V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Охрана природы - одно из самых актуальных проблем современности, так как в век научно-технического прогресса природные ресурсы Земли стали подвергаться слишком сильной эксплуатации. В настоящее время одной из самых важных научно-производственных задач является изучение, освоение и сохранение природных ресурсов Земли. В связи с необходимостью получения большего объема оперативной информации о природной среде, наряду с контактными методами исследований в этой области все большее применение находит дистанционное зондирование Земли из космоса .

Одной из важных задач дистанционного зондирования является исследование биофизических параметров состояния растительного покрова Земли.

Целью работы является оценка состояния растительного покрова и выявление изменений территорий Рдейского и Приокско-Террасного заповедников. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи: - сбор наземных данных -получение космических снимков -изучение современного состояния растительного покрова заповедников и оценка изменения растительности с помощью программы ArcGis -провести сравнительный анализ полученных данных.

В настоящей работе были использованы КС со спутника Landsat, данные получены с сайта GLCF (Global Land Cover Facility) (http://glcf.umiacs.umd.edu), который является в первую очередь ресурсом доступа к снимкам с различных космических систем ДЗЗ (ASTER, Landsat, MODIS и др.). Ресурс предоставляет доступ к большому количеству баз данных снимков, что в совокупности с удобным картографическим интерфейсом делает его очень удобным для поиска интересующего материала. Пользователю также доступна хорошо организованная подборка материалов по описанию систем ДЗЗ, данным получаемых с их помощью и алгоритмам обработки, что позволяет оперативно разрешать возникающие вопросы при получении и обработке данных.

Для работы с данным ресурсом требуется быстрый канал Интернет, т.к. даже в режиме картографического поиска требуется передача большого количества данных.

http://glovis.usgs.gov – Сайт USGS GVV (Global Visualization Viewer) является сайтом геологической службы США.

Снимки подбирались с интервалом в 5 лет. В итоге было получено 7 снимков для каждого заповедника с 1975 по 2010 гг (Таблица №1)

Название спутника	Год	Количество каналов	Объём
Landsat -1	1975	1	22,6 МБ
Landsat -5	1989	6	143 МБ
Landsat - 5	1994	7	135 МБ
Landsat 5	2000	7	235 МБ
Landsat - 7	2003	7	327 МБ
Landsat- 7	2007	7	231 МБ
Landsat 7	2010	7	267 МБ

Таблица №1. Космические снимки для заповедников

Исходные снимки содержат одинаковые наборы спектральных каналов и получены приблизительно в одинаковый период фазы развития растительности.

Обработка космических снимков с помощью программы включает в себя несколько обязательных этапов:

•  

  1. Вырезание необходимой территории из большого снимка

  2. Синтезирование различных каналов

  3. Выполнение классификации

Вырезание нужной территории осуществляется в программе ArcGis с помощью инструментов Spatial Analysis Tools  Extraction  extract by mask. Процесс вырезания не является трудоёмким, необходимо только задать границы заповедника, и элементарным способом вырезать изучаемую территорию.

Граница, использованная для вырезания, была получена полевыми методами.

После того как все снимки были обработаны, мы переходим к комбинированию каналов.

При выборе комбинации каналов необходимо иметь сведения о данной территории, сведения о естественных природных процессах, т.к. различные объекты имеют различные спектральные характеристики.

Синтезирование каналов осуществляется в программе ArcGis с помощью инструментов Data Management Tools  Raster  Raster Processing  Composite Bands.

В ходе работы были проделаны различные комбинации каналов, наиболее подходящие для данной территории.

Классификация проводится также в программе ArcGis с помощью инструментов Spatial Analysis  Multivariate  Iso Cluster и Maximum Likelihood Classification.

С помощью инструмента Iso Cluster производится создание сигнатур, а в Maximum Likelihood Classification осуществляется уже сама классификация.

При работе с инструментом Iso Cluster появляется диалоговое окно, в котором в первой графе вводим выбранные каналы. В графе Output signature file указываем место, куда сохранить файл. В графе Number of classes прописываем нужное количество классов. Максимальное количество классов 20. В работе классифицировалось 5 объектов для Рдейского заповедника в соответствии с объектами, выявленными при визуальном дешифрировании и 6 Объектов для Приокско-Террасного.

После того, как с помощью Iso Cluster создана необходимая сигнатура, выбираем инструмент Maximum Likelihood Classification и осуществляем классификацию.

