Botanica Pacifica. A journal of plant science and conservation 2026. Preprint
Article first published online: 23 OCT 2026 | DOI: 10.17581/bp.2026.15218
Large-scale windthrow on Iturup Island (Kurils, Russia) following the December 2014 storm event revealed by very-high-resolution multispectral imagery and semantic segmentation
Kirill A. Korznikov 1
&
Tatyana Ya. Petrenko 2,3 1 Institute of Botany CAS, Třebon, Czech Republic
2 Botanical Garden-Institute FEB RAS, Vladivostok, Russia
3 Sakhalin State University, MSU-SakhalinTech Biodiversity Research Laboratory, Yuzhno-Sakhalinsk, Russia
Cyclone disturbances can produce heterogeneous forest loss that is difficult to quantify with medium-resolution satellite products. We mapped windthrow caused by a severe winter extratropical cyclone on southeastern Iturup Island using very-high-resolution (VHR) multispectral imagery and compared it with Global Forest Change data. We trained a compact U-Net on 19 manually labelled 1280×1280-pixel tiles using grouped four-fold spatial cross-validation. The final map contained 10 224 physical windthrow patches covering 798.56 ha, approximately 7 % of forest within the VHR extent. The median patch area was 29.3 m2, whereas the largest patch covered 180.45 ha. The ten largest patches contained 54.2 % of mapped disturbance. Windthrow was concentrated at low elevations (~45.5 m) compared with 98.4 m for all forests. Global Forest Change Forest loss layer showed limited spatial agreement with VHR mapping (precision 0.531, recall 0.594, IoU 0.389), despite broadly similar total loss area, partly due to whole-pixel activation from partial disturbance.
Корзников К.А.*, Петренко Т.Я. Крупномасштабные ветровалы на острове Итуруп (Курильские острова, Россия), вызванные циклоном в декабре 2014 года: детекция методом семантической сегментации по мультиспектральным снимкам сверхвысокого разрешения. Воздействие циклонов формирует неоднородные по размеру участки нарушений лесного покрова, которые трудно оценивать по спутниковым данным среднего пространственного разрешения. Мы создали карту ветровалов, вызванные сильным зимним внетропическим циклоном года на востоке центральной части острова Итуруп, используя мультиспектральные снимки сверхвысокого разрешения (VHR), и сравнили результаты с данными среднего разрешения Global Forest Change (GFC). Компактную сеть U-Net обучили на 19 вручную размеченных изображениях размером 1280×1280 пикселей с использованием пространственно сгруппированной четырехкратной кросс-валидации. Итоговая карта содержала 10 224 физических ветровальных участка общей площадью 798,56 га, что соответствует примерно 7 % площади лесов в пределах VHR-покрытия. Медианная площадь ветровального участка составляла 29,3 м2, максимальная – 180,45 га. Десять крупнейших участков включали 54,2 % общей площади нарушений. Ветровалы были приурочены к меньшим высотам н.у.м. (~45,5 м против 98,4 м для всех лесов). GFC показал низкое пространственное соответствие VHR-сегментации (precision 0,531; recall 0,594; IoU 0,389), несмотря на сходную общую площадь, что объясняется классификацией целого GFC пикселя 30×30 м даже при частичном нарушении лесного покрова.
