Естественные травянистые сообщества как рефугиумы биоразнообразия: возможности использования ДЗЗ для их выявления и изучения

Abstract

Природные и восстановленные на месте бывших сельскохозяйственных полей травянистые экосистемы могут являться рефугиумами (местами сохранения в естественных типичных условиях) для редких видов растений. Такие экосистемы представляют большой интерес для исследования окружающей среды и планирования хозяйственной деятельности во многих странах, включая ЕС и США. На территории Самарской области травянистые экосистемы сохранились фрагментарно вследствие интенсивной распашки залегавших здесь ранее целинных степей. Обычной практикой в настоящее время является совместное использование данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и процедур наземного обследования. Настоящая статья описывает результаты исследований возможности классификации естественных травянистых сообществ в Самарской области по данным серии сезонных мультиспектральных данных ДЗЗ среднего разрешения с использованием точечных наземных обследований. Исследования затрагивают вопросы формирования обучающей выборки для естественных растительных сообществ большой площади с оптимизацией наземных обследований и содержат результаты классификации территории двух обширных объектов, имеющих охранный статус. The natural and revitalized on the place of former fields grassy ecosystems can be the refuges (places of conservation in natural typical conditions) for many types of rare plant species. Such ecosystems are of great interest for the environment exploration and management activities planning over many countries including EU and USA. Samara region territory demonstrates the residual nature of grassy ecosystems as a result of intensive agricultural exploration of virgin grasslands, located here at the past. Consolidative usage of remote sensed data and ground-based surveys is the common practice nowadays. This paper describes the possibilities of high-nature value grasslands classification in Samara Region using intra-annual time series of multispectral remote sensed data of medium spatial resolution with the use of spotted ground- based surveys. Investigations engage the training set generation for the large natural vegetation communities with ground-based surveys optimization and include the classification results for two vast grassland objects with protected status.