольшая хантавирусная активность выявлена ​​у полевых (Apodemus agrarius) и мелких лесных (A.(S) uralensis) мышей (вирус Добрава-Белград), банковых (Clethrionomis glareolus) (вирус Puumala) и обыкновенных мышей. (Microtus arvalis) (тульский вирус) полевки. У этих видов часто обнаруживались свои нетипичные хантавирусы, которые чаще всего наблюдались у мелких лесных мышей. Предполагается, что малая лесная мышь, вероятно, принимает определенное участие в поддержании циркуляции вируса Добрава-Белград.

Похожие статьи

  • Надзор за хантавирусами в Польше: изучение животных-резервуаров и хантавирусной болезни человека в Подкарпатье.

    Михальски А., Немцевич М., Белявска-Дрозд А., Новаковска А., Гавел Ю., Питуха Г., Йонец Ю., Зеленка К., Марчиняк-Немцевич А., Коцик Ю.

    Михальски А. и соавт.
    Векторные зоонозные заболевания. 2014 июль; 14 (7): 514-22. дои: 10.1089/vbz.2013.1468. Epub 2014 5 июня.
    Векторные зоонозные заболевания. 2014.

    PMID: 249
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Эпидемиологическое изучение хантавирусной инфекции в Самарской области европейской части России.

    Карива Х., Ткаченко Э.А., Морозов В.Г., Сето Т., Таникава Ю., Коломинов С.И., Белов С.Н., Накамура И., Хашимото Н., Балакиев А.Е., Дзагурнова Т.К., Дауд Н.Х., Мияшита Д., Медведкина О.А., Накаучи М., Исидзука М., Ёсии К., Ёсимацу К., Арикава Дж., Такашима И.

    Карива Х. и др.
    J Vet Med Sci. 2009 г.Декабрь; 71 (12): 1569-78. doi: 10.1292/jvms.001569.
    J Vet Med Sci. 2009.

    PMID: 20046023

  • Дальнейшее изучение циркуляции хантавирусов в Российской Федерации.

    Бутенко А.М., Быченкова Т.А., Вышемирский О.И., Малкин А.Е., Аристова В.А., Вольцит П.В., Скворцова Т.М., Черниховский М.Е., Чумаков В.М., Львов С.Д., Андросов С.В., Горин О.З., Зайцева Л.Л., Рыбакова Н.А.

    Бутенко А.М. и соавт.
    Вопр Вирусол. 1997 март-апрель;42(2):74-6.
    Вопр Вирусол. 1997.

    PMID: 9182404

    Русский.

  • [Вирусы Puumala и Dobrava в северо-восточных и центральных районах Боснии].

    Хукич М., Музаферович С., Тулумович Д., Калкич Л., Сабович С., Каракас С., Сабитович Д., Павич Г., Османцевич Э.

    Хукич М. и др.
    Acta Med Croatica. 2003;57(5):373-80.
    Acta Med Croatica. 2003.

    PMID: 15011464

    Хорватский.

  • [Результаты серологического скрининга геморрагической лихорадки с почечным синдромом в Молдове].

    Михайленко А.Г., Ткаченко Е.А., Смирнов И.И., Малкин А.Е., Чеботарь И.Ф.

    Михайленко А.Г. и соавт.
    Вопр Вирусол. 1994 ноябрь-декабрь; 39(6):260-2.
    Вопр Вирусол. 1994.

    PMID: 7716918

    Обзор.
    Русский.

Посмотреть все похожие статьи

Типы публикаций

термины MeSH

вещества

Процитируйте

Формат:

ААД

АПА

МДА

НЛМ

Отправить на

Высокодетальный дистанционный мониторинг зарастания деревьев на заброшенных сельскохозяйственных землях – ВОПРОСЫ ЛЕСНОЙ НАУКИ/ВОПРОСЫ ЛЕСОНАУКИ

Original English Text © 2019 А. А. Медведев, Н.О. Тельнова, А.В. Кудикова, опубликованной в журнале Forest Science Issues Vol. 2, № 3, с. 1-12

      А.А. Медведев, Н.О. Тельнова*, А.В. Кудикова

Институт географии РАН

Старомонетный пер., д. 29, г. Москва, д. 119017, Россия

*E-mail: [email protected]

