ПРИМЕНЕНИЕ ВЕГЕТАЦИОННЫХ ИНДЕКСОВ
В ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ТЕРРИТОРИИ
СЕВЕРО-ЗАПАДА ПЕРМСКОГО КРАЯ
В последнее время дистанционное зондирование Земли заняло прочное место в системе средств, применяемых при проведении мониторинга окружающей среды. Космические снимки дают колоссальные возможности для мониторинга процессов, происходящих в окружающей среде, для решения проблем как глобального, так и локального масштаба.
Характерным признаком растительности и ее состояния является спектральная отражательная способность, характеризующаяся большими различиями в отражении излучения разных длин волн. На основе комбинации значений яркости в определенных каналах, информативных для выделения исследуемого объекта, и расчета по этим значениям «спектрального индекса» объекта строится изображение, соответствующее значению индекса в каждом пикселе, что и позволяет выделить исследуемый объект или оценить его состояние.
Вегетационный индекс (ВИ) – показатель, рассчитываемый в результате операций с разными спектральными диапазонами данных дистанционного зондирования, и имеющий отношение к параметрам растительности в данном пикселе снимка.
Существует около 160 вариантов вегетационных индексов, одними из которых является NDVI – нормализованный относительный индекс растительности – простой количественный показатель фотосинтетически активной биомассы, и LAI – индекс листовой поверхности – отношение суммарной поверхности листьев к общей площади участка [1].
|
|
|
Плотность растительности (NDVI) в определенной точке изображения равна разнице интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазоне, деленной на сумму их интенсивностей. Благодаря особенности отражения в инфракрасной и красной частях спектра, природные объекты, не связанные с растительностью, имеют фиксированное значение NDVI, что позволяет использовать этот параметр для их идентификации.
Расчет NDVI на основе снимков различного разрешения позволяет эффективно решать задачи комплексного анализа территории, такие как оценка биоресурсов региона, продуктивности лесов, эффективности систем мелиорации, картирование последствий лесных пожаров, мониторинг опустынивания и процессов засоления почв, снегового покрова, лесных рубок, аварий и их воздействий и т.п. [2].
LAI – отношение суммарной поверхности листьев (односторонней) и хвои (полной) к единице площади участка, занятого фитоценозом – безразмерный биофизический параметр, характеризующий структуру растительного покрова. Значения индекса изменяются в значительных пределах: от 0 м2/м2 (голая почва, водные объекты, кроме болот) до 7 м2/м2 (высокополнотные субтропические и тропические леса, либо хвойные леса тенелюбивых пород). Этот параметр также необходим для исследования круговорота энергии, изучения биогеохимических характеристик растительности. Его используют для расчета величины фотосинтеза, эвапотранспирации, первичной продуктивности экосистем [3].
|
|
|
В данной работе ВИ применены для оценки состояния ООПТ бывшего Коми-Пермяцкого автономного округа, созданы карты, наглядно отображающие распределение значений индексов. Для дешифрирования растительности использованы снимки гиперспектральной системы MODIS. Спектральный анализ, анализ растительности, визуализация и обработка данных дистанционного зондирования Земли и их интеграция в геоинформационные системы (ГИС) произведена средствами программного комплекса ENVI 4.8. Основная часть работы – визуальное дешифрирование космических снимков – выполнена в ГИС ESRI ArcMap 9.3.
Система ООПТ регионального значения районов бывшего Коми-Пермяцкого автономного округа насчитывает 32 объекта, в том числе 20 охраняемых ландшафтов, 2 ландшафтных памятника природы, 1 ландшафтный природный резерват, 3 ботанических памятника природы, 5 ботанических природных резервата и 1 исторический природный комплекс [4].
|
|
|
На основе информации, полученной при расчете NDVI, были сделаны следующие выводы:
· 60% площади исследуемых ООПТ имеют значения NDVI от 0,7 до 1, что соответствует территориям с густым растительным покровом;
· к ООПТ, имеющим высокий показатель нормализованного относительного индекса растительности (более 0,8), относятся такие объекты как Евсинское болото Воробей, Буждомский ельник, Веслянский сосново-лиственничный лес, Гнилухинский и Солымский липняки, а территории таких объектов как Вурламский липняк, Онолвинский кедровник, урочище Крот на 100% покрыты высокопродуктивной растительностью;
· 40% площади исследуемых ООПТ соответствуют значениям NDVI от 0,4 до 0,7, что говорит о заболоченности территории, наличии разряженной растительности.
Вычисление LAI для территории позволили сделать следующие выводы:
· на ООПТ северо-запада Пермского края преобладают средние и высокие значения LAI – 28% и 26% общей площади соответственно.
· большая часть площади ООПТ показывает средние значения индекса листовой поверхности, так как приурочена к заболоченным территориям: центру Гайнского района, Косинскому и Юрлинскому районам;
|
|
|
· Адово-Чугрумский водно-болотного комплекс, Веслянский бор «Верещатик» и Ручский луг показывают низкие значения индекса, при том, что перманентная антропогенная нагрузка незначительна; комплекс ООПТ Юрлинского района находится в зоне повышенной антропогенной нагрузки.
· Высокие значения индекса LAI на севере, а также на юго-востоке и юго-западе территории определяют необходимость исследования данных территорий на перспективность для создания ООПТ.
Рис. Карты распределения NDVI и LAI.
Библиографический список
1. Черепанов А.С., Дружинина Е.Г. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы // Геоматика. 2009. №3. С. 28-32.
2. NDVI – теория и практика. Географические информационные системы и дистанционное зондирование. - http://gis-lab.info/qa/ndvi.html.
3. Гиперспектральная система MODIS: обзор областей применения. http://www.geogr.msu.ru/science/aero/acenter/int_sem4/modis_appl.htm.
4. Постановление Правительства Пермского края "Об особо охраняемых природных территориях Пермского края, за исключением биологических охотничьих заказников" от 28 марта 2008 г. N 64-п.
ÓИ.С. Муравьев
ПГНИУ, г. Пермь
Студент, IV курс
Научный руководитель – доцент Н.Г. Циберкин
ilmuravstud@mail.ru
Дата добавления: 2018-06-01; просмотров: 589; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!