No abstract

For the administrative districts of the city of Ufa (the capital of the Republic of Bashkortostan, Russia), the distribution of green spaces, including public green spaces, the degree of greening, and the accessible green spaces per resident, were analysed. Green spaces were estimated to be available for the citizens within 400 m (for multi-story building areas), 800 m (for low-rise building areas), and 1250 m (for all residential areas). The analysis relies on open geographic system tools and open spatial data. Data are compared with existing governmental regulations and recommendations. Green stands to cover approximately 35% of the city area (indicating that Ufa is one of the greenest among the 16 million-plus Russian cities), and most forest sites are located outside the city centre. Meanwhile, public green spaces cover less than 5% of the city and are unevenly spread across administrative urban districts. The major recreation facilities are situated in the city centre. Despite the high level of greening in Ufa on the whole, access to public areas in multi-story building areas within a 400 m radius and low-rise building areas within an 800 m radius is not guaranteed for city residents.

Green spaces of the city are an integral part of its ecological framework. When planning urban space, information is needed on their actual distribution, condition and dynamics. To do this, it is advisable to use satellite images. The purpose of the work is to conduct remote monitoring of green spaces of Ufa using Landsat satellite images over the past 30 years. Image processing, including radiometric calibration, reducing the amount of data from 6 channels to 3 main components, uncontrolled classification of images, grouping classes to 5 types of underlying surface (open soil, no vegetation, grassy vegetation, tree and shrub vegetation, underwater), matrix construction changes were made using the tools of the SAGA GIS software product. As a result, a map was constructed showing spatial changes of the tree-shrub vegetation type over 30 years. The plots on which this type is preserved make up 16 073 ha, on which it was replaced by another type of underlying surface - 3700 ha. Plots characterized in 1988 by other types, and in 2018 converted to the tree-shrub vegetation type, occupy 8665 ha. On the one hand, there is a positive trend in the conservation and increase in the area of tree-shrub plantings. But this is not characteristic of the entire urban district, but mainly of the forests of the Ufa urban forestry, which are located mainly on the outskirts, around the central part of the city. For intracity tree-shrub plantings that are not related to the forest fund and located in the built-up part of the city, stable negative dynamics and a change in other types of underlying surface are characteristic.

No abstract

Использование вегетационных индексов для оценки характеристик сосновых насаждений г. Уфы и ее пригородовНа территории Уфимского лесничества заложены 16 пробных площадей в насаждениях сосны обыкновенной, имеющих возраст более 50 лет. Пробные площади разделены на 3 группы: зона контроля, зона с преобладанием нефтехимического загрязнения и зона с высокой автотранспортной и рекреационной нагрузкой. По снимку Sentinel-2 построены растры вегетационных индексов: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), дана их характеристика. По каждой пробной площади получены и проанализированы средние значения этих индексов. Установлены взаимосвязи индексов NDVI, EVI, SAVI с состоянием и возрастом насаждений, позволяющие выделять насаждения, в которых снижается содержание хлорофилла. Совместное применение этих индексов дает возможность выделять больше градаций в состоянии насаждений и охарактеризовать степень их неоднородности. Четкой зависимости NDWI от состояния сосновых насаждений не наблюдается, необходимы дополнительные исследования по обеспеченности растений влагой.Ключевые слова: сосна обыкновенная, космический снимок Sentinel-2, NDVI, SAVI, EVI, NDWI. ВведениеЛесные насаждения являются эффективным средством оздоровления и поддержания благоприятной экологической обстановки на урбанизированных и промышленных территориях. Они выполняют санитарно-гигиенические, рекреационные, эстетические и другие средообразующие функции. Однако техногенная нагрузка сказывается на развитии и состоянии древесных растений.Большую популярность при изучении экологии растений приобретает использование данных дистанционного зондирования Земли, на которых фиксируется, как надземная биомасса растений поглощает и отражает солнечный свет в различных участках электромагнитного спектра. Анализируя спектры изображений, можно получить качественные и количественные данные о видовом, возрастном составе, биологической продуктивности, морфологических особенностях, жизненном состоянии, повреждениях лесных насаждений и их взаимосвязях с условиями обитания, а также, учитывая исторический период съемок, оценить эти показатели в многолетней динамике, прогнозировать их и картографировать [18; 28; 29].Разновидностью такого анализа является построение вегетационных индексов, учитывающих соотношение различных спектральных диапазонов [5; 6; 25; 26].При использовании и интерпретации вегетационных индексов необходимо учитывать их высокую временную и пространственную изменчивость, зависящую не только от характеристик растительности, но и от состояния атмосферы, рельефа, почвенного фона и надпочвенного покрова. При этом изменчивость проявляется как в течение вегетационного периода, так и между разными годами. Все это не позволяет ориентироваться на абсолютные значения вегетационных индексов. Поэтому для изучения растительности по спектральным снимкам необходима оценка взаимосвязей между вегетационными ин-