Особенности картографирования структурных характеристик растительности аридных ландшафтов по спутниковым данным

В докладе представлены результаты сопоставления структурных (проективное покрытие, фитомасса) и спектрально-отражательных характеристик пастбищной растительности аридных ландшафтов юга европейской части России по данным Sentinel-2 и MODIS. Продолжающиеся процессы деградации пастбищной растительности в регионах юга европейской части России требуют разработки методов спутникового мониторинга, которые бы позволяли выявлять угрозу пастбищам до их перехода в состояние открытых песков (Биарсланов и др., 2023; Шинкаренко и др., 2023; 2024). В то же время существующие подходы к картографированию деградации пастбищных ландшафтов ориентированы в первую очередь на анализ последствий этого процесса без учета количественных изменений состояния растительности (Геоинформационное…, 2024). Определение фитомассы растительных сообществ также крайне важно для понимания циклов углерода, учитывая подверженность травянистой растительности регулярным ландшафтным пожарам (Шинкаренко и др., 2021).
Наземные данные получены в мае 2020-2022 гг. в Астраханской, Волгоградской областях, Ставропольском крае, Республиках Калмыкия и Дагестан по стандартным геоботаническим методикам на площадках 10х10 м. Установлена значимая корреляция структурных характеристик с яркостью в каналах десятиметрового пространственного разрешения Sentinel-2 и вегетационными индексами NDVI, SAVI, PVI и EVI. Наиболее сильная значимая корреляционная связь фитомассы (R=0,74, p<0,001) и проективного покрытия (R=0,76, p<0,001) отмечена со значениями NDVI (Шинкаренко, Барталев, 2023; 2024). Группировка растительных сообществ по жизненным формам преобладающих в фитоценозах видов на многолетние злаки, полукустарнички, однолетники и эфемероиды не увеличило силу связи структурных и спектрально-отражательных характеристик. Разбивка данных по годам исследований позволила получить более тесную связь NDVI, проективного покрытия и фитомассы. Использование метода непараметрической регрессии «Random forest» увеличило точность определения фитомассы (R2=0,62 против R2=0,55), но не проективного покрытия. Добавление в качестве признаков суммы осадков за предшествующий полученным наземным данным период и коэффициентов обратного рассеяния VV- и VH-поляризации по данным Sentinel-1 не принесло повышения точности. Также в работе использовались ежедневные данные MODIS NDVI с устраненным влиянием облачности, что позволило получить значения NDVI непосредственно на даты проведения полевых исследований. Это дало возможность получить более сильную связь структурных и спектрально-отражательных характеристик по сравнению с данными Sentinel-2, разница дат которых с наземными составляла до 12 дней. Для всех типов растительности характерна отрицательная связь проективного покрытия и яркости в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах, обусловленная более яркой относительно растительного покрова почвой. Таким образом, спектрально-отражательные характеристики определяются не только фотосинтезирующей фитомассой, но и степенью перекрытия почв растительностью, в том числе высохшей. Это может приводить к неопределенностям и снижать силу связи между структурными и спектрально-отражательными характеристиками.

Работа выполнена в рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения «Разработка системы наземного и дистанционного мониторинга пулов углерода и потоков парниковых газов на территории Российской Федерации, обеспечение создания системы учёта данных о потоках климатически активных веществ и бюджете углерода в лесах и других наземных экологических системах» (госрегистрация № 124060500032-7). Полевые исследования проведены при финансовой поддержке РФФИ (проект 19-35-60007). Обработка данных ДЗЗ осуществлялась с использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2015), развиваемого и поддерживаемого в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 122042500031-8).