Классификации были подвержены все снимки, но для дальнейшего анализа были выбранынесколько космических снимков с интервалом 15 лет, с 1975 по 2007 года.

Полученные на классифицированном изображении для Рдейского заповедника 5 классов объектов определяются следуюшим образом:

1. Сосново-пущицево-сфагновые

2. Сфагновые переходные топи

3. Грядово-мочажинные комплесы

4. Участки с открытой водой

5. Лесная растительность

Для Приокско-Террасного :

1. Сосняк зеленомошный

2. Сосна

3. Ель

4. Осина

5. Липа

6. Открытые участки

Анализируя гистограммы распределения классов по пикселям для Приокско-Террасного заповедника можно установить следующие особенности по годам (Рис.1.):

В 1975 году наблюдается преобладание открытых участков - 23% от общей площади. Вероятно, это можно связать с рубками, которые осуществлялись до присвоения территории статуса заповедник и в дальнейшем с развитием инфраструктуры заповедника. Сосна занимает 19% всей территории, ель - 16%, осина - 11% и липа 13%, отдельным массивом был выделен сосняк зеленомошный, расположенный между двумя речками заповедника - оставшиеся 18%.

Рис.1. Гистограммы распределения классов по пикселям для Приокско-Террасного заповедника

В Рассматривая динамику с 1975 по 1990 гг. можно сделать вывод о том, что территория заповедника подверглась благоприятным изменениям - увеличивается лесопокрытие широколиственными породами,вероятно производились посадки этих пород. Активно подрастает ель и зарастают открытые участки.

К 2006 году площадь открытых участков увеличивается на 1% по сравнению с данными 1990 года. Возможно, это связано с небольшим увеличением антропогенной нагрузки (развитие экотуризма,инфраструктуры заповедника и т.д.) на биосферный заповедник. Площадь, занимаемая сосной и елью,выравнивается и составляет по 19,8%. Чуть меньшую площадь 19,3% занимает осина, а покрытие липойснижается до 16,3%. Площадь занимаемая сосняком зеленомошным осталась без изменений 13%.

Проанализировав полученные данные за период 30 лет можно увидеть, что заповедник подвергался небольшим изменениям.

Анализ гистограмм распределения классов по пикселям для Рдейского заповедника (Рис.2.)показал:

Рис.2. Гистограммы распределения классов по пикселям для рдейского заповедника

В 1977 году наблюдалось существенно преобладание сфагновых переходных топей 36% от всей занимаемой площади).Сосново-пушицево-сфагновые болота - 26%, грядово-мочажинные комплексы - 26%, участки с открытой водой - 2% и участки с лесной растительностью- 9%.Учитывая то, что в 1977 году снимок был сделан спутником Landsat-3,полученные результаты сравнивались с данными за 1989 год

Данные 1989 года имеют некоторые сходства с данными 1992 и 2007гг.

В 1989 году на данной территории преобладают сфагновые переходные топи. Также практически наравне с ними распространяются и грядово-мочажынные комплексы.

Заметно увеличиваются площади занимаемые сосново-пушицево-сфагновыми топями. В 1992 году наблюдается заметное увеличение площади занимаемые грядово-мочажинными комплексами, они уже стали составлять 30% от всей территории заповедника,сфагновые переходные топи также занимают 30%. Зампетно повысился процент лесной растительности, в 1992 году он составляет 21%. Стали увеличиваться площади сосново-пушицевых-сфагновых болот.

В 2007 году идет дальнейшее увеличение территорий занимаемых сосново-пушицево-сфагновыми болотами, также идет увеличение лесной растительности, а грядово-мочажинные комплексы заметно уменьшились.

В результате трех классифицируемых снимков можно сделать вывод, что территория водно-болотного угодья подверглась заметному изменению.

Полученные данные, демонстрируют возможность применения космических снимков для изучения природных территорий.

Список используемой литературы

1. Лабутина И. А., Балдина Е. А. Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга экосистем ООПТ. – М.:WWF России, 2011. – 87 с.

2. Лурье И.К., Косиков А.Г. Теория и практика цифровой обработки изображений: Учебное пособие. М.: Научный мир, 2003. — 168 с.

3. ArcGis Field Guide. Fourth edition. - USA, 1997.

4. www.glcf.umiacs.umd.edu

5. www.glovis.usgs.gov

Код для цитирования: Скопировать