Поступила в редакцию 01.07.2019

В работе представлены результаты многолетнего дистанционного мониторинга зарастания деревьев на сельскохозяйственных заброшенных землях . Этот мониторинг основан на многовременных спутниковых снимках со сверхвысоким пространственным разрешением и высокодетальной оптической съемке с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Было продемонстрировано успешное использование фотограмметрических плотных облаков точек для трехмерной реконструкции структуры крон деревьев на заброшенных сельскохозяйственных землях с использованием цифровой модели высоты крон деревьев. Получены пространственные данные о разрастании деревьев на залежи в 2005–2018 гг., современных высотах крон деревьев и их вертикальном приросте, густоте стволов и смыкании крон. В ходе исследования выявлена ​​отчетливая пространственно-временная неоднородность древесной заросли на залежи. В первые годы после ликвидации земель наиболее быстрое возобновление и расселение деревьев происходило из лесов, в результате чего древесный покров, прилегающий к лесу, был очень густым, но низким. Позднее разрастание деревьев происходило в изолированных очагах и характеризовалось очень интенсивным вертикальным ростом кроны деревьев.

Ключевые слова : Центральное Нечерноземье, залежи, постагрогенная сукцессия, БПЛА, цифровые модели высоты полога.

Изъятие сельскохозяйственных земель из оборота и превращение их в пар с последующим зарастанием естественной растительностью является важным типом изменения растительного покрова и моделей землепользования во многих странах мира. Только в России за ХХ век было выведено из оборота около 70 млн га сельскохозяйственных угодий, из них около 2/3 — в период кризиса конца XIX в.80–1990-е гг. (Люри и др., 2010). С 2000-х годов в странах Восточной Европы наблюдается обратная тенденция, т.е. е. активный захват ранее заброшенных пахотных земель под возделывание, тогда как движущие силы этого процесса существенно различаются (Estel et al., 2015). Эти процессы наблюдаются и во многих регионах европейской части России, где основную роль в освоении заброшенных в 1990–2000-х годах пашни играют крупные агрохолдинги (de Beurs et al., 2017). Однако в большинстве Центрального Нечерноземья залежи сельскохозяйственных угодий по-прежнему занимают значительную площадь, а выведение новых земель из оборота компенсируется расширением пашни лишь в отдельных локальных точках. Макрорегиональные пространственные закономерности соотношения заброшенных и используемых в настоящее время сельскохозяйственных угодий в Центральном Нечерноземье отчетливо прослеживаются по разновременным данным дистанционного зондирования среднего разрешения. Контурная карта, представленная на рис. 1, составлена ​​по данным Лесива и др., 2018 и отражает пространственные закономерности изменения структуры пашни в отдельных частях Центрального Нечерноземья.

Рисунок 1. Распределение пахотных и заброшенных земель по частям Центрального Нечерноземья. Составлено по данным (Лесив и др., 2018). в Смоленской, Тверской, Костромской, Ярославской и Ивановской областях (рис. 1). Процесс зарастания практически отсутствует в самых южных частях области в пределах лесостепной зоны (южные районы Орловской, Тульской и Рязанской областей). В то же время в ряде районов Центрального Нечерноземья (Московская, Калужская, Тульская, Орловская области) наблюдается более контрастная картина распределения доли заросших сельскохозяйственных угодий, которая в основном приурочена к территориям, расположенным в пределах ландшафтная зона широколиственных лесов. За последние 15 лет произошли разноплановые изменения в структуре землепользования, представленные как зарастанием древесно-кустарниковой растительностью на старых парах, так и их повторной распашкой.

Многочисленные современные исследования по дистанционной индикации и мониторингу невозделываемых сельскохозяйственных угодий используют временные ряды данных дистанционного зондирования (ДДЗ) низкого и среднего разрешения и ориентированы на анализ закономерностей пространственно-временной дифференциации изменений в структуре сельскохозяйственных угодий использования, определяя сроки вывода земель из оборота и характер зарастания залежных земель на макрорегиональном и региональном уровнях (Алькантара и др., 2013; Эстель и др., 2017; Королева и др., 2018; Лесив и др., 2018).

