ДЗЗ для экологических задач Часть 2: Леса

Эта страница является черновиком статьи.

Использование Дистанционного Зондирования Земли для задач изучения, сохранения и восстановления Природы

Часть 1

Часть II. Направления использования ДЗЗ в сопряжении с ГИС и Веб ГИС технологиями для решения экологических (природоохранных и научных) задач.

Освещенные направления использования не претендуют на полный охват всех существующих направлений возможного применения технологий дистанционного зондирования для экологических задач. Статья имеет две цели:

• Cобирать примеры, иллюстрирующие качественно различные направления использования технологий дистанционного зондирования для экологических задач. Предполагается, что статья будет дополняться новыми материалами, идеи о которых можно и нужно предлагать авторам статьи в теме форума, или же включать их в статью самостоятельно, руководствуясь правилами работы с Вики ресурсом ГИС-Лаб).
• Уже освещенными направлениями - формировать представление для новичков в отрасли о том, какие вообще задачи в экологической сфере можно решать сочетанием технологий ДЗЗ, ГИС и Веб ГИС. Эта цель – задает потенциал этой работе вырасти, со временем, в иллюстрированную практическими примерами Энциклопедию использования этого сочетания технологий в экологической сфере.

1. Изучение, сохранение и восстановление лесов

Одно из наиболее развитых направлений приложения дистанционного зондирования в сфере экологии – это оценка состояния растительного покрова, и, в частности, лесного покрова. Спектр приложения - здесь очень широкий и приведенный ниже перечень примеров решаемых задач – далеко не полный. Он будет пополняться по мере накопления материала.

Технологии ДЗЗ позволяют выявить следующие данные по лесам:
1. Степень нарушенности
2. Плотность насаждений
3. Возраст
4. Преобладающий породный состав (для лесов умеренного пояса)
5. Высота деревьев и диаметр кроны (только по снимкам сверхвысокого разрешения)
6. Выявление территорий лесных пожаров в режиме почти реального времени
7. Выявление гарей свежих и стары
8. Выявление нелегальных вырубок свежих и старых

Перечень практических и научных задач по лесам, которые можно решить на базе технологий дистанционного зондирования (список не полный):

1. Изучение процесса восстановления лесов в течении 40 летнего периода (с 1972 года по наст. вр.) с возможными целями:

• выработки эффективной методики лесовосстановления;
• изучения самого процесса изменения растительного покрова

2. Выбор приоритетных территорий для включения их в создаваемую эко-сеть или эко-коридоры
3. Выбор среди этих территорий таких, на которые необходимо провести работы по восстановления естественного растительного покрова (посредством оценки степени нарушенности растительного покрова)
4. борьба с лесными пожарами (выявление лесных пожаров и разработка мер по ликвидации, мониторинг лесов в пожароопасный период)
5. Борьба с нелегальными вырубками
6. Задачи лесопаталогии. На основе спутникового снимка выявляют участки поврежденного леса и диагностируют вероятный тип повреждений (верховой пожар, усыхания древостоя, вырубка или зарастание, еще?) на больших территориях, что дает возможность специалистам оперативно реагировать в принятии мер против устранения причин повреждений. По каждому определенному участку поврежденного леса проводят полевые работы для уточнения причин повреждения и выработки комплекса мер противодействия. В дальнейшем технологии дистанционного зондирования используют для мониторинга ситуации (разрастается ли участок поврежденного леса, происходит ли процесс восстановления).
Возможность анализировать состояние лесного покрова за 40 лет дает возможность – изучать эффективность применяемых методологий по устранению повреждений.

Перечисленные задачи с одной стороны уже достаточно узки и конкретны, с другой стороны – не описаны в деталях, достаточных для понимания техники их реализации. Ниже приведены несколько примеров, иллюстрирующих работу по этим задачам в большей детальности . Пока они касаются не всех задач, однако, впоследствии, материал может быть дополнен.

