Исследование посвящено оценке пространственно-временной динамики естественного лесовосстановления на постпирогенных территориях северной лесостепной и подтаежной подзон Тюменской области. Объектом изучения послужили шесть ключевых участков в пределах Ишимского и Тюменского муниципальных округов. В работе применялся комплексный подход, сочетающий анализ многолетних рядов спутниковых данных Landsat с расчётом спектральных индексов NDVI и MSI, а также верификацию результатов материалами полевых исследований. Установлено, что ключевыми факторами, определяющими характер и темпы лесовосстановления, являются степень дренированности территории, режим увлажнения и частота повторных пожаров. На хорошо дренированных участках возобновление протекает быстрее, тогда как на слабодренированных территориях восстановительные процессы существенно замедляются, принимая мозаичный или болотный характер. Показана высокая степень согласованности спутниковых и полевых данных, что подтверждает эффективность предложенного методического подхода для мониторинга послепожарного состояния лесных экосистем и прогнозирования их дальнейшей динамики.

This study assesses the spatiotemporal dynamics of natural forest restoration in post-fire areas of the northern forest-steppe and subtaiga subzones of the Tyumen Region. Six key sites within the Ishim and Tyumen municipal districts served as the study site. The study utilized an integrated approach combining the analysis of long-term Landsat satellite datasets with the calculation of NDVI and MSI spectral indices, as well as the verification of the results using field survey data. It was established that the key factors determining the nature and pace of forest restoration include the degree of drainage, moisture regime, and the frequency of recurrent fires. In well-drained areas, regeneration proceeds more rapidly, while in poorly drained areas, restoration processes slow significantly, assuming a mosaic or boggy character. A high degree of consistency between satellite and field data was demonstrated, confirming the effectiveness of the proposed methodological approach for monitoring the post-fire state of forest ecosystems and predicting their subsequent dynamics.