Целью настоящего исследования является оценка скорости расселения древесно-кустарниковой растительности по залежам в пределах ландшафтной зоны широколиственных лесов и выявление пространственной неоднородности этого процесса на локальном уровне на основе комплексного использования многокомпонентных -временные данные дистанционного зондирования сверхвысокого разрешения из космоса и беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В качестве объекта изучения пространственно-временных особенностей постагрогенной сукцессии с использованием многокомпонентных методов нами был выбран участок пашни Дубенского района Тульской области, выведенный из оборота в начале 2000-х гг. — временные данные дистанционного зондирования сверхвысокого разрешения (рис. 2). Невозделываемые земли расположены на выровненной поверхности водораздела и пологих склонах у водораздельной линии, с примыкающими к ней с севера и юга небольшими массивами полидоминантных широколиственных лесов. Площадь участка около 1,5 га. При отсутствии антропогенных нарушений, в частности выпаса скота и выпаса скота, с момента прекращения распашки на залежи вырос березняк травяной. Эти сообщества свидетельствуют о промежуточной стадии постагрогенной сукцессии, характерной для зоны широколиственных лесов (Люри и др., 2010). В древесном покрове преобладает береза ​​бородавчатая ( Betula pendula ) и березы пушистой ( B. pubescens ), которые на большей части залежи образовали густой сомкнутый древостой с разреженным и обедненным напочвенным покровом.

Рис. 2. Схема исследуемого объекта (А), перспективное изображение с БПЛА (Б) и ортофотомозаика со снимков БПЛА (В) -высокое разрешение, актуальное для района исследований, доступное в архивах: OrbView-3, Geoeye-1, Quickbird, WorldView-2, которые сформировали прерывистый временной ряд за 2004–2015 гг. (табл. 1). Для восполнения хронологических пробелов в зарастании паров с 2013 по 2018 год проводились ежегодные многосезонные съемки различными беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) на высоте 100 м.

Таблица 1 . Основные характеристики архивных космических снимков

Тип изображения

Дата обследования

Пространственное разрешение, м

OrbView-3, панхроматический

29. 07.2004

1

Quickbird, RGB и панхроматический

13.08.2007

0,6

WorldView-2, RGB и панхроматический

21.05.2010

0,5

GeoEye-1, RGB и панхроматический

23.07.2015

0,5

Для извлечения количественных параметров древесно-кустарниковой растительности, произрастающей на залежи, и их годового изменения в течение 2013–2018 гг. использовались трехмерные модели, полученные по данным съемки с БПЛА, т. е. е. плотных фотограмметрических облаков точек, достаточных для извлечения количественных параметров древесной растительности на небольших участках, сравнимых по точности с материалами аэролазерного сканирования (Dandois, Ellis, 2013). После удаления шума и классификации единого плотного облака точек с выделением класса «уровень земли» на их основе строятся сверхвысокодетальные цифровые модели поверхности и местности. Арифметическую разницу между цифровыми моделями поверхности и местности можно интерпретировать как цифровую модель высоты древесного полога, используемую для количественной оценки и трехмерного моделирования структурных параметров древесно-кустарниковой растительности и их изменения во времени (Lisein et al., 2013). Для решения вопроса оконтуривания крон деревьев в густом сомкнутом насаждении, где данные летней съемки с БПЛА не позволили получить достаточное количество точек, описывающих уровень земли, дополнительно использовались материалы авиаучетов, проведенных в период покоя древесной растительности поздней осенью и зимой. Таким образом были построены высокодетальная цифровая модель рельефа изучаемой территории и разновременные цифровые модели высот древесного полога с пространственным разрешением 6 см и точностью по вертикали до 5 см (табл. 2).

Таблица 2. Основные характеристики аэрофотосъемки БПЛА и полученные материалы

БПЛА и камеры б/у

DJ Inspire, DJI Phantom 3, DJI Phantom 4 Pro RGB камеры 16–20 Мп
Высотные уровни стрельбы

