Анализ мультиспектральных спутниковых данных для оценки состояния растительного покрова на территории Мурманской области

Мониторинг растительного покрова является важной задачей для изучения динамики уязвимых арктических экосистем, чувствительных к климатическим и антропогенным воздействиям. Автоматизация оценки состояния растительности позволит проводить регулярный контроль состояния экосистем, что критически важно для задач экологического мониторинга, прогнозирования и управления природными ресурсами.

В работе исследовалась территория Мурманской области, характеризующаяся сочетанием тундровых и таёжных сообществ. Для оценки состояния растительности использовались мультиспектральные снимки Landsat 8, позволяющие проводить наблюдения в красном и ближнем инфракрасном диапазонах (каналы B4 и B5).

В ходе обработки данных рассчитывались спектральные индексы растительности. Основным показателем являлся нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI), характеризующий плотность и здоровье растительного покрова. Дополнительно был рассчитан индекс SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index), позволяющий повысить точность анализа в условиях разреженной растительности и значимого влияния почвенного фона, характерного для арктических территорий.

После загрузки спутниковых снимков через сервис Earth Explorer выполнялась их предобработка и вычисление значений индексов NDVI и SAVI. Особое внимание уделено уточнению пороговых значений индексов, адаптированных для арктических экосистем. Стандартные интерпретации индексов, разработанные для умеренных и тропических регионов, не учитывают низкую биомассу, разреженность растительного покрова и высокую отражающую способность почв в Арктике. В этой связи применение общепринятых порогов приводит к неточностям и ошибкам в контексте анализа арктических растительных покровов.

Программная реализация анализа выполнена на языке Python с использованием библиотек Rasterio, GDAL, NumPy, Geopandas, SciPy, Matplotlib и Requests. Полученные результаты автоматически визуализировались в университетской геоинформационной системе на платформе NextGIS.

Разработанное решение позволяет строить карты распределения растительности и обеспечивает инструмент для регулярного мониторинга её состояния, учитывающего специфику арктических экосистем.

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-17-20021, https://rscf.ru/project/24-17-20021/ и Минобрнауки Мурманской области согласно Соглашению от 03.05.2024 г. № 199.