Использование анализа NDVI для выявления качества и типа растительного покрова

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) - нормализованный относительный индекс растительности - простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (обычно называемый вегетационным индексом). Один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова. [fonte]
Ниже приведена формула расчета индекса NDVI для спутниковых снимков разных сенсоров.


Здесь:
NIR – процент отраженной радиации (показание канала снимка) в ближнем инфракрасном диапазоне (Near Infra-Red): 0,7-1,0 мкм
RED – процент отраженной радиации (показание канала снимка) в красном диапазоне (Red): 0,6-0,7 мкм.
Рассчитать NDVI можно по любому снимку, имеющего каналы в красном и ближнем инфракрасном диапазоне. Номера необходимых для расчета этого индекса каналов для спутниковых снимков открытого доступа Landsat, MODIS и ASTER приведены в таблице 3.

Таблица 3. Каналы сенсоров снимков открытого доступа для расчета индекса NDVI

Использование индекса NDVI основан на свойстве спектральной кривой сосудистых растений: в красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений (минимум отраженной радиации на спектральной кривой), а в ближней инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находиться область максимального отражения клеточных структур листа (максимум отраженной радиации на спектральной кривой). Иначе говоря,высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной (рис.16 и 17).
Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр.

Чем сильнее процесс фотосинтеза, что связано с повышением здоровья и плотности растительного покрова (т.е. приближению его состояния к состоянию в ненарушенной экосистеме), тем больший процент отраженной радиации он имеет в инфракрасной области, то есть – тем большее значение имеет и индекс NDVI (рис.16 и 17). Это дает возможность определять качество и тип растительного покрова по анализу индекса NDVI.
Определенное эмпирически соответствие значение индекса NDVI и типа земного покрытия (в том числе по типу и качеству растительного покрова) представлено в Таблице 4.

Таблица 4. Тип покрытия - значение индекса NDVI

Рис. 16. Спектральная кривая зеленого листа [green leaf](с самой высокой фотосинтетической активностью), красного и желтого листа [red leaf, yellow leaf], (со сниженной фотосинтетической активности) и коричневого усыхающего листа [brown leaf] Видно, что чем ниже фотосинтетическая активность, тем меньше разница между процентом отраженной радиации в NIR и Red диапазоне, то есть – тем выше значение индекса NDVI


Рис.17

Пример

Рис. 18 показывает карты индекса NDVI, сделанные для одной территории (заповедник Alto-Montana, Бразилия), на которой уже около 60 лет проходит процесс естественного возобновления тропического леса) по двум снимкам Landsat 1984 и 2003 года.
Цель этих карт:
- оценить качество растительного покрова
-оценить процесс изменения растительного покрова, произошедший за 19 лет (между 1984 и 2003 г)

Сопоставляя полученное значения индекса NDVI с Таблицей 4, а также исходя из понимания, что чем выше индекс NDVI, тем гуще и лучше лесной покров, можно провести анализ состояния растительного покрова за два указанных года и визуально оценить процесс изменения этого состояния за 19 лет.

Так, если на карте 1984 г лишь небольшие участки имели значения NDVI 0,67-0,73 (зеленый цвет), то на карте 2003 г площадь таких участков уже значительно увеличилась. Северо-западный участок территории в 1984 г имел значение индекса 0,2-0,4 (оранжевый цвет) а в 2003 г от 0.5 до 0.73, что говорит о повышенной скорости возобновления именно на этом участке.

Картой на рис. 19 – сравнение изменения состояния растительного покрова за 19 лет переведено в числовой формат, что сделано путем построения карты разности индексов NDVI. Чем больше значение параметра на этой карте, тем, соответственно, в лучшую сторону изменилось состояние растительного покрова. Базируясь на этой карте - мы можем повторить и уточнить сделанные нами выводы.


Рис.18 Карты индекса NDVI, рассчитанные для территории заповедника Alto-Montana по снимкам Landsat5 (1984 год) и Landsat7 (2003 год)


Рис.19 NDVI(2003) - NDVI (1984)