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. № 5. С. 110-119

Выявление изменений влажности тундрового почвенно-растительного покрова по данным мультиспектральной космической съёмки (на примере территории строительства завода по сжижению природного газа на полуострове Ямал)

С.Г. Корниенко 1 
1 Институт проблем нефти и газа РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 23.08.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-110-119
Актуальность разработки методов крупномасштабного картографирования участков изменения влажности тундрового почвенно-растительного покрова по данным дистанционного зондирования Земли обусловлена необходимостью прогнозирования развития опасных геокриологических процессов вблизи объектов нефтегазового комплекса в криолитозоне. В работе приведены основные положения методики многопараметрического анализа разномасштабных данных космической съёмки для характеристики аномальных изменений влажности тундрового почвенно-растительного покрова. Исследования проводились на территории строительства завода по сжижению природного газа на полуострове Ямал с использованием данных спутников Landsat-8, Ikonos и Planet Scope 2013 и 2017 гг. съёмки. Определены эмпирические зависимости, характеризующие изменения нормализованных дифференциальных индексов растительности (NDVI) и влажности (NDWI), а также коэффициентов отражения в красной и ближней инфракрасной области спектра как функций вариаций температуры поверхности (LST). Выявление участков изменения влажности покрова проводилось по рассчитанным на основе данных спутника Landsat-8 изменениям параметров LST, NDWI и температурно-вегетационному индексу (TVX). Обоснована возможность оценки изменений влажности почвенно-растительного покрова по изменениям индекса NDVI, а также коэффициентов отражения в красной и ближней инфракрасной области, рассчитанных по данным космической съёмки сверхвысокого пространственного разрешения. Показано, что применяемый метод многопараметрического анализа данных космической съёмки позволяет повысить достоверность выявления изменений влажности тундрового почвенно-растительного покрова за счёт снижения влияния случайных факторов.
Ключевые слова: влажность, дистанционное зондирование Земли, коэффициенты отражения, почвенно-растительный покров, спектральные индексы, тундра
Полный текст

Список литературы:

  1. Балтабаев Ш. Г., Серебряков Е. П., Лебедев М. С., Лебедева Е. Т. Геотехнический мониторинг Ямбургского нефтегазоконденсатного месторождения в условиях сплошного распространения многолетнемерзлых грунтов // Инженерные изыскания. 2015. № 1. С. 64–69.
  2. Корниенко С. Г. (2017а) Вариации коэффициентов отражения в красной, ближней инфракрасной области спектра и индекса NDVI образцов тундровой растительности в зависимости от влажности субстратов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 3. С. 225–234.
  3. Корниенко С. Г. (2017б) Изучение трансформаций тундрового напочвенного покрова на участках пирогенного поражения по данным спутников Landsat // Криосфера Земли. 2017. Т. 21. № 1. С. 93–104.
  4. Кринов Е. Л. Спектральная отражательная способность природных образований. М.: Изд-во АН СССР, 1947. 271 с.
  5. Ловчук В. В., Никитина Н. Ф., Кондратенко С. Е., Кондратьева Т. А. Отчет по инженерно-геологической съемке Южно-Тамбейской структуры м-ба 1:50 000 на площади 1005 км2 в 1981–1984 гг. В 2-х т. Т. 1. Тюмень, 1984. 293 с.
  6. Пендин В. В., Ганова С. Д. Геоэкологический мониторинг территорий расположения объектов транспорта газа в криолитозоне. М.: ОАО «ПНИИИС», 2009. 236 с.
  7. Gao B. NDWI ― A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. 1996. V. 58. P. 257–266.
  8. Laidler G. J., Treitz P. M., Atkinson D. M. Remote Sensing of Arctic Vegetation: Relations between the NDVI, Spatial Resolution and Vegetation Cover on Boothia Peninsula, Nunavut // Arctic. 2008. V. 61. No. 1. P. 1–13.
  9. Lambın E. F., Ehrlich D. Combining vegetation indices and surface temperature for land-cover mapping at broad spatial scales // Intern. J. Remote Sensing. 1995. V. 16. No. 3. P. 573–579.
  10. Quemada M., Daughtry C. S. T. Spectral Indices to Improve Crop Residue Cover Estimation under Varying Moisture Conditions // Remote Sensing. 2016. V. 8(8). No. 660. 20 p.
  11. Van de Griend A. A., Owe M. On the relationship between thermal emissivity and the normalized different vegetation index for natural surfaces // Intern. J. Remote Sensing. 1993. V. 14. No. 6. P. 1119–1131.
  12. Weng Q., Lu D., Schubring J. Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies // Remote Sensing of Environment. 2004. V. 89. P. 467–483.