Keywords: forest disturbance, Global Forest Change, Kuril Islands, U-Net, VHR imagery, windthrow, winter storm, нарушение лесного покрова, глобальное изменение лесов, Курильские острова, U-сеть, изображения с очень высоким разрешением, вывал, зимний шторм
References
Abrams, M., R. Crippen & H. Fujisada 2020. ASTER Global Digital Elevation Model (GDEM) and ASTER Global Water Body Dataset (ASTWBD). Remote Sensing 12:1156. CrossRef
Barrere, J., B. Reineking, T. Cordonnier, N. Kulha, J. Honkaniemi, M. Peltoniemi, K.T. Korhonen et al. 2023. Functional traits and climate drive interspecific differences in disturbance-induced tree mortality. Global Change Biology 29:2836-2851. CrossRef
Chen, N., N.-E. Tsendbazar, E. Hamunyela, J. Verbesselt & M. Herold 2021. Sub-annual tropical forest disturbance monitoring using harmonized Landsat and Sentinel-2 data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 102:102386. CrossRef
Hansen, M.C., P.V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, S.A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, et al. 2013. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science 342:850-853. CrossRef
Kattenborn, T., J. Leitloff, F. Schiefer & S. Hinz 2021. Review on convolutional neural networks (CNN) in vegetation remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 173:24-49. CrossRef
Kislov, D.E. & K.A. Korznikov 2020. Automatic windthrow detection using very-high-resolution satellite imagery and deep learning. Remote Sensing 12:1145. CrossRef
Kislov, D.E., K.A. Korznikov, J. Altman, A.S. Vozmishcheva & P.V. Krestov 2021. Extending deep learning approaches for forest disturbance segmentation on very high-resolution satellite images. Remote Sensing in Ecology and Conservation 7:355-368. CrossRef
Korznikov, K. & J. Altman 2024. Pitfalls of forest damage detection using medium-resolution imagery: A response to the paper of Karpov et al. (2024). Forest Ecology and Management 569:122073. CrossRef
Korznikov, K., D. Kislov, J. Dolezal & J. Altman 2023. Poleward migration of tropical cyclones induced severe disturbance of boreal forest above 50 degrees. Science of the Total Environment 890:164376. CrossRef
Korznikov, K., D. Kislov, J. Dolezal & J. Altman 2025a. Climate-linked cascading disturbances drive conifer forest decline in a boreal-temperate ecotone: evidence from Kunashir Island (Northwest Pacific). Forestry: An International Journal of Forest Research 99(3):cpaf078. CrossRef
Korznikov, K., D. Kislov, J. Doležal & J. Altman 2025b. Hidden forest loss: challenges in detecting wind- and insectdriven forest disturbances with global forest change landsat-based products in mixed southern boreal forests. Remote Sensing Applications: Society and Environment 40:101798. CrossRef
Korznikov, K., D. Kislov, J. Dolezal, T. Petrenko & J. Altman 2022. Tropical cyclones moving into boreal forests: Relationships between disturbance areas and environmental drivers. Science of the Total Environment 844:156931. CrossRef
Krestov, P.V. 2003. Forest vegetation of easternmost Russia (Russian Far East). In: Forest Vegetation of Northeast Asia (J. Kolbek, M. Šrůtek & E.O. Box, eds), pp. 93-180, Springer, Dordrecht. CrossRef
Lindroth, A., F. Lagergren, A. Grelle, et al. 2009. Storms can cause Europe-wide reduction in forest carbon sink. Global Change Biology 15:346-355. CrossRef
Little, A.S., M.D.K. Priestley & J.L. Catto 2023. Future increased risk from extratropical windstorms in northern Europe. Nature Communications 14:4434. CrossRef
Loshchilov, I. & F. Hutter 2019. Decoupled weight decay regularization. International Conference on Learning Representations (ICLR). Available at: https://arxiv.org/abs/1711.05101.
Mitchell, S.J. 2013. Wind as a natural disturbance agent in forests: a synthesis. Forestry 86:147-157. CrossRef
Priestley, M.D.K. & J.L. Catto 2022. Future changes in the extratropical storm tracks and cyclone intensity, wind speed, and structure. Weather and Climate Dynamics 3:337-360. CrossRef
Roberts, D.R., V. Bahn, S. Ciuti, M.S. Boyce, J. Elith, G. Guillera-Arroita, S. Hauenstein et al. 2017. Cross-validation strategies for data with temporal, spatial, hierarchical, or phylogenetic structure. Ecography 40:913-929. CrossRef
Ronneberger, O., P. Fischer & T. Brox 2015. U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2015 (Lecture Notes in Computer Science, vol. 9351) (N. Navab, J. Hornegger, W.M. Wells & A.F. Frangi, eds), pp. 234-241, Springer, Cham. CrossRef
Seidl, R., D. Thom, M. Kautz, D. Martin-Benito, M. Peltoniemi, G. Vacchiano, J. Wild, D. Ascoli, M. Petr, J. Honkaniemi, M.J. Lexer, V. Trotsiuk, P. Mairota, M. Svoboda, M. Fabrika, T.A. Nagel & C.P.O. Reyer 2017. Forest disturbances under climate change. Nature Climate Change 7:395-402. CrossRef
Wu, Y. & K. He 2018. Group Normalization. In: Computer Vision - ECCV 2018 (Lecture Notes in Computer Science, vol. 11217) (V. Ferrari, M. Hebert, C. Sminchisescu & Y. Weiss, eds), pp. 3-19, Springer, Cham.
|
|