Анализ состояния повторно обводненных торфяников по спутниковым данным (на примере Московской области)

Торфяные болота вместе с заболоченными мелкооторфованными землями занимают более 8% территории России (Вомперский и др., 1994, 2005, 2011; Сирин и Минаева, 2001) и во многих регионах, особенно Европейской части страны, существенно изменены хозяйственной деятельностью человека (Minayeva et al., 2009). Пожары являются частым явлением в лесной зоне и нередко они затрагивают болота. В экстремально сухие годы могут гореть даже обычно сильно обводненные верховые болота. Но особо пожароопасными являются осушенные торфяники, если они не используются и не контролируются человеком. Острую проблему представляют заброшенные поля фрезерной добычи торфа, по площади которых лидирует Московская область. Дополнительную опасность представляют неиспользуемые торфяники, осушенные для сельского хозяйства, а также осушенные леса при ненадлежащем санитарном состоянии и наличия большого количества горючих материалов: сухостоя, валежа и пр.
Проблема торфяных пожаров была острой здесь в 1972 году, повторилась в 2002 году (Минаева и Сирин, 2002) и стала критичной в 2010 году после пожаров, охвативших Московский регион с населением более 20 млн. человек (Сирин и др., 2011; Safronov et al., 2015). В этих условиях Правительством РФ была поставлена задача борьбы с текущими торфяными пожарами и предотвращения их в будущем, и в 2011-2013 гг. мероприятиями в Московской области были охвачены 77 осушенных торфяников площадью 73049 га, что является наиболее масштабным опытом по обводнению торфяников в Северном полушарии. За счет федерального бюджета были выполнены строительные работы, проектирование – на средства региона. Были созданы инфраструктура для предупреждения и оперативного тушения торфяных пожаров, условия для восстановления водно-болотных угодий на месте неиспользуемых торфяников и обеспечено регулирование водного режима при необходимости возможного возвращения земель в хозяйственный оборот (Информационный …, 2018).
Возникла задача анализа состояния обводненных торфяников для оценки эффективности проведенных мероприятий с точки зрения снижения их пожарной опасности, а также выявления площадей, требующих дополнительных работ. При этом такие объекты отличаются трудной проходимостью наземным путем, а быстрые изменения растительного покрова требуют регулярного, не реже раз за вегетационный сезон, мониторинга их состояния. В этих условиях наиболее эффективным становится организация мониторинга на основе полуавтоматической интерпретации многоспектральных спутниковых данных, которые хорошо зарекомендовали себя, в том числе, для анализа состояния антропогенно измененных торфяников (Медведева и др., 2011; 2017; 2019; Яновский, 2017; Sirin et al., 2018; и др.).
Однако спектральные характеристики осушенных торфяников, как, впрочем, и естественных торфяных болот, могут нередко смешиваться с характеристиками прилегающих угодий. К сожалению, современные методы дистанционного зондирования Земли в оптическом или ином диапазоне не позволяют напрямую установить факт наличия/отсутствия торфяных отложений, которые являются основным признаком присутствия болот и торфяников. Возникает необходимость обращаться к отраслевой или иной информации, основанной или использующей данные наземного обследования: инвентаризации торфяных месторождений, почвенной съемки, лесной таксации и др. (Торфяные болота …, 2001). Эти данные часто имеют неточную географическую привязку, которая может проводиться на основе мозаики космической съемки высокого и сверхвысокого разрешения, используемой также для оконтуривания болот и торфяников (Сирин и др. 2014, Ильясов и др., 2019).
Созданный в результате картографирования слой болот и торфяников применяется в дальнейшем для мониторинга их состояния. Необходимость одновременного рассмотрения большого числа объектов значительной площади с периодичностью не реже 1-2 раза за каждый вегетационный сезон и минимизация субъективности исследователя делает предпочтительным автоматизированный анализ данных.
Опыт анализа состояния пожароопасных и обводняемых торфяников показал, что наиболее подходящими для этой задачи являются мультиспектральные оптические спутниковые снимки с ближним (NIR) и коротковолновым инфракрасным (SWIR) диапазоном с высоким пространственным разрешением и большим территориальным покрытием (Медведева и др., 2011; 2017; 2019; Sirin et al., 2018). Необходимо отметить, что расстояние между картовыми каналами при фрезерной добыче торфа составляет обычно 40 м, которое «наследуется» при их рекультивации для сельского хозяйства. Картовые каналы дополняются другими элементами дренажной сети и могут быть в разном состоянии зарастания водно-болотной растительностью. Происходит смешение спектральных характеристик объектов. Данные Spot-5 с пространственным разрешением 10 м и данные Sentinel-2 – 10-20 м – обеспечивают достаточную точность для их анализа, тогда как данные Landsat-7 и Landsat-8 с 30 м применимы не в полной мере (Медведева и др., 2017; 2019).
До появления Sentinel-2 наличие спутниковых снимков открытого доступа с высоким пространственным и временным разрешением для близковременного покрытия определенной площади в тысячи квадратных километров и более было скорее исключением. Даже коммерческие снимки, сделанные с заданными интервалами и в определенных приоритетных областях, не гарантируют успеха при использовании только одной спутниковой системы (Сирин и др., 2014; Маслов и др., 2016). Точность данных низкого разрешения (SPOT4-VEGETATION, MODIS) недостаточна, а данные сверхвысокого разрешения для больших территорий финансово и организационно трудно получить. Landsat со средним пространственным разрешением имеет ограниченную временную частоту, а облака дополнительно снижают его пригодность. С марта 2017 года снимки Sentinel-2 доступны с разрешением 10-20 м с интервалом повторения каждые 3-5 дней, но облачность также снижает их информативность.
Анализ динамики растительного покрова после обводнения требует многолетнего мониторинга, который может быть достигнут только с использованием как перспективных, так и ретроспективных данных с различных спутников. Поэтому использование двух или более однотипных спутниковых систем, дополняющих друг друга, обеспечивает наилучшее временное и территориальное покрытие территории (O'Connell et al., 2014).
Авторами анализируется динамика растительного/земельного покрова обводненных торфяников Московской области, отражающая эффективность проведенных работ по обводнению. Работа проводилась на основе дистанционных данных со спутников Spot-4, Spot-5, Landsat-5, Landsat-7, Landsat-8, Sentinel-2 за вегетационный сезон, а привлечение снимков за снежный ранневесенний период позволило существенно сократить ошибки детектирования типов покрова. Использована методика классификации растительности, разработанная ранее на базе данных Landsat–5 и Landsat–7 (Медведева и др., 2011, Sirin et al., 2018), которая была признана достаточной для решения рассматриваемых задач, будучи апробированной как в Национальном Парке Мещера (Медведева и др., 2011), так и в Московской области (Информационный …, 2018).
Работа проводилась при поддержке проектов «Восстановление торфяных болот в России в целях предотвращения пожаров и смягчения изменений климата», финансируемого в рамках Международной климатической инициативы Федеральным министерством окружающей среды, охраны природы и безопасности ядерных реакторов Федеративной Республики Германия и управляемого через немецкий банк развития KfW (проект № 11 III 040 RUS K Восстановление торфяных болот) и РНФ 19-74-20185.