Пространственная структура лесных сообществ, их состав и разнообразие являются важной информацией для решения задач организации мониторинга состояния экосистем, управления лесными ресурсами и развития сети особо охраняемых природных территорий. Исследуемый регион характеризуется длительной историей освоения и высокой степенью антропогенного воздействия, что обуславливает необходимость получения актуальных данных о разнообразии лесного покрова и факторах, оказывающих влияние на его пространственную дифференциацию. Целью данной работы является выявление современного разнообразия лесов северной части Московской области и их пространственной организации, для чего была составлена карта лесов исследуемого региона.
В представленной работе использовались разновременные спутниковые снимки среднего пространственного разрешения Landsat-8 (2014-2019 г.), данные наземных исследований, включающие 133 полных геоботанических описания и 40 маршрутных описаний за 2013-2017 год, для уточнения классификации и проверки её качества использовались планы лесонасаждений (1999 г.) и карта растительности Московской области, отражающая растительный покров по состоянию на 1991 г. (Огуреева
и др., 1996). В качестве основной картографируемой единицы выделены группы ассоциаций, что позволяет с высокой степенью детальности отразить разнообразие лесных сообществ.
Основным метода автоматизированной классификации снимков был выбран пошаговый дискриминантный анализ, позволяющий определить вероятность отнесения эталонов к заданным классам, а также выделить переменные, значимые для их выделения (Беляева и др, 2018). Использование снимков за разные вегетационные сезоны, а также данных морфометрических характеристик рельефа (крутизны, экспозиции, плановой и профильной кривизны) позволяет достаточно точно (общее качество классификации более 72,7%) выделить заданные группы ассоциаций. Приведенная методика в перспективе позволяет выявить современную динамику лесов изучаемого региона, включая не только изменения площадных характеристик, но и изменения породного состава.