Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. №2. С. 187-196

Картирование изменений растительного покрова Киевской агломерации на основе долговременных временных рядов многоспектральных космических снимков Landsat

С.А. Станкевич1 , И.А. Пестова1 
1 Научный центр аэрокосмических исследований Земли ИГН НАН Украины, Киев, Украина
Представлены результаты картирования изменений растительного покрова Киевской агломерации с использованием данных дистанционного зондирования. Проанализированы временные ряды многоспектральных спутниковых снимков Landsat за период с 1992 по 2011 гг. Более 40 мультиспектральных изображений, удовлетворяющих требования исследований, отобрано для дальнейшего анализа. Все они находятся в пределах вегетационного периода большинства видов растений, представленных в агломерации. После радиометрической калибровки получены пороговые значения нормализованного разностного вегетационного индекса (NDVI) и построена маска растительности с их использованием. В качестве основного показателя, характеризующего растительный покров, выбран индекс листовой поверхности LAI. Выделены следующие основные классы растительного покрова для Киевской агломерации: хвойные и лиственные леса, сельскохозяйственные угодья, луга и пастбища, участки с разряженной растительностью. Для каждого из классов применены регрессионные зависимости NDVI-LAI и построены карты распределений LAI исследуемой территории. Результаты анализа характеристик временных рядов LAI – трендов и периодических компонент свидетельствуют о систематическом сокращении количества растительности Киевской агломерации.
Ключевые слова: многоспектральные космические снимки, долговременные временные ряды, анализ состояния растительности, урбанизированные территории, вегетационные индексы
Полный текст

Список литературы:

  1. Корец М.А., Рыжкова В.А., Барталев C.A. Оценка состояния растительного покрова в зоне воздействия промышленных предприятий с использованием данных ENVISAT-MERIS и SPOT-Vegetation // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2006. Т.2. № 3. С. 330-334.
  2. Кочубей С.М., Кобец Н.И., Шадчина Т.М. Спектральные свойства растений как основа методов дистанционной диагностики.– Киев: Наукова думка, 1990. 136 с.
  3. Станкевич С.А., Козлова А.А., Грисбах Р. Определение характеристик фенологического развития растительных сообществ по снимкам RapidEye // Abstracts of 13th Ukrainian Conference on Space Research. Eupatoria: Space Research Institute, 2013. P. 191.
  4. Станкевич С.А., Пестова И.А. Долговременные ряды спутниковых изображений как инструмент анализа количественных изменений растительного покрова // Abstracts of 13th Ukrainian Conference on Space Research. Eupatoria: Space Research Institute, 2013. P. 170.
  5. Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. Новосибирск: Изд. СО РАН, 2005. 744 с.
  6. Багатоспектральні методи ДЗЗ в задачах природокористування / За ред. В.І. Лялько і М.О. Попова. Київ: Наукова думка, 2006. 360 с.
  7. Дідух Я.П., Альошкіна У.М. Біотопи міста Києва // Нац. ун-т “Києво-Могилян. акад.”. Київ: НаУКМА, 2012. 163 с.
  8. Наказ Міністерства будівництва, архітектури та житлово-комунального господарства України “Про затвердження Правил утримання зелених насаджень у населених пунктах України” 10.04.2006. №. 105
  9. Попов М.О., Станкевич С.А., Козлова А.О., Маркова І.О. До оперативного оцінювання забезпеченості міських територій зеленими насадженнями із застосуванням багатоспектральних аерокосмічних знімків // Науковий вісник Національного аграрного університету. Вип.128. Київ: НАУУ, 2008. С. 299-301.
  10. Bunks C., Delebecque F., Le Vey G., Steer S. Signal Processing with SciLab. Rocquencourt: INRIA, 2007. 205 p.
  11. Irish R. Landsat-7 automatic cloud cover assessment // Proceedings of SPIE, 2000. Vol. 4049. P. 348-355.
  12. Jensen R., Gatrell J., Boulton J., Harper B. Using remote sensing and geographic information systems to study urban quality of life and urban forest amenities // Ecology and Society, 2004. Vol. 9. No. 5. A.5.
  13. Miller R.W. Urban Forestry: Planning and Managing Urban Greenspaces.– Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1988. 404 p.
  14. Myneni R.B., Nemani R.R., Running S.W. Estimation of global leaf area index and absorbed PAR using radiative transfer model // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1997. Vol. 35. No. 6. P. 1380-1393.
  15. Newman A.P. Monitoring urban forest canopy cover using satellite imagery // Environmental Monitoring and Assessment, 1993. Vol.26. No.2-3. P.175-176.
  16. Pillmann W., Kellner K. Monitoring of green urban spaces and sealed surface areas // Proceedings of the 2nd International Symposium “Remote Sensing of Urban Areas”. Regensburg: University of Regensburg, 2001. CD.
  17. Tang S., Zhu Q., Zhou Y., Xie D., Yang S., Bu Q.A. Large Scale LAI Inversion Algorithm // Proceedings of Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS’04. Anchorage: IEEE International, 2004. Vol. 7. P. 4498-4500.
  18. Ulrych T.J., Bishop T.N. Maximum entropy spectral analysis and autoregressive decomposition // Reviews of geophysics and space physics. 1975. Vol. 13. No. 1. P. 183-200.
  19. Urroz G.E. Time Series and Spatial Data Analysis with SciLab. Logan: InfoClearinghouse, 2001. 64 p.