100 м

Угол съемки

Надир и наклонная аэрофотосъемка

Изображения перекрываются

Более 80%

Пространственное разрешение одиночных изображений

1–2 см

Средняя плотность плотного облака точек

Более 300 точек на м 2

Пространственное разрешение DSM

6 см

DSM вертикальное разрешение

5 см

Пространственное разрешение ортофотомозаики

3–4 см

Численность деревьев и кустарников и их размещение в пределах залежи определяли отдельно для каждого временного среза, предоставленного одиночными космическими снимками на основе фотодешифрирования. По данным БПЛА, помимо фотодешифрирования деревьев многосезонной ортофотомозаикой, выполнялось автоматическое оконтуривание вершин крон деревьев и кустарников с использованием цифровой модели высот крон деревьев методом поверхностных локальных максимумов (Монгус, Жалик, 2015). Покрытие кроны, необходимое для определения проективного покрытия кроны (закрытие кроны), было рассчитано с использованием алгоритма объектно-ориентированной сегментации для модели высоты кроны дерева с использованием метода на основе водораздела (Ke, Quackenbush, 2011). Точность автоматического обнаружения вершин крон оценивалась по результатам синхронной временной регистрации статистики отдельных деревьев и фотодешифрации отдельных деревьев и в зависимости от сомкнутости древесного полога составила 70–90 %.

В результате визуального и автоматизированного дешифрирования высокодетальных RSD были получены пространственные распределения следующих основных структурных параметров древесной растительности, произрастающей на залежи, для различных временных срезов: густота древостоя, высота кроны и сомкнутость крон. Использование разновременных материалов съемок с БПЛА позволило получить пространственно-распределенные данные о вертикальном росте кроны деревьев на необрабатываемой земле.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Анализ сложного временного ряда РСД с космических и беспилотных летательных аппаратов позволил детально реконструировать хронологию зарастания древесно-кустарниковой растительностью на залежи и выделить отдельные этапы этого процесса. Основным показателем пространственно-временной неоднородности постагрогенной сукцессии за период дистанционного наблюдения является изменение плотности древесно-кустарниковой растительности на залежи.

Имея прерывистые временные ряды спутниковых изображений, мы можем датировать изъятие земли из оборота не ранее 2005 года. Первоначально восстановление древесной растительности происходило с опушки леса, где уже к 2007 г. сформировалось несколько крупных скоплений с очень высокой плотностью березового подроста. и кустарниковая растительность на залежи, т.е. е. 2007–2009 гг.и 2013–2017 гг. Последний период характеризуется более активным возобновлением древесной растительности в центральной части залежи, удаленной от прилегающих редколесий, а также по западной и восточной частям участка, граничащим с дорогой и используемыми лугами (рис. 3).

Визуализация пространственного распределения выявленных структурных параметров древостоя, произрастающего на необрабатываемых землях, выявила несколько закономерностей постагрогенного возобновления древесной растительности в зависимости от их расположения по отношению к соседним лесам (рис. 4).

Рисунок 3. Смена зарастания древесной растительностью на залежи. Составлено на основе результатов космической съемки и фотодешифрирования материала БПЛА

 

 

В первые годы после прекращения сельскохозяйственного использования (2004–2009 гг. ) залежные участки, примыкающие к редколесью, демонстрировали очень быстрое и интенсивное восстановление древесной растительности, но по состоянию на 2018 г. сформировавшийся полог был очень низким по высоте (3– 4 м), с максимальной густотой стволов по всей залежи (до 7 стволов на м 2 ) и смыкание кроны, прекращение или существенное замедление вертикального роста в течение 2013–2017 гг. В центральной части залежи возобновление древесной растительности началось только через 8–10 лет после прекращения распашки и, скорее всего, носило очаговый характер. В 2015–2017 гг. произошло резкое увеличение вертикального прироста насаждений до 30 см за период (рис. 5), с максимальными высотами сформировавшегося древесного полога по всей залежи (6–7 м), меньшей полнотой отдельных стволов и нижнего смыкания кроны (рис. 6).

Рис. 5. Вертикальный прирост кроны деревьев на залежи в 2015–2017 гг. По материалам разновременных снимков БПЛА

 

Рис. 6. Плотность древостоя, сформировавшегося на залежи с момента прекращения ее сельскохозяйственного использования, 2005–2017 гг. По материалам разновременных съемок БПЛА

 

Примечательно, что за весь период наблюдений сохранились четкие границы залежи, созданные на западе дорогой местного значения, а в на восток, что препятствует произрастанию здесь древесной растительности. Прилегающие к этим границам периферийные участки залежи имеют меньшую полноту древостоя и сомкнутость крон.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Совмещение космических снимков сверхвысокого разрешения с материалами разновременной оптической сверхвысокодетальной съемки с БПЛА позволило оценить изменение структурных параметров во времени древесно-кустарниковой растительности, формирующейся на залежи, выявить и картировать пространственную дифференциацию скорости и характера постагрогенной сукцессии на неиспользуемых с 2005 г. залежах. количественный морфометрический анализ цифровых моделей высоты кроны деревьев. Установлено, что в целом с момента вывода земель из оборота в течение 2005–2018 гг. почти по всей залежи сформировался сомкнутый монодоминантный древесный покров. В то же время постагрогенное возобновление древесной растительности характеризовалось значительной пространственной неоднородностью, отчетливо проявлявшейся на локальном уровне, и протекало с разной скоростью и интенсивностью зарастания.

