Разработка методики по оценке изменения облесенности верховых болот на основе снимков Landsat и вегетационных индексов.

Верховые болота являются одним из наиболее распространенных типов болот как в России, так и в Северном полушарии. Они составляют значительную часть болотного покрова России, охватывая до 20% его площади. Верховые болота особенно характерны для лесной зоны. Эти болота зависят исключительно от атмосферной влаги, такой как снег и дождевые осадки, и поэтому чрезвычайно чувствительны к изменениям в количестве осадков и температурном режиме.
Известно, что изменение климата оказывает влияние на множество экосистем, включая болота. Наблюдается увеличение облесенности тундры и лесотундры, а также сдвиг верхней границы леса в горах. Эти тенденции имеют прямое отношение к изменению климата. Однако также существует факт увеличения облесенности болот, и это явление может объясняться как внутренними процессами в болотных экосистемах, так и воздействием изменяющегося климата. Рост облесенности связан с понижением уровня болотных вод и зависит от состояния верхних слоев торфа.
Основной целью данной работы является проверка гипотезы о текущем росте облесенности верховых болот и разработка методики оценки степени облесенности на основе спутниковых данных, дополненных наземными измерениями.
Исследование проводилось на трех верховых болотных массивах в Тверской области, которые представляют разные ступени облесенности: Усвятский Мох (осушен), Большой Роговской Мох (частично осушен) и Ламтевский Мох (не осушен). Исследование было разделено на три этапа. Первый этап включал ознакомление с объектом исследования и предварительную классификацию снимков с использованием ГИС-технологий. Второй этап включал сбор полевых данных на 36 пробных площадях, на которых измерялись параметры древостоя. Третий этап включал оцифровку полевых данных, сбор и анализ спутниковых снимков Landsat с использованием различных индексов и классификацию. Снимки Landsat были выбраны по ряду причин, далее перечислены некоторые из них. Снимки Landsat – мультиспектральные, поэтому возможно задействовать лишь те спектральные каналы, которые необходимы при исследовании. Они обладают средним разрешением – 30 метров на пиксель, но с помощью панхроматического канала его можно увеличить до 15 метров на пиксель, что можно считать достаточным для процессов такого масштаба. Снимки Landsat всё ещё общедоступны, а также обладают большим потенциалом для ретроспективного исследования (первые спутники были запущены в 1972 году, для объектов исследования удалось собрать библиотеку снимков с 1976 года).
В рамках данной методики был осуществлен анализ вегетационных индексов, включая упоминание одного из наиболее распространенных среди них - NDVI. Несмотря на богатство разнообразных вегетационных индексов, в данном исследовании было проведено вычисление 21 из них, а затем, после детального анализа и визуальной оценки, было отобрано 11 наиболее подходящих для целей исследования: SAVI, RVI(SR), R/G, NDWI, NDVI, NDSI, GreenNDVI, GR, GNDVI, SWVI и SWIR/G.
Для каждого из этих вегетационных индексов была проведена проверка на зимних и летних спутниковых снимках, полученных с использованием спутника Landsat-8. Зимние снимки были получены 6 декабря 2021 года, в то время как летние съемки датируются 25 июня 2021 года.
После тщательного анализа было установлено, что наиболее эффективными вегетационными индексами в летний период являются NDSI, GreenNDVI, GR и SWIR/G, достигнутая точность составила примерно 70-72%. В зимний период наибольшую эффективность продемонстрировал индекс SWVI с точностью на уровне 70%. При близкой точности индексов двух сезонов дальнейшее исследование будет основано на зимней съёмке по причине того, что она наиболее эффективно уменьшает влияние наземного слоя земли (снежный покров). Важно отметить, что, несмотря на множество факторов, влияющих на качество съемки, использование вегетационных индексов и периода с наличием снежного покрова позволяет минимизировать влияние этих факторов на результаты исследования. Такой алгоритм был выбран на данном этапе исследования, работа по его оптимизации всё ещё продолжается.
Анализ данных показал явный рост облесенности сосны на всех исследуемых объектах за последние 45 лет. Изменение облесенности микроландшафтов на естественном болотном массиве Ламтевский Мох позволяет предположить о росте облесенности на его краевых частях. Облесенность микроландшафтов центральных частей и склонов массива ведет себя по-разному. В ходе исследования была разработана методика оценки степени облесенности верховых болот на основе спутниковой съемки с учетом наземных данных. Этот метод может использоваться для долгосрочного мониторинга изменений в растительном покрове болот и, в частности, в облесенности. Исследование также выявило связь между динамикой роста древостоя и изменением температурного режима. Это подтверждает гипотезу о том, что изменение климата может быть одной из причин увеличения облесенности болот.
Полученные результаты требуют дополнительной проверки на более широком спектре объектов и с учетом более обширных географических данных. Это поможет уточнить и дополнить наши выводы и понять более общие закономерности изменения болотных экосистем. В целом, данное исследование подчеркивает важность мониторинга и понимания изменений в экосистемах верховых болот, особенно в контексте изменения климата, и предоставляет методику для оценки степени облесенности, которая может быть полезной для дальнейших исследований и управления этими уникальными природными ресурсами.