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. 2018. Т. 15. № 2. С. 84-99

Опыт применения данных нерегулярных спутниковых наблюдений для многолетнего мониторинга благополучия фитоценозов в зонах повышенной радиационной опасности

К.Ю. Силкин 1 , А.Н. Кизеев 2 
1 Воронежский государственный университет, Воронеж, Россия
2 Полярно-альпийский ботанический сад-институт им. Н. А. Аврорина Кольского научного центра РАН, Апатиты, Россия
Одобрена к печати: 19.02.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-84-99
Разработана и апробирована методика оценки благополучия фитоценозов на основе многолетних, но нерегулярных по времени материалов дистанционного зондирования Земли. При изучении бореальных ландшафтов из космоса часто возникает проблема, связанная с исключительной редкостью совершенно безоблачных дней. В том случае, когда ежегодно требуется изучать некрупные, но многочисленные объекты, расположенные в определённой местности, нередко наблюдается ситуация, когда все эти объекты не видны одновременно среди просветов между облаками во время очередного пролёта спутника над ними. В результате, несмотря на то что такие космические аппараты, как Landsat, пролетают над каждой точкой земного шара приблизительно два раза в месяц, те наблюдения, которые удаётся получить для каждого объекта в отдельности, оказываются очень нерегулярными. В итоге к многолетнему мониторингу представляются немногочисленные данные, приходящиеся на разные части вегетационного периода. Такие наблюдения очень трудны для непосредственного сопоставления с течением времени. Для решения этой проблемы и была разработана предлагаемая методика, суть которой состоит в нахождении оценки ключевых параметров на пике вегетационного сезона по тем немногочисленным нерегулярным значениям, которые удалось получить. В данной работе таким ключевым параметром был выбран вегетационный индекс NDVI, однако в сходных фитоценозах предложенную методику можно применять и к другим аналогичным индексам. Испытание методики было впервые выполнено на примере системы стационарных мониторинговых площадок (представляющих собой черничные сосняки), которая была развёрнута в пределах 30-километровой зоны вокруг Кольской атомной электростанции — одного из потенциально опасных объектов ядерной энергетики Евро-Арктического региона. Полученные результаты позволили сделать выводы относительно пространственного и временно́го влияния АЭС на состояние окружающей природной среды.
Ключевые слова: Кольская атомная станция, фитоценозы, дистанционное зондирование, индекс NDVI, мониторинг, алгоритм
Полный текст

Список литературы:

  1. Аврорин Н. А., Качурин М. Х., Коровкин А. А. Материалы по растительности Хибинских гор // Материалы по растительности центральной и западной частей Кольского полуострова: Труды совета по изучению производительных сил. Сер. Кольская. Вып. 11. М: Изд-во АН СССР, 1936. С. 19–90.
  2. Алисов Б. П., Берлин И. А., Михель В. М. Курс климатологии. Ч. 3. Л.: Гидрометеоиздат, 1954. 320 с.
  3. Доклад о состоянии и об охране окружающей среды Мурманской области в 2014 году / Министерство природных ресурсов и экологии. Мурманск, 2015. 177 с.
  4. Кизеев А. Н., Карначев И. П., Жиров В. К., Загвоздина О. И., Никанов А. Н. Вопросы экологической безопасности на предприятиях промышленного комплекса Кольского Заполярья // Медицина труда и промышленная экология. 2010. № 4. С. 28–31.
  5. Нешатаев В. Ю., Нешатаева В. Ю. Синтаксономическое разнообразие сосновых лесов Лапланд­ского заповедника // Ботанический журн. 2002. Т. 87. № 1. С. 99–106.
  6. Правила санитарной безопасности в лесах. Приказ Минприроды России № 613 от 24.12.2013. 18 с.
  7. Пузаченко М. Ю., Черненькова Т. В. Определение факторов пространственного варьирования растительного покрова с использованием ДДЗ, ЦМР и полевых данных на примере центральной части Мурманской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 5. С. 167–191.
  8. Самбук Ф. В. Печорские леса // Труды ботанического музея АН СССР. 1932. Т. 24. С. 63–250.
  9. Справочник по климату СССР. Вып. 2. Мурманская область. Ч. 2. Температура воздуха и почвы. Л.: Гидрометеоиздат, 1965. 144 с.
  10. Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. М.: Техносфера, 2013. 592 с.
  11. Яковлев Б. А. Климат Мурманской области. Мурманск: Мурманское книжное издательство, 1961. 200 с.
  12. Bhandari S. P. Monitoring forest dynamics using time series of satellite image data in Queensland, Australia: PhD thesis. Australia, University of Queensland, 2011. 155 p.
  13. Eklundh L., Jönsson P. TIMESAT 3.3 with seasonal trend decomposition and parallel processing: Software Manual. Malmö: Lund University, 2017. 92 p.
  14. Greenberg J. S., Hertzfeld H. Space economics // Progress in astronautics and aeronautics. V. 144. Washington, DC: American Inst. of Aeronautics and Astronautics, 1992. 437 p.
  15. Jeganathan C., Dash J., Atkinson P. M. Remotely sensed trends in the phenology of northern high latitude terrestrial vegetation, controlling for land cover change and vegetation type // Remote Sensing of Environment. 2014. V. 143. No. 3. P. 154–170.
  16. Jeong S.-J., Schimel D., Frankenberg C., Drewry D. T., Fisher J. B., Verma M., Berry J. A., Lee J.-E., Joiner J. Application of satellite solar-induced chlorophyll fluorescence to understanding large-scale variations in vegetation phenology and function over northern high latitude forests // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 190. No. 3. P. 178–187.
  17. Jia G. J., Epstein H. E., Walker D. A. Greening of arctic Alaska, 1981–2001 // Geophysical Research Letters. 2003. V. 30. Iss. 20. P. 3-1–3-4.
  18. Myneni R. B., Keeling C. D., Tucker C. J., Asrar G., Nemanill R. R. Increased plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991 // Nature. 1997. V. 386. No. 4. P. 698–702.
  19. Olthof I., Pouliot D., Latifovic R., Chen W. Vegetation-Specific NDVI Trends in Northern Canada from Satellite Data // Arctic. 2008. V. 61. No. 4. P. 381–394.
  20. Parent M. B., Verbyla D. The Browning of Alaska’s Boreal Forest // Remote Sensing. 2010. No. 2(12). P. 2729–2747.
  21. Reed B. C., Brown J. F., VanderZee D., Loveland Th. R., Merchant J. W., Ohlen D. O. Measuring phenological variability from satellite imagery // J. Vegetation Science. 1994. V. 5. No. 5. P. 703–714.