БЛАГОДАРНОСТИ

Исследования выполняются в рамках государственного задания Института географии РАН «Геоинформационно-картографический анализ и дистанционный мониторинг взаимодействия природы и общества» № АААА-А19 -11

-8.

ЛИТЕРАТУРА

Алькантара К., Кюммерле Т., Бауманн М., Брагина Е.В., Гриффитс П., Хостерт П., Кнорн Дж., Мюллер Д., Прищепов А.В., Ширхорн Ф. и др. , Картирование площади заброшенных сельскохозяйственных угодий в Центральной и Восточной Европе с использованием спутниковых данных временных рядов MODIS, Письма об исследованиях окружающей среды , 2013, Vol. 8, № 3. URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/8/3/035035 (22 июля 2018 г.).

Dandois J.P., Ellis E.C., Трехмерное картирование спектральной динамики растительности с высоким пространственным разрешением с использованием компьютерного зрения, Remote Sensing of Environment, 2013, Vol. 136, стр. 259-276.

де Берс К., Иоффе Г., Нефедова Т., Хенебри Г., Изменения земель в европейской части России: 1982–2011 гг., Изменения растительного покрова и землепользования в Восточной Европе после распада Советского Союза в 1991 г., Springer, Cham, 2017 г., стр. 223-241.

де Бёрс К.М., Иоффе Г., Использование данных Landsat и MODIS для дистанционной оценки посевных площадей России, Journal of Land Use Science, 2014, Vol. 9, № 4, стр. 377-401.

Эстель С., Кюммерле Т., Алькантара К., Леверс С., Прищепов А., Хостерт П., Картирование заброшенных и рекультивируемых сельскохозяйственных угодий в Европе с использованием временных рядов MODIS NDVI, Дистанционное зондирование окружающей среды , 2015, Vol. 163, стр. 312-325.

Ке Ю., Квакенбуш Л.Дж., Обзор методов автоматического обнаружения и разграничения отдельных крон деревьев с помощью пассивного дистанционного зондирования, Международный журнал дистанционного зондирования , 2011, Vol. 32, стр. 4725-4747.

Королева Н.В., Тихонова Е.В., Ершов Д.В., Салтыков А.Н., Гаврилюк Н.А., Пугачевский А.В., Оценка масштабов зарастания нелесных земель в национальном парке «Смоленское Поозерье» за 25 лет по спутникам данным Landsat (Чешуи зарастания на не -лесные угодья национального парка «Смоленское Поозерье»: оценка за 25 лет по данным ДЗЗ Landsat) // Лесоведение, 2018. № 2. С. 83-96.

Лесив М. , Щепащенко Д., Молчанова Е., Бун Р., Дюрауэр М., Прищепов А., Ширхорн Ф., Эстель С., Кюммерле Т., Алькантара К., Консепсьон П.К. и др., Пространственное распределение пахотных и заброшенных земель в странах бывшего Советского Союза, Scientific Data , 2018 г., № 5 . URL-адрес: https://doi.org/10.1038/sdata.2018.56.

Лизейн Дж., Пьеро-Дезиллини М., Бонн С., Лежен П.А., Фотограмметрический рабочий процесс для создания модели высоты полога леса на основе изображений малых беспилотных летательных аппаратов // Леса , 2013, Вып. 4, № 4, стр. 922-944.

Люри Д.И., Горячкин С.В., Караваева Н.А., Денисенко Е.А., Нефедова Т.А., Динамика сельскохозяйственных земель России в ХХ веке и постагрогенное восстановление растительности и почв (Дин Амика сельскохозяйственных угодий России в ХХ веке и постагрогенное восстановление растительности и почв) М.: ГЕОС, 2010, 426 с.

Монгус Д., Залик Б.