Критерии и алгоритмы для мониторинга природопользования и охраны окружающей среды с применением данных ДЗЗ

Основными критериями состояния окружающей среды, параметрическое дешифрирование которых возможно с применением данных ДЗЗ в оптическом диапазоне, являются динамические изменения: растительного покрова, водных объектов естественного происхождения, засоленных участков почв и открытых песков. Разработанная методика параметрического дешифрирования почвенно-растительного покрова, основанная на применении индексов отношений спектральных яркостей, позволяет решать задачи мониторинга состояния экосистем пустынных и полупустынных территорий Республики Казахстан. База данных системы мониторинга, помимо спутниковой и наземной информации, включает многолетние метеорологические наблюдения, сведения о гидрологическом режиме основных водных артерий.
В 2015 году был детально изучен тестовый полигон в дельте р. Или – одной из крупнейших рек Центральной Азии. Тестовый участок расположен в регионе с резко-континентальным климатом. Это самый сухой район Алматинской области, пригодный для выпаса скота, где наблюдается два периода наиболее активной вегетации естественной растительности – весенний и осенний.
Река Или является трансграничной, и в последние годы на территории Китая ведется забор порядка 3,4 км3 воды. В ходе исследований было отмечено, что уровень воды в Или снижается, многие притоки и рукава реки в дельте пересыхают, что сказывается на состоянии растительного покрова интразональных тугайных лесов и пастбищной растительности в целом.
Разработанная методика параметрического дешифрирования включает в себя расчет группы вегетационных, почвенных и водных индексов, а также их производных. Методика апробирована в течение ряда лет на различных полигонах РК, в том числе на особо-охраняемых территориях (заказник «Алтын-Дала», Государственный Национальный Природный Парк «Алтын-Эмель»). Методика верифицирована по результатам наземных приборных измерений, проведенных в пустынных и полупустынных регионах РК в 2012-2015 годах, по следующим параметрам: общее проективное покрытие растительности, биомасса и урожайность. Методика продемонстрировала высокую степень соответствия вычислений по спутниковым данным и наземных измерений и достигает 80% при определении численных параметров зеленой биомассы.