Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

Участие в Школе молодых 

XXII.B.198

Спектральные характеристики трансформированных ландшафтов севера Красноярского края на данных съемки Landsat

Сыроежко М.Ю. (1), Пономарёв Е.И. (1,2)
(1) Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, Красноярск, Россия
(2) Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
Высокие темпы освоения территории криолитозоны Сибири в дополнение к прогнозируемым климатических изменениям могут быть причиной трансформации значительных территорий арктических экосистем. По оценкам северные территории Сибири характеризуется наибольшими темпами климатических изменений по сравнению с общемировыми трендами.
Для оценки состояния территории, наблюдения динамики, а также прогноза возможных изменений эффективно использовать данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в комплексе с материалами наземных исследовании. Такой подход актуален для разработки систем долговременного контроля трансформированных экосистем [2, 3].
Территория исследования расположена в пределах Норильского промышленного района Красноярского края (север Средней Сибири, 69,4 с.ш., 86,8 в.д.). Материалы спутниковой съемки были привязаны к участкам с предварительно заложенными в 2023 году пробными площадями (ПП): ПП Боганида (участок в фоновом состоянии), ПП Оганер, участка в районе реки Норильская (участок с признаками трансформации напочвенного покрова).
В исследовании использовались данные Landsat–8 (OLI/TIRS) (https://earthexplorer.usgs.gov, дата обращения 01.08.2024) за летний период 2016–2023 год. Состояние участков и характеристика классов предварительно определяли на основе данных полевых обследований за июнь–август 2023 года. Классификация и проверка точности результатов проводилась с применением стандартных методик [1]. Для выделяемых классов анализировалась вариативность теплового индекса (LST), а также вегетационного индекса (NDVI), расчет которых выполнялся по стандартным общеупотребимым методикам.
В результате получена классификация компонентов ландшафтов района исследований, включающая 11 классов. К естественным классам были отнесены кустарничковая тундра, долинные комплексы лиственничников и ельников, кустарничковая тундра с редколесьем, аллювиальные отложения, мелкотравянистая тундра и открытые участки, гольцы и открытые участки, водные объекты. Также выделены классы трансформированного состояния растительности: трансформированные участки тундры, техногенно–нарушенные ландшафты, трансформированный участок (техногенно-минерализованная почва), инфраструктура.
Показано, что на фоновом участке доля классов с признаками трансформации составляет не более 9%, а на участке, относимом к сильно трансформированным – более 50% в попиксельном измерении. Точность классификации составила 70% в зависимости от детализации классов, уровня генерализации, а также от уровня экспертной корректировки на основе доступных данных натурных обследований. Зафиксирован коэффициент Каппа на уровне k=0,56.
Детализирована вариативность спектральных индексов для двух вариантов растительного покрова – мохово-лишайниковая тундра (ПП Боганида) и разряженный древостой (ПП Оганер).
В условиях внешних воздействий (аэротехногенное загрязнение) значения индекса NDVI характеризовались снижением значений на трансформированном участке тундры (ПП Боганида) в среднем на 39%, и в тоже время превышение значений LST составляло не менее 4% относительно фоновых значений. Для ПП Оганер с присутствием древостоя при трансформации после техногенного воздействия зафиксировано снижение NDVI на 6% относительно фона и LST на 7,3%, связанного с особенностями почвенного строения и растительного покрова.
Таким образом, характеристики аномалий спектральных индексов значительно различаются в условиях тундровых участков и участков с трансформацией растительного покрова. Эти оценки могут быть востребованы в дальнейшем при разработке систем комплексного контроля состояния и степени деградации территорий криоитозоны Сибири.
Исследования выполнены за счет средств гранта Российского научного фонда №23-14-20007, https://rscf.ru/project/23-14-20007, Красноярского краевого фонда науки

Ключевые слова: криолитозона, дистанционный мониторинг, аномалии спектральных индексов, классификация, LST, NDVI
Литература:
  1. Гарафутдинова Л.В., Каличкин В.К., Хлебникова Е.П. Оценка методов классификации многозональных космических снимков // Вестник ОмГАУ. 2022. № 4. С. 57–65.
  2. Горный В.И., Киселев А.В., Крицук С.Г и др. Спутниковое картирование тепловой реакции подстилающей поверхности Северной Евразии на изменение климата // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 6. С. 155–164.
  3. Карсаков А.А., Пономарёв Е.И. Дистанционный мониторинг теплового состояния подстилающей поверхности в контексте техногенных трансформаций // Биосфера. 2024. Т. 16. № 1. С. 20–29.

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга