Анализ динамики состояния растительности тундры на основе комплексной обработки материалов много- и гиперспектральной космической съемки

Растительность тундры очень разнообразна. Существует несколько десятков основных видов растений. Вместе с тем можно выделить условно две основные группы растительности: - мхи, лишайники (зимние корма для северных оленей) и осоковые, лиственные растения (летние корма для северных оленей). В условиях Крайнего Севера растительность особенно восприимчива к изменению климата и к антропогенному воздействию. Процессы восстановления почвенного покрова и растительности протекают в несколько раз медленнее, чем в средней полосе Европейского континента. В условиях регулярных воздействий происходит замена одной группы растительности другим. Чаще всего мхи и лишайники при изменении (потеплении) климата замещаются осоковыми и лиственными растениями. Повышенная антропогенная нагрузка и интенсивный выпас северных оленей сопровождается деградацией растительного покрова. Поэтому анализ динамики ареалов произрастания основных групп растительности является важной практической задачей. Динамика изменения состава растительности может служить индикатором изменения климатических условий, а также индикатором антропогенного воздействия на окружающую среду. В качестве основного источника информации о состоянии растительности тундры предлагается использовать материалы много- и гиперспектральной аэрокосмической съемки. Для выявления спектральных признаков идентификации различных групп растительности используются материалы геоботанического описания территории и данные космической съемки Sentinel-2. Рассматриваются зависимости между спектральными характеристиками и видовым составом растительности. Дополнительно учитывается антропогенное воздействие от активной хозяйственной деятельности. Разработана и опробована методическая схема выполнения работ.
При использовании спектральных признаков идентификации растительности необходимо учитывать вегетативные фазы ее развития. В условиях Крайнего Севера лето длится несколько недель. Очень важно строго сопоставлять спектральные отражательные характеристики каждого вида растительности для конкретной фенологической фазы. При этом необходимо принимать во внимание, что с начала эксплуатации космических аппаратов Sentinel-2 в вегетативный период (с конца мая до начала сентября) съемка конкретных участков местности без облачности выполняется от 2 до 6 раз. Этот факт затрудняет получение и анализ спектральных образов растительности для всех фенологических фаз ее развития. Возрастает роль систематических наземных спектрометрических измерений в течение вегетативного периода. Вместе с тем материалы геоботанического описания представляются только в форме описания состава растительности с точной координатной привязкой.
По результатам исследований выдвинуто предположение, что существуют устойчивые спектральные признаки идентификации основных групп растительности.
Признаки идентификации формироваться как на основе сочетания коэффициентов спектральной яркости (оригинальные индексы) так и на основе прямого анализа различий спектральных характеристик в наиболее информативных спектральных каналах. Для повышения качества решения задачи выявления признаков определяется минимальный объем выборки. Объем выборки должен обеспечить выполнение правила: оценка (чаще всего среднее арифметическое значение коэффициента спектральной яркости для условно однородного растительного сообщества) должна отличаться от истинного значения генеральной совокупности не более чем на заданную величину. При этом вводиться доверительная вероятность и обосновывается необходимый объем выборки таким образом, чтобы доверительный интервал имел заданный размер. В итоге обосновывается количество пикселей, отражающих спектральные образы условно однородного растительного сообщества. Результат имеет большое практическое значение при обосновании требований к объему наземных спектрометрических измерений. В частности, определяются геометрические размеры групп растительности, сроки и периодичность выполнения спектрометрических измерений.
На базе спектральных признаков, характерных для материалов многоспектральной космической съемки Sentinel-2, формируются признаки для обработки данных съемки от других средств, например от космического аппарата «Ресурс-П».
Результаты анализа динамики изменения основных групп растительности отображаются на картах в виде векторного слоя границ типовых растительных сообществ. Представляются карты мохово-лишайниковой и осоково-лиственной растительности. Карты являются основой для отслеживания динамики изменения границ растительных сообществ в пределах периода, на который имеются материалы космической съемки.
Исследования, выполненные по данной тематике, проводились при финансовой поддержке ведущих университетов Российской Федерации: СПб ГПУ (мероприятие 6.1.1), ИТМО (субсидия 074–U01), грантов РФФИ (№№ 16-07-00779, 16-08-00510, 16-08-01277, 16-29-09482-офи-м, 17-08-00797, 17-06-00108, 17-01-00139, 17-20-01214, 17-29-07073- офи-м, 18-07-01272, 18-08-01505), Госзадания Министерства образования и науки РФ №2.3135.2017/4.6, в рамках бюджетных тем №№0073–2018–0003 (№ гос. регистр. AAAA-A16-116030250074–1), Международного проекта ERASMUS+, Capacity building in higher education, №73751-EPP-1-2016-1-DE-EPPKA2-CBHE-JP.