- PII
- 10.31857/S0205961424040067-1
- DOI
- 10.31857/S0205961424040067
- Publication type
- Status
- Published
- Authors
- Volume/ Edition
- Volume / Issue number 4
- Pages
- 69-76
- Abstract
- The brief communication demonstrates the potential for quantitative assessment of forest canopy height dynamics in mature and young pine forests on a plain using the method of weighted summing of time series of unwrapped interferometric phases. The latter were obtained using a modern approach based on cloud computations. By comparing the rates of canopy height growth for the years 2017, 2018, and 2019, it has been confirmed that the growth rate is influenced by the amount of precipitation in May-July of the respective year.
- Keywords
- радиолокационная интерферометрия высота леса метод взвешенного усреднения интерферограмм Stacking-InSAR Sentinel-1
- Date of publication
- 15.09.2025
- Year of publication
- 2025
- Number of purchasers
- 0
- Views
- 5
References
- 1. Бондур В.Г., Чимитдоржиев Т.Н., Дмитриев А.В. Аномальная геодинамика перед землетрясением 2023 г. в Турции по данным спутниковой радарной интерферометрии 2018–2023 гг. // Исследование Земли из космоса. 2023. № 3. С. 3–12. https://doi.org/10.31857/S0205961423030090.
- 2. Васильев Д.Ю., Кучеров С.Е., Семенов В.А., Чибилёв А.А. Реконструкция атмосферных осадков по радиальному приросту сосны обыкновенной на Южном Урале // Доклады РАН. Науки о Земле. 2020. Т. 490. № 1. С. 37–42. https://doi.org/10.31857/S2686739720010119.
- 3. Волкова М.С., Михайлов В.О., Османов Р.С. Анализ эффективности применения глобальной погодной модели HRES (GACOS) для коррекции атмосферных помех в интерферометрических оценках полей смещений на примере вулканов Камчатки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 2. С. 9–22. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2024-21-2-9-22.
- 4. Дмитриев А.В., Чимитдоржиев Т.Н., Добрынин С.И., Худайбердиева О.А., Кирбижекова И.И. Оптико-микроволновая диагностика залесения сельскохозяйственных земель // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 168–180. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-4-168-180.
- 5. Иванов В.В., Борисов А.Н., Петренко А.Е. Оптимизация густоты сосновых древостоев восточного Прибайкалья // Сибирский лесной журнал. 2018. № 5. С. 54–61. https://doi.org/10.15372/SJFS20180505.
- 6. Чимитдоржиев Т.Н., Дмитриев А.В., Кирбижекова И.И., Шерхоева А.А., Балтухаев А.К., Дагуров П.Н. Дистанционные оптико-микроволновые измерения параметров леса: современное состояние исследований и экспериментальная оценка возможностей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 9–26. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-4-9-24.
- 7. Bondur V.G., Chimitdorzhiev T.N., Dmitriev A.V. The Induced Seismicity Effect in Morocco Caused by a Reduced Aquifers Volume according to Stacking-InSAR Method and Gravimetric Data // Dokl. Earth Sc. 2024. V. 517. P. 1269–1275. https://doi.org/10.1134/S1028334X24601809.
- 8. ERA5-Land Daily Aggregated, 2024, [Электронный ресурс], URL: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ECMWF_ERA5_LAND_DAILY_AGGR (дата обращения 20 июня 2024).
- 9. Hogenson K., Kristenson H., Kennedy J., Johnston A., Rine J., Logan T., Zhu J., Williams F., Herrmann J., Smale J., Meyer F. Hybrid Pluggable Processing Pipeline (HyP3): A cloud-native infrastructure for generic processing of SAR data. Zenodo, Oct. 20, 2020. https://doi.org/10.5281/zenodo.6917373.
- 10. Imhoff M.L. Radar backscatter and biomass saturation: ramifications for global biomass inventory // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1995. V. 33. No. 2. P. 511–518. https://doi.org/10.1109/TGRS.1995.8746034.
- 11. Solberg S., Næsset E., Gobakken T., Bollandsås O-M. Forest biomass change estimated from height change in interferometric SAR height models. // Carbon Balance Manage. 2014. V. 9. No. 5. https://doi.org/10.1186/s13021-014-0005-2.
- 12. Yu C., Li Z., Penna N.T. Triggered afterslip on the southern Hikurangi subduction interface following the 2016 Kaikōura earthquake from InSAR time series with atmospheric corrections // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 251. P. 112097. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112097.
- 13. Zakharov A.I., Zakharova L.N., Chimitdorzhiev T.N. X-band SAR interferometry for forest dynamics detection. // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS): 36, Advancing the Understanding of our Living Planet. Beijing, 2016. P. 5975–5977. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2016.7730561.
- 14. Zhang L., Dai K., Deng, J. Ge D., Liang R., Li W., Xu Q. Identifying Potential Landslides by Stacking-InSAR in Southwestern China and Its Performance Comparison with SBAS-InSAR // Remote Sensing. 2021. V. 13. P. 3662. https://doi.org/10.3390/rs13183662.
